Березюк Світлана Анатоліївна

Факультет: Комп'ютерні інформаційні технології і автоматика

Спеціальність: Комп'ютерна инженерія

Тема випускної роботи: "Спеціалізована комп'ютерна система дослідження стабільності атеросклеротичних бляшок на основі ультразвукових зображень"

Керівник: д.т.н., професор, завідуючий кафедрою "АСУ" Скобцов Юрій Олександрович

  АВТОРЕФЕРАТ

кваліфікаційної роботи магістра

«Спеціалізована комп'ютерна система дослідження стабільності атеросклеротичних бляшок на основі ультразвукових зображень»

Введення. Обгрунтування актуальності теми
Цілі і завдання роботи
Наукова новизна
Практична цінність результатів роботи
Огляд досліджень і розробок за темою
    На локальному рівні
    На національному рівні
    На світовому рівні
Основні результати
    Вибір текстурних ознак
    Вибір класифікатора
Висновки
Список посилань

У теперішній час одним з напрямів інформатизації медицини є комп'ютеризація медичної апаратури. Використання комп'ютера у поєднанні з вимірювальною технікою, що управляє, в медичній практиці дозволило створити нові ефективні засоби для забезпечення автоматизованого збору інформації про стан хворого, її обробки в реальному масштабі часу і управління її станом. Цей процес привів до створення комп'ютерних систем діагности (КСД) в медицині, які підняли на новий якісний рівень інструментальні методи дослідження і інтенсивну терапію.

Діагностика, лікування і профілактика атеросклерозу є найважливішим завданням сучасної медицини, від вирішення якої багато в чому залежить успіх боротьби з такими часто смертельними захворюваннями, як інфаркт, інсульт і інші серцево-судинні ускладнення. Якщо стеноз артерії менше 70%, то ризик емболії значно зменшується. Відповідно актуальним питанням є точна і своєчасна діагностика джерела таких емболій - оцінка стану атеросклерозної бляшки.

Звичайне дослідження проводиться ультразвуком з використанням неінвазивної візуалізації судини ультразвуковим сканером у В-режимі. Проте бажано хворим з ішемічним ураженням головного мозку уточнювати свідчення до оперативного лікування.

Тому розробка такої СКС, яка зможе допомагати лікарям у швидкій постановці максимально точного діагнозу, скорочуючи при цьому час, є важливим і актуальним завданням.

Метою магістерської роботи є побудова спеціалізованої комп'ютерної системи для дослідження стабільності атеросклерозної бляшки на підставі ультразвукового зображення, отриманого з УЗ сканера у В-режимі обстеження.

Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити наступні завдання:
-отримання півтонового зображення;
-попередня обробка отриманих зображень;
-розбиття оконтуреної лікарем ділянки на області;
-розрахунок статистичних і текстурних ознак для окремих областей зображення;
-класифікация атеросклерозної бляшки за допомогою навченої нейронної мережі.

У даній СКС проводитиметься інтегральний аналіз цілого комплексу критеріїв, що розраховуються в ході ультразвукового обстеження, для постановки кінцевого діагнозу про ризик розвитку емболії. Кожен з цих критеріїв окремо є в деякій мірі інформативним для постановки діагнозу. Логічно передбачити, що аналіз сукупності цих критеріїв лише збільшить їх інформативність. Для аналізу набору критеріїв запропонована імовірнісна нейронна мережа.

Розроблене ПО передбачається використовувати в Інституті невідкладної і відновної хірургії ім. В.К.Гусака в кабінеті УЗІ для дослідження стабільності атеросклерозних бляшок і постановки діагнозу.

На теперішній час проведена величезна кількість досліджень в області ідентифікації симптоматичних і асимптоматичних АБ, результати яких можуть мати велике значення для ухвалення рішень про операцію з метою видалення "небезпечної", нестійкої АБ.

