МОСКВА, 12 декабря. /ТАСС/. Ученые из Сибирского федерального университета (СФУ), Института вычислительного моделирования ФИЦ КНЦ СО РАН, Сибирского государственного аэрокосмического университета и Красноярского государственного медицинского университета разработали новый алгоритм для анализа медицинских изображений. Технология позволяет снизить погрешность в оценке результатов диагностики на 25%. О результатах исследований ученые рассказали в монографии Computer Vision in Control Systems-4.
Погрешности при интерпретации медицинских снимков, например рентгеновских снимков, изображений, полученных с помощью МРТ или УЗИ, связаны, прежде всего, с качеством изображения - присутствующей на нем зернистости, мелких вкраплениях и ином шуме. Ученые разработали алгоритм цифровой обработки изображений, который позволяет значительно сократить воздействие подобных помех.
На первом этапе после загрузки изображения используется комплекс фильтров для обработки снимка - усредняющий фильтр, фильтр среднего значения, фильтр Гаусса, фильтр 2D-очистки. Далее с помощью ряда методов выделяются контуры объекта, и эти контуры подвергаются цифровому кодированию, методу, который разработали авторы статьи. Только после проведения этих этапов обработки медицинского снимка данные обрабатываются и интерпретируются.
Авторы статьи использовали технологию в урологии и пластической хирургии (герниопластики - устранения грыж) и добились снижения ошибок в диагностике на 15-25%. По словам ученых, в урологии предложенная методика особенно эффективна при диагностике сложных случаев множественных камней в почках. А в пластической хирургии кодирование позволяет точно контролировать изменчивость текстуры тканей и прогнозировать их регенерацию. Ученые считают, что метод окажется полезным инструментом в проведении диагностики и в других областях медицины, где многое зависит от анализа снимков.
Этот материал также опубликован в разделе "Добрости" – совместной рубрике с общероссийским социальным проектом "Жить", призванным поддержать людей, оказавшихся в сложной жизненной ситуации.