автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Автоматизированная диагностическая система анализа медицинских сцинтиграфических изображений

На правах,рукописи

видюков

Владимир Иванович

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА АНАЛИЗА МЕДИЦИНСКИХ СЦИНТИГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

05.13.09 — управление в биологических

и медицинских системах (включая применение вычислительной техники). 14.00.19 — лучевая диагностика и лучевая терапия

Диссертация на соискание ученой степени доктора биологических наук (в форме научного доклада)

Москва— 1997

Работа выполнена в

Российиской Медицинской Академии последипломного образования Минздрава РФ

НАУЧНЫЕ КОНСУЛЬТАНТЫ:

доктор медицинских наук, профессор Ю.Н.Касаткин

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ:

доктор медицинских наук, профессор А.И.Иишухаметов доктор технических наук, профессор Б.Я.Наркевич доктор медицинских наук, профессор Е.Б.Свирщевский

Ведущая организация:

Российский Государственный Медицинский Универститет

Защита состоится « ¿Г» ОР^АЯ 1997 г. в « / 3 » час. на заседании разового Диссертационного Совета ДР 074.04 при Российской Медицинской академии последипломного образования (Москва, 2-й Боткинский проезд, 7, Радиологический Центр, 2 эт.)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке

Российиской Медицинской Академии последипломного образования.

Диссертация разослана«_£_» с^а^Щ_ 1997 г.

Ученый секретарь Диссертационного Совета

доктор медицинских наук В.П.Невзоров

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ

Одной из характерных тенденций современного этапа развития науки является формирование новых направлений, объединяющих различные области научных знаний. К таким направлениям относятся методы принятия решений в медицине, которые включают медицинские, психофизиологические, технические, кибернетические аспекты. За последнее десятилетие разработано и внедрено много новых инструментальных методов диагностических исследований, которые поставили ряд новых задач, касающихся организации диагностического процесса. Эти задачи включают определение оптимального количества необходимых исследований, выбор последовательности их проведения, оценку точности диагностики на каждом этапе исследования. Отказ от проведения не дающих дополнительной информации исследований позволяет сократить время постановки диагноза и снизить экономические затраты. Создание автоматизированных средств принятия диагностических решений позволяет внедрить в практику новые методологические подходы, облегчающие врачу решение этих задач. Особенно целесообразным является создание экспертных систем, которые объединяют возможности компьютера со знаниями и опытом экспертов в такой форме, что система может предложить Разумный Совет или осуществить Разумное Решение. Дополнительной желаемой характеристикой такой системы является способность системы пояснить по требованию ход своих рассуждений в понятной для врача форме.

Среди инструментальных методов исследований значительное место занимает радионуклидная диагностика. В настоящее время в практическом здравоохранении для радионуклидной визуализации используется планар-ная сцинтиграфия и однофотонная эмиссионная компьютерная томография. Интерпретация сцинтиграмм, т.е. изображений, полученных в результате планарной сциптиграфии, основанная на визуальном анализе, вызывает у врача определенные трудности. Это обусловлено тем, что сцинтиграммы представляют сложный тип полутоновых изображений — текстуры, составленные из большого числа элементов (зерен, пятен). Выявление очаговых, а особенно дифференцирование очаговых и диффузных поражений органа, основано на комплексе сложных разнородных признаков изображений. В связи с этим описание сцинтиграмм основано на большом количестве субъективных, неупорядоченных признаков. Лишь для решения отдельных, конкретных задач предложены структурированные описания, приспособленные для принятия решения.

Важно отметить,что для создания системы анализа изображений необходимо некоторое понимание того, как формируются данные, подвергав-

мые обработке и анализу. Для этой цели интерпретатору следует знать возможности визуализации конкретного прибора, для чего желательно иметь достаточно простые и надежные методы имитации поражений органа, в частности объемных образований. Это позволит корректно выбрать условия формирования изображений и обосновать выбор применяемых признаков.

Для облегчения оценки проводится обработка сцинтиграмм с использованием вычислительной техники. Обработка изображений в основном касается получения новых изображений по уже сформированным. На новом изображении можно подавить шум, устранить размывание или подчеркнуть границы изображения органа или очага. С этой целью применяются методы пространственной фильтрации, конрастирования и т.д. В большинстве случаев итерпретация проводится на основе визуальной оценки обработанных сцинтиграмм.

Значительно меньшее развитие получили методы автоматизации процесса интерпретации сцинтиграмм (В.И.Видюков с соавт., 1980, A.C.Вайра-дян с соавт., 1989). В этих работах представлены результаты классификации сцинтиграмм печени на определенное количество классов («норма»,«очаговые поражения», «диффузные поражения»), полученные на основе автоматического анализа. Практическое использование этих систем в диагностике показало, что для улучшения работы систем распознавания требуется:

• применение новых признаков, характеризующих гомогенность участка изображения (текстуры);

• изучить, и в случае необходимости, использовать для распознавания возможности комплексной оценки сцинтиграмм на основе машинных и визуальных признаков;

• для анализа сцинтиграмм разработать универсальные подходы, которые можно применять для классификации изображений различных внутренних органов;

• предусмотреть возможность автоматизированной системы пояснить врачу логику своих выводов с указанием уровня ошибок с использованием экспертных оценок.

Однофотонный эмиссионный компьютерный томограф (ОФЭКТ) позволяет получать послойную картину распределения радиоиндикатора в органе с последующей реконструкцией трехмерного изображения. Интерпретация сформированных изображений (томосцинтиграмм) из-за большей чувствительности прибора требует разработки собственных методов оценки по сравнению с планарнымисцинтиграммами. С новой технологией получения изображений связан один из интересных аспектов количественной ОФЭКТ—возможность вычисления функционирующего объема орга-

на путем суммирования объемных элементов, формирующих изображения срезов органа. Однако, до сих пор отсутствует единая точка зрения на выбор рабочих условий вычисления объема внутренних органов, в частности печени, и не разработаны приемы интерпретации полученных результатов. В условиях, когда ОФЭКТ еще не стала рутинным методом исследования, большое значение для клинической практики приобретает оптимизация диагностического процесса, проводимого с использованием этого метода. Учитываая, что эмиссионные томографические системы позволяют проводить и обычную полипозиционную сцинтиграфию, представляется актуальным определение стратегии применения томосцинтиграфических исследований после проведения планарной сцинтиграфии, включая разработку схемы принятия диагностического решения по данным планарной сцинтиграфии и ОФЭКТ.

