Автореферат (1144793), страница 9
Текст из файла (страница 9)
Это вызвано тем, что характерные признакиотрезков прямых и дуг кривых линий в процессе преобразования и фильтрации изображений утрачиваются, что понижает точность диагностики.Особенности структуры трещин характеризовали с помощью пакетаMathematica 11.1 (Wolfram Research). Был создан комплексный алгоритм,позволяющий одновременно исследовать радиальные и поперечные трещины фации СК. Радиальные трещины выявляли с помощью преобразованияХафа – (Яне Б., 2007), а поперечные – по угловым точкам по методу Харриса – (Гонсалес Р., 2005).Каждая из найденных с помощью метода Хафа на изображении прямых, была представлена координатами начальной точки (xi1, yi1) и конечнойточкой (xi2, yi2). Для обнаружения интересующих нас объектов выбирали теэлементы, которые соответствуют следующим признакам: 1) расстояниемежду точками (xi1, yi1) и (xi2, yi2) меньше min(Lk, Lj ), где Lk, Lj − длины k–ой и j–ой для двух произвольных прямых в алгоритме перебора; 2)33Lk L j , min(Lk, Lj).105 °90 °75 °120 °60 °135 °45 °150 °30 °165 °15 °180 °0195 °345 °210 °а330 °225 °б315 °240 °в300 °255 °270 °285 °Длина радиальных трещинДлина поперечных трещинSLP = 667; MLP = 41±2SLR = 9467; MLR = 95±1112Угловое распределение радиальныхтрещин NLR = 48 и PR = 0.29120 °105 ° 90 ° 75 °360 °120 °135 °45 °150 °165 °15 °180 °0195 °345 °210 °330 °225 °315 °255 ° 270 ° 285 °300 °105 ° 90 ° 75 °4120 °45 °150 °165 °15 °180 °0195 °345 °210 °330 °225 °315 °255 ° 270 ° 285 °300 °105 ° 90 ° 75 °60 °135 °30 °240 °Угловое распределениепоперечных трещин NLP = 48560 °135 °30 °240 °Угловое распределение ячеекNS = 51 и MDS = 6.9º45 °150 °30 °165 °15 °180 °0195 °345 °210 °330 °225 °240 °315 °255 ° 270 ° 285 °300 °Рисунок 14.
Статистический анализ распределения трещин по площади фацииСК здорового пациента С., 38 лет: (1– 2) – число радиальных и поперечныхтрещин (б и в) с определенной длиной; (3 – 5) – угловое распределение трещин.Трещина считается радиальной, если для каждой точки этой линииугол между касательной к трещине и радиус-вектором, направленным изцентра фации к этой точке, имел величину от – 45º до + 45º. На выходе алгоритма Харриса получается набор угловых точек. Из них были выделеныте точки, которые совпадали с радиальными трещинами.Далее, по этим точкам, определяли направление поперечных трещиныпутем в зависимости от координаты ее центра.
Трещина считалась поперечной, если угол между касательной к трещине и радиусом-вектором, проведенным из центра фации к каждой точке трещины, имел величину от +45ºдо +135º, или от –45º до –135º.Если радиальные трещины-линии не прорисовывались полностью, токрайние точки поперечной трещины, определялись по угловому параметруθ радиальной трещины–линии, формирующие соответствующий сектормежду двумя соседними радиальными трещинами.
Результаты наших ис-34следований показали, что при различных патологических процессах изменяется характер растрескивания как периферической, так и центральной зоны фации СК, могут появляться различные структуры, не встречающиеся уздоровых людей.105 °90 °75 °120 °60 °135 °45 °150 °30 °165 °15 °180 °0195 °345 °210 °330 °225 °аб315 °240 °в300 °255 °270 °285 °Длина радиальных трещинДлина поперечных трещинSLP = 579MLP = 78±3SLR = 6408; MLR = 64±912Угловое распределение радиальныхтрещин NLR = 28 и PR = 0.84120 °105 ° 90 ° 75 °60 °135 °45 °150 °165 °15 °180 °0195 °345 °210 °330 °225 °240 °315 °255 ° 270 ° 285 °300 °120 °330 °Угловое распределениепоперечных трещин NLP = 20Угловое распределение ячеекNS = 39 и MDS = 20.6º105 ° 90 ° 75 °60 °135 °45 °150 °430 °165 °15 °180 °0195 °345 °210 °330 °225 °240 °315 °255 ° 270 ° 285 °300 °120 °105 ° 90 ° 75 °60 °135 °45 °150 °530 °165 °15 °180 °0195 °345 °210 °330 °225 °240 °315 °255 ° 270 ° 285 °300 °Рисунок 15.
