Помощь студентам в учебе
Автоматизированное выделение границ легочного (сосудистого) рисунка
|
ВВЕДЕНИЕ 5
1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ АЛГОРИТМОВ ВЫДЕЛЕНИЯ ГРАНИЦ НА
ИЗОБРАЖЕНИИ 9
1.1 Обзор программных аналогов выделения границ на изображении 9
1.2 Анализ языка технических расчетов MATLAB 11
1.3 Формализация требований и постановка задач к разрабатываемому
программному обеспечению 12
2 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ
АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ВЫДЕЛЕНИЯ ГРАНИЦ ЛЕГОЧНОГО (СОСУДИСТОГО) РИСУНКА 14
2.1 Реализация алгоритма выделения границ легочного рисунка 14
2.2 Реализация алгоритма поиска патологий на флюорографических
снимках 25
2.3 Реализация алгоритма проверки масок 31
3 ТЕСТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 34
3.1 Соответствие разработанного программного обеспечения
формализованным требованиям 34
3.2 Тестирование работы алгоритмов программного обеспечения 35
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 43
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 45
ПРИЛОЖЕНИЕ А 48
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 49
ПРИЛОЖЕНИЕ В
1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ АЛГОРИТМОВ ВЫДЕЛЕНИЯ ГРАНИЦ НА
ИЗОБРАЖЕНИИ 9
1.1 Обзор программных аналогов выделения границ на изображении 9
1.2 Анализ языка технических расчетов MATLAB 11
1.3 Формализация требований и постановка задач к разрабатываемому
программному обеспечению 12
2 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ
АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ВЫДЕЛЕНИЯ ГРАНИЦ ЛЕГОЧНОГО (СОСУДИСТОГО) РИСУНКА 14
2.1 Реализация алгоритма выделения границ легочного рисунка 14
2.2 Реализация алгоритма поиска патологий на флюорографических
снимках 25
2.3 Реализация алгоритма проверки масок 31
3 ТЕСТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 34
3.1 Соответствие разработанного программного обеспечения
формализованным требованиям 34
3.2 Тестирование работы алгоритмов программного обеспечения 35
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 43
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 45
ПРИЛОЖЕНИЕ А 48
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 49
ПРИЛОЖЕНИЕ В
Туберкулез является одной из 10 ведущих причин смерти в мире. В 2015 году туберкулезом заболели 10,4 миллиона человек, и 1,8 миллиона человек умерли от этой болезни. Туберкулез является одной из ведущих причин смерти людей с ВИЧ: в 2015 году туберкулезом было вызвано 35% случаев смерти среди ВИЧ-инфицированных людей.
Также в 2015 году примерно у 480 000 людей в мире развился МЛУ-ТБ (туберкулез с множественной лекарственной устойчивостью). Кроме того, примерно 100 000 человек приобрели устойчивость к рифампицину (самому эффективному препарату первой линии) и нуждались в лечении МЛУ-ТБ. Наибольшим бременем проблема МЛУ-ТБ ложится на три страны - Китай, Индию и Российскую Федерацию, - на долю которых в совокупности приходится почти половина всех случаев в мире.
С 2000 года заболеваемость туберкулезом снижалась в среднем на 1,5% в год. Для достижения контрольных показателей на 2020 год, предусмотренных Стратегией по ликвидации туберкулеза, эти темпы снижения необходимо ускорить до 4-5% в год. По оценкам, за период с 2000 по 2015 год благодаря диагностике и лечению туберкулеза было спасено около 49 миллионов человеческих жизней. Одна из задач в области здравоохранения в рамках недавно принятых Целей в области устойчивого развития заключается в том, чтобы к 2030 году покончить с эпидемией туберкулеза [22].
На территории Российской Федерации многие пациенты нуждаются в проведении различного рода обследований при помощи рентгенографии. Рентгенологическое исследование - это применение рентгеновского излучения в медицине для изучения строения и функций различных органов и систем и распознавания заболеваний [23].
В современной рентгенологии существуют общие методы исследования, специальные и вспомогательные. К общим методам относят такие как компьютерная томография, магнитно-резонансная томография, флюорография и другие.
В основе компьютерной томографии лежит специфическое свойство рентгеновского излучения поглощаться в зависимости от плотности конкретных тканей организма. На исследуемую область во время томографического рентгеновского исследования послойно воздействует пучок рентгеновских лучей, который, проходя сквозь ткани пациента с различной плотностью, поглощается ими. При этом возникают послойные изображения срезов тела. Высококачественное компьютерное оборудование обрабатывает полученные данные и перерабатывает их, создавая информативные трехмерные изображения, отражающие особенности исследуемого органа или участка тела.