Решение указанных выше проблем позволит расширить диагностические возможности радионуклидных исследований, обеспечит оптимальное использование существующих методов визуализации, способствует улучшению понимания врачам исследуемых объектов.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Цель работы — разработка автоматизированной диагностической системы анализа медицинских сцинтиграфических изображений. Результаты этой работы позволят повысить эффективность диагностики заболеваний внутренних органов с помощью гамма-камеры и ОФЭКТ за счет создания методов объективизации анализа сцинтиграфических изображений с применением вычислительной техники.

ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Разработать методы эксперементальных исследований, обеспечивающие гарантии качества проводимых исследований.

2. Разработатьконцепцию построения системы распознавания сцинти-грамм.

3. Провести анализ визуальных признаков сцинтиграмм печени и разработать на их основе систему классификации сцинтиграмм.

4. Предложить систему признаков и разработать на их основе схему для структурного анализа сцинтиграмм печени и легких.

5. Разработать методы оценки геометрических характеристик, ориентации и совмещения цифровых сцинтиграмм.

6. Разработать методы текстурного анализа для оценки гомогенности участка изображения и изучить информативность метода текстурного анализа для диагностики поражений печени и легких.

7. Разработать комплексную систему анализа сцинтиграмм с применением текстурного и структурного анализа.

8. Разработать методику определения функционирующего объема печени по данным ОФЭКТ.

9. Предложить набор признаков для оценки данных ОФЭКТ и определить их диагностическое значение при хронических диффузных поражениях печени.

10. Разработать схему принятия диагностического решения,позволяющую по результатам ОФЭКТ выявить хроническое диффузное поражение и определить его тяжесть.

11. Провести с помощью экспертных оценок сравнительный анализ результатов полипозиционной сцинтиграфии и ОФЭКТ при диагностики диффузных поражений печени и разработать схему принятия решения для проведения ОФЭКТ пациентам сданной патологией.

12. Предложить набор признаков для оценки данных ОФЭКТ при объемных образованиях почек, определить их диагностическое значение, и разработать схему принятия диагностического решения при опухолях и кистах почек по данным ОФЭКТ.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА РАБОТЫ

Научная новизна работы состоит в том, что

Развито новое научное направление в радионуклидной интроскопии — распознавание сцинтиграфических изображений внутренних органов, представляющее собой комплекс методов обработки и анализа изображений, диагностических алгоритмов, разработанных на основе экспертных оценок, позволяющий повысить качество диагностического заключения.

При этом:

Разработаны общие принципы построения распознающих систем сцинтиграфических изображений с использованием методов самообучения на основе визуальных и машинных признаков.

Разработаны методы и устройства, позволяющие проводить моделирование очага на сцинтиграмме. Разработан «Радиодиагностический фантом». Конструкция фантома обеспечивает условия регистрации, приближающиеся к реальным условиям измерения.

Разработан комплекс алгоритмов и программ для определения границы, положения.размеров, топографических признаков цифровых сцинти-

графических изображений. Разработан способ совмещения сцинтиграфи-ческих изображений.

Впервые разработан метод анализа текстуры изображения и на его основе предложен метод диагностики поражений внутренних органов. Данный способ позволяет объективно классифицировать участок изображения в пределах которого невозомжно провести оценку гомогенности на основе визуального анализа. Выделены структуры, характерные для различных поражений внутренних органов. Полученные результаты достигнуты за счет большей специфичности предлаг аемого способа в сравнении с другими известными методами. Показана возможность применения данного метода для анализа текстур на цифровых матрицах различных размеров.

Впервые разработана атоматизированная система интерпретации сцин-тиграфических изображений, основанная на структурном анализе с использованием глобальных признаков изображения органа и текстурном анализе участка изображения. На основании экспертных оценок предложена диалоговая система, оптимально совмещающая возможности машинного и визуального анализа сцинтиграфических изображений.

Впервые разработаны методы оценки томосцинтиграфических исследований:

• разработана методика определения объема внутренних органов по данным полипозиционной сцинтнграфии, ОФЭКТ и антропометрии. Предложен способ определения относительного количества нефункцио-нирующей ткани внутренних органов.

• предложена система количественных показателей для интегральной оценки данных ОФЭКТ.

• разработана комплексная (на базе интегральной и томосцинтигра-фической оценки данных) схема принятия диагностического решения при выявлении хронического поражения печени и оценки его тяжести по результатам ОФЭКТ,

• разработан диагностический алгоритм для диагностики опухолей и кист-почек по данным ОФЭКТ. Предложены критерии, которые позволяют различать классы сцинтиграфических изображений, характерные для пациентов с опухолью без прорастания и с наличием инфильтрирующего роста, на основе сравнительной оценки данных критериев и результатов гистологических исследований.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ

Практическая ценность работы заключаются в следующем:

Результаты проведенных разработок позволяют существенно повысить точность диагностики сцинтиграфических исследований,облегчить врачу интерпретацию сцинтиграмм, оптимально использовать методы планар-ной сцинтиграфии и ОФЭКТ, оценить возможности метода радионуклид-ной визуализации, на базе экспертных оценок обучить врачей методам анализа сцинтиграфических изображений.

Разработанный комплекс алгоритмов и программ может быть реализован на всех современных отечественных и зарубежных системах обработки данных сцинтиграфических исследований.

Разработанный радиодиагностический фантом позволяет определять разрешающую способность сцинтиграфических приборов в условиях приближенных к реальной ситуации за минимальное время,поскольку имеется возможность одновременной регистрации на различных толщинах слоя. В предлагаемом фантоме возможность изменения глубины залегания с помощью нити исключает контакт с радиоактивной средой.

Комплекс программ для определения геометрических характеристик цифровых сцинтиграфических изображений дает возможность врачу быстро и объективно получить информацию о границе, размерах изображения и положении органа.

Факторный анализ и автоматическая классификация изображений печени по визуальным признакам позволили сократить общее число признаков, которые используются для интерпретации сцинтиграмм печени, до 12 информативных признаков. Разработана схема для оценки сцинтиграмм печени наоснове 12 признаков с выделением классов: «норма»:«диффузные поражения», «очаговые поражения». Правильность классификации по предлагаемой схеме не уступает уровню оценок специачистов, имеющих большой опыт интерпретации изображений печени.

