Ученые из Института вычислительного моделирования ФИЦ КНЦ СО РАН совместно с коллегами из СибГУ имени академика М. Ф. Решетнева, КрасГМУ имени профессора В. Ф. Войно-Ясенецкого и СФУ разработали новый подход к анализу медицинских изображений. Цифровая обработка снимков на основе оригинальных алгоритмов и их цветовое кодирование позволяют на 25% уменьшить погрешность измеряемых параметров. Благодаря такой методике хирурги смогут проводить более точную диагностику заболеваний. Результаты исследований опубликованы в монографии Computer Vision in Control Systems-4 в издательстве Springer.

Обработка медицинских изображений внутренних органов играет важную роль в диагностике и выявлении заболеваний пациентов, страдающих урологическими заболеваниями и грыжесечением. Коллектив ученых из Красноярска предложил вычислительную методику обработки и анализа медицинских изображений, которая позволяет разрабатывать новые алгоритмы в диагностике в урологии и пластической хирургии. Благодаря анализу снимков можно обнаружить неоднородности в ткани, оценить местоположение очага заболевания, его контуры и размеры. При анализе снимков в пластической хирургии для врачей также важно знать морфологические особенности строения ткани.

Медицинские снимки, как любое изображение, содержат шум (вкрапления разноцветных точек или зернистость), связанный с техническими особенностями получения фотографии. Для повышения качества снимка можно использовать различные фильтры. Красноярские ученые предложили использовать новую методику обработки медицинских изображений, которая в отличие от традиционных, кроме снижения шума, производит цветовое кодирование. Для этого исследователи оптимизировали алгоритмы нескольких фильтров, наиболее часто используемых для предварительной обработки изображений. По сравнению с обычными фильтрами новая методика позволяет повысить точность снимка и уменьшить погрешность измеряемых параметров до 25%.

 2-kr.png

Образец медицинского изображения с применением цветового кодирования

Коллектив математиков и медиков рекомендует следующий алгоритм анализа медицинских изображений: применить фильтры шумоподавления, выделить характерную область заболевания, провести цветовое кодирование на различных масштабах и сформировать полученные данные. Цветовое кодирование в урологии существенно повысит точность изображений объектов интереса, особенно в сложных случаях мочекаменной болезни. В задачах пластической хирургии геометрический анализ и масштабируемая кодировка цвета позволят анализировать процесс регенерации ткани с повышенной точностью.

«Раскрашивая» разными цветами области поражения ткани на различных масштабах, мы с соавторами выяснили, что алгоритмическое цветовое кодирование позволяет выявить тонкие особенности строения, как изучаемого конкремента (камня), так и пространства вокруг него», - рассказал  доктор технических наук, ведущий научный сотрудник Института вычислительного моделирования ФИЦ КНЦ СО РАН Константин Симонов.

Другие соавторы исследования доктор медицинских наук Федор Капсаргин и хирург Татьяна Черепанова (Гракова) вводят новый метод в практику для диагностики, планирования хирургического вмешательства и последующего лечения.

«Используя традиционные подходы не так просто количественно оценить характер и степень поражения исследуемой области и ее параметры», – добавил ученый.

Такие технологии обработки изображений могут применяться во многих медицинских приложениях, а именно в магнитно-резонансной томографии (МРТ), ультразвуковой визуализации и рентгеновских снимках.

1-kr.png 

Медицинские изображения до (слева) и после (справа) цифровой обработки и цветового кодирования

Помимо цифровой медицины, разработанный учеными алгоритм можно использовать при обработке и анализе визуальных данных в других предметных областях, в частности, в науках о Земле. В настоящее время математики – авторы исследования, работают над созданием вычислительного комплекса по обработке следов морских природных катастроф (последствия сильных землетрясений и проявления волн-наводнений цунами).

