METODY WYKRYWANIA I WYRÓŻNIANIA OBSZARÓW W TEKSTUROWANYCH OBRAZACH BIOMEDYCZNYCH RAKA PIERSI

Ainur Orazayeva


L.N. Gumilyov Eurasian National University (Kazachstan)
http://orcid.org/0000-0002-2899-9886

Jamalbek Tussupov


L.N. Gumilyov Eurasian National University (Kazachstan)
http://orcid.org/0000-0002-9179-0428

Waldemar Wójcik


Politechnika Lubelska (Polska)
http://orcid.org/0000-0002-6473-9627

Sergii Pavlov

psv@vntu.edu.ua
Vinnytsia National Technical University (Ukraina)
http://orcid.org/0000-0002-0051-5560

Gulzira Abdikerimova


L.N. Gumilyov Eurasian National University (Kazachstan)
http://orcid.org/0000-0002-4953-0737

Liudmyla Savytska


Vinnytsia National Technical University (Ukraina)
http://orcid.org/0000-0003-1130-2621

Abstrakt

Niniejszy artykuł poświęcony jest zagadnieniom aktualnym - opracowaniu metod analizy obrazów tekstury raka piersi.Głównym problemem, który został rozwiązany w artykule, jest to, że wymagania dotyczące wyników wstępnego przetwarzania rosną.W wyniku zadania obrazy rezonansu magnetycznego piersi są brane pod uwagę do przetwarzania obrazu za pomocą metod analizy obrazu tekstury.Głównym celem badań jest opracowanie i wdrożenie algorytmów, które pozwalają wykryć i wyizolować guz w piersi u kobiet na obrazie.Aby rozwiązać ten problem, stosuje się cechy teksturalne, grupowanie, transformacje ortogonalne.Metody analizy obrazów tekstury raka piersi, przeprowadzone w artykule, a mianowicie: transformata Hadamarda, transformacja ukośna, dyskretna transformacja cosinusowa, transformacja Daubechies, transformacja Legendre,wyniki ich implementacji oprogramowania na przykładzie biomedycznych obrazów patologii onkologicznych na przykładzie raka piersi, pokazano, że Najbardziej pouczająca dla segmentacji obrazu jest metoda oparta na transformacie Hadamarda i metoda oparta na transformacie Haara.W artykule przedstawiono zalecenia dotyczące wykorzystania wyników w praktyce, a mianowicie wykazano, że klinicznie ważne wskaźniki, które w znacznym stopniu przyczyniają się do oceny stopnia patologii i prawdopodobieństwa rozwoju chorób, istnieją inne parametry informacyjne: średnica, krzywizna itp.Dlatego zwiększono wymagania dotyczące niezawodności, dokładności, szybkości przetwarzania obrazów biomedycznych.


Słowa kluczowe:

przetwarzanie obrazów biomedycznych, cechy tekstury, klasteryzacja, transformacje ortogonalne

Abdikerimova G. B. et al.: Algorithms and software for the analysis of disordering the structure of cellular walls. Bulletin of the Novosibirsk Computing Center – Series „Сomputer science” 40, 2016, 1–14.
DOI: https://doi.org/10.31144/bncc.cs.2542-1972.2016.n40.p1-14   Google Scholar

Abdikerimova G. B. et al.: Software tools for cell walls segmentation in microphotography. Journal of Theoretical and Applied Information Technology 96, 2018, 4783–4793.
  Google Scholar

Ablyazov T., Baizakov N.: Theory and Practice of Territories Spatial Development Based on the Smart City Concept. In: Rudskoi A., Akaev A., Devezas T. (eds): Digital Transformation and the World Economy. Studies on Entrepreneurship, Structural Change and Industrial Dynamics. Springer, Cham 2022 [http://doi.org/10.1007/978-3-030-89832-8_9].
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-89832-8_9   Google Scholar

Arazayeva A. R. et al.: Efficiency of Biomedical Breast Cancer Image Processing Using Filters. The National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan ¬– Physics and Information Technology Series 1(341), 2022, 69–76 [http://doi.org/10.32014/2022.2518-1726.118].
  Google Scholar

Bayzakov S., Forrest J. Y.-L., Baizakov N. A.: Modeling the management of the economies of developing countries. Advances in Systems Science and Applications 19 (2), 2019, 101–119 [http://doi.org/10.25728/assa.2019.19.2.673].
  Google Scholar

Fu K. S., Mu J. K.: A survey on image segmentation. Pattern Recognition 13(1), 1981, 3–16.
DOI: https://doi.org/10.1016/0031-3203(81)90028-5   Google Scholar

Grady L.: Random walks for image segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 28(11), 2006, 1768–1783.
DOI: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2006.233   Google Scholar

