Научная статья на тему 'ПРИМЕНЕНИЕ ЗАДАЧ ИНТЕРПОЛЯЦИЙ В МЕДИЦИНЕ'

ПРИМЕНЕНИЕ ЗАДАЧ ИНТЕРПОЛЯЦИЙ В МЕДИЦИНЕ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
42
11
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
АНАЛИЗ / МЕТОД / ИССЛЕДОВАНИЕ / МЕДИЦИНА / ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Атаева Дж.А., Аннабаева Н.Р.

В данной статье рассматриваются особенности развития методов цифровизации и их влияние на решение практических задач в медицине. Проведен перекрестный и сравнительный анализ влияния выбора направления развития современной медицины. Даны рекомендации по внедрению разработок в развитие обучения интеллектуальных процессов в программировании.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

APPLICATION OF INTERPOLATION PROBLEMS IN MEDICINE

This article discusses the features of the development of digitalization methods and their impact on solving practical problems in medicine. A cross and comparative analysis of the influence of the choice of the direction of development of modern medicine was carried out. Recommendations are given for the implementation of developments in the development of teaching intellectual processes in programming.

Текст научной работы на тему «ПРИМЕНЕНИЕ ЗАДАЧ ИНТЕРПОЛЯЦИЙ В МЕДИЦИНЕ»

УДК 621.639

Атаева Дж.А.

преподаватель,

Туркменский государственный университет имени Махтумкули

(Туркменистан, г. Ашгабад)

Аннабаева Н.Р.

преподаватель,

Туркменский государственный университет имени Махтумкули

(Туркменистан, г. Ашгабад)

ПРИМЕНЕНИЕ ЗАДАЧ ИНТЕРПОЛЯЦИЙ В МЕДИЦИНЕ

Аннотация: в данной статье рассматриваются особенности развития методов цифровизации и их влияние на решение практических задач в медицине. Проведен перекрестный и сравнительный анализ влияния выбора направления развития современной медицины. Даны рекомендации по внедрению разработок в развитие обучения интеллектуальных процессов в программировании.

Ключевые слова: анализ, метод, исследование, медицина, программирование.

Магнитно-резонансная томография позвоночника (МРТ) плода — это пренатальная рутинная процедура для надлежащей оценки развития плода, особенно при подозрении на пороки развития позвоночника, а УЗИ не дает подробностей. Ограниченные аппаратными средствами, МРТ-изображения позвоночника плода имеют низкое разрешение.

МР-изображения с высоким разрешением могут напрямую улучшить читаемость и повысить точность диагностики. Интерполяция изображения для более высокого разрешения требуется в клинических ситуациях, в то время как многие методы не могут сохранить краевые структуры. Edge несет тяжелые структурные сообщения объектов в визуальных сценах, чтобы врачи могли

877

обнаружить подозрения, классифицировать пороки развития и поставить правильный диагноз. Эффективная интерполяция с хорошо сохранившимися краевыми структурами все еще остается сложной задачей.

Все эти пять методов EDI способны генерировать изображения HR с расширенными деталями. По результатам количественного анализа шести показателей предлагаемый метод превосходит остальные четыре по соотношению сигнал-шум (SNR), пиковому отношению сигнал-шум (PSNR), индексу подобия структуры (SSIM), индексу сходства признаков (FSIM) и взаимная информация (МИ) с затратами времени (ТС) на секундном уровне. Визуальный анализ ROI показывает, что предложенный метод обеспечивает лучшую согласованность краевых структур с исходными изображениями.

Предлагаемый метод классифицирует ориентацию ребер по четырем категориям и хорошо сохраняет структуры. Он генерирует убедительные изображения HR с мельчайшими деталями и подходит для ситуаций в реальном времени. Метод итеративной интерполяции на основе кривизны (ICBI) может привести к более четким краям, в то время как другие три метода чувствительны к шуму и артефактам.

МРТ плода является важной процедурой для пренатального обследования, планирования ухода за беременными и послеродовой помощи. МРТ-изображения являются непосредственным материалом для точной диагностики у плода с аномалиями позвоночника, такими как спинальная дизрафия, неоплазия позвоночника и миеломенингоцеле плода.

Как известно, системы МРТ с низким полем по-прежнему популярны в Китае и многих других странах. Желательно получать изображения МРТ высокого качества, подобные изображениям, полученным с помощью МРТ высокого поля. Интерполяция изображений играет важную роль в этом сценарии, поскольку изображения HR могут предоставить убедительную информацию для наблюдения за развитием позвоночника плода, для обнаружения аномалий и классификации пороков развития. Основное

преимущество интерполяции изображений заключается в том, что она может стоить меньше, и при этом можно использовать существующие недорогие системы обработки изображений. При наличии достаточного количества сообщений врачи могут поставить правильный пренатальный диагноз, спланировать надлежащее лечение или, при необходимости, операцию на плоде.

Интерполяция изображений широко применяется в различных медицинских методиках, существуют даже проблемы. Эти проблемы тесно связаны с краями изображения, включая размытие острых краев, блокирование артефактов на диагональных краях и невозможность генерировать мелкие детали. Интерполяцию изображения можно разделить на линейную пространственно-инвариантную интерполяцию, интерполяцию области преобразования, интерполяцию на основе статистического обучения и интерполяцию с адаптацией к краям. Изображения НК, созданные этими подходами, не так хороши, как мы ожидали. Фундаментальный недостаток этих подходов заключается в том, что по умолчанию игнорируются сильные зависимости между пикселями изображения. Эти зависимости содержат важную информацию об анатомических структурах, таких как форма, текстура и др. Учитывая важность сохранения краев, подход с адаптивной интерполяцией краев становится в центре внимания.

Производительность оценивается по количественным показателям и визуальному анализу. Эксперименты разбиты на две группы. Первая группа -это количественная оценка. Исходные изображения устанавливаются стандартными. Для сравнения стандартные изображения масштабируются до пропорции 50% с использованием метода репликации ближайшего соседнего пикселя. Результаты оцениваются по 6 параметрам и показаны на. Средние баллы рассчитываются, чтобы показать надежность методов. Вторая группа -визуальный анализ. Сначала мы уменьшаем стандартные изображения на 0,5 с помощью метода репликации пикселя ближайшего соседа, а затем увеличиваем их в 4 раза. В клинических приложениях высокое качество изображения без

ошибок ценится для точного анализа изображений и постановки правильного медицинского диагноза.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Артамонова В.Г., Шаталов Н.Н. Профессиональные болезни. 3-е изд., М., Медицина. 1996г

2. Внутренние болезни в 2х томах. Под ред. А.И.Мартынова М.: ГЭОТАРД, 2004. (гриф УМО)

3. Внутренние болезни. Учебник для медицинских вузов под ред. С.И. Рябова 4-е издание. СПб. Спец. Лит, 2006. (гриф МЗ РФ)

Ataeva J.A.

Lecturer,

Turkmen State University named after Magtymguly (Turkmenistan, Ashgabat)

Annabaeva N.R.

Lecturer,

Turkmen State University named after Magtymguly (Turkmenistan, Ashgabat)

APPLICATION OF INTERPOLATION PROBLEMS IN MEDICINE

Abstract: this article discusses the features of the development of digitalization methods and their impact on solving practical problems in medicine. A cross and comparative analysis of the influence of the choice of the direction of development of modern medicine was carried out. Recommendations are given for the implementation of developments in the development of teaching intellectual processes in programming.

Keywords: analysis, method, research, medicine, programming.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.