radioelectronicsИзвестия высших учебных заведений России. РадиоэлектроникаJournal of the Russian Universities. Radioelectronics1993-89852658-4794Saint Petersburg Electrotechnical Universityradioelectronics-88Research ArticleТЕЛЕВИДЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙTELEVISION AND IMAGE PROCESSINGЦифровая обработка изображений в экспертно-консультирующей системе для дифференциальной диагностики состояний шейки маткиDigital Image Processing in Clinical Decision Support System for the Cervix Differential DiagnosisМотыкоА. А.MotykoA. A.motyko.alexandr@yandex.ruОбуховаН. А.ObukhovaN. A.natalia172419@yandex.ruСанкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)РоссияSaint Petersburg Electrotechnical University "LETI"Russian Federation201628042016024248Copyright © Мотыко А.А., Обухова Н.А., 20162016Мотыко А.А., Обухова Н.А.Motyko A.A., Obukhova N.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://re.eltech.ru/jour/article/view/88

Рассмотрены новые методы обработки и анализа изображений для экспертно-консультирующей системы дифференциальной диагностики состояний тканей шейки матки. Предложенный метод обработки кольпоскопических изображений позволяет синтезировать специальное изображение, имитирующее применение зеленого оптического фильтра для визуализации сосудов и обеспечивающее более эффективный анализ сосудистых структур врачом. Отличительной особенностью разработанного метода анализа изображений с целью дифференциальной диагностики является использование совокупности признаков, рассчитанных по изображениям разных типов, и формирование решающих правил, основанных на технологиях "data mining". Многопризнаковый анализ обеспечивает для границы дифференциальной диагностики CIN/CNI чувствительность 87 % и специфичность 75 %. Важной составляющей многопризнакового анализа является анализ изображений, полученных в белом свете. В статье подробно рассмотрены алгоритмы классификации изображений, полученных в белом свете на основе цветовых, яркостных и текстурных признаков.

New methods of image processing and analysis for clinical decision support system of differential diagnosis of conditions of the cervix tissues are reviewed. The proposed method of colposcopic images processing allows to synthesize a special image that simulates the application to visualize vessels and to provide better analysis of vascular structures by the physician.

Обработка мультиспектральных изображенийанализ изображений по признаку цветатекстурный анализобработка и классификация медицинских изображенийсистемы поддержки клинических решенийMultispectral Images ProcessingColor Based Images AnalysisTexture AnalysisMedical Images Processing and ClassificationClinical Decision Support SystemsReferencesHan J., Kamber M. Data mining: concepts and tech-niques. 2nd. ed. San Francisco: Morgan Kaufmann, Elsevier Science, 2006. 137 p.Han J., Kamber M. Data mining: concepts and tech-niques. 2nd. ed. San Francisco: Morgan Kaufmann, Elsevier Science, 2006. 137 p.Breiman L. Random Forests // J. Machine Learning. 2001. Vol. 45, iss. 1. P. 5-32.Breiman L. Random Forests // J. Machine Learning. 2001. Vol. 45, iss. 1. P. 5-32.Meinshausen N. Quantile Regression Forest // J. Machine Learning Research. 2006. Vol. 7, iss. 6. P. 983-999.Meinshausen N. Quantile Regression Forest // J. Machine Learning Research. 2006. Vol. 7, iss. 6. P. 983-999.Обухова Н. А., Мотыко А. А. Автоматический метод анализа мультиспектральных кольпоскопических изображений для телевизионной системы диагностики рака шейки матки // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. 2015. Вып. 6. С. 24-33.Обухова Н. А., Мотыко А. А. Автоматический метод анализа мультиспектральных кольпоскопических изображений для телевизионной системы диагностики рака шейки матки // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. 2015. Вып. 6. С. 24-33.Обухова Н. А., Мотыко А. А. Автоматический анализ мультиспектральных изображений шейки матки с целью выявления онкологических изменений // Фотодинамическая терапия и фотодиагностика. Спец. вып. 2015. С. 775.Обухова Н. А., Мотыко А. А. Автоматический анализ мультиспектральных изображений шейки матки с целью выявления онкологических изменений // Фотодинамическая терапия и фотодиагностика. Спец. вып. 2015. С. 775.Xiong J. L., Wang J. Gu. Image Segmentation of the Acetowhite region in Cervix Images Based on Chromaticity // Proc. of 9 Intern. Conf. on Information Technology an Applications in Biomedicine (ITAB 2009), Larnaca, Cyprus, 5-7 Nov. 2009. P. 140-144.Xiong J. L., Wang J. Gu. Image Segmentation of the Acetowhite region in Cervix Images Based on Chromaticity // Proc. of 9 Intern. Conf. on Information Technology an Applications in Biomedicine (ITAB 2009), Larnaca, Cyprus, 5-7 Nov. 2009. P. 140-144.Комплекс для флуоресцентной диагностики и фотодинамической терапии заболеваний шейки матки / Г. В. Папаян, Н. А. Обухова, А. А. Мотыко, В. Б. Березин, Д. П. Плохих, С. А. Слободенок, U. Kang, S. J. Bae, D. S. Lee, M. W. Jung // Опт. журн. 2015. Т. 82, № 12. С. 47-59.Комплекс для флуоресцентной диагностики и фотодинамической терапии заболеваний шейки матки / Г. В. Папаян, Н. А. Обухова, А. А. Мотыко, В. Б. Березин, Д. П. Плохих, С. А. Слободенок, U. Kang, S. J. Bae, D. S. Lee, M. W. Jung // Опт. журн. 2015. Т. 82, № 12. С. 47-59.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.