Группа научных коммуникаций ФИЦ КНЦ СО РАН

Источники

Красноярские ученые "раскрасили" медицинские снимки для более точной диагностики заболеваний
НИА Наука (sibscience.com), 17/11/2017
Красноярские ученые "раскрасили" медицинские снимки для более точной диагностики заболеваний
Наука в Сибири (sbras.info), 17/11/2017
Красноярские ученые разработали новый подход к анализу медицинских снимков для более точной диагностики заболеваний | ФАНО России
Федеральное агентство научных организаций (fano.gov.ru), 17/11/2017
Сибирские ученые изобрели новый метод анализа медицинских изображений
РИА АМИ (riaami.ru), 17/11/2017
Сибирские ученые изобрели новый метод анализа медицинских изображений
123ru.net, 17/11/2017
Красноярские ученые "раскрашивают" медицинские снимки для точных диагнозов
ИА 1-LINE (1line.info), 21/11/2017
Красноярские ученые "раскрашивают" медицинские снимки для точных диагнозов
Gorodskoyportal.ru/krasnoyarsk, 21/11/2017
Красноярские ученые "раскрашивают" медицинские снимки для точных диагнозов
Mirtesen.sputnik.ru, 21/11/2017
Красноярские ученые "раскрасили" медицинские снимки для более точной диагностики заболеваний
Научная Россия (scientificrussia.ru), 27/11/2017
Российские ученые добавили цвет в медицинские снимки
Русская планета (rusplt.ru), 27/11/2017
Красноярские ученые научили компьютер обрабатывать медицинские снимки
Чердак (chrdk.ru), 27/11/2017

Похожие новости

  • 13/04/2018

    Три космических проекта красноярских ученых

    ​Космические технологии — один из приоритетов программы развития ФИЦ «Красноярский научный центр СО РАН». Уже сегодня ученые центра прогнозируют климатические и природные особенности Земли с помощью снимков с орбиты, разрабатывают замкнутые системы жизнеобеспечения для длительного пребывания человека в космосе и создают новые материалы, защищающие спутники от перегрева.
    252
  • 10/05/2018

    Красноярские ученые смоделировали безопасный выход людей с крупных спортивных объектов

    Ученые Федерального исследовательского центра Красноярский научный центр СО РАН (ФИЦ КНЦ СО РАН) разработали сценарии штатного и аварийного выхода людей со стадионов Чемпионата мира по футболу 2018 и объектов Универсиады 2019.
    363
  • 14/02/2017

    Топ-5 лучших лабораторий красноярского Академгородка

    ​Что сегодня изобретают красноярские ученые? В красноярском Академгородке работает более 50 лабораторий. Тесты для диагностики энцефалита, лекарства из коры дуба и березы, последствия глобального потепления для региона — лишь малая часть их изысканий.
    1286
  • 10/09/2018

    Модель дорожной сети города уменьшит количество пробок

    ​Ученые Федерального исследовательского центра Красноярский научный центр СО РАН и Сибирского федерального университета описали дороги краевой столицы с помощью модели графа. Расчеты показали, что в городе есть улицы, перекрытие которых разбивает транспортную сеть на несколько практически несвязанных участков.
    110
  • 14/06/2018

    Наночастицы нитрида титана повысят производительность оптоволоконных линий связи

    Ученые Федерального исследовательского центра Красноярский научный центр СО РАН (ФИЦ КНЦ СО РАН) совместно с коллегами из Сибирского федерального университета, Сибирского государственного университета науки и технологий им.
    321
  • 05/01/2017

    Егор Задереев: научные итоги 2016 года в Красноярске

    ​Ученый и популяризатор науки Егор Задереев подводит традиционные научные итоги года в Красноярске. Премии года Для анализа я использую базу данных научных публикаций Web of Science — самый строгий и признанный во всём мире фильтр качества.
    1400
  • 09/02/2017

    Красноярские ученые получили биолюминесцентные белки для тестирования лекарств

    Научный коллектив Института биофизики Федерального исследовательского центра «Красноярский научный центр СО РАН» (ФИЦ КНЦ СО РАН) получил биолюминесцентные белки, которые будут использоваться при тестировании лекарственных препаратов нового поколения.
    869
  • 07/02/2017

    Новосибирские ученые моделируют болезнь

    ​Работая с пациентом, врач анализирует симптомы, определяет заболевание и прописывает лекарства, но стандартная схема лечения эффективна не для всех. Дело в том, что организм каждого человека имеет свой иммунный ответ, зависящий от истории болезней и характеристик иммунокомпетентных клеток.
    883
  • 13/04/2016

    В ИЦИГ СО РАН создают базу данных для обработки научной информации

    ​В Федеральном исследовательском центре «Институт цитологии и генетики СО РАН» разрабатывают универсальную систему для поддержки селекционно-генетических экспериментов, пока что тестируя ее на проектах, связанных с изучением пшеницы.
    1365
  • 26/01/2018

    Ученые установили, что раковые клетки можно удалять с помощью золотых наночастиц и тепла

    ​Российские и канадские ученые разработали способ адресного разрушения раковых клеток с помощью наночастиц золота и теплового воздействия. Доставку терапевтических наночастиц к опухоли осуществляют специальные молекулы.
    638