Формирование набора признаков диагностических изображений на основе оценивания геометрических параметров формы характерных деталей
Диссертация
Результаты диссертациониой работы внедрены в рамках ряда госбюджетных НИР в Институте систем обработки изображений РАН, в Самарском государственном аэрокосмическом университете имени академика С. П. Королева. Разработанные методы и алгоритмы оценивания геометрических параметров легли в основу компьютерной системы ранней диагностики глазных заболеваний на основе анализа изображений глазного дна… Читать ещё >
Содержание
- Глава 1. Математическая модель диагностического изображения, содержащего характерные детали
- 1. 1. Характерные детали диагностических изображений
- 1. 2. Модель изображения сосудов глазного дна
- 1. 3. Математическая модель изображения диска зрительного нерва
- Выводы и результаты
- Глава 2. Методы и алгоритмы оценивания геометрических параметров формы сегментов сосудов на изображениях глазного дна
- 2. 1. Диагностические признаки изображения глазного дна
- 2. 2. Выделение трассы сосуда на основе нечёткого поля направлений с использованием алгоритма Дейкстры
- 2. 3. Оценивание кривизны трассы сосуда с использованием вейвлет разложения
- 2. 3. 1. Сглаживание исходной трассы сосуда
- 2. 3. 2. Расчёт локальной многомасштабной кривизны трассы сосуда и построение первичного пространства признаков
- 2. 3. 3. Построение вторичного пространства признаков по локальной многомасштабной кривизне
- 2. 4. Оценивание прямолинейности и извитости трассы сосуда с использованием геометрического разделения кривых
- 2. 4. 1. Характерная деталь сегмента сосуда
- 2. 4. 2. Построение первичного пространства признаков как набора геометрических характеристик отдельных лепестков сегмента сосуда
- 2. 4. 3. Метод оценивания прямолинейности и извитости трассы сосуда по набору локальных геометрических характеристик сегмента сосуда
- 3. 1. Общая схема анализа сосудов ДЗН
- 3. 2. Локализация области ДЗН
- 3. 3. Построение профиля контура области ДЗН
- 3. 4. Оценивание геометрических параметров сосудов, пересекающих край ДЗН
- 3. 5. Оценивание диагностических параметров сосудов на изображениях глазного дна в области ДЗН
- 4. 1. Программный комплекс имитационного моделирования и анализа центральных линий сегментов глазного дна
- 4. 1. 1. Имитационное моделирование кривых
- 4. 1. 2. Исследование точности оценивания признаков
- 4. 1. 3. Исследование инвариантности признаков
- 4. 1. 4. Тестирование алгоритмов на натурных изображениях
- 4. 2. Программный комплекс имитационного моделирования и анализа диска зрительного нерва
- 4. 2. 1. Имитационное моделирование изображения глазного дна
- 4. 2. 2. Экспериментальные исследования на синтезированных изображениях
- 4. 2. 3. Экспериментальные исследования на натурных изображениях
- 4. 3. Описание компьютерной системы ранней диагностики глазных заболеваний на основе анализа изображений глазного дна
Список литературы
- Александров, О.П. Геометрическое моделирование: Учебное пособие / Ку-АИ.-Куйбышев, 1988 г.
- Ананьин, М.А. Метод оценивания морфологических параметров сосудов на изображениях глазного дна на основе матриц видимости кривых / М. А. Ананьин, Н. Ю. Ильясова // Вестник СГАУ. 2008. — С. 258−261.
- Анисимов, Б.В. Распознавание и цифровая обработка изображений / Аниси-мов Б. В., Курганов В. Д., Злобин В. К. // М.: Высшая школа, 1983.
- Баклицкий, В. К. Корреляционно-экстремальные методы навигации / В. К. Баклицкий, А. Н. Юрьев // М.: Радио и связь, 1982. С.256
- Бейтс, Р. Восстановление и реконструкция изображений / Р. Бейтс, М. Мак-Доннел // М.: Мир. — 1989. — 336 с.
- Богнер, Р. Введение в цифровую фильтрацию. / Р. Богнер, А. Константини-дис // Пер. с англ. М.: <�Мир>. — 1976. — 216 с.
