Детекторний метод сегментації квазіперіодичних текстур для обробки зображень дерматологічних захворювань
DOI:
https://doi.org/10.15276/hait.04.2019.2Ключові слова:
текстурна сегментація зображень, спектральна текстура, перетворення Габора, детектування, зображення дерматологічних захворювань, вейвлет-функції, узагальнена гребінчаста масштабна функція, матриця неточностейАнотація
На даний час при постановці діагнозу в сфері охорони здоров'я широко застосовуються цифрові системи медичної діагностики, які оброблюють медичні зображення. Призначенням таких систем є допомога лікарю під час встановлення діагнозу, або при моніторингу змін стану пацієнта під час лікування. Дерматологія є однією з областей медицини, де кількість звернень до лікаря є високою. При цьому задачі встановлення діагнозу і моніторингу змін стану пацієнта під час лікування є трудомісткими та суб’єктивним і залежить від знань і досвіду лікаря-дерматолога. Однак, на сьогоднішній день, цифрові системи діагностики дерматологічних захворювань, є не в кожному населеному пункті, вони мають надмірну вартість і є стаціонарними системами. З розвитком інформаційних мобільних технологій з’явилася можливість розробки мобільних систем обробки зображень дерматологічних захворювань, які дозволяють: отримати, проаналізувати, виконати порівняння зображень до і після лікування в будь який час, в будь якому місті. Однією з базових процедур в системах обробки зображень є сегментація, метою якої є зниження об’єму оброблюваних даних. Методи сегментації можна поділити на методи на основі виділення границь і методи на основі виділення областей. Зображення дерматологічних захворювань складаються з областей, які відрізняються за текстурою, тобто розглядається задача сегментації, як задача виділення областей, які є однорідними за текстурою. Результат обробки зображень залежить від якості сегментації. Для підвищення якості сегментації у даній роботі розроблено детекторний метод сегментації квазіперіодичних текстур для обробки зображень дерматологічних захворювань, які містять квазіперіодичні текстури на складному фоні в умовах завад. Даний метод розроблено на основі методології текстурної сегментації з використанням детектування, етапами якої є – локалізація просторових частот, детектування, контурна сегментація. Для локалізації просторових частот застосовано вейвлет-функції, поліпшені шляхом перетворення ступеневої функції, що підвищує точність визначення границь квазіперіодичних текстур, що містяться на зображеннях дерматологічних захворювань. На етапі детектування застосовано гребінчасті фільтри, які є вейвлетами з періодичною або квазіперіодичною передаточною функцією, які застосовуються до кожного рядка зображення. В якості контурного препарату застосовувався метод Канни. Детекторні методи сегментації орієнтовані на модель зображення, тому було запропоновано математична модель медичних зображень дерматологічних захворювань, які містять квазіперіодичні текстури на складному фоні в умовах завад, як модель текстурного зображення з амплітудно-модульованими коливаннями значень інтенсивності з випадковою зміною амплітуди і частоти коливання. Розроблений метод було застосовано до тестових медичних зображень хвороби псоріаз, які є доступними в мережі Internet. Було проведено оцінку точності сегментації медичних зображень хвороби псоріаз, які містять квазіперіодичні текстури запропонованим методом і методом з використанням фільтрів Габора. Показано, що запропонований метод характеризується високою швидкодією і якістю сегментації, тобто може бути застосовано при розробці систем експрес-діагностики для моніторингу змін стану пацієнта під час лікування і визначення такого параметру, як площа шкіри ураженої хворобою.