Однако компьютерная томография оказывает значительное лучевое воздействие, поэтому не может применяться многократно.
В магнитно-резонансной томографии данные получают с применением мощного магнитного поля (ядерно-магнитного резонанса), благодаря которому атомы водорода в организме человека начинают менять свое положение. Томограф посылает электромагнитные импульсы, а возникающий в организме эффект улавливается оборудованием и перерабатывается в трехмерные изображения.
Рентгеновские лучи при проведении компьютерной томографии воздействуют на органы и ткани до 10 секунд, что предпочтительно для лиц страдающих клаустрофобией, а для полноценного МРТ-исследования может потребоваться 10-20 минут (с сохранением неподвижного состояния), поэтому при его проведении в детском возрасте часто применяют наркоз.
Магнитно-резонансная томография - один из наиболее точных методов диагностики широкого спектра патологий. Будучи безболезненной и совершенно безвредной для пациента методикой, МРТ в настоящее время широко применяется для выявления различных проблем с тканями и органами. Однако при всех неоспоримых достоинствах у МРТ есть и недостатки, а именно - не слишком достоверная визуализация полых органов, к которым относятся в числе прочих и легкие. Поэтому зачастую для подтверждения выявленной на МРТ-снимке патологии назначается флюорография.
Флюорография - это рентгенологическое исследование, заключающееся в фотографировании видимого изображения на флуоресцентном экране, которое образуется в результате прохождения рентгеновских лучей через тело человека и неравномерного поглощения органами и тканями организма. Наиболее распространенным диагностическим методом, использующим принцип флюорографии, является флюорография органов грудной клетки, которая применяется прежде всего для скрининга туберкулеза и новообразований легких. Флюорография особенно ценна тем, что позволяет выявлять даже те патологии, которые протекают бессимптомно.
Основные преимущества флюорографии перед другими методами рентгенологического исследования - большая пропускная способность при малой затрате времени на каждое исследование, возможность приблизить обследование к населению, экономичность, относительно небольшая профессиональная вредность [24].
Для подобных рентгенологических исследований были разработаны как стационарные, так и мобильные флюорографические аппараты. При этом в комплект программного обеспечения для флюорографических аппаратов, приобретаемых российскими медицинскими учреждениями, не входят программы, предназначенные для анализа снимков (обнаружения образований) флюорографических аппаратов.
Ввиду значительного увеличения числа больных на территории Российской Федерации, нуждающихся в проведении различного рода обследований при помощи рентгенографии, актуальной задачей является повышение скорости проведения подобных обследований путем частичной автоматизации процесса анализа снимков.
Исходя из актуальности рассматриваемой темы была поставлена цель и определены объект и предмет выпускной квалификационной работы.
Цель выпускной квалификационной работы: разработка
программного обеспечения для автоматизированного выделения границ легочного (сосудистого) рисунка.
Объект исследования выпускной квалификационной работы: процесс выделения границ на рисунке с использованием языка технических расчетов MATLAB.
Предмет исследования выпускной квалификационной работы: автоматизация процесса выделения границ легочного (сосудистого) рисунка.
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы должно быть разработано программное обеспечение для автоматизированного выделения границ легочного (сосудистого) рисунка.
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, трех глав и заключения.
Во введении описывается актуальность рассматриваемой темы, определяются объект и предмет выпускной квалификационной работы, ставится цель и выявляются задачи.
В первой главе происходит анализ состояния вопроса, а именно обзор существующих программных аналогов, формализация требований к разрабатываемому программному продукту и описание использованного языка программирования для разработки программного обеспечения.
Во второй главе описывается разработка алгоритмов программного обеспечения для автоматизированного выделения границ легочного (сосудистого) рисунка.
В третьей главе происходит тестирование разработанного программного обеспечения в соответствии с формализованными требованиями к программному продукту.
В заключении подводятся итоги разработки программного обеспечения, формируются окончательные выводы по рассматриваемой теме.
Также в 2015 году примерно у 480 000 людей в мире развился МЛУ-ТБ (туберкулез с множественной лекарственной устойчивостью). Кроме того, примерно 100 000 человек приобрели устойчивость к рифампицину (самому эффективному препарату первой линии) и нуждались в лечении МЛУ-ТБ. Наибольшим бременем проблема МЛУ-ТБ ложится на три страны - Китай, Индию и Российскую Федерацию, - на долю которых в совокупности приходится почти половина всех случаев в мире.