Автоматическая классификация сцинтиграмм легких по значениям относительного счета позволила выявить классы,характерные для очаговых и неспецифических поражений легких.

Разработанный метод структурного анализа сцинтиграмм печени дает возможность выделить классы: «норма», «диффузные поражения», «очаговые поражения». Точность метода не уступает по данным экспертных оценок точности квалифицированных экспертов.

Разработанный способ оценки текстуры участка изображения дает возможность выделить структуры, характерные для различных поражений внутренних органов. Применительно к сцинтиграммам печени данный под-

ход позволяет выделить классы, характерные для очаговых и диффузных поражений с максимальной специфичностью, в том числе выявить структуры, специфичные для множественных мелких очагов печени (1,5—2,5 сл«). Предлагаемый способ позволяет различать несколько вариантов структур в пределах одного вида поражения печени в зависимости от тяжести поражения. В частности, выделен класс, характерный для цирроза печени.

Применительно к сцинтиграммам легких текстурный анализ участка изображений дает возможность выявить структуры, характерные для различной степени тяжести неспецифических заболеваний. Это позволяет снизить диагностические ошибки по сравнению с таковыми при применении традиционных методов.

Автоматизированная система на базе автоматического и текстурного анализа участка изображений позволяет классифицировать 85% изображений печени с точностью 95,3%. Диалоговая система распознавания с применением человеко — машинных методов решения дает возможность классифицировать все изображения печени с точностью 94,}%.

Разработанная методика оценки объема внутренних органов по данным планарной сцинтиграфии, ОФЭКТ и антропометрии дает возможность количествено оценить изменение объема внутренних органов по сравнению с должный объемом и определить относительное количество не-функционнрующей ткани при поражениях органа.

Критерии, разработанные на основе данных полипозиционной сцинтиграфии печени, позволяют осуществить отбор пациентов для проведения однофотонной эмиссионной компьютерной сцинтиграфии.Такой подход позволяет рационально использовать методы радионуклндной визуализации при исследованиях пациентов с хроническими диффузными поражениями и оптимизировать диагностический процесс.

Схема принятия диагностического решения по результатам интегральной и томосцинтиграфической оценок данных ОФЭКТ печени позволяет выявить изображения, характерные для хронических диффузных поражений печени, и среди них — изображения, специфичные для цирроза печени, с большой точностью и чувствительностью по сравнению с результатами экспертных оценок данных полипозиционной сцинтиграфии.

Разработанная система интегральных показателей по данным ОФЭКТ при опухолях и кистах почек дает возможность выявить типы изображений почек, характерные для пациентов с кистами, опухолью без прорастания и с опухолью с наличием инфильтрирующего роста с точностью 90%. По данным ОФЭКТ можно определить компенсаторные резервы пораженной и контратеральной почек.

РЕАЛИЗАЦИЯ РАБОТЫ

Материалы диссертационной работы легли в основу методических рекомендаций:

«Значение радионуклидных методов исследования при экспертизе трудоспособности больных хроническими неспецифическими заболеваниями легких», Москва, 198В г., «Оценка диффузных поражений печени на основе сцинтиграмм и томосцинтиграмм», Москва, №95/122, 1996г., экспонировались в виде стенда «Автоматический анализ сцинтиграмм печени» на тематической выставке «Атомная медицина—80», по результатам чего получена бронзовая медаль ВДНХ СССР (удостоверение №61667 от 17.12.80 г.).

По материалам диссертационной работы изданы учебные пособия: «Современная медицинская радиоизотопная диагностика» (ч.1), М., ЦО-ЛИУВ, 1979 (в соавт. с Ю.Н.Касаткиным и С.П.Мироновым), «Техника компьютерной обработки изображений, получаенмых при радиоизотопных исследованиях», М., ЦОЛИУВ, 1981 (в соавт. с Ю.Н.Касаткиным и С.П.Мироновым), «Методы принятия решения в радионуклидной диагностике», М., ЦОЛИУВ, 1983 (в соавт. с Ю.Н.Касаткиным), «Основы эмиссионной компьютерной томографии», М., ЦОЛИУВ, 1992 (в соавт. с Ю.Н.Касаткиным и И.В.Петуниной).

Получены авторские свидетельства на изобретения: 1) «Способ определения разрешающей способности сцинтиграфических приборов» (№558437, 1977 г., совместно с Ю.Н.Касаткиным, Ф.Ф.Кротковым, В.Е.Медведским). 2) «Радиодиагностический фантом» (№1045448, 1983 г., совместно с Ю.Н.Касаткиным, В.Е.Медведским, И.Н.Сипаровым). 3) «Способ диагностики поражений внутренних органов на основе текстурного анализа сцинтиграмм» (№1152569, 1985 г., совместно с Ю.Н.Касаткиным, В.В.Митьковым, Е.М.Ротенбергом). 4) «Способ диагностики заболеваний печени» (№1372654, 1988 г., совместно с Ю.Н.Касаткиным, С.П.Мироновым, Е.М.Ротенбергом). 5) «Способ диагностики поражений внутренних органов» (№1695889, 1991 г., совместно с Ю.Н.Касаткиным, С-.В.Заталю-ком, И.В.Петуниной). 6) получено решение о выдаче патента на изобретение «Способ диагностики опухолей почек» от 22 мая 1996 г.(заявка №94041974/041629, совместно с В.Н.Степановым).

В ГосФАП приняты: «Алгоритм и программа определения капиллярного кровотока легких по 6 зонам.» (№П004463, 1980 г.), совместно с Е.М. Ротенбергом, Н.Ю.Выренковой; «Алгоритм и программа определения положения и размеров цифрового изображения печени» (№П006855, 1984 г.), совместно с С.П.Мироновым, Е.М.Ротенбергом.