- Бранчевский, С. Л. Компьютерный мониторинг состояния глазного дна у больных сахарным диабетом // Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата медицинских наук. Самара: Куйбышевский медицинский институт имени Д. И. Ульянова. — 1991.
- Бранчевский, C.JI. Новый метод анализа флюоресцентных ангиограмм с применением компьютерной техники / C.JI. Бранчевский, К. В. Овчинников, АЛО. Миллер // Офтальмологический журнал. 1990. — N8.
- Гаврилова, H.A. Актуальные проблемы офтальмологии / Н. А. Гаврилова, С. Л. Бранчевский, Н. Ю. Ильясова, А. Г. Храмов // Тезисы на юбилейный симпозиум Аветисов. 2002.
- Гаврилова, H.A. Способ диагностики ранних стадий диабетической ретинопатии / Гаврилова H.A., Бранчевский С. Л., Н. Ю. Ильясова, Иойлева Е. Э., Ла-невская Н.И., Храмов А. Г., Устинов A.B. // Патент на изобретение № 2 235 496 от 10.09.04
- Глумов Н. И. Быстрый алгоритм вычисления моментных характеристик изображения в скользящем окне // Статистические методы обработки изображений. Новосибирск. — 1993.
- Гольденберг, Л. Цифровая обработка сигналов / Л. Гольденберг, Б. Матюш-кин, М. Поляк // М.: Радио и связь. 1985. — 312 с.
- Гончаровский, В. Реконструктивная обработка и анализ изображений в задачах вычислительной диагностике. / В. Гончаровский, И. В. Кочинов, А.Ii. Матвиенко // М.: МГУ. 1993. — cl40.
- Горбань, А.Н. Нейронные сети на персональном компьютере / А. Н. Горбань, Д. А. Россиев // Новосибирск: Наука. 1996. — 276 с.
- Горбань, А.Н. Обучение нейронных сетей // М.: ParaGraph. 1990. — 160 с.
- Горелик, A. JI. Методы распознавания / Горелик A. JL, Скрипкин В. // М.: Высшая школа. 1984. — С.208.
- Горелик, А. Л. Современное состояние проблемы распознавания / А. Л. Горелик, И. Б. Гуревич, В. А. Скрипкин //М.: Высшая школа.- 1985.-С.160.
- Грузман, И.С. Математические задачи компьютерной томографии // Соро-совский образовательный журнал. 2001. — Т. 7, № 5. — С. 117 — 121.
- Грузман, И.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах / И. С. Грузман, B.C. Киричук, В. П. Косых // Новосибирск: Изд-во НГТУ. -2002.-352 с.
- Дубровин, Б.А. Современная геометрия: Методы и приложения / Б. А. Дубровин, С. П. Новиков, А. Т .Фоменко // М.: Эдиториал УРСС. Т.1. — 1998. -334 с.
- Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П. Харт // М.:Мир, 1976.
- Журавлёв, Ю. И. Распознавание, классификация, прогноз. М.:Наука. -1992.
- Ильясова, НЛО. Методы анализа дактилоскопических изображений на основе поля направлений / Ильясова Н. Ю., Устинов A.B., Храмов А. Г. // Научное приборостроение. Санкт-Петербург. Т.З. — 1993. — С.89−101.
- Ильясова, Н.Ю. Математические модели и методы оценивания диагностических параметров древовидных структур: учеб. пособие / Н. Ю. Ильясова,
- A.B. Куприянов, М. А. Ананьин Самара: Изд-во Самар. гос. аэрокосм, ун-та, ISBN 978−5-7883−0621−6. — 2007. — 104 с.
- Ильясова, Н.Ю. Математические методы классификации изображений для экспертной оценки патологии сосудистой системы глаза / Н. Ю. Ильясова,
- B.А. Сойфер, А. Г. Храмов, A.B. Куприянов, М. А. Ананьин, A.M. Малафеев // Труды конференции Президиума РАН «Фундаментальные науки медицине» (3−4 декабря 2007, Москва). — С. 90−91.
- Ильясова, Н.Ю. Измерение биомеханических характеристик сосудов для ранней диагностики сосудистой патологии глазного дна / Н. Ю. Ильясова,
- A.B. Куприянов, M.A. Ананьин, H.A. Гаврилова // Сборник научных трудов. Компьютерная оптика. Выпуск № 27. — 2005. — С. 165−170.
