Аннотация В статье представлен обзор основных подходов к цифровому анализу изображений со-судистых систем человека. Выделены основные этапы обработки диагностических изобра-жений, проведён анализ различных подходов к выделению и количественному оцениванию морфологических признаков сосудов.Ключевые слова: сосудистая система человека, обработка изображений.Введение Компьютерный анализ изображений стал основ-ным инструментом медицинских диагностических систем, позволяющих существенно повысить качест-во диагностики. Современная медицина является од-ной из самых высокотехнологичных отраслей, важ-нейшей задачей которой является разработка новых эффективных методик ранней диагностики различ-ных патологий. Несколько последних десятилетий характеризуются значительным прорывом в области технической оснащённости медицины. В настоящее время практически все методы обследования в оф-тальмологии, кардиологии и др. областях медицины компьютеризированы.Что касается офтальмологии, с появлением цифро-вых фундус-камер, а затем лазерных сканирующих оф-тальмоскопов изображение глазного дна можно полу-чить и распечатать в считанные секунды. Цифровые фо-тографии сетчатки обширно используются в масштаб-ных исследованиях, направленных на выявление глау-комы, диабетической ретинопатии, возрастной деграда-ции макулы и кардиососудистых заболеваний. Изобра-жение глазного дна человека хранит в себе информацию о сосудистых, офтальмологических и даже системных заболеваниях, таких как диабет, гипертония, артерио-склероз. Помимо использования в крупных программах мониторинга, цифровой анализ изображений сосуди-стой системы способен помочь в оценке степени тяже-сти диабетической ретинопатии [1], возрастной ретино-патии [2], ретинопатии недоношенных [3]; обнаружении фовеальной аваскулярной области [4], сужения арте-риол [5]; измерении диаметра в рамках диагностики ги-пертонии [6], для определения связей между извитостью сосудов и гипертонической ретинопатией [7], раннего обнаружения таких заболеваний, как дистрофия зри-тельного нерва, отслоение сетчатки. Анализ взаимосвя-зей между изменениями характеристик сосудов и раз-личными заболеваниями способствует своевременному выявлению и лечению заболеваний ещё на ранних ста-диях. Автоматизированный анализ также находит при-менение в компьютерной лазерной хирургии и биомет-рической идентификации [8].С развитием биомедицинской информатики, систем анализа и обработки изображений стали появляться по-луавтоматические, а позже и полностью автоматизиро-ванные компьютерные системы распознавания и коли-чественного анализа микрососудистых изменений.Создание методики цифрового анализа сосуди-стых систем (СС) невозможно без решения ряда за-дач: распознавание сосудов на цифровых изображе-ниях, выбор методологии анализа сосудов и матема-тической модели сосудистого русла для последую-щих расчётов, определение нормативных значений для диагностических параметров.Распознавание сосудов и определение их морфо-логических признаков -ключевые этапы автоматизи-рованных методик диагностического анализа СС, по-скольку от точности...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.