📄Работа №183372
Тема: ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЛАСТЕЙ КАЛЬЦИНАЦИИ В ЛЁГКИХ ЧЕЛОВЕКА НА СНИМКАХ ТОМОГРАФИИ
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Информатика и вычислительная техника
Объем:
39 листов
Год:
2019
Просмотров:
59
4650
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Реферат 2
Введение 4
Глава 1. Обзор 6
1.1. Компьютерная томография 6
1.2. Кальцинаты 10
1.3. Существующие программные продукты 12
1.4. Методы детектирования патологий лёгких 16
Глава 2. Обработка изображения 20
2.1. Выделение области лёгкого 20
2.2. Морфологические операции 22
2.3. Фильтрация 25
2.4. Алгоритм бинаризации 27
2.5. Метрики оценки точности 27
Глава 3. Алгоритм детектирования кальцинатов 30
Глава 4. Результаты 32
4.1. Отбор и разметка изображений 32
4.2. Проведение эксперимента 33
4.3. Тестирование 34
Заключение 35
Список использованных источников и литературы 36
Введение 4
Глава 1. Обзор 6
1.1. Компьютерная томография 6
1.2. Кальцинаты 10
1.3. Существующие программные продукты 12
1.4. Методы детектирования патологий лёгких 16
Глава 2. Обработка изображения 20
2.1. Выделение области лёгкого 20
2.2. Морфологические операции 22
2.3. Фильтрация 25
2.4. Алгоритм бинаризации 27
2.5. Метрики оценки точности 27
Глава 3. Алгоритм детектирования кальцинатов 30
Глава 4. Результаты 32
4.1. Отбор и разметка изображений 32
4.2. Проведение эксперимента 33
4.3. Тестирование 34
Заключение 35
Список использованных источников и литературы 36
📖 Аннотация
Работа посвящена разработке метода автоматизированного обнаружения областей кальцинации в лёгких на снимках компьютерной томографии. Актуальность исследования обусловлена высокой распространённостью заболеваний дыхательной системы, где кальцинаты, являясь следствием перенесённых патологий, требуют обязательного учёта для дифференциальной диагностики и оценки состояния пациента, а ручной анализ большого массива томографических изображений представляет собой трудоёмкую задачу для врачей-радиологов. В ходе работы на основе изучения существующих подходов, включая методы, описанные в трудах Анисимова Б.В., а также Виллевальде А.Ю. и Юлдашева З.М., был реализован алгоритм, последовательно применяющий этапы предобработки, включая усредняющую фильтрацию, бинаризацию по пороговому значению и морфологические операции для выделения областей интереса. Тестирование метода на реальных томографических данных подтвердило его работоспособность и способность корректно выделять кальцинаты. Практическая значимость результатов заключается в возможности внедрения данного алгоритма в качестве вспомогательного инструмента в клиническую практику для поддержки принятия решений при первичной диагностике, что позволяет ускорить анализ снимков, снизить нагрузку на специалиста и минимизировать влияние человеческого фактора, способствуя повышению эффективности обследования пациентов.
📖 Введение
На сегодняшний день в мире очень распространены заболевания дыхательной системы. Инфекции нижних дыхательных путей являются самой смертоносной инфекционной болезнью [1] (рис. 1). Одним из частых последствий перенесенных заболеваний лёгких является образование кальцинатов — скоплений солей кальция [2]. Такие отложения появляются в результате перенесённого воспаления, возникновения туберкулёза, наличия онкозаболевания или нарушения обмена веществ. Хотя кальцинаты не требуют лечения, необходимо обязательно выяснить причину их появления и удостовериться, нет ли у человека в данный момент активно протекающего туберкулёза. К тому же, большое количество кальцинатов уменьшает объём лёгких, что ведёт к кислородному голоданию, которое является причиной гипертрофии правых отделов сердца. Кроме прочего, отличительной особенностью кальцинатов является факт того, что данные отложения могут образовываться не только в лёгких, но и в других органах грудной клетки (в сердце, крупных сосудах).
Повысить качество лечения заболеваний дыхательной системы помогают современные методы диагностики — магнитно-резонансная и компьютерная томографии. Данные методы по-прежнему являются очень дорогими и недостаточно доступными в большинстве стран мира. Кроме того, после проведения анализа врач-радиолог должен изучить снимок и написать отчёт. На эти операции требуется немало времени, в то время как количество анализируемых изображении очень велико. В следствие этого, врачам приходится иметь дело с большим объём однотипной работы.
Целью работы является создание метода, автоматизирующего поиск кальцинатов на томографических снимках для ускорения постановки диагноза и снижения человеческого фактора, что должно привести к улучшению качества первичной диагностики.
Для достижения цели были выполнены следующие задачи:
1. Рассмотрены имеющиеся методы и инструменты анализа медицинских изображений.
2. Изучены технологии для создания алгоритма, анализирующего медицинские изображения.
3. Реализован метод, автоматизирующий поиск кальцинатов на снимках КТ лёгких человека.
4. Проведены тестирование метода и оценка результата.
Практическое применение данной работы заключается в использовании автоматизированного метода при первичной диагностике пациентов с заболеваниями органов дыхания.
Повысить качество лечения заболеваний дыхательной системы помогают современные методы диагностики — магнитно-резонансная и компьютерная томографии. Данные методы по-прежнему являются очень дорогими и недостаточно доступными в большинстве стран мира. Кроме того, после проведения анализа врач-радиолог должен изучить снимок и написать отчёт. На эти операции требуется немало времени, в то время как количество анализируемых изображении очень велико. В следствие этого, врачам приходится иметь дело с большим объём однотипной работы.
Целью работы является создание метода, автоматизирующего поиск кальцинатов на томографических снимках для ускорения постановки диагноза и снижения человеческого фактора, что должно привести к улучшению качества первичной диагностики.
Для достижения цели были выполнены следующие задачи:
1. Рассмотрены имеющиеся методы и инструменты анализа медицинских изображений.
2. Изучены технологии для создания алгоритма, анализирующего медицинские изображения.
3. Реализован метод, автоматизирующий поиск кальцинатов на снимках КТ лёгких человека.
4. Проведены тестирование метода и оценка результата.
Практическое применение данной работы заключается в использовании автоматизированного метода при первичной диагностике пациентов с заболеваниями органов дыхания.
✅ Заключение
В результате выполнения данной работы был создан алгоритм, автоматизирующий поиск кальцинатов в лёгких на снимках компьютерной томографии. В ходе работы были изучены и реализованы алгоритмы компьютерной графики, такие как усредняющая фильтрация и бинаризация по пороговому значению.
Результаты тестирования на реальных данных показывают состоятельность метода для выделения кальцинатов на снимках компьютерной томографии. Следовательно, созданный метод может повысить эффективность работы врача при исследовании большого числа пациентов с целью диагностики заболеваний нижних дыхательных путей.
Результаты тестирования на реальных данных показывают состоятельность метода для выделения кальцинатов на снимках компьютерной томографии. Следовательно, созданный метод может повысить эффективность работы врача при исследовании большого числа пациентов с целью диагностики заболеваний нижних дыхательных путей.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.