<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Метод та підсистема підтримки прийняття рішення для мюллер-матричної лазерної поляризаційної діагностики біологічних тканин

Ескіз

Файли

43-52.pdf (1,24 MB)

Дата

2022

Автори


Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

DOI: 10.31649/1681-7893-2022-43-1-43-52

Анотація

A method and decision support subsystem based on the principles of fuzzy logic for Mueller-matrix polarization diagnostics of biological tissues have been developed. On the basis of statistical, correlation and spectral analysis of invariant Muller-matrix images of biological tissues and their superpositions, informative signs of diagnosis are determined. Mathematical models of functions belonging to the "normal" and "pathology" states of the studied samples for the decisive rule in the system have been developed.

Опис

Ключові слова

decision support , biological tissue , Mueller-matrix diagnostics , fuzzy logic , decision support

УДК

681.7: 616-71

Тип документа

Article

Мова

uk_UA

Є частиною

Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. № 1 : 43-52.

ISSN

1681-7893

Бібліографічний опис

Метод та підсистема підтримки прийняття рішення для мюллер-матричної лазерної поляризаційної діагностики біологічних тканин [Текст] / Н. І. Заболотна, В. В. Шолота // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2022. – № 1. – С. 43-52.

URI

http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/36202

Зібрання

Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. 2022. № 1

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (10)

  1. Ghosh N., Vitkin I. A. Tissue polarimetry: concepts, challenges, applications, and outlook. Journal of Biomedical Optics. 2011. Vol.16, No 11. 110801.
  2. Alalia S., Vitkin A. Polarized light imaging in biomedicine: emerging Mueller matrix methodologies for bulk tissue assessment. Journal of Biomedical Optics. 2015. Vol. 20, No 6. 061104.
  3. Zabolotna N. I., Sholota V.V., Okarskyi H. H. Methods and systems of polarization reproduction and analysis of the biological layers structure in the diagnosis of pathologies. Proc. SPIE. 2020.Vol. 11369. 113691S. P. 501-513.
  4. Liu G. L., Li Y., Cameron B. D. Polarization-based optical imaging and processing techniques with application to the cancer diagnostics. Proc. of SPIE . 2002. Vol.4617. P. 208–220.
  5. System of polarization phasometry of polycrystalline blood plasma networks in mammary gland pathology diagnostics / Zabolotna N. I. et al. Proc. SPIE. 2015. Vol. 9613. 961311.
  6. Zabolotna, N. I., Sholota V. V., Okarskyi H. H., Methods and systems of polarization reproduction and analysis of the biological layers structure in the diagnosis of pathologies. Proc. SPIE. 2020. Vol. 11369. 113691S.
  7. Rotshtein, A., “Design and Tuning of Fussy IF – THEN Vuly for Medical Didicol Diagnosis. In Fuzzy and Neuro-Fuzzy Systems in Medicine,” USA, CRC-Press, pp. 235–295 (1998).
  8. Processing and analysis of images in the multifunctional classification laser polarimetry system of biological objects / Zabolotna N.I. et all. Proc. SPIE . 2018. Vol. 10750. 107500N, P. 1-8.
  9. Ushenko, V. A., Prysyazhnyuk, V. P., Dubolazov, O. V. et al., Mueller-matrix invariants of optical anisotropy of the bile polycrystalline films in the diagnosis of human liver pathologies / Ushenko V. A. et al. Proc. SPIE. 2015. Vol. 9599. 959920.
  10. Intellectual Technologies in Medical Diagnosis, Treatment and Rehabilitation: monograph / [S. In Pavlov, O.G. Avrunin, S.M. Zlepko, E.V. Bodyanskyi, etc.]; edited by S. Pavlov, O. Avrunin. - Vinnytsia: PP "TD "Edelveiss and K", 2019. -260 p. ISBN 978-617-7237-59-3