Статистический анализ распределения трещин по площади фации СК больного К. (45 лет) с острой формой патологии: (1– 2) – число радиальных и поперечных трещин (б и в) с определенной длиной; (3 – 5) – угловое распределение трещин.Фации СК здоровых лиц (контрольная группа): имели четкий рисунок,симметричное расположение радиальных трещин, в них преобладали множественные сходные по размеру и форме отдельности, хорошо сформированные и четкие конкреции - картина физиологической нормы (рисунок 14).Обнаружение маркерных структур в фациях БЖ методами математической морфологии с помощью связных областей. Для данной обработкипроводилась предварительная сегментация изображений маркерных структур и представление их в форме, удобной для последующего компьютерного анализа.
Для фаций БЖ мы применили аппарат математической морфо-35логии, использующий язык теории множеств (Гонсалес Д.Т., 1978). Послеполучения чёрно-белого (бинарного) изображения фации выполнялась операция выделения целевых объектов из фонового множества других объектов, а затем проводилось вычисление признаков целевых объектов. Послевыполнения таких операций по полученному бинарному изображению фации выполняется селекция связных компонентов (Павлидис Т., 1986). Выделение связных компонент - это присвоение уникальной метки каждомуобъекту изображения (Л. Шапиро, Дж. Стокман, 2006).105 °90 °75 °120 °60 °135 °45 °150 °30 °165 °15 °180 °0195 °345 °210 °аб330 °225 °315 °240 °в300 °255 °270 °285 °Длина радиальных трещинДлина поперечных трещинSLP = 582; MLP = 64±3SLR = 6422; MLR = 64±921Угловое распределение радиальныхтрещин NLR = 29 и PR = 0.76120 °105 ° 90 ° 75 °360 °135 °120 °45 °150 °165 °15 °180 °0195 °345 °210 °330 °225 °315 °255 ° 270 ° 285 °300 °105 ° 90 ° 75 °30 °165 °15 °180 °105 ° 90 ° 75 °60 °135 °45 °150 °Угловое распределениепоперечных трещин NLP = 24120 °460 °135 °30 °240 °Угловое распределение ячеек NS= 16 и MDS = 16.7º045 °150 °30 °165 °15 °180 °0345 ° 195 °195 °210 °330 °225 °240 °315 °255 ° 270 ° 285 °300 °5345 °210 °330 °225 °240 °315 °255 ° 270 ° 285 °300 °Рисунок 16.
Статистический анализ распределения трещин по площади фации СК больного Н. (43 года): (1– 2) – число радиальных и поперечныхтрещин (б и в) с определенной длиной; (3 – 5) – угловое распределение трещин.При последующем анализе данные метки служат в качестве идентификаторов при обращении к объектам. Например, перед тем как компьютерможет определить или классифицировать любой объект изображения группы смежных пикселей должны быть идентифицированы и промаркированы.Каждая выделенная группа пикселей соответствует объекту на изображе-36нии.
Такая группировка смежных пикселей позволила получить необходимые для последующего анализа свойства объектов, такие как высота, ширина, периметр, площадь. По бинарному изображению мы определяли ианализировали каждую связную область. На выходе формируется изображение меток областей. Каждый отсчет изображения имеет значение номера связной области, которой он принадлежит, либо значение, равноенулю, если элемент принадлежит фону. Операция позволяет исключитьиз рассмотрения области, имеющие площади, находящиеся вне заданныхпределов интересующих размеров объектов. Были установлены основныеструктуры (связные области) твёрдой фазы СК, образующиеся при клиновидной дегидратации (радиальные трещины, поперечные трещины, ячейка,отдельность и конкреции).