Karpinski M., Ziubina R., Azatov A., Shaikhanova A., Teliushchenko V., Falat P.,: Information Security Software Using Quality and Reliability Criteria. IEEE 5th International Symposium on Smart and Wireless Systems within the Conferences on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS-SWS), 2020, 1–5 [http://doi.org/10.1109/IDAACS-SWS50031.2020.9297069].
DOI: https://doi.org/10.1109/IDAACS-SWS50031.2020.9297069   Google Scholar

Pavlov S. et al.: System of three-dimensional human face images formation for plastic and reconstructive medicine. In: Arras P., Luengo D. (Eds.): Teaching and subjects on bio-medical engineering Approaches and experiences from the BIOART-project. Acco cv, Leuven 2021, 187–203.
  Google Scholar

Rani R.: Performance analysis of different orthogonal transform for image processing application. International Journal of Applied Research 1(12), 2015, 844–847.
  Google Scholar

Serik M. , Yerlanova G., Karelkhan N. , Temirbekov N.: The Use of the High-Performance Computing in the Learning Process. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 16(17), 2021, 240–254 [http://doi.org/10.3991/ijet.v16i17.22889].
DOI: https://doi.org/10.3991/ijet.v16i17.22889   Google Scholar

Sidorova V. S.: Hierarchical Cluster Algorithm for Remote Sensing Data of Earth. Pattern Recognition and Image Analysis 22(2), 2012, 373–379.
DOI: https://doi.org/10.1134/S1054661812020149   Google Scholar

Stashkevich A. T. et al.: Differential Mueller-matrix tomography of the polycrystalline structure of biological tissues with different damage durations. Proceedings of SPIE 12040, 2021, 120400G.
DOI: https://doi.org/10.1117/12.2617360   Google Scholar

Stashkevich A. T. et al.: Multiparameter polarization-phase microscopy of optically anisotropic networks of biological crystals. Proceedings of SPIE 12040, 2021, 120400F.
DOI: https://doi.org/10.1117/12.2617359   Google Scholar

Stashkevich A. T. et al.: Spectral polarimetry of laser images of biological fluid layers in the differentiation of necrotic conditions. Proceedings of SPIE 12040, 2021, 120400C.
DOI: https://doi.org/10.1117/12.2613344   Google Scholar

Wang J. Z., Du Y.: Scalable integrated region-based image retrieval using IRM and statistical clustering. Proceedings of the 1st ACM/IEEE-CS joint conference on Digital libraries 2001, 268–277.
DOI: https://doi.org/10.1145/379437.379679   Google Scholar

Wang J. Z., Li J., Wiederhold G.: SIMPLIcity: Semantics-Sensitive Integrated Matching for Picture Libraries. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 23(9), 2001, 947–963.
DOI: https://doi.org/10.1109/34.955109   Google Scholar

Wójcik W., Pavlov S., Kalimoldayev M.:. Information Technology in Medical Diagnostics II. Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book, London 2019 [http://doi.org/10.1201/ 9780429057618].
DOI: https://doi.org/10.1201/9780429057618   Google Scholar

Wójcik W., Smolarz A. (ed.): Information Technology in Medical Diagnostics. CRC Press 2017.
DOI: https://doi.org/10.1201/9781315098050   Google Scholar

Zhao F., Nagarathnam M.: 5418 Parallel Computer Architecture and Programming Project Report: Implementation and Comparison of Parallel LZ77 and LZ78 Algorithms. 2021.
  Google Scholar


Opublikowane
2022-06-30

Cited By / Share

Orazayeva , A. ., Tussupov, J. . ., Wójcik, W. ., Pavlov, S., Abdikerimova, G. ., & Savytska, L. (2022). METODY WYKRYWANIA I WYRÓŻNIANIA OBSZARÓW W TEKSTUROWANYCH OBRAZACH BIOMEDYCZNYCH RAKA PIERSI. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 12(2), 69–72. https://doi.org/10.35784/iapgos.2951

Autorzy

Ainur Orazayeva  

L.N. Gumilyov Eurasian National University Kazachstan
http://orcid.org/0000-0002-2899-9886

Autorzy

Jamalbek Tussupov 

L.N. Gumilyov Eurasian National University Kazachstan
http://orcid.org/0000-0002-9179-0428

Autorzy

Waldemar Wójcik 

Politechnika Lubelska Polska
http://orcid.org/0000-0002-6473-9627

Autorzy

Sergii Pavlov 
psv@vntu.edu.ua
Vinnytsia National Technical University Ukraina
http://orcid.org/0000-0002-0051-5560

Autorzy

Gulzira Abdikerimova 

L.N. Gumilyov Eurasian National University Kazachstan
http://orcid.org/0000-0002-4953-0737

Autorzy

Liudmyla Savytska 

Vinnytsia National Technical University Ukraina
http://orcid.org/0000-0003-1130-2621

Statystyki

Abstract views: 230
PDF downloads: 194


Inne teksty tego samego autora

1 2 > >>