Алгоритмы распознавания медицинских изображений в задачах компьютерной автоматизированной диагностики

Abstract

В данной работе представлены результаты анализа существующих алгоритмов распознавания медицинских изображений. Также предложена модификация алгоритма Собеля, которая учитывает ключевые особенности медицинских изображений. Данная работа имеет существенную научную ценность, поскольку медицинские изображения имеют большое количество особенностей, которые необходимо учитывать на стадии проектирования и создания системы распознавания. Также в данной работе было установлено то, что для получения качественных результатов необходимо решить проблему улучшения качества изображения, проблему улучшения качества распознавания отдельных элементов и, наконец, проблему выбора оптимального метода машинного обучения для последующего анализа и обработки. В данной работе также было выяснено то, что определение оптимальных методов параметрического описания объектов, представляющих интерес, непосредственно связаны с качеством их классификации, что определяет точность последующего анализа таких изображений с минимальной вероятностью ошибки определения патологических процессов и то, что основная задача распознавания медицинских изображении – получение четкого контура исследуемой области. При распознавании был выяснен и учтен тот факт, что качество работы нейронной сети сильно зависит от предъявляемого ей в процессе обучения набора учебных данных. В ходе написания работы в качестве базового алгоритма для его последующей модификации был взят оператор Собеля, поскольку он позволяет вычислять приближенное значение градиента яркости изображения. Однако в ходе работы было выяснено, что матрица, которую использует данный алгоритм, не подходит для распознавания медицинских изображений и было принято решение изменить вариант матрицы на диагональную. Проведенные опыты показывают, что для медицинских изображений фильтр с матрицей маски диагонального вида имеет лучшие показатели по сравнению с оригинальной матрицей-фильтром.