- Ильясова, Н.Ю. Методы и алгоритмы оценивания геометрических параметров диагностических изображений // Дис. на соиск. учен. ст. канд. техн. наук. -Самара, 1997.- 155 с.
- Ильясова, Н. Ю Оценивание геометрических параметров биомедицинских диагностических изображений: учебное пособие / Н. Ю. Ильясова, A.B. Куприянов, А. О. Корепанов // Изд-во Самар. гос. аэрокосм, ун-та. 2007. — 142 с.
- Ильясова, Н.Ю. Методы обработки и анализа изображений диагностических кристаллограмм: учебное пособие / Н. Ю. Ильясова, A.B. Куприянов, М. А. Ананьин // Изд-во Самар. гос. аэрокосм, ун-та. 2007. — 156 с.
- Ильясова, Н.Ю. Экспертная компьютерная система диагностики глазных заболеваний по изображениям глазного дна / Н. Ю. Ильясова, В. Г. Баранов, A.B. Устинов // Компьютерная оптика. 1999. — № 19. — С. 202−209.
- Ильясова, Н.Ю. Система цифрового анализа для диагностики сосудистой патологии глазного дна / Н. Ю. Ильясова, С. Л. Бранчевский, H.A. Гаврилова, А. Г. Храмов // Вестник офтальмологии. 2003. — № 5. — С. 37−40.
- Ильясова, Н.Ю. Разработка информационной технологии оценивания геометрических параметров изображений глазного дна / Ильясова Н. Ю., Куприянов A.B.// Вестник СГАУ. 2008. — С.221−235.
- Куприянов, А.В. Методы и алгоритмы оценивания геометрических параметров диагностических изображений // Дис. на соиск. учен. ст. канд. техн. наук. -Самара, 2004.- 129 с.
- Куприянов, А.В. Оценивание диагностических параметров сосудов на изображениях глазного дна в области диска зрительного нерва / А. В. Куприянов, Н. Ю. Ильясова, М. А. Ананьин // Компьютерная оптика № 29. 2006. — Р. 141 146.
- Кормен, Томас X. Алгоритмы: построение и анализ / Томас X. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд JI. Ривест, Клиффорд Штайн // Introduction to Algorithms. — 2-е изд. — М.:"Вильямс", 2006. — С. 1296.
- Краковский, В. Я. Особенности скользящего анализа спектра / В. Я. Краковский, В. Н. Чайковский //Автометрия. — 1984. —N6. — с.34−37.
- Круглов, В.Н. Распознавание образов при помощи модульных инвариантов моментов / В. Н. Круглов, В. Г. Лабунец // Уральский политехнический институт. Свердловск, 1985. 10 с. Деп. в ВИНИТИ, N 5105−85.
- Левин, Р. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем / Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. // М.: Финансы и статистика, 1990.
- Методы компьютерной обработки изображений (издание второе, исправленное) / под ред. В. А. Сойфера М.: Физматлит, 2003. — 780 с.
- Нероев, B.B. Компьтерный метод в лечении и прогнозировании оптического неврита при рассеянном склерозе / В. В. Нероев, И. З. Карлова, М.В. Будзин-ская и др. // www.eyenews.ru.
- Неймарк Распознавание образов и медицинская диагностика / Неймарк. М.: Наука, 1978.
- Никитаев, В.Г., Компьютерный офтальмологический комплекс «АТЛАНТ -RETINA» / В. Г. Никитаев, А. Н. Проничев, А. К. Погорелов // Автоматизированная система обработки изображений «АТЛАНТ БИОПСИЯ» и др. // www.eyenews.ru.
- Патрик Э. Основы теории распознавания образов //М.: Советское радио, 1980.
- Петровский, А.Н. Оценка микроциркуляторных нарушений методом видеомикроскопии / А. Н. Петровский, С. П. Вчерашнюк, М. А. Каде // www.medlinks.ru.
- Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики // Пер. с англ. — М.: Мир, 1989.-512 с.