Материалы диссертации включены в учебные курсы тематического усовершенствования на кафедре медицинской радиологии РМАПО, разработанные методики применяются в Радиологическом Центре РМАПО, больнице им. С.П.Боткина, входят в пакет прикладных программ системы обработки данных «Голд Рада», установленной более в 60 радионуклидных лабораториях Российской Федерации.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ

Основные результаты исследований, представленных в диссертации, докладывались и обсуждались на:

Симпозиуме «Ядерная медицина и компьютерная томография в диагностики и планировании лечения» (Москва, 1981 г.), Всесоюзной конференции «Проблемы разработки и производства средств оснащения радиодиагностических центров» (Москва, 1981 г.). Всесоюзной конференции «Применение математических методов обработки медико-биологических данных и ЭВМ в медицинской технике» (Москва, 1984 г.), на Второй Всесоюзной конференции «Реализация математических методов с использованием ЭВМ в клинической и эксперементальной медицине» (Москва, 1986 г.), на Всесоюзных школах «Контроль качества при ин виво и ин витро радионуклидных исследованиях», «Современные ин виво и ин витро методы в диагностике и оценке эфэффективности лечения злокачественных опухолей» (Москва, 1986 г.), на национальной конференции НРБ «Современные методы в радиоизотопной диагностике и лечении» (Шумен, 1987 г.), на Всесоюзной школе «Проблемы обработки изображений в медицинской диагностике» (Москва, 1987 г.), на семинаре «Распознавание образов и конструирование читающих автоматов» в Институте кибернетики им. В.М.Глушкова АН УССР (Киев, 1988 г.), на Всесоюзной школе «Радионук-лидные и ультрозвуковые методы при неотложных состояниях» (Москва, 1988 г.), на семинаре «Развитие методов иконики» в Государственном Оптическом институте им. С.Н.Вавилова (Ленинград, 1989 г.), на Всесоюзной школе «Современные радионуклидные методы диагностики гепатобилли-арной систем ы» (Москва, 1989 г.), на XII Всесоюзном съезде рентгенологов и радиологов (Ленинград, 1990 г.), на Европейском конгрессе по ядерной медицине (Вена, 1991 г.), на Всесоюзном симпозиуме «Радионуклидная диагностика в современной медицине» (Москва, 1991 г.), на научной конференции «Медицинская физика — 93» (Москва, 1993 г.), на международном симпозиуме по радионуклидным методам диагностики в медицине (Екатеринбург, ¡994 г.), на секциях радиоизогопной диагностики и меди-

цинской физики Московского научного общества ренгенологов и радиологов, на научных конференциях в РМАПО.

ПУБЛИКАЦИИ

По теме диссертации опубликовано 51 печатная работа, из них 4 учебных пособия, 5 авторских свидетельств, 18 методических статей, 17 — в трудах Всесоюзных и Республиканских съездов и конференций, 5—в трудах международных конгрессов и симпозиумов, 2 — методические рекомендации.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Научно-исследовательская работа выполнялась в рамках государственных заказов здравоохранения медицинской науке по темам: «Разработка автоматизированных диагностических систем (диагностических алгоритмов) на основе радионуклидных методов для диагностики поражений печени» (регистрационный №018800574436, 1988—1990 гг.), «Разработка методов диагностики заболеваний почек на основе радионуклидных методов» (регистрационный №01890073943, 1991—1994 гг.), «Разработка методов и компьютерной системы поддержки, оценки и анализа сцинтиграфических исследований« (регистрационный №0195006494, ¡994— 1995 гг.).

Ядром диссертации являются разделы, посвященные разработке методов распознавания сцинтиграфических изображений. В качестве методологической базы служат первые разделы диссертации, где рассмотрены основы сцинтиграфической визуализации, предложены методы имитациий поражений органа, в частности объемных образований. Это позволяет определить возможности визуализации, выбрать условия регистрации, обосновать выбор признаков для анализа изображений.

В основу данной работы положен анализ результатов радионуклидных исследований различных органов и систем 998 пациентов, проходивших лечение в больнице им. С.П.Боткина, в общетерапевтическом отделении 1-го лечебного факультета ММА им. И.М. Сеченова, в Центральном науч-но-иследовательском институте экспертизы трудоспособности и организации труда инвалидов (ЦИЭТИН), Московском научно-исследовательском онкологическом институте им. П.А.Герцена и других медицинских учреждениях.

Клинический диагноз устанавливался на основе результатов комплекса инструментальных и лабораторных методов исследования, включавшего гистологические исследования.

Исследования выполнялись во 2-ом радиодиагностическом отделении Радиологическогго Центра РМАПО.

I. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ

Проблема визуализации поражений внутренних органов включает несколько аспектов, среди которых один из наиболее важных — разрешающая способность прибора. Данный параметр в рамках контроля качества прибора оценивается с помощью бар-фантомов или путем определения функции передачи модуляции.Однако применениеэтих подходовдля оценки клинической ситуации, в частности, для определения минимального размера очага, выявленного на сцинтиграммах, остается весьма проблематичным. Основная причина этого несоответствия заключается в том, что указанные методы основаны на измерении линейных и точечных источников, в то время как в реальной клини ческой ситуации объемное образование (очаг) находится в объемной структуре (органе). В связи с этим на практике для оценки разрешающей способности прибора используются универсальные фантомы или специальные фантомы, приближающиеся по форме к конкретному органу. Следует отметить, что для наиболее полного приближения к реальным условиям измерения имитация очагов различных размеров должна проводиться с учетом глубины их залегания и объема ткани, окружающей очаг, которые имеются в реально исследуемом органе. Существующие универсальные фантомы со сменными подвижными имитаторами «холодных» очагов, имеющие несколько различных уровней активного слоя, не позволяют обеспечить достаточное приближение к реальным условиям измерения. Фантомы отдельных органов со стабильно расположенными имитаторами «холодных» очагов (например, фантом печени Mould) имеют сложную конструкцию и не позволяют оценить разрешающую способность прибора в зависимости от размера очага, глубины его залегания и толщины активного слоя.

Для решения данной задачи нами предложены два подхода: с применением предлагаемого Радиодиагностического фантома и способа моделирования очагов на сцинтиграмме без использования специальных фантомов.

1.1. Радиодиагностический фантом

Существующие универсальные фантомы, предназначенные для определения разрешающей способности прибора с имитаторами «холодных очагов», не обеспечивают достаточного приближения к реальным условиям исследования. Чаще всего их недостатками являются:

• использование в качестве имитаторов «холодных» очагов цилиндров ^ кубиков,

• ступенчатое изменение толщины активного слоя,

• строго заданные уровни толщины активного слоя,

• необходимость контакта исследователя с активной средой при изменении глубины залегания очага, что требует применения защитных приспособлений.

