Система автоматизованої синдромальної діагностики за відеолапароскопічними зображенням

Abstract

У дисертаційній роботі викладені результати досліджень щодо підвищення ефективності та якості оброблення лапароскопічних зображень шляхом побудови моделей, методів і системи автоматизованої синдромальної діагностики. Розроблено математичну модель виявлення патологічних синдромів при лапароскопічній діагностиці, яка представлена логічною послідовністю етапів. Удосконалено метод калібрування лапароскопічного обладнання для виявлення патологічних змін на лапароскопічних зображеннях шляхом введення процедури препроцесингу та урахування його оптичних характеристик; структуру процесу аналізу лапароскопічних зображень шляхом введення процедури моніторингу появи синдромальної ділянки на кадровій відеопослідовності в полі зору об’єктиву лапароскопічної камери. Отримав подальшого розвитку процес автоматизованої діагностики захворювань за результатами аналізу лапароскопічних відеозображень. Розроблено систему автоматизованої синдромальної діагностики захворювань органів черевної порожнини і малої миски, яка дозволяє проводити системний аналіз і діагностику стану досліджуваних органів з точністю до 90% від всіх діагностованих випадків.В диссертационной работе изложены результаты исследований по повышению эффективности и качества обработки лапароскопических изображений путем построения моделей, методов и системы автоматизированной синдромальной диагностики. Разработана математическая модель выявления патологических синдромов при лапароскопической диагностике, которая представлена логичной последовательностью этапов. Усовершенствован метод калибровки лапароскопического оборудования для выявления патологических изменений на лапароскопических изображениях путем введения процедуры препроцесингу и учета его оптических характеристик; структуру процесса анализа лапароскопических изображений путем введения процедуры мониторинга появления синдромальной участка на кадровой видеопоследовательности в поле зрения объектива лапароскопической камеры. Получил дальнейшего развития процесс автоматизированной диагностики заболеваний по результатам анализа лапароскопических видеоизображений. Разработана система автоматизированной синдромальной диагностики заболеваний органов брюшной полости и малого таза, которая позволяет проводить системный анализ и диагностику состояния исследуемых органов с точностью до 90% от всех диагностированных случаев.The dissertation presents the results of research on improving the efficiency and quality of processing laparoscopic images by constructing models, methods and systems for automated syndromic diagnosis. The global development of computer technology has stated the question, which is to obtain high-quality images of tissues in the area of surgical intervention by laparoscopic method. This, in turn, will help to improve the accuracy and efficiency of diagnosis, to technical improvement of optical systems of laparoscopes, to the further development of software methods and means of improving the quality of digital laparoscopic images and the entire minimally invasive surgery. This approach significantly reduces the number of errors caused by the optical properties of the system – distortion, astigmatism, chromatic and spherical aberration. The medical-technical aspect of the problem, which is solved in the thesis, is also substantiated. The results of the analysis of the literary content also confirmed the relevance of the problem of classification of structures of the abdominal cavity and small pelvis in women during laparoscopic diagnostic examination or surgery and proved that nowdays endoscopy methods do not always provide the necessary specificity and sensitivity of diagnosis at the automated detection of points in tissues suspected for pathological changes and their purposeful study. Identifying the main disadvantages of existing automated systems and technologies for the recognition and computer analysis of biomedical images obtained from different sources has focused on addressing the following: the application of methods and approaches based on binary image processing, which significantly complicates the processing color ones; use of non-certified and non-calibrated equipment; the use of mostly offline video processing, although the number of situations requiring online mode is increasing every year. Thus, the aim of the dissertation thesis is to increase the efficiency of diagnostics in laparoscopic examination of abdominal and small pelvic organs in women by developing models, methods and systems of automated syndromic diagnostics according to the characteristics of video laparoscopic images. The object of the study is the process of diagnosis and decision making by a laparoscopic surgeon when performing a laparoscopic diagnostics; the subject of research are the models, methods and system of automated syndromic diagnostics by laparoscopic images. In the course of research it is revealed that automated diagnosis of diseases according to the results of video analysis requires the implementation of a procedure for the identification of a complex of characteristic descriptors of certain pathological syndromes and the development of diagnostic algorithms for their use to improve the efficiency of the automated syndromic diagnosis system, which allows to identify and detect structures, local previously unspecified pathological syndromes. The practical application of the developed system and technology confirmed the effectiveness of syndromic diagnosis in nosoforms that were not previously included in the training database of the classifier (echinococcosis, liver angiomatosis). Testing of the system showed that for liver diseases the highest specificity and sensitivity were observed in the diagnosis of angiomatous inflammatory changes (88.6% and 88.9%, respectively), and the lowest values of these indicators were obtained in the diagnosis of cirrhosis (52.8% and 58%, respectively).