- Сергеев, В.В. Некоторые модификации цифрового коррелятора для обнаружения объектов на изображении / В. В. Сергеев, М. А. Чичева //Компьютерная оптика.-М, 1989.-Вып. 5.-С.78−84.
- Ту, Дж. Принцип распознавания образов / Дж. Ту, Р. Гонсалес // М.: Наука, 1986.
- Фоли, Дж. Основы интерактивной машинной графики / Фоли Дж., вэн Дэм А. // М.: Мир, 1985.
- Фор А. Восприятие и распознавание образов// М.: Машиностроение, 1989 г.
- Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. -М.: Наука, 1979.-С.368.
- Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин. М.: Наука, 1971.-С.256.
- Хармен, Г. Восстановление изображений по проекциям: Основы реконструктивной томографии // Пер. с англ. М.: Мир. — 1983. — 352с.
- Храмов, А.Г. Метод поля направлений в анализе и интерпретации диагностических изображений // Дис. на соиск. учен. ст. доктора техн. наук. Самара, 2006.-230 с.
- Уотермен, Д. Руководство по экспертным системам // М.: Мир, 1989.
- Янке, Е. Специальные функции. Формулы, графики, таблицы / Янке Е., Эмде Ф., ЛёшФ. // М.: Наука. 1977.-344 с.
- Allan, V. Oppenheim Applications of Digital Signal Processing: Massachusetts Institute of Technology Cambridge // Mass. 1978. — P.550
- Anan’in, M.A. Method for estimation of directions of the optical disk’s vessels in the fundus images /М.А. Anan’in and N.Yu. Il’yasova // Pattern Recognition and Image Analysis. Vol. 15, No. 2. — 2005. — P. 500−502.
- Anan’in, M.A. Estimating Directions of Optic Disk Blood Vessels in Retinal Images / M. A. Anan’in, N. Yu. Il’yasova, and A. V. Kupriyanov // Pattern Recognition and Image Analysis, MAIK «Nauka/Interperiodica». Vol. 17, No. 4. — 2007. -P. 523−526.
- Anil, Bharath Measurement of Vessel Diameters on Retinal Images for Cardiovascular Studies / Anil Bharath, Alice Stanton, Alun Hughes, Neil Chapman, and Simon Thom.
- Baranov, V.G. Discrete fan-shaped Radon transform for net-like structures' centerlines detection / Baranov V.G., Khramov A.G. // Journal Computer Optics. -2002.-Vol. 23.-P. 44−47.
- Branchevsky, S.L. Methods for estimating geometric parameters of retinal vessels using diagnostic images of fundus / Branchevsky S.L., A.B. Durasov, N.Yu. Ilia-sova etc.//Proceeding SPIE.- 1998.-Vol. 3348.-P. 316−325.
- Chandrinos, K.V. Image processing techniques for the quantification of atherosclerotic changes / K. V. Chandrinos, M. Pilu, R. B. Fisher, and P. E. Trahanias // Mediterranian Conf. Medical and Bio. Eng. and Computing. 1998.
- Cronemeyer, J. A fast skeleton finder for parallel hardware / Cronemeyer J., Heising G., and Orglmeister R. // in IEEE Computers in Cardiology. — 1992. — P. 2326.
- Chanwimaluang, T. An Efficient Algorithm for Extraction of Anatomical Structures in Retinal Images / T. Chanwimaluang, G. Fan // Proc. IEEE International Conference on Image Processing, Barcelona, Spain, September 2003. 2003. — P. 84−92.
- Dijkstra, E.W. A note on two problems in connexion with graphs. In: Numerische Mathematik. 1. 1959. — P. 269−271.
- Fhang, H.R. Quantitative study of diabetic retinopathy by computerized image analysis / H.R. Fhang, L. Tian // Cheeng-hua-Ven-Ko-Isa-Chih, 1993, jul, 29(4). -1990.-P.218−220.
- Gao, X. W. Quantification and characterisation of arteries in retinal images / X. W. Gao, A. Bharath, A. Stanton, A. Hughes, N. Chapman, and S. Thom // Comp. Meth. Prog.Biomed. 63(2). — 2000. — P. 133−146.
- Gonzales, R. C. Digital Image Processing / R.C.Gonzales, R. E. Woods // Massachusetts: Addison-Wesley. 1992.
