Детекторний метод сегментації квазіперіодичних текстур для обробки зображень дерматологічних захворювань

Автор(и)

  • Волкова, Наталія Павлівна Одеський національний політехнічний університет, пр. Шевченка, 1, Одеса, 65044, Україна http://orcid.org/0000-0003-3175-2179

DOI:

https://doi.org/10.15276/hait.04.2019.2

Ключові слова:

текстурна сегментація зображень, спектральна текстура, перетворення Габора, детектування, зображення дерматологічних захворювань, вейвлет-функції, узагальнена гребінчаста масштабна функція, матриця неточностей

Анотація

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.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографія автора

Волкова, Наталія Павлівна, Одеський національний політехнічний університет, пр. Шевченка, 1, Одеса, 65044, Україна

старший викладач кафедри прикладної математики та інформаційних технологій інституту комп’ютерних систем

Опубліковано

2019-11-29

Як цитувати

Volkova, N. P. . (2019). Detector quasi-periodic texture segmentation method for dermatological images processing. Вісник сучасних інформаційних технологій, 2(4), 259-267. https://doi.org/10.15276/hait.04.2019.2