Ученые из Красноярска разработали новый алгоритм анализа медицинских изображений. Цифровая обработка и цветовое кодирование снимков позволяют уменьшить погрешность измеряемых параметров до 25%, что ведет к более точной диагностике заболеваний.
Как и любое изображение, медицинские снимки содержат шумы – вкрапления разноцветных точек или зернистость, связанные с техническими особенностями получения снимков. Для того, чтобы повысить качество изображения используются различные фильтры. Новый способ обработки снимков, предложенный красноярскими учеными кроме снижения шума производит также и цветовое кодирование – маркирует точки интереса цветом. Исследователи оптимизировали алгоритмы нескольких наиболее часто используемых фильтров, что позволило повысить точность снимка и уменьшить погрешность измеряемых параметров до 25%.
Согласно алгоритму, сначала применяются фильтры шумоподавления, затем выделяется характерная область заболевания, проводится цветовое кодирование на различных масштабах и, наконец, полученные данные сводятся воедино.
«Раскрашивая» разными цветами области поражения ткани на различных масштабах, мы с соавторами выяснили, что алгоритмическое цветовое кодирование позволяет выявить тонкие особенности строения, как изучаемого конкремента (камня), так и пространства вокруг него. Используя традиционные подходы, не так просто количественно оценить характер и степень поражения исследуемой области и ее параметры», — рассказал ведущий научный сотрудник Института вычислительного моделирования ФИЦ КНЦ СО РАН доктор технических наук Константин Васильевич Симонов.
Новый метод уже вводится в практику для диагностики, планирования хирургического вмешательства и последующего лечения.
Над алгоритмом трудились сотрудники Института вычислительного моделирования ФИЦ КНЦ СО РАН совместно с коллегами из Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярского государственного медицинского университета имени профессора В. Ф. Войно-Ясенецкого и Сибирского федерального университета. Результаты их исследований опубликованы в монографии Computer Vision in Control Systems-4 в международном издательстве Springer.
Фото: группа научных коммуникаций ФИЦ КНЦ СО РАН.
