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!

    Дарья С. Томский государственный университет 2010, Юридический, в...
    4.8 (13 отзывов)
    Практикую гражданское, семейное право. Преподаю указанные дисциплины в ВУЗе. Выполняла работы на заказ в течение двух лет. Обучалась в аспирантуре, подготовила диссерт... Читать все
    Практикую гражданское, семейное право. Преподаю указанные дисциплины в ВУЗе. Выполняла работы на заказ в течение двух лет. Обучалась в аспирантуре, подготовила диссертационное исследование, которое сейчас находится на рассмотрении в совете.
    #Кандидатские #Магистерские
    18 Выполненных работ
    Дмитрий К. преподаватель, кандидат наук
    5 (1241 отзыв)
    Окончил КазГУ с красным дипломом в 1985 г., после окончания работал в Институте Ядерной Физики, защитил кандидатскую диссертацию в 1991 г. Работы для студентов выполня... Читать все
    Окончил КазГУ с красным дипломом в 1985 г., после окончания работал в Институте Ядерной Физики, защитил кандидатскую диссертацию в 1991 г. Работы для студентов выполняю уже 30 лет.
    #Кандидатские #Магистерские
    2271 Выполненная работа
    Катерина М. кандидат наук, доцент
    4.9 (522 отзыва)
    Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации
    Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации
    #Кандидатские #Магистерские
    836 Выполненных работ
    Дмитрий Л. КНЭУ 2015, Экономики и управления, выпускник
    4.8 (2878 отзывов)
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    Занимаю 1 место в рейтинге исполнителей по категориям работ "Научные статьи" и "Эссе". Пишу дипломные работы и магистерские диссертации.
    #Кандидатские #Магистерские
    5125 Выполненных работ
    Алёна В. ВГПУ 2013, исторический, преподаватель
    4.2 (5 отзывов)
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическо... Читать все
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическое образование. В данный момент работаю преподавателем.
    #Кандидатские #Магистерские
    25 Выполненных работ
    Анна К. ТГПУ им.ЛН.Толстого 2010, ФИСиГН, выпускник
    4.6 (30 отзывов)
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помог... Читать все
    Я научный сотрудник федерального музея. Подрабатываю написанием студенческих работ уже 7 лет. 3 года назад начала писать диссертации. Работала на фирмы, а так же помогала студентам, вышедшим на меня по рекомендации.
    #Кандидатские #Магистерские
    37 Выполненных работ
    Анастасия Б.
    5 (145 отзывов)
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическо... Читать все
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическому и гуманитарному направлениях свыше 8 лет на различных площадках.
    #Кандидатские #Магистерские
    224 Выполненных работы
    Юлия К. ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск 2017, Институт естественных и т...
    5 (49 отзывов)
    Образование: ЮУрГУ (НИУ), Лингвистический центр, 2016 г. - диплом переводчика с английского языка (дополнительное образование); ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск, 2017 г. - ин... Читать все
    Образование: ЮУрГУ (НИУ), Лингвистический центр, 2016 г. - диплом переводчика с английского языка (дополнительное образование); ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск, 2017 г. - институт естественных и точных наук, защита диплома бакалавра по направлению элементоорганической химии; СПХФУ (СПХФА), 2020 г. - кафедра химической технологии, регулирование обращения лекарственных средств на фармацевтическом рынке, защита магистерской диссертации. При выполнении заказов на связи, отвечаю на все вопросы. Индивидуальный подход к каждому. Напишите - и мы договоримся!
    #Кандидатские #Магистерские
    55 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