СЕГМЕНТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ЗАДАЧИ ДИАГНОСТИКИ ПЛОСКО-ВАЛЬГУСНОЙ ДЕФОРМАЦИИ СТОП
Плоско-вальгусная деформация стопы (ПВДС) является распространенным состоянием, которое может привести к различным проблемам со здоровьем, таким как болевые синдромы и искривление позвоночника. Для эффективной диагностики при помощи программных средств требуется точная сегментация заднего отдела стопы на изображениях. В данном исследовании было проведено сравнение двух методов сегментации изображений: пороговая обработка и модель на основе сверточной нейронной сети (CNN), а именно архитектуры U-Net. Пороговая обработка, хотя и проста в реализации, не всегда эффективна на изображениях с неравномерной яркостью или шумами. В то время как модель на основе нейронной сети представляет собой более сложный, но более точный метод, способный адаптироваться к различным условиям изображений. Проведенное исследование показало, что модель на основе нейронной сети демонстрирует высокую точность сегментации заднего отдела стопы на изображениях различных пациентов. Точность этой модели составила 97% на тестовых данных и 95% на валидационных данных, что подтверждает ее эффективность. Модель на основе сверточной нейронной сети, такая как архитектура U-Net, представляет собой предпочтительный выбор для сегментации изображений заднего отдела стопы. Ее способность адаптироваться к различным условиям изображений, и высокая точность делают ее эффективным инструментом в клинической практике.
Недопекин А.Е., Жилин В.В. Сегментация изображений для задачи диагностики плоско-вальгусной деформации стоп // Научный результат. Информационные технологии. – Т.9, №1, 2024. – С. 46-57. DOI: 10.18413/2518-1092-2024-9-1-0-6
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.
1. Балсаидов А.Ш. Предварительная обработка изображений для наилучшего распознавания текста // Компьютерная обработка тюркских языков. TURKLANG 2022: ТРУДЫ X Международной конференции, Нур-Султан, 16–18 июня 2022 года. – Нур-Султан: ИП «Булатов А.Ж.», 2022. – С. 84-91. – EDN WTODZA.
2. Боровлева А.В., Дубровин Г.М. Результаты лечения мобильной плоско-вальгусной деформации стоп у детей // Молодежь - практическому здравоохранению: XIII Всероссийская с международным участием научная конференция студентов и молодых ученых-медиков, Иваново, 13 ноября 2019 года. – Иваново: Ивановская государственная медицинская академия, 2019. – С. 164-168. – EDN FMKDYN.
3. Борзунов А.В. Распространенность плоскостопия у детей и взаимосвязь плоскостопия и гипермобильного синдрома // Вестник физиотерапии и курортологии. – 2015. – Т. 21, № 2. – С. 106a-106. – EDN YRGSAT.
4. Бруттан Ю.В., Новиков А. Исследование нейронных сетей для анализа медицинских изображений // Вестник Псковского государственного университета. Серия: Технические науки. – 2020. – № 11. – С. 49-54. – EDN JPRRRZ.
5. Дементьев В.Е., Андриянов Н.А., Васильев К.К. Использование аугментации изображений и реализация дважды стохастических моделей для повышения эффективности нейросетевых алгоритмов распознавания образов в сверточных нейронных сетях // Системы синхронизации, формирования и обработки сигналов. – 2020. – Т. 11, № 5. – С. 15-22. – EDN NVNEJT.
6. Дубровин Г.М., Бакурская Е.С. Особенности скрининговой оценки мобильной плоско-вальгусной деформации стоп и способ ее коррекции у детей // Весенние дни ортопедии: Тезисы Международного конгресса, Москва, 01–02 марта 2019 года / Под редакцией Н.В. Загороднего. – Москва: Российский университет дружбы народов (РУДН), 2019. – С. 66-69. – EDN XTCLHO.
7. Дычков И.Н. Сверточные нейронные сети // Тенденции развития науки и образования. – 2021. – № 73-1. – С. 38-41. – DOI 10.18411/lj-05-2021-08. – EDN MQYWDB.2
8. Купоросов А.А. Сегментация изображения на основе метода оптимизация роя частиц // Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование (ИУСМКМ-2019): Материалы студенческой секции X Международной научно-технической конференции в рамках V Международного Научного форума Донецкой Народной Республики, Донецк, 22–24 мая 2019 года. – Донецк: Донецкий национальный технический университет, 2019. – С. 262-266. – EDN MEUIHM.
9. Метод пороговой сегментации изображений морских судов / Ш.С. Фахми, С.А. Селиверстов, В.В. Вислогузов, В.В. Крымский // Морские интеллектуальные технологии. – 2019. – № 4-2(46). – С. 69-78. – EDN JJWOZE.
10. Модель обучаемого активного контура для сегментации гистологических изображений / А.В. Хвостиков, А.С. Крылов, И.А. Михайлов, П.Г. Мальков // Научная визуализация. – 2019. – Т. 11, № 3. – С. 64-75. – EDN WKQNJU.
11. Муаль М.Н.Б., Козырев Д.В. Применение сверточных нейронных сетей для обнаружения и распознавания изображений на основе самописного генератора // Современные информационные технологии и ИТ-образование. – 2022. – Т. 18, № 3. – С. 507-515. – DOI 10.25559/SITITO.18.202203.507-515.
12. Ортопедическая диагностика: Руководство-справочник / Маркс В.О. Минск: Наука и техника; 1978. 512 c.
13. Самойлова Р.С., Самойлов С.П., Самойлова А.С. Стопа - фундамент тела // Авиценна. – 2018. – № 16. – С. 35-38. – EDN YSWFZU.
14. Сегментация изображений микрообъектов / В.С. Пятлин, Е.И. Лойко, В.Ю. Цвирко, Д.С. Дулевич // Научные горизонты. – 2019. – № 4(20). – С. 187-192. – EDN GHXEBE.
15. Система распознавания повреждений металлических конструкций / В.Е. Дементьев, Р.А. Савинов, М.Н. Суетин, А.Г. Подлобошников // Автоматизация процессов управления. – 2021. – № 2(64). – С. 40-45. – DOI 10.35752/1991-2927-2021-2-64-40-45.
16. Теплов П.А. От плоскостопия к здоровой стопе // Глобальные проблемы современности. – 2022. – Т. 3, № 2. – С. 46-48. – EDN JDNOGZ.
17. Тимофеев Б.С., Мотыко А.А. Адаптивная локальная бинаризация изображений // Телевидение: передача и обработка изображений. – 2016. – Т. 1. – С. 109-114. – EDN XINNZH.
18. Чемеричина А.А. Профилактика нарушений опорно-двигательного аппарата у детей и подростков в школьных образовательных учреждениях // Молодежь и наука: шаг к успеху: Сборник научных статей 6-й Всероссийской научной конференции перспективных разработок молодых ученых, в 3-х томах, Курск, 22–23 марта 2022 года. Том 2. – Курск: Юго-Западный государственный университет, 2022. – С. 426-430. – EDN PGONXE.
19. Шевелева Н.И., Дубовихин А.А., Минбаева Л.С. Проблема плоскостопия на современном этапе // Вопросы практической педиатрии. – 2020. – Т. 15, № 2. – С. 68-74. – DOI 10.20953/1817-7646-2020-2-68-74.