-магістерська робота "Спеціалізована комп'ютерна система визначення ембологічної небезпеки атеросклерозного ураження на основі ультразвукового дослідження" магістр ДонНТУ Міхалец Владислав Володимирович
-магістерська робота "Проектування спеціалізованої комп'ютерної системи діагностики жирової емболії" магістр ДонНТУ Гаріпов Ільдар Ільдаровіч ;
-магістерська робота "Розробка спеціалізованої комп'ютерної системи моделювання гемодинамічної структури артеріального русла людини" магістр ДонНТУ Чвала Олексій Олексійович;
-магістерська робота "Розробка автоматизованої системи розпізнавання текстур зображень за допомогою методів, інваріантних до зміни кута повороту і масштабу" магістр ДонНТУ Варшавська Марія Семенівна.

-"Атеросклероз і атеротромбоз: патогенез, клінічні прояви, лікування", Вовків Володимир Іванович, професор, Завідувач відділом атеросклерозу і його ускладнень Інституту терапії АМН України;
-М.И. Лутай, А.Н. Ломаковський, Р.Ф. Абуталіпов, І.П. Голікова (Інститут кардіології ім. Н.Д. Стражесько АМН України, м. Київ) "Морфологічна характеристика нестабільних атеросклерозних уражень вінцевих артерій серця";
-А.В. Гудзікевіч (Медичний реабілітаційний центр "Перлина" ГТС України, м. Ялта), В.А.Ежов (Лікувально-діагностичний центр ВАТ "Ексимнефтепродукт", м. Одеса) "Ультразвукова діагностика микроемболів в судинній патології головного мозку";
-Лущик Ульяна Богданівна, доктор медичних наук, науковий керівник і генеральний директор науково-методичного центру ультразвукової діагностики "Істина". "Спосіб ультразвукової діагностики стану судин головного мозку".

На світовому рівні в області досліджуваного питання на даний момент існують роботи з класифікації атеросклерозних бляшок за даними ультразвукового дослідження у В-режимі, виконані Reilly L.m. et al. (1983) і Gray-weale A.c. et al. (1988).

У роботі Marie-louise M. Gronholdt приведене зіставлення результатів іслледованій різних авторів, що вивчали зв'язки між значеннями ультразвукових критеріїв, таких як низька або висока ехогенніть, гомогенність або гетерогенність атеросклерозної бляшки, середнє значення яскравості ультразвукового зображення, і ризиком виникнення симптоматичних ознак у хворих (транзиторних ішемічних атак – ТІА, залишкових явищ завершеного інсульту – ЗІ), пов'язаного з ризиком розвитку емболії.

У дослідженні, що проводилося в Кемеровському кардіологічному центрі з 1995 по 1999 р. було показано, що клінічні прояви ішемії мозку при атеросклерозному стенозі внутрішньої сонної артерії мають чітку кореляцію з ехоморфологією атеросклерозної бляшки, що вказує на провідну роль механізму артеріальної емболії в патогенезі розвитку церебральної ішемії.

Для об'єктивної класифікації АБ як схильною до розриву, необхідно використовувати критерії, що враховують всі можливі комбінації гістологічної структури бляшки, тобто в розгляд слід включити наступні ознаки.
Середнє значення яскравості обчислюється таким чином:

Середньоквадратичне відхилення СКО дорівнює кореню квадратному з другого моменту. Ця характеристика широко застосовується для опису структури зображення, оскільки є більш інтуїтивно зрозумілою для більшості людей в порівнянні з дисперсією, див.:

Другий статистичний момент або інакше дисперсія є дуже важливим описувачем текстури. Вона є мірою контрастності яскравості і використовується для обчислення такої характеристики як відносна гладкість зображення R, див.:

Описувач відносної гладкості R наближається до 0 для областей з постійною яскравістю (дисперсія дорівнює нулю) і наближається до 1 для великих значень дисперсії в районах з непостійною яскравістю.

За матрицею спільної зустрічності:
-міра однорідності або енергія:

-энтропія:

-максимальна вірогідність:

-гомогенність (класифікація за гомо- і гетероехогенністю):

-контраст (момент різниці другого порядку):

-коефіцієнт кореляції:

На основі побудованої гістограми рівнів яркостей:

-контраст:

-другий кутовий момент:

-середнє:

-энтропія:

Для вирішення завдання класифікації образів необхідно володіти знаннями про належність зразків (для конкретного завдання - векторів ознак текстур навчальної множини УЗ зображень) до певного класу образу (класу ембологенної небезпеки атеросклерозної бляшки). У разі, коли такі апріорні знання є, для завдання класифікації застосовна прогнозуюча штучна нейронна мережа прямого поширення, що навчається з учителем.