Для других БЖ (жгутовые трещины, гребешковые структуры, трехлучевые трещины, двойная или многоярусная фация,трещины «закрутки», листовидные структуры, языковые структуры).Структура трещин фаций СК больных значительно отличалась отструктуры трещин фаций СК здоровых людей, в то время как между фациями больных острой и хронической формой заболевания эти различия былименее выражены (рисунки 17а – 18а). Так, у пациентов с острой формой патологии картина фаций СК отличалась от группы контроля значительнымразбросом конкреций по форме и нарушением периодичности радиальныхтрещин при сохранности системной организации. При этом уменьшиласьдлина радиальных трещин, хотя их угловые распределения по секторам изменились незначительно, преобладали радиальные лучи под углом не более45°.В группе больных с хронической формой патологии картина фацийСК, в отличие от больных острой формой характеризовалась, прежде всего,плохо сформированными конкрециями и их растянутостью.
У них практически полностью отсутствовали радиальные трещины в центре фации, нонаблюдались нарушенные радиальные трещины (изломанные и прерывистые) и снижалось число поперечных трещин, а те что имелись, были укороченные. Форма и расположение поперечных и радиальных трещин неимели четких границ и зачастую не выходили за пределы центральной ипромежуточной зоны, а радиальные трещины располагались преимущественно под углом более 45° друг относительно друга. Другие виды трещин(трехлучевые) и структуры внутри ячеек данным программным алгоритмомне распознавались.Результаты исследований по методу структурного анализа локализации трещин в фациях сыворотки крови выявил, что степень нарушения гармоничности их расположения находится в прямой корреляции с тяжестьюпатологии.
Он отличается высокой чувствительностью и позволяет не только дифференцировать различные формы патологического процесса, но иоценивать системное состояние организма.В математическую программу Mathematica 11.1 входит набор функ-37ций по морфологической обработке изображений и из них нами была составлена программа, выполняющая такую обработку. По изображениюсвязных компонентов и исходному полутоновому изображению фацииосуществлялась оценка её текстурных признаков, описанные ниже (рисунок 17а и 18а).050010020030034005005000500400400400300300300200200200100100100100200300400500500110540013 1226830020074911141516100а)001002003004005000б)001002003004005000Текстурный признакКонтраст, 10-3Инерция, 10-3ЭнтропияЭнергия, 10-3ОднородностьКорреляцияЗатенение5.263.134.5510.10.560.643.176.915.875.5112.150.360.874.251.597.774.233.130.470.582.092.939.195.139.840.180.834.62Рисунок 17. Фрагмент фации СК, имеющая маркер патологии – гребешковые структуры: а) математическая морфологическая обработка изображенияфации и выявление объектов в фации (по связным областям); б) текстурныйанализ по ключевым точкам.Статистические текстурные признаки, как характеристики многомерного вероятностного распределения яркости полутонового изображения,вычислялись с помощью матриц смежности (матриц распределения градиентов).
На основе вычисленных матриц смежности (Потапов А.А., 2008)производился расчет численных значений текстурных признаков: средняяяркость, энергия, однородность, контрастность, инерция, энтропия, корреляция, затенение. На рисунках 19а и 20а представлена математическая морфологическая обработка изображения фаций, имеющих маркеры патологиии выявление объектов (каждый фрагмент изображений определен в плоскости фации и выделен красным эллипсом). Результаты этих значений, соответствуют определенному фрагменту, выделенного на фации приведены втаблице. Столбцы, закрашенные бежевым, относятся к группе «маркеры»,столбцы, окрашенные в зеленый, – к группе «фон».3805001002003001151929356172138200100а)256071400400400100200200300400500300300300200200200100100100500293373746975001002632 30 283437 35 364340 41 39504245 44534647 4849 5155 5657525458596263 6164 65 666870677231050014221620 23273001350018101224450078114004003004005000б)001002003004005000ТекстурныйпризнакКонтраст, 10-3Инерция, 10-3ЭнтропияЭнергия, 10-3ОднородностьКорреляцияЗатенениеб1.067.433.341.50.780.653.564.7412.115.124.140.530.844.142.341.374.180.920.640.712.494.372.815.222.380.430.863.41Рисунок 18.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
