Российские ученые раскрасили медицинские снимки
Российские ученые из Института вычислительного моделирования ФИЦ КНЦ СО РАН совместно с коллегами из СибГУ имени академика М.Ф. Решетнева, КрасГМУ имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого и СФУ (Сибирский федеральный университет) разработали новый подход к анализу медицинских изображений. Результаты исследований опубликованы в монографии Computer Vision in Control Systems-4 издательства Springer.
Преимущества метода
Цифровая обработка снимков на основе оригинальных алгоритмов и их цветовое кодирование позволяют на 25% уменьшить погрешность измеряемых параметров. Благодаря такой методике хирурги смогут проводить более точную диагностику заболеваний, в том числе и топическую.
Ценность разработки
Обработка медицинских изображений внутренних органов играет важную роль в диагностике и выявлении заболеваний пациентов, страдающих урологическими заболеваниями и грыжесечением.
Коллектив ученых из Красноярска предложил вычислительную методику обработки и анализа медицинских изображений, которая позволяет разрабатывать новые алгоритмы в диагностике в урологии и пластической хирургии.
Благодаря анализу снимков можно:
- обнаружить неоднородности в ткани,
- оценить местоположение очага заболевания,
- его контуры и размеры.
При анализе снимков в пластической хирургии для врачей также важно знать морфологические особенности строения ткани.
Как быть с артефактами?
Медицинские снимки, как любое изображение, содержит артефакты, связанные с техническими особенностями получения фотографии. Для повышения качества снимка можно использовать различные фильтры. Красноярские ученые предложили использовать новую методику обработки медицинских изображений, которая в отличие от традиционных, кроме снижения шума, производит цветовое кодирование. Для этого исследователи оптимизировали алгоритмы нескольких фильтров, наиболее часто используемых для предварительной обработки изображений.
Описание метода
По сравнению с обычными фильтрами новая методика позволяет повысить точность снимка и уменьшить погрешность измеряемых параметров до 25%.
Коллектив математиков и медиков рекомендует следующий алгоритм анализа медицинских изображений:
- применить фильтры шумоподавления,
- выделить характерную область заболевания,
- провести цветовое кодирование на различных масштабах
- и сформировать полученные данные.
«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, так и пространства вокруг него», — рассказал доктор технических наук, ведущий научный сотрудник Института вычислительного моделирования ФИЦ КНЦ СО РАН Константин Симонов.
Применение
Такие технологии обработки изображений могут применяться и в других отраслях цифровой медицины — в магнитно-резонансной томографии (МРТ), ультразвуковой визуализации и рентгеновских снимках.
Сегодня, благодаря компании «Русский доктор», каждый имеет возможность пройти обследование на самом современном оборудовании, с использованием новейших технологий и ведущих специалистов в области медицины. И сделать это в максимально возможные короткие сроки.