Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Библиографический указатель'
Гарантия на соответствие оборудования настоящим техническим требованиям при соблюдении потребите­лем условий их транспортирования, хранения, монтажа и...полностью>>
'Документ'
11. Методы получения математических моделей систем с использованием теории графов в задачах функционального, схемотехнического, конструкторского и те...полностью>>
'Документ'
Лицевой нерв - парный седьмой черепно-мозговой нерв яв­ляется смешанным, в его состав входят двигательные, парасимпа­тические, вкусовые и чувствитель...полностью>>
'Доклад'
29 января – 1 февраля с.г. в Париже состоялась 10-я сессия Первой Рабочей Группы (РГ-1) Межправительственной Группы Экспертов по Изменению Климата (МГ...полностью>>

Экспертная система онкологической диагностики опухолей желудочно-кишечного тракта (на основе архивов ронц им. Н. Н. Блохина рамн)

Главная > Документ
Сохрани ссылку в одной из сетей:

УДК 004.9:61(06) Компьютерные медицинские системы


В.Г. Никитаев, Е.Ю. Бердникович, о.А. венедиктоВ, В.В. МОЧАЛЬНИКОВА1, Е.А. НОЖЕНКО, Л.В. Осипова,

Н.Н. Петровичев1, А.Н. Проничев, А.Г. ПЕРЕВОЩИКОВ1, Д.Л. РОТИН1, Е.А. СОРОКИНА1, И.Н. СОКОЛОВА1,

Н.С. ТАВРИНА, М.В. ФИЛИППЕНКО

Московский инженерно-физический институт (государственный университет),

1Российский онкологический научный центр им. Н.Н. Блохина РАМН

ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ОНКОЛОГИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ ОПУХОЛЕЙ

ЖЕЛУДОЧНО-КИШЕЧНОГО ТРАКТА
(НА ОСНОВЕ АРХИВОВ

РОНЦ ИМ. Н.Н. БЛОХИНА РАМН)

О совместной МИФИ и РОНЦ им. Н.Н. Блохина разработке экспертной системы онкологической диагностики опухолей желудочно-кишечного тракта.

Целью данной работы является разработка экспертной системы онкологической диагностики опухолей желудка, пищевода, поджелудочной железы и толстой кишки. Эталонная база данных построена на уникальном архиве Российского онкологического научного центра им. Н.Н. Блохина РАМН.

Гистологическое исследование является ключевым и самым значимым этапом онкологической диагностики опухолей с точки зрения принятия решения о диагнозе. Микроскопические изображения, являющиеся при гистологическом исследовании объектами анализа, имеют сложную пространственно-яркостную организацию, что ставит проблему их корректной интерпретации. В силу специфики предметной области задача микроскопического анализа относится к классу трудно формализуемых, не имеющих адекватного традиционного математического описания. Как правило, такие задачи решаются с использованием экспертных систем, которые могут содержать не только количественные, но и качественные характеристики объектов исследования. Важнейшее значение в таких системах приобретают проблемы построения исходной базы знаний для конкретной предметной области.

В результате анализа объектной среды РОНЦ была разработана модель интерактивного распознавания изображений, которая позволила определить требования к эталонной системе баз данных препаратов опухолей ЖКТ, являющейся основой экспертной системы.

Предложена следующая модель интерактивного распознавания изображений при микроскопическом анализе:

  1. Определение списка классов – списка нозологических форм, дифференцировка между которыми наиболее значима при постановке гистологического диагноза, .

  2. Формирование выборки эталонных объектов (микропрепаратов), представляющих заданные классы .

  3. Разработка словаря информативных признаков. Иерархическая модель словаря включает вектор свойств и вектор признаков , причем каждое свойство описывается своим вектором признаков . Каждому входному объекту X, таким образом, может быть поставлен в соответствие набор из указанного словаря.

(1)

  1. С помощью словаря признаков построение описания объектов из эталонной выборки классов . Т.е. каждому объекту из класса ставится в соответствие набор свойств и признаков из словаря

.

5. При анализе исследуемого объекта лицо, принимающее решение, из указанного словаря определяет набор свойств и признаков, характерных для исследуемого объекта X (см. (1)).

6. В системе происходит анализ введенной комбинации признаков входного объекта X и оценивается наличие выбранного набора признаков в совокупности признаков для каждого класса эталонной выборки. Обозначим как Wk – количество эталонных объектов в классе K, а Vxk – вес комбинации свойств и признаков объекта X в классе .

Вес комбинации оценивается следующим образом:

,

где – эталонные объекты класса K , для которых выполняются следующие условия:

,

где S – свойство из вектора свойств входного объекта X.

Тогда считается, что объект классу Ki при условии, что для () выполняется условие

, где

– частота встречаемости комбинации признаков объекта X среди объектов Ki класса, – частота встречаемости комбинации признаков объекта X среди объектов Kt класса,

7. Для характеристики уровня доверия к решению системы по отнесению анализируемого объекта к определенному классу вводится коэффициент достоверности, который вычисляется по следующей формуле.

, где

– коэффициент, зависящий от представительности выборки класса Ki , а Zx – условный вес комбинации признаков объекта X во всей выборке.

,

где N – число классов.

Таким образом, определяется наиболее вероятный класс входного объекта и коэффициент достоверности полученного результата.

Данная модель была положена в основу программного обеспечения системы, которое позволяет вводить изображения гистологических препаратов с камеры микроскопа, осуществлять анализ изображений по стандартизованным наборам признаков, проводить поиск изображений препаратов по определенным критериям, вести архив изображений, поддерживать базу данных.

Данная экспертная система может применяться в клинической практике для повышения достоверности принимаемых диагностических решений, повышения квалификации врачей патологоанатомов, обучения и тестирования студентов-медиков.

________________________________________________________________________

ISBN 5-7262-0710-6. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2007. Том 1 256



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Тезисы докладов (7)

    Тезисы
    Фундаментальные науки – медицине. Тезисы докладов на конференциях и семинарах по научным направлениям Программы в 2011 году. М.: Фирма «Слово», 2011. – 340 с.
  2. Десятая Всероссийская медико-биологическая конференция молодых исследователей

    Документ
    Санкт-Петербургский научный совет по проблемамбиологии и медициныФедеральное агентство образования РФСанкт-Петербургский государственный университетМедицинский факультетРоссийское Физиологическое общество и.

Другие похожие документы..