Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
3 results
Search Results
Item Застосування методу лінійної регресії для аналізу кількісних характеристик цитологічних зображень(Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Березький, О. М.; Піцун, О. Й.; Мельник, Г. М.; Дацко, Т. В.; Berezsky, O. M.; Pitsun, O. Yo.; Melnyk, G. M.; Datsko, T. V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Західноукраїнський національний університет; Тернопільський національний медичний університет; Lviv Polytechnic National University; West Ukrainian National University; Ternopil National Medical UniversityПроаналізовано патологічні стани молочної залози на підставі дослідження цитологічних зображень. Цитологічні зображення – це окремий клас біомедичних зображень і використовуються для діагностування онкологічних захворювань. Для діагностування передракових і ракових станів та тактики лікування лікарі-діагности використовують цитологічні, гістологічні та імуногістохімічні зображення. Для автоматизації процесу діагностування в онкології використовують системи автоматизованої мікроскопії. У системах автоматизованої мікроскопії використовують алгоритми комп’ютерного зору. Останнім часом для класифікації зображень використовують алгоритми машинного навчання Опрацювання мікроскопічних зображень є складним і трудомістким процесом, оскільки зображення характеризуються високим рівнем шуму та відсутністю чітких контурів ядер клітин. Для обчислення кількісних характеристик ядер клітин цитологічних зображень розроблено метод обчислення кількісних характеристик ядер клітин на підставі алгоритмів фільтрації зображень та їх автоматичної сегментації. Для сегментації ядер клітин розроблено архітектуру згорткової нейронної мережі типу U-Net. У цій статті розроблено метод опрацювання цитологічних зображень. Метод складається з шести етапів. На першому етапі відбувається завантаження зображення у пам’ять комп’ютера, на другому – попереднє оброблення зображень. На третьому етапі здійснюється автоматична сегментація зображень на підставі згорткової нейронної мережі типу U-Net. На четвертому етапі виконується обчислення кількісних характеристик ядер клітин. На п’ятому етапі кількісні характеристик ядер клітин зберігаються в базі даних. На шостому етапі застосовують алгоритми лінійної регресії для отримання кількісних характеристик ядер клітин. Сьогодні лінійна регресія є одним із поширених підходів машинного навчання до аналізу даних. Здійснено порівняльний аналіз застосування кількісних характеристик ядер клітин на підставі лінійної регресії. Наукова новизна роботи полягає у розробленні методу обчислення кількісних характеристик ядер клітин, який містить етапи фільтрації зображень та автоматичної сегментації на підставі використання нейронної мережі типу U-Net. Практичне значення роботи – програмна реалізація модулів попереднього оброблення цитологічного зображення та лінійної регресії. Досліджено, що у сукупності параметрів “площа, довжина головної осі” в 1,4 разу менша похибка RMSE порівняно із сукупністю “площа, периметр”.Item Похибки перетворення типу “контур–контур” в автоматизованих системах опрацювання біомедичних зображень(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Березький, О.Проаналізовано характерні ознаки гістологічних і цитологічних зображень і автоматизованих систем опрацювання біомедичних зображень. Досліджено складові похибки перетворення типу “контур – контур” і здійснено їх оцінку. Проведено комп’ютерні експерименти визначення похибки перетворення контурів на прикладі цитологічних зображень. The analysis of the histological and cytological images characteristics and automated biomedical images processing systems is provided. The structure of “contour-contour” transformation error and it evaluation is explored. A computer experiments of contours transformation error evaluation is done based on cytological images example.Item Система автоматизації медичних експериментів(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Березький, О.; Цмоць, І.Проаналізовано і запропоновано нову структуру системи автоматизації медичних експериментів, розроблено алгоритми пошуку зображень за взірцем, наведено результати експериментальних досліджень цитологічних зображень пухлинних клітин людини. The newstructure of the medical experiments automation system is offered and analyzed in this article. The algorithms of pattern-matching image search are developed. The results of experimentalresearches cytological images of tumour human cells are represented.