name: Методы и алгоритмы анализа и классификации рентгеновских маммограмм для интеллектуальных систем диагностики онкологических заболеваний
keyword_list: РЕНТГЕНОВСКИЙ СНИМОК, МАММОГРАММА ,НЕЙРОННЫЕ СЕТИ,КЛАССИФИКАТОР,АЛГОРИТМ,СЕГМЕНТАЦИЯ, МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ ОПЕРАТОРЫ
abstract: Цель работы: повышение качества ранней диагностики рака молочной железы путем создания методов и алгоритмов для автоматизированной классификации патологических структур на рентгенограммах молочной железы. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: 1) алгоритм иерархической классификации патологических образований на рентгенограмме молочной железы; 2) метод предварительной обработки изображений, отличающийся тем, что посредством двух морфологических операторов с составным структурообразующим элементом получают многослойное изображение, агрегацию слоев которого осуществляют посредством третьего морфологического оператора, позволяющий увеличить яркость пикселей в регионах изображения с высокими показателями однородности и понизить или не изменить яркость пикселей в регионах с низкими показателями однородности; 3)метод автоматической сегментации рентгенограмм молочной железы.Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что изложенные методы и алгоритмы построения классификаторов рентгенограмм молочной железы, основанные на морфологическом анализе изображений и семантической сегментации рентгенограмм, позволяют осуществить раннюю диагностику онкологических заболеваний молочной железы. Разработанные методы и алгоритмы составили основу автоматизированного рабочего места врача-маммолога. Применение предложенных в диссертации методов и алгоритмов классификации рентгеновских снимков позволит использовать интеллектуальные технологии в программах скрининговой диагностики рака молочной железы при дефиците высокотехнологического диагностического оборудования и медицинских кадров высокой классификации. Для решения поставленных задач использовались математический аппарат цифровой обработки изображений, статистический анализ, морфологический анализ, теория нейронных сетей, методы экспертного оценивания и принятия решений. При разработке модулей сегментации и классификации изображений в качестве инструментария использовался MATLAB 2018b.
chairman_dissertation_council.surname: Филист С.А.
chairman_dissertation_council.position: Профессор кафедры БМИ
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Емельянов С. Г.
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.degree: Доктор технических наук
rubrics.code: 28.23.35
rubrics.name: Экспертные системы
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
oecds.code: 01.02.ER
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS
oecds.code: 01.02.EW
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
oecds.code: 02.06.IG
oecds.name: ENGINEERING, BIOMEDICAL
speciality_codes.name: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
speciality_codes.code: 05.11.17
supervisors.fio: Филист С.А.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Управление в социальных и экономических системах
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Разинкин К.А.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Рапаков Г.Г.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Радиотехнические устройства и системы
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ЮЗГУ
protection_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западный государственный университет"
protection_organization.ogrn: 1034637015786
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ЮЗГУ
author_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западный государственный университет"
author_organization.ogrn: 1034637015786
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения