Введение 3
Глава 1. Основные алгоритмы цифровой обработки медицинских изображений 6
Глава 2. Обработка медицинских изображений в среде Matlab 12
2.1 Преобразования яркости изображений 12
2.2 Обработка гистограмм 13
2.3 Фильтрация изображений 15
2.4 Морфологические операции над изображениями 16
Глава 3. Результаты применения методов обработки изображений на маммограммах 17
3.1 Работа с программой TGViewer 17
3.2 Исследование эффективности работы программы TGViewer при использовании преобразования изображений 22
Заключение 30
Список используемой литературы 31
Среди множества онкологических заболеваний рак молочной железы является одним из самых распространенных - 2 место среди злокачественных образований, и наиболее часто встречающимся у женщин [1]. Маммография - это метод рентгенологического исследования молочных желез, в основе которого лежит рентгенография. На маммограммах, полученных в результате обследования, чётко различаются структуры молочной железы: железистая ткань, соединительнотканные образования, протоки и т.д. При обнаружении патологических образований, очагов, врач может определить их размеры, форму, структуру, местонахождение, количество. Это основной и доступный метод диагностики заболеваний молочных желез, в том числе злокачественных новообразований на начальных стадиях, когда нет ещё видимых клинических проявлений [2].
Поиск патологий усложняется строением молочной железы, мягкие ткани по-разному поглощают рентгеновские лучи, маммограмма слабо контрастирована, и это затрудняет обнаружение мелких очагов новообразований [3].
В настоящее время сотрудники Казанского Федерального университета совместно с Марийским республиканским онкологическим центром разработали программный продукт для обработки маммографических изображений [4]. Но программа выделяет большое количество ложноположительных откликов, что затрудняет работу над обработкой изображений.
В ряде работ автора Садыкова С.С. показывается, что предварительная гистограммная обработка медицинских изображений позволяет более качественно выявить патологию. На рисунке 2 показано, что изначально область патологии имела низкий контраст, но после обработки изображения видна разница между опухолью и окружающей ее тканью [3].
Цель нашей работы: исследовать эффективность выделения областей интереса на маммографических изображениях с помощью данного программного продукта после преобразования изображений.
Решаемые задачи:
1. Изучение методов преобразования медицинских изображений.
2. Реализация в пакете Matlab этих методов.
3. Исследование эффективности предложенных методов.
4. Выбор наиболее действенных способов преобразования и их параметров.
Было установлено, что предварительная обработка изображений помогает более эффективно выделять области интересов на маммографических изображениях.
•В среде Matlab реализовано более 20 различных методов преобразования изображений.
•Проведен анализ эффективности этих методов и их комбинаций в задаче выделения областей интереса на маммограммах.
Установлено, что наименьшее количество ложно-положительных откликов в программе TGviewer получается при комбинации следующих преобразований: преобразование гистограммы по закону Рэлея с параметром а=0,4, совмещенное с вычитанием фона и морфологическим раскрытием изображения. Эффективность данного метода составляет 68,8%.