Первые два из вышеприведенных недостатков являются причиной завышения оценки разрешающей способности по сравнению с реальными условиями, третий не позволяет изменить толщину активного слоя в широких пределах.

Предлагаемый нами фантом (Авт. свид. №1045448,1983 г.) представляет собой коробку с наклонным дном (рис. 1). Фантом позволяет проводить имитацию «холодных» и «горячих» очагов. Имитаторы «холодных» очагов выполнены в виде сфер из оргстекла диаметром от 1 до 6 см. Для имитации «горячих» очагов применяются сферы из оргстекла со специальными отверстиями для введения соответствующего радиофармпрепарата. Сферы крепятся на нитях с помощью петель и специальных крючков. Второй конец нити проходит через крышку и при помощи штырька фиксируется в одно из отверстий на крышке. Наклонное дно устройства обеспечивает плавный

Рис. 1. Радиодиагностический фантом: 1 — корпус; 2 — крышка; 3 — замки; 4 — уплотнительная прокладка; 5 — отверстия; 6 — нити; 7 — имитаторы «очагов»; 8 — штырьки; 9 — отверстия; 10 — риски, ограничивающие максимальную величину слоя.

переход толщины активного слоя от минимальной до максимальной толщины. что позволяет имитировать толщину слоев различных органов в широких пределах. Проведенные испытания фантома для оценки разрешающей способности различных моделей гамма-камер показали, что предлагаемый фантом дает возможность проводить объективную оценку разрешающей способности сцинтиграфических приборов в зависимости от размера очага, его локализации и глубины залегания в органе. По сравнению с известными фантомами предлагаемый фантом имеет следующие основные преимущества: 1) простота конструкции и низкая стоимость изготовления, 2) сокращение суммарного времени исследования за счет возможности проведения одновременной регистрации нескольких имитаторов, 3) наклонное дно фантома обеспечивает неравномерный фон, что приближает условия испытаний фантома к реальным условиям измерения.

1.2. Способ моделирования очага на сцинтиграмме

Для обеспечения наиболее полного приближения к реальным условиям измерения конкретного внутреннего органа нами предлагается способ моделирования моделирования очага на сцинтиграмме (Способ определения разрешающей способности сцинтиграфических приборов, авт. свид. №558437, 1977). Данный способ включает следующие основные операции: 1) выбор района имитации на изображении непораженного органа и подсчет плотности счета данного района; 2) моделирование слоя органа без очага. Для этого на детектор гамма-камеры устанавливают плоскодонную банку и заполняют ее радиоактивным раствором, с которым проводилось исследование органа. Высота слоя раствора соответствует толщине органа в районе имитации. Проводят регистрацию изображения слоя раствора с таким суммарным счетом, чтобы плотность счета соответствовала плотности счета выбранного района имитации на изображении органа; 3) моделирование «холодного» очага. С этой целью в радиоактивный раствор погружают на подвеске сферу из оргстекла с диаметром моделируемого очага и устанавливают на различных расстояниях от детектора. При этом ее расположение соответствует позиции выбранного района. Производят регистрацию изображения с тем же суммарным счетом, что и по п. 2; 4) моделирование «холодного» очага на изображении органа. Для этого к изображению непораженного органа прибавляют изображение с очагом и вычитают изображение без очага. С помощью данного метода проведено моделирование очагов на изображении печени. Испытания показали, что на результаты визуализации очага помимо его размера, глубины расположения и объема ткани окружающей очаг влияет вариабельность фона из-за неравномерности массы органа в районе очага.

II. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СЦИНТИГРАФИЧЕСКОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ

2.1. Определение границы, метрических и топографических признаков изображения органа

Для определения границы цифрового изображения органа разработан метод, основанный на квантовании изображения, позволяющий найти границу тонкого слоя органа (В.И.Видюков и соавт. 1981). Нахождение границы является первоочередной задачей при исследовании таких анатомически сложных органов, как печень человека. Для данного органа искомая граница определяется по той части изображения, которая соответствует тонкому слою органа (левая доля). Кардинальная проблема связана с выбором оптимального шага квантования. Шаг квантования выбирается в зависимости от отиосистельного накопления индикатора в левой доле по отношению к накоплению индикатора во всей печени. Для определения порогового счета, отделяющего границу органа и фон, проводится анализ частот яркостей. Непосредственно в районе границы имеется резкое снижение значение проценгиля (частоты) с последующим стационарным характером распределения. В случае, если определяются несколько возможных порогов осуществляется сдвиг квантования и повторный анализ частот. Контроль точности работы программы проведен на основе оценки размеров различных фантомов и 50 изображений печени, размеры которых были известны. По данному методу проведена обработка более 600 сцинтиграмм печени у пациентов с нормальной печенью, с диффузными и очаговыми поражениями органа. Граница не определялась лишь в 5% случаев. Это происходило либо при больших размерах печени, соизмеримых с полем зрения гамма-камеры, или при наложения изображения селезенки на изображение печени. Программная реализация алгоритма предусматривает работу с матрицами 64x64 или 128x128.

Оценка топографии изображения печени осуществляется с помощью топографических ориентиров, которые наносятся маркером на анатомические ориентиры, соответствующие мечевидному отростку и середине реберной дуги. При оценке такого изображения имется возможность оценить положение органа как нормальное или опущенное путем оценки положения нижнего края печени относительно положения реберной дуги. Однако, указанный способ не является достаточно точным и специфичным для выявления различных поражений органа или определения тяжести поражения. Это обусловлено во многом тем, что опущение нижнего края изображения печени может происходить либо за счет изменения положения органа, либо за счет увеличения его размеров. Для повышения точности диагностики нами предложен способ, при котором помимо определения

смещения нижнего края печени относительно реберной дуги и метрических параметров изображения органа, дополнительно определяют центр симметрии изображения органа и группу параметров. Эта группа включает в себя следующие относительные параметры: отношения расстояний по вертикали (К) и горизонтали (J) между центром симметрии и анатомическим ориентиром, соответствующим положению мечевидного отростка, к высоте и длине изображения печени (K/H, f/L), а также отношение расстояния между нижним краем печени и серединой реберной дуги к высоте печени, проходящей через середину реберной дуги (В/Н), отношение площади, расположенной ниже реберной дуги ко всей площади изображения органа

Данный способ реализован с помощью разработанного алгоритма и программы (В.И.Видюков и соавт., 1984). Вычислительный процесс включает следующие основные этапы: 1. Регистрация данных. Производится регистрация двух кадров: изображение с точечными источниками, установленными на анатомические ориентиры (мечевидный отросток и середина реберной дуги) и изображение печени. 2. Определяется граница изображения печени по программе определения границы изображения печени. 3. Определение центра симметрии, длины, высоты и площади изображения печени. 4. Вызов и представление на дисплее изображения маркеров. Определение координат маркеров. 5. Определение параметров, характеризующих смещение нижнего края печени. 6. Представление на дисплее изобра-

(S[/S)(рис. 2).