- Greenspan, H. Evaluation of Center-Line Extraction Algorithms in Quantitative Coronary Angiography / H. Greenspan, M. Laifenfeld, S. Einav, and O. Barnea // Senior Member, IEEE
- Grisan, Enrico. A novel method for the automatic evaluation of retinal vessel tortuosity / Enrico Grisan, Marco Foracchia, and Alfredo Ruggeri // Department of Information Engineering, University of Padova, Italy.
- Fhang, H.R. Quantitative study of diabetic retinopathy by computerized image analysis / H.R. Fhang, L. Tian// Cheeng-hua-Ven-Ko-Isa-Chih, 1993, jul, 29(4). -1990. P.218−220.
- Hoover, A.V. Locating blood vessels in retinal images by piece-wise threshold probing of a matched filter response / A. Hoover, V. Kouznetsova, and M. Goldbaum // IEEE Transactions on Medical Imaging. Vol. 19, No. 3. — 2000. — P. 203−210.
- Hart, William E. Measurement and classification of retinal vascular tortuosity // Applied k Numerical Mathematics Dept, Sandia National Laboratories, [email protected].
- Hart, W.E. Automated measurement of retinal vascular tortuosity' // in Proc AMIA Fall Conference. 1997.
- Huiqi, Li A PIECEWISE GAUSSIAN MODEL FOR PROFILING AND DIFFERENTIATING RETINAL VESSELS / Huiqi Li, Wynne Hsu, Mong Li Lee, Hon-gyu Wang
- Ilyasova, N.Yu. An Expert Computer System for Diagnosing Eye Diseases from Retina Images. / Ilyasova, N.Yu., Ustinov A.V., Baranov V.G. // Optical Memory and Neural Networks. Vol. 9. № 2. — 2000. — P. 133−145.
- Jomier, J. Quantification of Retinopathy of Prematurity via Vessel Segmentation / J. Jomier, D.K. Wallace, S.R. Aylward // Proceedings of MICCAI 2003, LNCS 2879.-2003.-P. 620−626.
- JORGE J. G. LEANDRO Blood Vessels Segmentation in Retina: Preliminary Assessment of the Mathematical Morphology and of the Wavelet Transform Techniques / JORGE J. G. LEANDRO, ROBERTO M CESAR JR, HERBERT F. JELINEK
- Kawagoe, Fingerprint pattern classification / Kawagoe and A. Tojo // Pattern recognition 12(3) 1984.
- Kirbas, C. A review of vessel extraction techniques and algorithms / C. Kirbas, F. Quek // ACM Comput. Surv. 32(2). — 2004. — P. 81−121.
- Kylstra, J.A. Measurement of retinal vessel tortuosity as a means of diagnosis plus disease / Kylstra, J. A, Freedman, S.F., Capowsky, J.J., Hall, J.G. // in ROP Invest Ophthalmol Vis Sci 1995:36:77
- Korepanov, A.O. Extraction of Central Lines in Diagnostic Images of Vessels Using Methods of Wavelet Analysis and Differential Geometry // Pattern Recognition and Image Analysis. Vol. 15, No. 4. — 2005. — P. 636−639.
- Kravchinsky, Application of neural networks for analyzing and encoding of fingerprints / Kravchinsky, S.O. Kuznetsov, I.V. Nuidel, A.G. Khobotov, A.U. Sha-rov and V. G Yakhno // Neurocomputing 4 (1992). P.65−74.
- Lalonde, M. Automatic visual quality assessment in optical fundus images / M. Lalonde, L. Gagnon, and M.-C. Boucher // Proceedings of Vision Interface (VI 2001), Ottawa, Canada, June 7−9. 2001. — P. 259−264.
- Lowell, a James Quantitative measurement of retinal vessel widths from fundus images based on 2D modeling / James Lowell a, Andrew Hunter a, David Steel.
- Luo, G. Detection and measurement of retinal vessels in fundus images using Amplitude modified second-order Gaussian filter / G. Luo, O. Chutatape, and S.M. Krishnan // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. Vol. 49, No. 2. -2002.-P. 168−172.
- Marr, D. Vision: A Computational Investigation into the human Representation and Processing of Visual Information / D. Marr // (San Francisco, 1982).
