ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМА НА ОСНОВІ ДЕСКРИПТОРА КОЛЬОРУ В РОЗПІЗНАВАННІ ЛАПАРОСКОПІЧНИХ ВІДЕОЗОБРАЖЕНЬ

Ляшенко, А.В.; Годлевський, Л.С.; Баязітов, Д.Н.; Бузиновський, А.Б.; Liashenko, A.V.; Hodlevskyi, L.S.; Baiazitov, D.M.; Buzynovskyi, A.B.

ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМА НА ОСНОВІ ДЕСКРИПТОРА КОЛЬОРУ В РОЗПІЗНАВАННІ ЛАПАРОСКОПІЧНИХ ВІДЕОЗОБРАЖЕНЬ

Ляшенко, А.В.; Годлевський, Л.С.; Баязітов, Д.Н.; Бузиновський, А.Б.; Liashenko, A.V.; Hodlevskyi, L.S.; Baiazitov, D.M.; Buzynovskyi, A.B.

URI: http://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/6983

Дата: 2017

Анотація:

Класифікація зображень відповідно до певних нозологічних форм, які виявляють при лапароскопічному дослідженні органів черевної порожнини, передбачає застосування характеристик - дескрипторів кольору структур черевної порожнини підозрілих щодо патологічних змін. Однак до останнього часу поодинокі дослідження з питань створення комп’ютерних автоматизованих діагностичних (КАД) систем в лапароскопічній хірургії не визначало можливості діагностичних процедур за ознаками кольору. Тому метою роботи було дослідження ефективності використання алгоритму розпізнавання об’єктів – ділянок відеолапароскопічних зображень органів черевної порожнини навчанням каскадного класифікатора за дескрипторами кольору. Загальна схема КАД базувалась на реалізації алгоритму, який передбачав захоплення відео- зображення, гама-корекцію, конвертацію зображення із шкали RGB в шкалу HSV, екстракцію характерних ознак з наступною селекцією та на завершальному етапі – класифікацію зображень, яка здійснювалась з використанням бази даних відповідних зображень та технологій навчання класифікатора за каскадними ознаками. Отримані результати засвідчили, що застосування КАД дозволяє отримати істиннопозитивні результати розпізнавання найбільшим числом при розпізнаванні кістозного та метастатичного ураження печінки (відповідно 84,0 % та 68,0 %).

Анотація (англ.):

The classification of laparoscopic images in correspondence to certain pathological state of the abdominal organs assumes the exploration of characteristic of color descriptor of abdominal structures which are suspected for the pathology presence. Sparse publications which were devoted to computer automatic diagnostics (CAD) in the laparoscopic surgery till the recent time have not been dealt with the color descriptors as an informative one for diagnostics. That is why the aim of the work is to investigate the effectiveness of the usage of algorithm of the objects classification, when cascade classifier is learned with color descriptors. The general scheme of CAD was based on the realization of algorithm which supposed to capture video frame with the next gamma-correction and conversion of the color scale from RGB to HSV, extraction and selection of descriptors with the final classification of images. The uttermost was performed with the usage of database of proper images and technologies of learning in accordance to cascade classifier learning principles. The gained data revealed that created CAD was able to gain most pronounced true positive diagnoses in cases of liver cysts and liver metastasis which were registered in 84,0% and 68,0% of all cases correspondently.

Показати повний опис матеріалу