Особливості комп’ютерного аналізу біомедичних зображень мікроциркуляції кон’юнктиви ока

Abstract

Проведено аналіз, який показав, що задача створення системи оцінювання біомедичних зображень патологій судин ока людини є актуальною і такою, що потребує свого вирішення, оскільки існуючі методи та системи оцінювання, а також існуючі методи оброблення біомедичних зображень не задовольняють сучасним вимогам до подібних систем за точністю, достовірністю оброблення біомедичних зображень, що призводить до виникнення помилок при постановці діагнозу в офтальмологічних дослідженнях. Результати проведеного порівняння ефективності алгоритмів Кірша, Собела, Робертса, Уоллеса, SUSAN для оброблення біомедичних зображень за сукупністю сформованих інформаційних діагностичних ознак найбільш інформативними для сегментації зображень є алгоритми на основі фільтрації Кірша та нелінійного фільтра Собела. Розроблено систему для оцінювання динамічних змін біомедичних зображень, яка дозволяє проводити оцінювання стану судин та визначення кон'юнктивального індексу за такими показниками: співвідношення діаметрів артеріол і відпові дних венул; нерівномірності калібру; меандричні звивистості; мікроаневризми; клубочки; сітковидні структури судин; зміни кількості функціонуючих капілярів; артеріоло-венулярні анастомози; крововиливи; периваскулярні набряки; сладж-феномени; мікротромби.

An analysis was carried out, which showed that the task of creating a system for evaluating biomedical images of pathologies of the vessels of the human eye is relevant and needs to be solved, since the existing methods and systems of evaluation, as well as the existing methods of processing biomedical images do not meet the modern requirements for such systems in terms of accuracy , the reliability of processing biomedical images, which leads to the occurrence of errors in the diagnosis in ophthalmological studies. The results of the comparison of the effectiveness of the Kirsch, Sobel, Roberts, Wallace, SUSAN algorithms for processing biomedical images based on the set of information diagnostic features formed are the most informative for image segmentation, the algorithms based on Kirsch filtering and the nonlinear Sobel filter. A system has been developed for evaluating dynamic changes in biomedical images, which allows to evaluate the state of blood vessels and determine the conjunctival index based on the following indicators: the ratio of the diameters of arterioles and corresponding venules; caliber irregularities; meander windings; microaneurysms; glomeruli; reticular structures of vessels; changes in the number of functioning capillaries; arteriolo-venular anastomoses; hemorrhages; perivascular edema; sludge phenomena; microthrombi