- Mehre, Segmentation of fingerprint images using the direction image / Mehre, N.N. Murthy, S. Kapoor and B. Chatteijee // Pattern recognition, 20(4). 1987.
- Miles, F.P. Matched filter estimation of serial blood vessel diameters from video images / F. P. Miles and A. L. Nuttall // IEEE Transactions on Medical Imaging. -Vol. 12, No. 2. 1993. — P. 147−152.
- Mendels, F. Identification of the Optic Disk Boundary in Retinal Images Using Active Contours / F. Mendels, C. Heneghan, J. P Thiran // Proceedings of the Irish Machine Vision and Image Processing Conference (1999).- P. 103−115
- Okune, Kh. Application of self-teathing algorithm for fingerprint identification / Kh. Okune, et al. // 47 (1979). 137−146.
- Osareh, A. Classification and Localisation of Diabetic-Related Eye Disease / Osa-reh, A., Mirmehdi M., Thomas B. and others. // ECCV 2002, LNCS 2353. 2002. -P. 502−516.
- Rassam, S.M.B. Accurate vessel width measurment from fundus photographs: a new concept / S.M.B. Rassam, V. Patel, E.M. Kohner, et al. // British Journal of Ophthalmolgy, 1994:78. .-24−29.
- Richard, S.B. Retinal vessel measurement: comparison between observer and computer driven methods / S.B. Newsom Richard, Paul M. Sullivan, Sal M.B. Rassam, Roger Jagoe, and Eva M. Kohner // Graefe’s Arch.Clin.Exp.Ophthalmol. 1992, 230.- P.221−225.
- Rueckert, D. Automatic tracking of the aorta in cardiovascular mr images using deformable models / D. Rueckert, P. Burger, S.M. Forbat, R.D. Mohiaddin, and G.Z. Yang // IEEE Trans, on Med. Img. vol. 16. — 1997. — P. 581−590.
- Swann, Peter G. Unusual retinal vessels and vessel formations // Optometry Today. 1999. — P.24−26.
- Soifer, V.A. Fuzzy Direction Field Method for Fringe and Tree-like Patterns Analysis / V.A. Soifer, A.G. Khramov, A.O. Korepanov // Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). Vol. 2. — 2004.- P.779−782.
- Soares, J.V.B. Vessel segmentation using the 2-D Gabor wavelet and supervised classification / J. V. B. Soares, J. J. G. Leandro, R. M. Cesar-Jr, H. F. Jelinek, and M. J. Cree // IEEE Transactions in Medical Imaging 25(9). 2006. — P. 12 141 222.
- Tolias, Y.A. A fuzzy vessel tracking algorithm for retinal images based on fuzzy clustering / Y. A. Tolias, S. M. Panas // IEEE Transactions on Medical Imaging. -Vol. 17, No. 2. 1998. — P. 263−273.
- Thitiporn, Chanwimaluang AN EFFICIENT BLOOD VESSEL DETECTION ALGORITHM FOR RETINAL IMAGES USING LOCAL ENTROPY THRESHOLDING / Thitiporn Chanwimaluang and Guoliang Fan.
- Vermeera, K.A. A model based method for retinal blood vessel detection / K.A. Vermeera, F.M. Vosa, H.G. Lemijb, A.M. Vossepoela // Computers in Biology and Medicine.-2003.-P. 102−117.
- Yang, Ching-Wen. Computer-aided diagnostic detection system of venous beading in retinal images / Ching-Wen Yang, Dye-Jyun Ma, Shuenn-Ching Chao and others. // Optical Engineering, Vol.39. 2000. — № 5. — P. 1293−1303.
- Zhou, L. Hihg precision retinal vessel diametr measurment in angiography / L. Zhou, J.M. Chokreff, L.J. Singerman // Invest.Ophthalmol.Vis.Sci. 1992: 33. -840.134. http://citeseer.ist.psu.edu/kirbasOOreview.html Патенты
- Компьютерная система ранней диагностики глазных заболеваний на основе анализа изображений глазного дна, 2006 г. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2 006 610 764, 26 февраля, Ананьин М. А., Куприянов А. В., Малафеев A.M.