Please use this identifier to cite or link to this item: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/28047
Title: МЕТОДЫ СЕГМЕНТАЦИИ ТЕРМОГРАММ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ ОНКОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ
Other Titles: Методи сегментації термограм під час діагностики онкологічних захворювань молочної залози.
Segmentation methods of thermograms in breast cancer diagnosis.
Authors: А.Ю. Титова, A.Yu. Titova
А.Н. Шушура, A.N. Shushura
Keywords: сегментация
segmentation
термограмма
thermogram
диагностические признаки
diagnostic features
алгоритм k-средних
k-means algorithm
Issue Date: May-2015
Publisher: Донецький національний технічний університет
Citation: Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація. Випуск 1 (28). - Красноармійськ, ДонНТУ, 2015.
Series/Report no.: Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація. Випуск 1 (28). - Красноармійськ, ДонНТУ, 2015. - C. 89-96.;
Abstract: Определены цели и задачи исследования, описан объект диагностики. Рассмотрены современные методы обработки термограмм при диагностике онкологических заболеваний молочной железы. Реализована статистическая обработка температурных показателей с расчетом диагностических признаков. Выявлен наиболее результативный метод сегментации термограмм при диагностике онкологических заболеваний молочной железы у женщин, который повышает качество визуальной оценки. Приведен подробный алгоритм полученного метода. Охарактеризован алгоритм k-средних для обработки термограмм, реализованный в среде MATLAB. Предложен метод информационной технологии диагностики онкологических заболеваний молочной железы у женщин на основе термограмм, который повышает эффективность диагностирования.
Description: Information technologies, means and methods of diagnostics, determination of their opportunities and limits, search of significant elements play an important role in diagnostics process of breast oncological diseases in mammology in case of mass screening. The existing information technology did not show great results in preliminary diagnosis, it did not use the methods of segmentation and filtering thermograms. Purpose of the research is the improvement of visualization of inflammation focuses of breast disease by developing a method of segmentation and filtering thermograms. To reach the goal we need to review the modern methods of processing of thermal images, to form the main steps of the method of segmentation and filtering thermograms and to realize a comparative analysis of the results obtained in the reference image. Modern methods of processing of thermal images in diagnosing of breast cancer were reviewed. Statistical processing of thermograms with the calculation of diagnostic features was implemented - the maximum local exceeding and the maximum local asymmetry. Program implementation of methods of segmentation of thermal images showed that methods of separation of binary boundaries objects` and Canny's algorithm yield good results. The most productive method of segmentation of thermal images in diagnostics process of breast oncological diseases in women which increases quality of a visual assessment is revealed. The detailed algorithm of the received method is given. The algorithm of k-averages is applied to segmentation of the thermal images. The thermal images with the cluster k=3 segment needs to be used in later processing. This segment most precisely characterizes the center of an inflammation of a breast. Therefore it is necessary to apply to it median filtering with the mask [3x3] several times. Then twice the image obtained to realize homomorphic filtering with convolution. The developed method shows the best results in comparison with the existing methods of segmentation of thermal images. This method needs to be used for testing of accuracy of differential diagnostics process of breast oncological diseases on its basis. Further experimental check of the method for the purpose of creation of diagnostics process of breas oncological diseases, allowing increasing efficiency of diagnostics was planned.
URI: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/28047
ISSN: 2075-4272
Appears in Collections:Випуск 1(28)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Npdntu_ota_2015_1_13.pdf242,92 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.