|
реклама |
|
|
|
|
|
|
Промышленные АСУ и контроллеры Аннотация к статье << Назад
Подсистема математического и программного обеспечения поддержки принятия решений на базе способов диагностики заболеваний по рентгеновским снимкам медицинской автоматизированной диагностической информационной системы |
Проскуряков А.В., Самойленко А.П.
В статье рассматривается подсистема математического и программного обеспечения поддержки принятия решений медицинской автоматизированной диагностической информационной системы (МАДИС) на базе способов диагностики заболеваний лобных и верхнечелюстных пазух по их изображениям на рентгенографических и томографических снимках. В соответствии со стандартной технологией выбираемые фрагменты снимка отображаются соответствующими матрицами значений интенсивностей яркостей пикселей как элементов локализованных изображений.
Первым способом метода диагностики является эталонный метод. Один из локализованных фрагментов выступает в качестве эталона, имея при этом постоянную интенсивность яркостей, образующих его пикселей.
Вторым способ метода диагностики является безэталонный метод. Считая, что матрицы представляют собой случайные величины, применяются элементы прикладной математической статистики, посредством которых матрицы представлены гистограммами плотностей распределения вероятностей интенсивности яркости пикселей.
Каждая гистограмма, как эмпирический закон распределения денситометрического параметра снимка оценивается математическим ожиданием, дисперсией, средним квадратичным отклонением и коэффициентом вариации. Диагностика состояния фрагментов объекта исследования оценивается отношением математического ожидания гистограмм диагностируемого фрагмента и эталона объекта, и сравнительным анализом коэффициента вариации этих гистограмм.
В безэталонной диагностике состояние фрагментов объекта исследования оценивается при анализе автокорреляционной матрицы изображения, которую принято называть матрицей рассеяния, поскольку она характеризует рассеяние дисперсий элементов изображения.
В статье приведена научная новизна и результаты, полученные при применении данных способов метода диагностики
ЛОР-заболеваний при реализации основных компонентов медицинской автоматизированной диагностической информационной системы на базе вычислительной сети Internet/Intranet.
Ключевые слова: информационная система; подсистема; математическое обеспечение; программное обеспечение; диагностика; эталонный метод; безэталонный метод; метод диагностики; рентгенографические и томографические снимки; пиксель; математическое ожидание; дисперсия; среднее квадратичное отклонение; коэффициент вариации.
Контактная информация: E-mail: avproskuryakov@sfedu.ru, E-mail: apsamoylenko@sfedu.ru
Стр. 32-41. |
|
|
|
Последние новости:
Выставки по автоматизации и электронике «ПТА-Урал 2018» и «Электроника-Урал 2018» состоятся в Екатеринбурге Открыта электронная регистрация на выставку Дефектоскопия / NDT St. Petersburg Открыта регистрация на 9-ю Международную научно-практическую конференцию «Строительство и ремонт скважин — 2018» ExpoElectronica и ElectronTechExpo 2018: рост площади экспозиции на 19% и новые формы контент-программы Тематика и состав экспозиции РЭП на выставке "ChipEXPO - 2018" |