СЕГМЕНТАЦИЯ САМООРГАНИЗУЮЩЕЙСЯ КАРТОЙ КОХОНЕНА ЦИФРОВЫХ МИКРОСКОПИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ МОКРОТЫ, ОКРАШЕННОЙ ПО МЕТОДУ ЦИЛЯ-НИЛЬСЕНА : научное издание

Описание

Перевод названия: SEGMENTATION OF DIGITAL MICROSCOPIC IMAGES OF SPUTUM STAINED BY THE ZIEHL-NIELSEN METHOD USING THE KOHONEN SELF-ORGANIZING MAP

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2018

Идентификатор DOI: 10.24411/2075-4094-2018-15963

Ключевые слова: медицинские изображения, сегментация изображений, бактериоскопическая диагностика, туберкулез легких, gpu, cuda, medical image, Image Segmentation, microscopy diagnosis, pulmonary tuberculosis

Аннотация: Целью исследования явилась разработка алгоритма сегментации цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, с использованием математического аппарата самоорганизующихся карт Кохонена, реализованного на графическом процессоре с применением технологии CUDA (Compute Unified Device Architecture). В каПоказать полностьючестве материала для построения самоорганизующейся карты Кохонена были использованы 8314952 фрагмента изображений размером 10х10 пикселей, содержащих как фон, так и фрагменты кислотоустойчивых микобактерий. Архитектура самоорганизующейся карты Кохонена состояла из 1024 нейронов, расположенных в виде прямоугольной сетки с ребром в 32 нейрона, а каждый нейрон имел 300 весов, расположенных в памяти видеокарты. В статье приведены этапы построения данной карты, включая инициализацию, предварительное сглаживание и обучение. Для выполнения сегментации микроскопического изображения мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, на полученной карте Кохонена определялись нейроны, откликающиеся на фрагменты изображений, содержащих кислотоустойчивые микобактерии. Показаны результаты сегментации цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, и сделано заключение о возможности использования данной самоорганизующейся карты для дальнейшей разработки диагностических систем для автоматизированной бактериоскопической диагностики туберкулеза легких. The purpose of the study was to develop a segmentation algorithm for digital microscopic images of sputum stained by the method of Ziehl-Nielsen using the mathematical apparatus of the Kohonen self-organizing maps implemented on the GPU using CUDA (Compute Unified Device Architecture). As a material for constructing the Kohonen self-organizing maps were used 8314952 fragment images of size 10х10 pixels that contain the background, and fragments of acid-fast bacilli. The architecture of the Kohonen self-organizing maps consisted of 1024 neurons arranged in a rectangular grid with an edge 32 of a neuron, and each neuron had 300 of Libra, located in video memory. The article presents the stages of construction of this card, including initialization, pre-smoothing and training. To perform segmentation of a microscopic image of sputum stained by the Tsily-Nielsen method, the neurons that respond to fragments of images containing acid-fast mycobacteria were determined on the obtained Kohonen map. The authors showed the results of segmenting digital microscopic images of sputum stained by the method of Ziehl-Nielsen and made a conclusion about the possibility of using this self-organizing map for further development of diagnostic systems for automated bacterioscopic diagnosis of pulmonary tuberculosis.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание

Выпуск журнала: 3

Номера страниц: 8-14

ISSN журнала: 20754094

Место издания: Тула

Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Тульский государственный университет

Персоны

  • СЫСОЕВ С.А. (КГБПОУ «Красноярский юридический техникум»)
  • НАРКЕВИЧ А.Н. (ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В. Ф. Войно-Ясенецкого» Минздрава России)
  • ШЕЛОМЕНЦЕВА И.Г. (ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»)
  • ВИНОГРАДОВ К.А. (ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В. Ф. Войно-Ясенецкого» Минздрава России)
  • СОБОЛЕВ П.М. (ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В. Ф. Войно-Ясенецкого» Минздрава России)

Вхождение в базы данных