С 2000 года заболеваемость туберкулезом снижалась в среднем на 1,5% в год. Для достижения контрольных показателей на 2020 год, предусмотренных Стратегией по ликвидации туберкулеза, эти темпы снижения необходимо ускорить до 4-5% в год. По оценкам, за период с 2000 по 2015 год благодаря диагностике и лечению туберкулеза было спасено около 49 миллионов человеческих жизней. Одна из задач в области здравоохранения в рамках недавно принятых Целей в области устойчивого развития заключается в том, чтобы к 2030 году покончить с эпидемией туберкулеза [22].
На территории Российской Федерации многие пациенты нуждаются в проведении различного рода обследований при помощи рентгенографии. Рентгенологическое исследование - это применение рентгеновского излучения в медицине для изучения строения и функций различных органов и систем и распознавания заболеваний [23].
В современной рентгенологии существуют общие методы исследования, специальные и вспомогательные. К общим методам относят такие как компьютерная томография, магнитно-резонансная томография, флюорография и другие.
В основе компьютерной томографии лежит специфическое свойство рентгеновского излучения поглощаться в зависимости от плотности конкретных тканей организма. На исследуемую область во время томографического рентгеновского исследования послойно воздействует пучок рентгеновских лучей, который, проходя сквозь ткани пациента с различной плотностью, поглощается ими. При этом возникают послойные изображения срезов тела. Высококачественное компьютерное оборудование обрабатывает полученные данные и перерабатывает их, создавая информативные трехмерные изображения, отражающие особенности исследуемого органа или участка тела.
Однако компьютерная томография оказывает значительное лучевое воздействие, поэтому не может применяться многократно.
В магнитно-резонансной томографии данные получают с применением мощного магнитного поля (ядерно-магнитного резонанса), благодаря которому атомы водорода в организме человека начинают менять свое положение. Томограф посылает электромагнитные импульсы, а возникающий в организме эффект улавливается оборудованием и перерабатывается в трехмерные изображения.
Рентгеновские лучи при проведении компьютерной томографии воздействуют на органы и ткани до 10 секунд, что предпочтительно для лиц страдающих клаустрофобией, а для полноценного МРТ-исследования может потребоваться 10-20 минут (с сохранением неподвижного состояния), поэтому при его проведении в детском возрасте часто применяют наркоз.
Магнитно-резонансная томография - один из наиболее точных методов диагностики широкого спектра патологий. Будучи безболезненной и совершенно безвредной для пациента методикой, МРТ в настоящее время широко применяется для выявления различных проблем с тканями и органами. Однако при всех неоспоримых достоинствах у МРТ есть и недостатки, а именно - не слишком достоверная визуализация полых органов, к которым относятся в числе прочих и легкие. Поэтому зачастую для подтверждения выявленной на МРТ-снимке патологии назначается флюорография.
Флюорография - это рентгенологическое исследование, заключающееся в фотографировании видимого изображения на флуоресцентном экране, которое образуется в результате прохождения рентгеновских лучей через тело человека и неравномерного поглощения органами и тканями организма. Наиболее распространенным диагностическим методом, использующим принцип флюорографии, является флюорография органов грудной клетки, которая применяется прежде всего для скрининга туберкулеза и новообразований легких. Флюорография особенно ценна тем, что позволяет выявлять даже те патологии, которые протекают бессимптомно.
Основные преимущества флюорографии перед другими методами рентгенологического исследования - большая пропускная способность при малой затрате времени на каждое исследование, возможность приблизить обследование к населению, экономичность, относительно небольшая профессиональная вредность [24].
Для подобных рентгенологических исследований были разработаны как стационарные, так и мобильные флюорографические аппараты. При этом в комплект программного обеспечения для флюорографических аппаратов, приобретаемых российскими медицинскими учреждениями, не входят программы, предназначенные для анализа снимков (обнаружения образований) флюорографических аппаратов.
Ввиду значительного увеличения числа больных на территории Российской Федерации, нуждающихся в проведении различного рода обследований при помощи рентгенографии, актуальной задачей является повышение скорости проведения подобных обследований путем частичной автоматизации процесса анализа снимков.
Исходя из актуальности рассматриваемой темы была поставлена цель и определены объект и предмет выпускной квалификационной работы.
Цель выпускной квалификационной работы: разработка
программного обеспечения для автоматизированного выделения границ легочного (сосудистого) рисунка.
Объект исследования выпускной квалификационной работы: процесс выделения границ на рисунке с использованием языка технических расчетов MATLAB.
Предмет исследования выпускной квалификационной работы: автоматизация процесса выделения границ легочного (сосудистого) рисунка.
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы должно быть разработано программное обеспечение для автоматизированного выделения границ легочного (сосудистого) рисунка.
