RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2019, том 43, выпуск 2, страницы 304–315 (Mi co649)  

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Технология интеллектуального отбора признаков для системы автоматического формирования плана коагулятов на сетчатке глаза

Н. Ю. Ильясоваab, А. С. Широканевab, А. В. Куприяновba, Р. А. Парингерab

a ИСОИ РАН – филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, 443001, Россия, г. Самара, ул. Молодогвардейская, д. 151
b Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва, 443086, Россия, г. Самара, Московское шоссе, д. 34

Аннотация: В работе предложена технология отбора эффективных признаков для локализации индивидуальных особенностей анатомических и патологических структур на глазном дне человека. Она позволила провести интеллектуальный анализ признаков с использованием цветовых подпространств для решения задачи выделения областей интереса. Данная задача является актуальной для повышения эффективности проведения операции лазерной коагуляции. В основу технологии положен текстурный анализ определённых паттернов изображений. Исходные текстурные признаки производятся из разных статистических дескрипторов изображений, вычисленных с использованием библиотеки MaZda (гистограмма изображения, градиент изображения, матрицы длины серий и смежности). Анализ информативности пространства признаков и выбор наиболее эффективных осуществляется с использованием дискриминантного анализа данных. Определены наилучшие значения размеров окна фрагментации изображений для проведения кластеризации глазного дна и наборы признаков, обеспечивающих необходимую точность идентификации областей интереса при анализе следующих 4 классов изображений: экссудаты, толстые сосуды, тонкие сосуды и здоровые участки. В технологии отбора признаков применялась кластеризация с использованием метода К-средних, а в качестве меры сходства использовалось расстояние Евклида и Махаланобиса. Необходимый минимальный размер окна фрагментации и мера сходства выбирались из критерия минимума ошибки кластеризации среди всех наименьших размеров окон. Наилучшие результаты продемонстрировало использование 6 признаков, сформированных попарным отбором с поворотом и применением расстояния Махаланобиса, и окна фрагментации размером 12.
В статье представлена также система автоматического формирования плана коагулятов, которую планируется использовать для поддержки принятия решений при проведении операции лазерной коагуляции сетчатки при лечении диабетического макулярного отёка, разрабатываемая на основе предложенной технологии.

Ключевые слова: лазерная коагуляция, глазное дно, изображения глазного дна, текстурные признаки, интеллектуальный анализ данных, отбор признаков.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 16-41-630761 р_а
17-01-00972 a
19-29-01135 мол_а
19-29-01235 мол_а
Российская академия наук - Федеральное агентство научных организаций 3.3025.2017/4.6
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 007-ГЗ/Ч3363/26
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (гранты № 16-41-630761, № 17-01-00972, № 19-29-01135, № 19-29-01235), государственного задания 3.3025.2017/4.6 и Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, в рамках выполнения работ по государственному заданию ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН (соглашение № 007-ГЗ/Ч3363/26).


DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2019-43-2-304-315

Полный текст: PDF файл (2881 kB)
Полный текст: http://www.computeroptics.smr.ru/.../430219.html
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 11.02.2019
Принята в печать:23.03.2019

Образец цитирования: Н. Ю. Ильясова, А. С. Широканев, А. В. Куприянов, Р. А. Парингер, “Технология интеллектуального отбора признаков для системы автоматического формирования плана коагулятов на сетчатке глаза”, Компьютерная оптика, 43:2 (2019), 304–315

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{IlyShiKup19}
\by Н.~Ю.~Ильясова, А.~С.~Широканев, А.~В.~Куприянов, Р.~А.~Парингер
\paper Технология интеллектуального отбора признаков для системы автоматического формирования плана коагулятов на сетчатке глаза
\jour Компьютерная оптика
\yr 2019
\vol 43
\issue 2
\pages 304--315
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co649}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-2019-43-2-304-315}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/co649
  • http://mi.mathnet.ru/rus/co/v43/i2/p304

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Компьютерная оптика
    Просмотров:
    Эта страница:101
    Полный текст:47
    Литература:11
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020