Разработка и исследование алгоритма выращивания регионов для сегментации медицинских данных

Манаков, Роман Отделение информационных технологий (ОИТ)
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

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

Современная цифровая медицина является востребованным направлением,
которое в будущем позволит вывести здравоохранение на принципиально новый
уровень развития. Однако, в тоже время внедрение качественных
информационных систем в медицинскую практику нетривиально и требует
решения множества сложнейших задач по обработке медицинской информации.
Одной из таких задач является обработка различного рода графической
информации: результаты исследования МРТ (магнитно-резонансной
томографии), снимки КТ (компьютерной томография), а также ультразвуковые
данные эхокардиографии.
Очевидно, что анализ графической информации начинается с выделения
на изображении интересующей области и определения её границ. Этот процесс
называется сегментацией. Сегментация необходима для локализации
интересующих объектов на изображениях. В контексте медицины это могут быть
различные анатомические структуры, ткани, элементы опорно-двигательной
системы, а также хирургические инструменты, находящиеся внутри тела
человека при проведении малоинвазивных операций. По результату сегментации
можно определить размеры и площадь сегментированных участков, выявить
отклонение от нормы и поставить правильный диагноз.
Таким образом, задача сегментации медицинских изображений
представляется достаточно неординарной и требует применения нестандартных
методов для её решения. В отличие от других областей, где данные чисты и
хорошо структурированы, медицинские данные очень разнородны,
неоднозначны, неполны и сильно зашумлены. Это является главной проблемой,
которая в зачастую приводит к нестабильной работе обычных методов
сегментации. Уже разработаны методы, которые позволяют частично решить
описанные выше проблемы. Работа таких методу сводится к статистическому
анализу суперпикселей. Под суперпикселями понимается группа пикселей,
объединённых по какому-либо признаку. Однако, недостатком таких подходов
является высокая сложность алгоритма, что приводит к большому времени
выполнения. В данной работе предлагается новый подход, основанный на
суперпиксельной обработке, который позволяет увеличить надёжность
алгоритма и повысить его скорость, путём снижения асимптотической
сложности алгоритма.
Целью данной работы, является разработка, реализация и исследование
алгоритма сегментации медицинских данных, в основе которого лежит принцип
выращивания регионов для повышения надёжности и скорости разработанного
метода. Для достижения цели необходимо решить следующий перечень задач:

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.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Дмитрий М. БГАТУ 2001, электрификации, выпускник
    4.8 (17 отзывов)
    Помогаю с выполнением курсовых проектов и контрольных работ по электроснабжению, электроосвещению, электрическим машинам, электротехнике. Занимался наукой, писал стать... Читать все
    Помогаю с выполнением курсовых проектов и контрольных работ по электроснабжению, электроосвещению, электрическим машинам, электротехнике. Занимался наукой, писал статьи, патенты, кандидатскую диссертацию, преподавал. Занимаюсь этим с 2003.
    #Кандидатские #Магистерские
    19 Выполненных работ
    Елена С. Таганрогский институт управления и экономики Таганрогский...
    4.4 (93 отзыва)
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на напис... Читать все
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на написании курсовых и дипломных работ, а также диссертационных исследований.
    #Кандидатские #Магистерские
    158 Выполненных работ
    Петр П. кандидат наук
    4.2 (25 отзывов)
    Выполняю различные работы на заказ с 2014 года. В основном, курсовые проекты, дипломные и выпускные квалификационные работы бакалавриата, специалитета. Имею опыт напис... Читать все
    Выполняю различные работы на заказ с 2014 года. В основном, курсовые проекты, дипломные и выпускные квалификационные работы бакалавриата, специалитета. Имею опыт написания магистерских диссертаций. Направление - связь, телекоммуникации, информационная безопасность, информационные технологии, экономика. Пишу научные статьи уровня ВАК и РИНЦ. Работаю техническим директором интернет-провайдера, имею опыт работы ведущим сотрудником отдела информационной безопасности филиала одного из крупнейших банков. Образование - высшее профессиональное (в 2006 году окончил военную Академию связи в г. Санкт-Петербурге), послевузовское профессиональное (в 2018 году окончил аспирантуру Уральского федерального университета). Защитил диссертацию на соискание степени "кандидат технических наук" в 2020 году. В качестве хобби преподаю. Дисциплины - сети ЭВМ и телекоммуникации, информационная безопасность объектов критической информационной инфраструктуры.
    #Кандидатские #Магистерские
    33 Выполненных работы
    Екатерина Б. кандидат наук, доцент
    5 (174 отзыва)
    После окончания института работала экономистом в системе государственных финансов. С 1988 года на преподавательской работе. Защитила кандидатскую диссертацию. Преподав... Читать все
    После окончания института работала экономистом в системе государственных финансов. С 1988 года на преподавательской работе. Защитила кандидатскую диссертацию. Преподавала учебные дисциплины: Бюджетная система Украины, Статистика.
    #Кандидатские #Магистерские
    300 Выполненных работ
    Евгений А. доктор, профессор
    5 (154 отзыва)
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - ... Читать все
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - по социальной работе.
    #Кандидатские #Магистерские
    260 Выполненных работ
    user1250010 Омский государственный университет, 2010, преподаватель,...
    4 (15 отзывов)
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    #Кандидатские #Магистерские
    21 Выполненная работа
    Татьяна М. кандидат наук
    5 (285 отзывов)
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    Специализируюсь на правовых дипломных работах, магистерских и кандидатских диссертациях
    #Кандидатские #Магистерские
    495 Выполненных работ
    Вирсавия А. медицинский 1981, стоматологический, преподаватель, канди...
    4.5 (9 отзывов)
    руководитель успешно защищенных диссертаций, автор около 150 работ, в активе - оппонирование, рецензирование, написание и подготовка диссертационных работ; интересы - ... Читать все
    руководитель успешно защищенных диссертаций, автор около 150 работ, в активе - оппонирование, рецензирование, написание и подготовка диссертационных работ; интересы - медицина, биология, антропология, биогидродинамика
    #Кандидатские #Магистерские
    12 Выполненных работ
    Логик Ф. кандидат наук, доцент
    4.9 (826 отзывов)
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские дисс... Читать все
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские диссертации, рефераты, контрольные) уже много лет. Качество работ гарантирую.
    #Кандидатские #Магистерские
    1486 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

    Кооперативные игры на гиперграфах
    📅 2019год
    🏢 Санкт-Петербургский государственный университет