Сегментація медичних зображень

СЕГМЕНТАЦІЯ МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ

SEGMENTATION OF MEDICAL IMAGES

Сторінки: 51-56. Номер: №5, 2020 (289)
Автори:
В.В. МОСТОВИЙ, С.Л. ГОРЯЩЕНКО
Хмельницький національний університет
V. MOSTOVYI, S. HORIASHCHENKO
Khmelnytskyi National University
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2020-289-5-51-56
Рецензія/Peer review : 22.10.2020 р.
Надрукована/Printed : 27.11.2020 р.

Анотація мовою оригіналу

В роботі розглянуто та проаналізовано можливості застосування методів сегментації на основі ознак зв’язаності для інших типів зображень, проведений аналітичний огляд і наведена класифікація відомих методів сегментації, на підставі чого сформульовані вимоги щодо розробки структурних моделей для задач сегментації мікроскопічних медичних зображень, обґрунтована актуальність використання ознаки зв’язаності щодо задач сегментації і побудовані її математичні моделі.
Ключові слова: сегментація, математичні моделі сегментації, імітаційне моделювання.

Розширена анотація англійською мовою

Segmentation is an integral part of the digital image processing process. It is the division or division of the image into some parts that meet the specified characteristics and characterize these areas and the image as a whole. At the segmentation stage, issues are solved that complement the standard tasks of image processing, namely coding, restoration, quality improvement. The segmentation process is considered an integral part of the tasks of image recognition, classification and identification. That is why segmentation has found its wide application in such areas as microbiology, medicine, astronomy, military equipment and other areas of human life. Such research also helps psychologists and physiologists to study such processes as the perception of forms, learning and recognition of objects by living organisms and the human brain, and so on. Segmentation is widely used in the automation of microscopic examinations of various medical objects, which include the processing of images of cells of organisms and their components and hemocytological drugs. This process is an integral part of recognition and classification in medical diagnostics. Recently, work has begun on the complete automation of the process of segmentation of images of biological objects in order to increase the reliability of the diagnosis of various diseases. The information obtained as a result of segmentation is also used to identify the effects of various adverse factors and helps to predict the course of leukemia, lymphosarcoma, anemia and other diseases of the human body.  The article considers and analyzes the possibility of applying segmentation methods based on signs of connectivity for other types of images, conducted an analytical review and classification of known segmentation methods, based on which the requirements for developing structural models for segmentation of microscopic medical images, substantiated the relevance of the feature connections on segmentation problems and its mathematical models are built.
Keywords: segmentation, mathematical models of segmentation, simulation modelling.

References

1. Vapnik V.N. Teoriya raspoznavaniya obrazov (statisticheskie problemy obucheniya) / Vapnik V.N. – M. : Glavnaya redakciya fiziko-matematicheskoj literatury izd-va «Nauka», 1974. – 416 s.
2. Gonsales R. Cifrovaya obrabotka zobrazhenij / Gonsales R. – M. : Tehnosfera, 2005. – 1072 s.
3. Kucherenko H.O. Sehmentatsiia medychnykh zobrazhen za dopomohoiu kolorovykh oznak / H.O. Kucherenko, D.R. Horpenko, N.P. Volkova // Vosma Mizhnarodna naukova konferentsiia studentiv ta molodykh vchenykh «Suchasni informatsiini tekhnolohii», ONPU, 23–25 travnia, 2018. – S. 101–102.
4. Martyniuk T.B. Osoblyvosti vykorystannia pozrizovoi obrobky dlia sehmentatsii bahatohradatsiinykh zobrazhen / T.B. Martyniuk, Ya.H. Skoriukova, V.V. Khomiuk // Visnyk Vinnytskoho politekhnichnoho instytutu – 2004. – № 4. – S. 82–88.
5. Patent 55790 A Ukrainy, MPK 7 G06 G7/14. Pidsumovuvalnyi porohovyi prystrii / Martyniuk T.B., Skoriukova Ya.H., BarskyiB., Baranov R.K. – №2002065 ; zaiavl.20.06.2002 ; opubl.15.04.2003. Biul. № 4. 2003 MPI. – 3 s.
6. Patent № 2024939S1 RF, MKI G 06 K 9/00. Metod i ustrojstvo vydeleniya izobrazheniya / Timchenko L.I., Kutaev Yu.F., MarkovM., Skoryukova Ya.G. – № 5036557 ; zayavl. 08.07.91, opubl.15.12.92, byul.№ 23. – 8 s.
7. Ryzhov A. P. Elementy teorii nechetkih mnozhestv i ee prilozhenij / Ryzhov A. P. – M. : Izd-vo MGU, 2003.
8. Timchenko L.I. Analiz i sintez algoritmov raspoznavaniya obektov v masshtabe realnogo vremeni / Timchenko L.I., SkoryukovaG., Markov S. M. / UkrNIITI. – Kiev, 1991. – 46 s. – Rus. – Deponirovannye nauchnye raboty, 1991, № 1195. – Uk91, № 12(242), b/o 498 ot 16.08.91
9. Tymchenko L.I. Metod pokrashchennia rezultativ sehmentatsii hemotsytolohichnykh zobrazhen / L.I. Tymchenko, Ya.H.Skoriukova // Optyko-elektronni informatsiino-enerhetychni tekhnolohii. – 2003. – № 1-2 (5-6). – S. 46–49.
10. Tymchenko L.I. Sehmentatsiia bahatohradatsiinykh zobrazhen na osnovi oznak prostorovoi zviazanosti / L.I. Tymchenko, Ya.H.Skoriukova, S.M. Markov, Ya.O. Halchenko // Visnyk Vinnytskoho politekhnichnoho instytutu. – 1998. – № 4. – S. 39–44.
11. Haralik R.M. Statisticheskij i strukturnyj podhody k opisaniyu tekstur / R.M. Haralik // TIIER. – 1979. – T. 67, № 5. – S. 98–120.