Разработка и исследование алгоритма выращивания регионов для сегментации медицинских данных

Алгоритм выращивания регионов, в основе которого заложена идея Region Growing, отличающаяся от существующих применением многоразмерных суперпикселей и построением сплайн-контура.

Введение ……………………………………………………………………………………………………… 11
1. Обзор литературы ………………………………………………………………………………….. 14
2. Содержательная и концептуальная постановки задачи ……………………………. 18
3. Математическая модель алгоритма ………………………………………………………… 20

3.1 Предобработка изображений ……………………………………………………………….. 20
3.2 Модель сегментации ……………………………………………………………………………. 21
3.3 Размещение первого суперпикселя ………………………………………………………. 22
3.4 Поиск внешних суперпикселей ……………………………………………………………. 24
3.5 Построение сплайн-контура ………………………………………………………………… 24
3.6 Детектирование границ ……………………………………………………………………….. 28
3.7 Методы принятия коллективных решений …………………………………………… 29

4. Программная реализация ……………………………………………………………………….. 31

4.1 Выбор среды разработки ……………………………………………………………………… 31
4.2 Интерфейс и особенности программной реализации ……………………………. 32

5. Тестирование …………………………………………………………………………………………. 35

5.1 Метрики оценки точности……………………………………………………………………. 35
5.2 Материалы ……………………………………………………………………………………….. 36

6. Результаты……………………………………………………………………………………………….. 38

6.1 Точность алгоритма …………………………………………………………………………….. 38
6.2 Скорость выполнения алгоритма …………………………………………………………. 42

7. Обсуждение результатов ………………………………………………………………………….. 45
8. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение … 49

8.1 Предпроектный анализ ………………………………………………………………………… 49
8.2 SWOT-анализ………………………………………………………………………………………. 52
8.3 Планирование управлением научно-технических проектом …………………. 57
8.4 Бюджет научно-технического исследования ………………………………………… 63
8.5 Реестр рисков ………………………………………………………………………………………. 70
8.6 Общий вывод по разделу……………………………………………………………………… 74

9. Социальная ответственность ………………………………………………………………….. 76

9.1 Повышенный уровень шума на рабочем месте …………………………………….. 78
9.2 Отклонение показателей микроклимата ……………………………………………….. 79
9.3 Недостаточная освещённость рабочей зоны …………………………………………. 81
9.4 Экологическая безопасность………………………………………………………………… 88
9.5 Безопасность в чрезвычайных ситуациях …………………………………………….. 89
9.6 Статические физические перегрузки ……………………………………………………. 91

Заключение …………………………………………………………………………………………………. 96
Список использованных источников ……………………………………………………………. 97
Приложение A …………………………………………………………………………………………… 101
Приложение Б ……………………………………………………………………………………………. 112

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы был разработан
метод выращивания регионов для сегментации медицинских данных. Сделана
реализация метода и проведено его тестирование. Исследовано поведение
алгоритма и влияние основных параметров: размеры начального и
минимального суперпикселя на скорость и точность сегментации. Исследовано
влияние этих размеров на стабильность работы алгоритма. Произведено
сравнение разработанного алгоритма с классическим алгоритмом выращивания
регионов.
Для этого был проведён анализ литературы, разработана концепция
выращивания региона суперпикселями, выбрана среда для разработки и написан
исходный код алгоритма. Далее проведена отладка и тестирование.
Тестирование разработанного алгоритма показало среднюю точность
94±2% и 93.5±6.7% на двух выборках изображений. Реализация алгоритма
позволила достичь большей устойчивости и стабильности, чем у алгоритма
“Region Growing”. По скорости сегментации классический алгоритм также
значительно уступает.
Достигнутые показатели не являются предельными для данной разработки.
Разработанный алгоритм, в связи с предложенной архитектурой, может быть
модифицирован за счёт:
 применения большего количества методов для детектирования
границ;
 использования новых методов коллективного принятия решений;
 реализация алгоритма с применением параллельных вычислений;
 масштабирование алгоритма для сегментации трёхмерных данных.