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, трех глав и заключения.
Во введении описывается актуальность рассматриваемой темы, определяются объект и предмет выпускной квалификационной работы, ставится цель и выявляются задачи.
В первой главе происходит анализ состояния вопроса, а именно обзор существующих программных аналогов, формализация требований к разрабатываемому программному продукту и описание использованного языка программирования для разработки программного обеспечения.
Во второй главе описывается разработка алгоритмов программного обеспечения для автоматизированного выделения границ легочного (сосудистого) рисунка.
В третьей главе происходит тестирование разработанного программного обеспечения в соответствии с формализованными требованиями к программному продукту.
В заключении подводятся итоги разработки программного обеспечения, формируются окончательные выводы по рассматриваемой теме.
В ходе выпускной квалификационной работы была описана актуальность рассматриваемой темы, определены объект и предмет выпускной квалификационной, поставлена цель и выявлены задачи. Также был проведен анализ состояния вопроса, а именно - проведен обзор существующих программных аналогов. Кроме того, были формализованы требования к разрабатываемому программному продукту, описан язык программирования, с помощью которого разработаны алгоритмы программы, а также была описана работа данного программного обеспечения.
В результате разработки программного обеспечения были созданы все алгоритмы, описанные в формализации требований к разрабатываемому программному продукту, а работа алгоритмов программы полностью соответствует указанным требованиям. Также была протестирована работа программного обеспечения с помощью пользовательского интерфейса на наличие сбоев и ошибок, некорректное поведение работы алгоритмов не было обнаружено.
Разработанное в ходе выпускной квалификационной работы программное обеспечение является самообучаемым, однако имеет низкую скорость работы алгоритма поиска патологий за счет большого количества шаблонов масок с патологиями, что компенсируется высокой точностью их поиска на изображении, поэтому программный продукт имеет перспективу улучшения и развития. Данное программное обеспечение может быть дополнено новыми функциональными алгоритмами, работа существующих алгоритмов может быть распределена между несколькими потоками для увеличения производительности программы, а погрешность поиска патологий может быть задана в окне пользовательского интерфейса.
Апробация данной работы была представлена в научно-практической конференции «Студенческие Дни науки в ТГУ - 2017», которая проводилась в Тольяттинском государственном университете с 3 по 15 апреля 2017 года на кафедрах институтов в виде семинаров.
Кроме того, апробация работы была представлена и опубликована на III научно-практической всероссийской конференции (школе-семинаре) молодых ученых «Современные исследования в области естественных и технических наук», которая проводилась в Тольяттинском государственном университете с 24 по 25 апреля 2017 года в заочной форме.
Также апробация работы была представлена и опубликована на XIV Всероссийской студенческой конференции «Информационные технологии в современном мире - 2017», которая проводилась организаторами АНО ВО «Гуманитарный университет» 5 мая 2017 года в очно-заочной форме.
В результате разработки программного обеспечения были созданы все алгоритмы, описанные в формализации требований к разрабатываемому программному продукту, а работа алгоритмов программы полностью соответствует указанным требованиям. Также была протестирована работа программного обеспечения с помощью пользовательского интерфейса на наличие сбоев и ошибок, некорректное поведение работы алгоритмов не было обнаружено.
Разработанное в ходе выпускной квалификационной работы программное обеспечение является самообучаемым, однако имеет низкую скорость работы алгоритма поиска патологий за счет большого количества шаблонов масок с патологиями, что компенсируется высокой точностью их поиска на изображении, поэтому программный продукт имеет перспективу улучшения и развития. Данное программное обеспечение может быть дополнено новыми функциональными алгоритмами, работа существующих алгоритмов может быть распределена между несколькими потоками для увеличения производительности программы, а погрешность поиска патологий может быть задана в окне пользовательского интерфейса.
Апробация данной работы была представлена в научно-практической конференции «Студенческие Дни науки в ТГУ - 2017», которая проводилась в Тольяттинском государственном университете с 3 по 15 апреля 2017 года на кафедрах институтов в виде семинаров.
Кроме того, апробация работы была представлена и опубликована на III научно-практической всероссийской конференции (школе-семинаре) молодых ученых «Современные исследования в области естественных и технических наук», которая проводилась в Тольяттинском государственном университете с 24 по 25 апреля 2017 года в заочной форме.
Также апробация работы была представлена и опубликована на XIV Всероссийской студенческой конференции «Информационные технологии в современном мире - 2017», которая проводилась организаторами АНО ВО «Гуманитарный университет» 5 мая 2017 года в очно-заочной форме.