ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
В ЗАДАЧЕ ПОПИКСЕЛЬНОГО ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ПАТОЛОГИЙ В КОЛОНОСКОПИИ 

Владимир Вячеславович Хрящев, кандидат технических наук, доцент кафедры цифровых технологий и машинного обучения, Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова (Россия, г. Ярославль, ул. Советская, 14/2) E-mail: v.khryashchev@uniyar.ac.ru
Андрей Леонидович Приоров, доктор технических наук, профессор кафедры цифровых технологий и машинного обучения, Ярославский государственный  университет им. П. Г. Демидова (Россия, г. Ярославль, ул. Советская, 14/2) E-mail: v.khryashchev@uniyar.ac.ru
Никита Валерьевич Котов, аспирант, Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова (Россия, г. Ярославль, ул. Советская, 14/2) E-mail: nik-kotov-98@inbox.ru
Кирилл Игоревич Малыгин, магистрант, Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова (Россия, г. Ярославль, ул. Советская, 14/2) E-mail: maliginkirill@yandex.ru

Актуальность и цели. На современном этапе развития систем высокотехнологичной медицины колоноскопическое исследование является наиболее эффективным способом ранней диагностики колоректального рака. Наиболее типичной аномалией, приводящей к высокому риску возникновения онкологических заболеваний, является появление и развитие колоректальных полипов – новообразований размером в несколько миллиметров. Их обнаружение во время колоноскопического исследования представляет собой исключительно важную задачу для врача-эндоскописта. Целью работы является дальнейшее совершенствование алгоритмов автоматического обнаружения полипов с использованием методов цифровой обработки изображений для использования их в системах поддержки принятия врачебного решения реального времени. Материалы и методы. Проведено исследование эффективности использования ряда классических и нейросетевых алгоритмов сегментации изображений. Для обучения и тестирования алгоритмов глубокого машинного обучения использовались стандартная открытая база изображений полипов Kvasir-SEG, а также собственная база изображений, полученная и размеченная в эндоскопическом отделении Ярославской областной клинической онкологической больницы. Результаты. Показано достижение существенного превосходства нейросетевых алгоритмов сегментации над классическими подходами и алгоритмами. По метрике коэффициента Дайса наилучший результат показывает нейросетевая архитектура Meta-Polyp, достигающая значения коэффициента в 0,933 при использовании комбинированной базы тестовых изображений полипов. Выводы. Рассмотренные алгоритмы будут служить основой для разработки программно-аппаратного комплекса с алгоритмическим модулем обнаружения патологий на колоноскопических изображениях.

Ключевые слова

цифровая обработка изображений, детектирование объектов, сегментация объектов, нейронные сети, машинное обучение, колоноскопия, колоректальные полипы

 Скачать статью в формате PDF

Для цитирования:

Хрящев В. В., Приоров А. Л., Котов Н. В., Малыгин К. И. Использование алгоритмов цифровой обработки изображений в задаче попиксельного  детектирования патологий в колоноскопии // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2024. № 4. С. 86–97. doi: 10.21685/2227-8486-2024-4-7