Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2021
Идентификатор DOI: 10.34219/2306-3645-2021-11-1-14-23
Ключевые слова: CT image, lung pathology from COVID-19, pulmonary fibrosis, prognosis of outcomes, Texture Image Analysis, Shearlet Transform Algorithm, color-coded contrasting, КТ-изображение, патология легких от COVID-19, фиброз легких, прогноз результатов, анализ изображения текстуры, алгоритм шиарлет-преобразования, контрастирование с цветовой кодировкой
Аннотация: Компьютерная томография легких является наиболее распространенной диагностической процедурой, направленной на выявление патологических изменений, связанных с COVID-19. Исследование направлено на использование разработанного алгоритмического обеспечения в комплексе с текстурным (геометрическим) анализом для выделения ряда показателеПоказать полностьюй, характеризующих клиническое состояние объекта интереса. Обработка направлена на решение ряда диагностических задач: выделение и контрастирование объектов, представляющих интерес, с учетом цветового кодирования. Далее выполняется оценка по соответствующим критериям, чтобы выяснить природу изменений и повысить как визуализацию патологических изменений, так и точность рентгенодиагностического заключения. Для этих целей предлагается использовать алгоритмы предварительной обработки для серии изображений в динамике. Сегментация легких и области возможной патологии проводятся с помощью вейвлет-преобразования и порогового значения Оцу. В качестве средства визуализации и выделения признаков (маркеров) используются дельта-карты и карты, полученные с помощью шиарлет-преобразования с контрастированием цветовым кодированием. Проведенный в работе анализ экспериментально-клинического материала показывает эффективность предложенной комбинации методов для изучения изменчивости внутренних геометрических признаков (маркеров) объекта интереса на КТ-изображениях. Oomputed tomography of the lungs has been the most common diagnostic procedure aimed at detection of the pathological changes associated with COVID-19. The study is aimed at the use of the developed algorithmic support in combination with texture (geometric) analysis to highlight a number of indicators characterizing the clinical state of the object of interest. Processing is aimed at the solution of a number of diagnostic tasks: highlighting and contrasting the objects of interest, taking into account the color coding. Further, an assessment is performed according to the appropriate criteria in order to find out the nature of the changes and increase both the visualization ofpathological changes and the accuracy of the X-ray diagnostic report. For these purposes, it is proposed to use preprocessing algorithms for a series of images in dynamics. Segmentation of the lungs and areas ofpossible pathology are performed using wavelet transform and Otsu threshold value. Delta-maps and maps obtained using Shearlet transform with contrasting color coding are used as a means of visualization and selection offeatures (markers). The analysis of the experimental and clinical material carried out in the work shows the effectiveness of the proposed combination ofmethods for studying of the variability of the internal geometric features (markers) of the object of interest in the CT images.
Журнал: Медицина и высокие технологии
Выпуск журнала: № 1
Номера страниц: 14-23
ISSN журнала: 23063645
Место издания: Москва
Издатель: Общественная организация Московское отделение "Качество информационных технологий в системах управления" Академии проблем качества, ГУП «Отраслевой научно-практический комплекс «Здоровье», ООО «Инкеля»