Точність класифікації образів залежить від: 1) вибраних для аналізу кількісних ознак і відсутньості серед них сильно корельованих між собою величин; 2) топології мережі і кількості підстроюваних вагів мережі, що робить нейронну мережу здібною до узагальнення, а не простого запам'ятовування повчальних прикладів; 3) кількості повчальних прикладів; 4) репрезентативності вибірки - дотримання відповідності пропорцій класів в повчальній безлічі їх пропорціям в досліджуваній популяції; 5) вибору параметрів мережі - швидкості вчення і коефіцієнта інерції, що дозволяє уникнути паралічу і нестабільності мережі під час вчення; 6) попередньої обробки вхідних і вихідних даних – приведення до одного діапазону значень всіх входів мережі.

Створення діагностуючої системи на основі комплексного критерію, що відображає всі ознаки стабільності АБ, є завданням для вирішення в майбутньому. Для вибору конкретного набору ознак, як того, що найбільш розрізняє і оптимізую, потрібно виконати експериментальні дослідження їх роздільної здатності при обробці ультразвукових знімків для класифікації і під час самої класифікації, а також їх швидкодії. Здійснення класифікації атеросклерозних бляшок на декілька типів залежно від їх схильності до розриву є складним завданням. При відсутності можливості поставити однозначний діагноз, можна вдатися до оцінки вірогідності настання події.

1. Дубров Э.Я. Ультразвуковые критерии эмбологенности атеросклеротической бляшки каротидных артерий // Медицинские статьи. - 2006. - № 1. С.97-103 / Електронний ресурс. Способ доступа: URL: http://www.promeds.ru/states.php?iid=470&id=5
2. Скобцов Ю.А., Оверко В.С., Родин Ю.В., Скобцов В.Ю., Гринь В.К., Штутин А.А. Исследования поведения потоков крови и компьютерная диагностика сосудистых заболеваний // Энергия инноваций - 2005. - № 2-3. - С.40-42.
3. Родин Ю.В. Влияние характеристик атеросклеротической бляшки и факторов риска на вероятность тромбоза внутреней сонной артерии // Вестник неотложной и восстановительной медицины – 2005. – № 4. – С.565-570.
4. Скобцов Ю.А., Оверко В.С., Родин Ю.В., Гринь В.К., Штутин А.А., Пичка В.В. Исследование потоков крови при патологической S-образной извитости сонных артерий // Труды Института прикладной математики и механики НАН Украины.-Донецк: 2006. - Том 12. С. 164-171.
5. Руденко О.Г., Бодянский Е.В. Основы теории искусственных нейронных сетей. - Харьков, 2002. - 317 с.
6. Калло И.Дж. , Эдвардс В.Д., Шварц Р.С. Механизмы и клинические проявления разрывов атеросклеротических бляшек. Translated with the permission of the ACP—ASIM, from: Kullo I.J., Edwards W.D., Schwartz R.S. Vulnerable plaque: pathobiology and clinical implications // Ann. Intern. Med. - 1998. - № 129. - 1050-1060.
7. Скобцов Ю.А., Оверко В.С., Родин Ю.В. Моделирование и визуализация поведения потоков крови при патологических процессах . - Донецк: Издатель Заславский А.Ю., 2008. - 212 с.
8. Шахнович В.А., Митрошин Г.Е., Усачев Д.Ю. и др. О роли эмбологенных и гемодинамических механизмов при симптоматических и асимптомных стенозах сонных артерий // Эхография. 2002. Т. 3. № 1. С. 45-52.
9. Мазур C.Г., Рогожин В.А., Глазовська І.І. Порівняльний аналіз структури атеросклеротичного ураження магістральних артерій голови у хворих з різними формами церебральної судинної патології // Український Радіологічний Журнал. - 2001. - № 9. - С. 38-41. / Електронний ресурс. Спосіб доступу: URL: http://www.imr.kharkov.ua/journal/1_01u/38.pdf
10. Юрин Д.В. Адаптивный выбор значимых текстурных признаков для сегментации изображения / XLIV научная конференция МФТИ. - 2001.