Структура метода вторичной обработки визуализированной информации о состоянии ПЖ

Принимая за основу структуру системной модели вторичной обработки визу­ализированной информации о состоянии предстательной железы анкетированного

пациента, преобразованную и подготовленную в виде, удобном для реализации алгоритмов распознавания, идентификации и прогнозирования развития процес­сов, происходящих в ПЖ, метод вторичной обработки информации может быть сформулирован следующим образом.

1. Используя разработанный способ представления оцифрованного видео­кадра как единой гистограммы, уточнить передний план изображения ПЖ, парал­лельно вычитая фон в рамках масштабированной сцены;

2. С помощью структурирующих элементов, реализовать процедуру сегмен­тации и кластеризации уточненного переднего плана модифицированного видео­кадра;

3. Проверить условие окончания итераций по условию точности контуров и кластеров, при невыполнении условий, реализовать алгоритмы уточнения шага развертки гистограммы уточнения шага развертки гистограммы и оптимизации ширины линий контуров подобъектов изображения предстательной железы;

4. Уточнить центры кластеров, при необходимости определить новые коор­динаты центроидов для долей ПЖ;

5. Определить значения линейных и объемных признаков долей простаты и органа в целом, используя аналитические модели, используя аналитические моде­ли, сформировать рабочий словарь признаков;

6. Используя базу данных (эталонов), выполнить операции классификации и идентификации состояния ПЖ, если анализируется массив данных за некоторый момент времени, - спрогнозировать вид и темпы развития процессов, протекаю­щих в предстательной железе конкретного пациента (рисунок 3.11);

7. При неоднозначности локальных решений подключить базу знаний, определяя степень наибольшей «прохожести» тестируемого случая; при положи­тельном результате пополнить базу данных новым эталоном или уточнить суще­ствующий;

8. Сформулировать поддержку принятия решения как вариант (варианты) уверенности в диагностике состояния (здорового органа или его заболевания), сформулировать вид заболевания и прогноз его развития;

9.

Таким образом, реализация метода распознавания текущей ситуации (состо­яния ПЖ) содержит четыре основных последовательно реализуемых этапа пред­ставленных в виде функциональной модели на рисунке 3.12:

1 ) этап формирования совокупности информативных признаков, включаю­щий процедуры линейных измерений и вычисление геометрии предстательной железы, весовое использование анкетирования и результатов лабораторных ис­следований, а также преобразованные изображения предстательной железы (с по­мощью УЗИ) путем его спиральной адаптивно управляемой развертки с последу­ющим получением дополнительных признаков на основе статистической обра­ботки полученных гистограмм распределенной яркости (цвета) или посредством Фурье-преобразования оцифрованной яркостно-цветовой развертки, а в результа­те - получение амплитудного спектра, характерного для конкретной ситуации;

2) этап сегментации изображения простаты с использованием приемов кла­стеризации сегментов (долей) ПЖ, определением и уточнением центров (центро­идов);

3) этап описания ситуации на языке признаков;

4) этап распознавания ситуации (состояния ПЖ) путем сравнения исходного описания с эталонами базы данных, формулирования как результат работы авто­мата-советчика - поддержку принятия решения в виде варианта (или перечисле­ния вариантов с соответствующим весовым содержанием, уверенности в диагно­стике состояния ПЖ, прогнозирование развития заболевания (если анализируется массив видеокадров, упорядоченных во времени) или эффективности лечения (рисунок 3.11).

Рисунок 3.12 - Функциональная модель распознавания ситуаций и их идентификации

Метод обобщает операции сегментации и центрирования переднего плана изображения простаты на базе кластерного подхода, формирование основных и дополнительных признаков, использующих двойное преобразование изображения ПЖ и выделения статистических и спектральных оценок параметров и признаков, содержащихся в изображении предстательной железы в результате УЗИ, а также описание текущей ситуации (текущего состояния исследуемой простаты конкрет­ного пациента) на базе системной модели объекта и формирования принятий ре­шений (поддержки принятия решений) с использованием базы данных и итера­тивного процесса выбора наилучшего в рассматриваемом смысле решения, т.е. формулирование поддержки принятия решения (ППР) как уверенности диагноза (варианта или весовых вариантов) автомата-советчика.

3.6