I

Рис 2. Метрические и топографические признаки изображения печени: О — анатомический ориентир, соответствующий положению мечевидного отростка; M — середина реберной дуги; MON— реберная дуга; H — высота изображения печени; L —длина изображения печени; S — площадь изображения печени; Sl — площадь изображения печени, расположенная ниже реберной дуги; es — центр симметрии изображения печени; А — высота печени, проходящая через середину реберной дуги; 8— вертикальное расстояние между нижним краем печени и серединой реберной дуги; D — вертикальное расстояние между анатомическим ориентиром, соответствующим положению мечевидного отростка и серединой реберной дуги.

жения печени с нанесенными линиями, соответствующими реберной дуге. Печать выходных параметров.

2.2. Совмещение сцинтиграфических изображений

В процессе радионуклидных исследований часто встречаются задачи, требующие совмещения двух сцинтиграмм исследуемого органа одного пациента. Такие задачи могут возникнуть при проведении исследований с двумя радиофармпрепаратами или при повторных исследованиях пациента. Принципиальное решение этих задач можно осуществить двумя путями: !) проведением исследования без изменения положения пациента во время регистрации данных; 2) совмещение сцинтиграмм в процессе обработки данных. Трудность реализации первого подхода связана с необходимостью быстрого принятия решения по поводу целесообразности проведения дополнительных исследований, одновременного наличия двух радиофармпрепаратов. Второй подход допускает произвольную ориентацию изображений органа во время регистрации с проведением совмещения в процессе обработки. В свою очередь, реализация совмещения может быть осуществлена с помощью записи точечных источников (маркеров) на анатомические ориентиры или без предварительной записи, когда ориентация изображения проводится по центру тяжести или центру симметрии изображения органа. Использование центра тяжести для центрирования основано на предположении, что яркость каждой точки изображения пропорциональна его массе. Однако, на сцинтиграммах яркость (счет) зависит отряда факторов, в том числе от тропности РФП, наличия очагов поражения, их расположения и т.д. В связи с этим использование такого метода для совмещения во многих случаях нецелесообразно. Нами предложен способ совмещения сцинтиграмм с записью маркеров перед проведением исследования с последующим совмещением изображений программным путем. Эта задача решается с помощью следующего алгоритма.

Перед проведением исследования проводится укладка пациента и установка маркеров на два анатомических ориентира, соответствующие исследуемому органу. Предполагается, что энергия маркеров отличается от вводимого РФП. Маркеры регистрируются в течении 15—20 с и записываются в виде отдельного кадра. Далее проводится обследование пациента в со-тветствии с заданной программой. Аналогичным образом регистрируются маркеры при втором обследовании. На этом заканчивается этап сбора данных. Одно изображение исследуемого органа, например, И1, принимается базовым в системе координат и в течении всего процесса обработки остается неподвижным, другое (Р2) перемещается и ротируется относительно него. В качестве координат маркеров используются точки максимальной

яркости в районах, соответствующих положению маркеров. После определения двух пар координат для указанных изображений аппроксимируются две прямые, соединяющие соотвествующие пары маркеров. Разность углов между этими прямыми образует угол ротации изображения Р2. Если этот угол не превышает величины порогового значения, с учетом того, что погрешность при совмещении от ротации несущественна, в алгоритме предусмотрена возможность совмещать изображения без ротации. При значительной величене угла проводится ротация изображения VI, а затем плоско-параллельный перенос.

После проведения совмещения изображений возможно выполнение следующих операций: сложение или вычитаниедвух изображений, наложение-на на одно изображение контура органа или очага другого изображения. Данный метод целесобразно применять при проведении комплексных исследований таких органов как легкие, печень, щитовидная железа с применением гуморотропных препаратов. Известно, что применение туморо-тропных препаратов дает возможность установить злокачественный характер объемного образования. Однако, изолированная оценка сцинтиграмм с применением указанных РФП не дает возможности определить локализацию очага, что вызывает необходимость проводить совмещение изображений. Данный способ с приемлемой точностью, которая, главным образом, связана с точностью установки маркеров, позволяет осуществить совмещение сцинтиграмм при комплексных радионуклидных исследованиях различных внутренних органов.

2.3. Оценка геометрического объема органа поданным полипозиционной сцинтиграфии

Одной из основных задач, возникающих при статической визуализации внутренних органов, является оценка их размеров. Оценка размеров сцинтиграфических изображений исследуемых органов проводится путем измерения их максимальных размеров по вертикали и горизонтали, а также путем вычисления площади после установления границы изображения органа. Ряд авторов указывает на практическую значимость метрических размеров органа, полученных при планарной сцинтиграфии у пациентов с различными поражениями (Г.А. Зубовский, 1988, С.П.Миронов, Ю.Н.Касаткин, 1993).

Однако, при таком способе оценки не учитывается зависимость размеров органа обследуемого пациента, определенных по сцинтиграммам, от его антропометрических данных, что снижает чувствительность способа. Для внутренних органов имеются зависимости их объемов от роста, веса, пола, возраста, представленные в виде таблиц, номограмм, расчетных фор-

мул для здоровых пациетов. При наличии величины объема исследуемого органа по сцинтиграфическим изображениям можно сравнить вычисленный объем с должным объемом, определенным по антропометрическим характеристикам. Во многих случаях вычисление объема органа поданным сцинтиграфии основано на аппроксимации изображения исследуемого органа одной или несколькими геометрическими фигурами. Однако на практике указанное вычисление вызывает определенные трудности, особенно для такого сложного по конфигурации органа как печень.

Объем печени прирадионуклидной визуализации можно определить на основе полипозицйонной сцинтиграфии и эмиссионной компьютерной томографии. При полипозиционной сцинтиграфии объем печени определяют по изображениям органа в передней и боковых проекциях и вычисляют как сумму объемов эллипсоида и параболоида. Полученный объем, по данным авторов, хорошо коррелирует с результатами аутопсии (Р.ЯоПо е1 а1., 1968). Однако указанный метод не получил широкого распространения. По-видимому, это связано с трудностями разделения изображения печени при визуальной оценке нагеометричесие фигуры, а также с необходимостью точного определения границ изображения органа.

Нами исследованы источники возможных ошибок, проведена модификация указанного способа, оценена точность вычисления объема с использованием фантома печени. Объем печени, вычисленный на основе данных полипозиционной сцинтиграфии, рассматривался как сумма объемов эллипсоида с большой полуосью Ь и малыми полуосями а и с, которыми аппроксимировали правую долю, и параболоида с высотой х и основанием

Рис 3. Аппроксимация изображения допей печени эллипсоидом и параболоидом. Слева — вид печени в передней проекции, справа — в правой боковой проекции.

2у, которым аппроксимировали левую долю (рис. 3). Поданным параметрам вычисляются объемы эллипсоида и параболоида, которые суммируются. Нами разработаны алгоритм и программа для вычисления объема печени с некоторой модификацией указанного способа. Для повышения точности определения объемов долей использовали значения площадей эллипса и параболы, которые вычисляются по изображениям передней проекции. С использованием площадей эллипса и параболы объемы можно выразить следующим образом:

Кэл=4/3с5эл; Vnap=3/8 ySnap. Основные этапы работы алгоритма: I) определение границы цифрового изображения печени по передней проекции с помощью разработанного алгоритма (раздел 2. ]); 2) проведение разделительной линии, которая делит изображение печени на две части, соответствующие правой и левой долям органа; 3) вычисление параметров Л'эл, .Snap, у; 4) определение границы цифрового изображения печени по правой боковой проекции, определение максимальной ширины печени 2с; 5) вычисление УЭл, ^пар, ^печ-

Точность метода оценивали с применением фантома печени, предложенного R.Mould (R.Mould, 1971), который по конфигурации приближается к реальному органу. Разница между вычисленным и действительным объемом жидкости в фантоме составила 4,3%.

Сопоставление величин вычисленнного объема печени по данным полипозиционной сцинтиграфии и должного по данным антропометрии позволило выявить группы пациентов с достоверным увеличением вычисленного объема по отношению к должному (группы «хронический гепа-тит»,«очаговые поражения» и часть пациентов с циррозом печени). У части пациентов с циррозом печени выявлено достоверное уменьшение вычисленного объема по сравнению с должным.

III. КЛАССИФИКАЦИЯ СЦИНТИГРАММ

Принятие диг ностического решения на основе оценки сцинтиграмм является одной из наиболее актуальных проблем радионуклидной диагностики. Интерпретация сцинтиграмм с помощью визуального анализа вызывает у врача определенные трудности из-за сложности анализируемых объектов и основана на комплексе сложных разнородных признаков. Большой клинический опыт дал возможность специалистам предложить набор наиболее часто встречающихся признаков при основных поражениях исследуемых внутренних органов. Важно отметить, что в большинстве случаев описание сцинтиграмм основано на большом количестве субъективных, неупорядоченных, взаимокоррелированных признаках. Применение вы-

числительных машин для обработки данных сцинтиграфических исследований позволяет разрабатывать методы классификации сцинтиграмм с использованием как визуальных, так и машинных признаков. При этом машина не ставит диагноз — это является делом врача, а относит объект (сцинтиграмму) к классу с характерными поражениями или к классу «норма». В работах по класификации сцинтиграмм возможно использовать два подхода. Первый подход связан с применением методов распознавания, называемых обучением с учителем. В этом случае задача классификации ставится следующим образом. Имеются два массива изображений — обучающий и контрольный. Изображения первого массива разделены на два или более классов в соответствии с известной классификацией. Используя обучающий массив, надо научить машину проводить классификацию и проверить качество обучения на контрольной выборке. Второй подход связан с применением метода обучения без учителя или самообучения. При этом имеется лишь массив изображений, который нужно разделить на определенное число классов, не пользуясь никакой априорной информацией.

Мы отдали предпочтение методу обучения без учителя, исходя из следующих соображений. Во-первых, не требуется большое количество входных образов. Во-вторых, на ранних этапах исследования целесообразно получить сведения о внутренней природе или структуре данных. Выделение четких подклассов поможетзначительно изменить подход к классификации (Р.Дуда и П.Харт, 1976, Э.М. Браверман и И.Б. Мучник, 1983, К.Верхаген с соавт., 1985, А.Фор, 1989). С учетом трудностей сбора большого количества сцинтиграмм и их верификации, ограниченных возможностей используемых ЭВМ, многообразия типов изображений (подклассов) в зависимости от тяжести и вида поражения органа, вышеприведенные положения полностью распространяются на сцинтиграммы.

3.1. Построение распознающей системы

На рис. 4 представлена обобщенная схема вычислительного процесса распознающей системы. Банк данных составляет большой массив сцинтиграмм с верифицированными диагнозами. Выбор признаков является одной из наиболее важных задач, связанных с построением распознающей системы. Для классификации сцинтиграмм могут использоваться либо визуальные признаки, либо машинные, т.е. признаки, сформированные на основе распределения оптических плотностей цифрового изображения органа. Поскольку визуальные признаки часто являются сильно коррелируемыми между собой целесообразно из всего набора признаков выделить наиболее существенные признаки — «факторы», которые определяют по-

ведение применяемых признаков. Отсюда возникает необходимость проведения факторного анализа. На практике весьма часто параметры образуют несколько достаточно изолированных групп, причем внутри одной группы параметры сильно связаны, сильно коррелируют и в то же время эти параметры слабо связаны с большинством остальных параметров. Знание таких групп весьма существенно для вскрытия тех закономерностей, которым

ВРАЧ

Г

РАЗРАБОТЧИК СИСТЕМЫ

МАССИВ ВЕРИФИЦИРОВАННЫХ СЦИНТИГРАММ

ЭВМ

I

БАНКДАННЫХ

ВЫБОР ВИЗУАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ

ВЫБОР МАШИННЫХ ПРИЗНАКОВ

I

ГРУППИРОВКА ПРИЗНАКОВ, ВЫДЕЛЕНИЕ ФАКТОРА. АВТОМАТИЧЕСКАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ (ОБУЧЕНИЕ БЕЗ УЧИТЕЛЯ)

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ

ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ СЦИНТИГРАММ

«СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ»

1

СРАВНЕНИЕ СТРУКТУРНЫЙ

РЕЗУЛЬТАТОВ АНАЛИЗ МАССИВА

СТРУКТУРНОГО СЦИНТИГРАММ

ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК

I

УЛУЧШЕНИЕ ВИЗУАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ СЦИНТИ ГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

1

ОЦЕНКА КАЧЕСТВА РАСПОЗНАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ

Рис. 4. Основные этапы создания системы «Структурный анализ».

подчиняется обрабатываемый материал. Таким образом, для визуальных параметров желательно до выполнения автоматической классификации провести группировку параметров с выделением фактора, которая позволяет улучшить результаты автоматической классификации и сократить число используемых параметров.

При выборе машинных признаков необходимо учитывать ряд требований, связанных со спецификой решаемой задачи. Система признаков должна быть сравнительно нечувствительна к вариациям изображений, имеющихся в процессе формирования. Кроме того, система признаков должна обеспечить решение задач классификации с помощью известных алгоритмов распознавания и должна быть в какой-то мере универсальной, т.е. могла быть использована для анализа сцинтиграмм различных органов. В целом, эффективность предложенных признаков оценивается результатами классификации. Применение одного из алгоритмов автоматической классификации дает возможность на основе выбранных признаков провести разбиение сцинтиграмм на заданное число классов и вычислить средние вектора образованных классов. При проведении автоматической классификации сцинтиграмм нами использовался алгоритм «Переиндексация» А. А.Дорофеюка (1971). В результате проведения автоматической классификации по данному алгоритму для каждого образованного класса строятся векторы Ср, и константы Ар. На основании этих значений любая сцинти-грамма по данной системе признаков относится к одному из К классов с использованием следующего решающего правила: вычисляются Означений {(СрД^-Лр} и текущий вектор X относится к р классу, если „ (СР ,х) — ар = так {(Срд) — ар),

гдер — определяемый класс.

Таким образом, вычислительный процесс классификации не является сложным и для его реализации не требуется специальных вычислительных устройств.

3.2. Классификация сцинтиграмм и сканограмм печени на основе визуальных признаков

К настоящему моменту, несмотря на развитие методов обработки изображений, интерпретация сцинтиграмм, а также сканограмм печени проводится с помощью визуального анализа. Дифференцирование очаговых и диффузных поражений основано на комплексе сложных текстурных, метрических и локальных признаков изображений, определяемых визуально. Наиболее полное исследование и описание этих признаков дано Ю.Н.Касаткиным с соавт. (1978). Авторы предложили 25 признаков, характеризующих органное и внеорганное распределение радиофармпрепарата и

топографию изображения печени. Однако, на практике использование полного набора признаков для оценки каждого изображения печени является достаточно сложным процессом, который в своей основе остается субъективным. Изложенное выше потребовало поставить задачу разработки методов оценки сканограмм и сцинтиграмм печени на основе определяемых врачами визуальных признаков с выделением классов: «норма», «диффузные поражения», «очаговые поражения)) и апробировать их на большом статистическом материале.

В связи с этим возникла необходимость решения следующих задач:

• проведения группировки параметров с выделением фактора и автоматической классификации объектов по каждому фактору;

• анализа результатов классификации и разработки лингвистической

(структурной) схемы для анализа изображений печени.

Важно отметить, что указанные методы обработки данных с применением ЭВМ используются с целью разработки схем для оценки изображений печени. При этом анализ сканограмм и сцинтиграмм печени в соответствии с указанной схемой не гребут никаких вычислительных средст.

Основные этапы работы были следующие:

1) описание большого массива изображений печени по 25 признакам;

2) группировка параметров с выделением фактора;

3) автоматическая классификация объектов по каждому фактору;

4) анализ полученных результатов, отбор информативных признаков;

5) разработка схемы оценки сканограмм и сцинтиграмм печени по отобранным признакам;

6) проверка разработанной схемы на большом массиве изображений печени и определение качества данной системы распознавания.

Работа основана на результатах визуальной оценки 180 сканограмм печени, полученных с применением коллоидных РФГ1 больных с различными поражениям и печени и 49 лиц условно — контрольной группы. В результате факторного анализа данных произведено разделение 25 формализованных признаков на 4 группы, объединяющие наиболее коррелированные друг с другом признаки. Автоматическая классификация по каждому из этих факторов позволила установить, что наибольшей дифференциально диагностической ценностью обладают 12 признаков, образующих первый и второй факторы. На основании полученных результатов разработана схема для оценки изображений печени с использованием признаков этих факторов (рис. 5). По данной схеме классифицированы все изображения с правильностью классификации 90,7%. В соответствии с этой схемой разработана методика оценки изображений печени с выделением трех классов:

ПРИЗНАКИ 1 ФАКТОРА

> 3

ОЧАГОВЫЕ ПОРАЖЕНИЯ

0+3

(-3) - ( :>

ОТКАЗ

г

ДИФФУЗНЫЕ ПОРАЖЕНИЯ

НОРМА

н

ПРИЗНАКИ 2 ФАКТОРА

1

>3

ОЧАГОВЫЕ ПОРАЖЕНИЯ

< 3

ДИФФУЗНЫЕ ПОРАЖЕНИЯ

Рис. 5. Схема для оценки изображения печени на основе визуальных признаков

1 и 2 факторов.

«норма», «очаговые поражения», диффузные поражения» (Ю.Н.Касаткин, В.И.Видюков, 1983 г.).

Оценка качества данной системы проводилась путем сравнения результатов, полученных по разработанной схеме, с визуальной оценкой скано-грамм и сцинтиграмм печени врачами. С этой целью 68 сканограмм и 168 сцинтиграмм печени были предяъвлены группе врачей для разделеия на 3 группы: «норма», «диффузные поражения», «очаговые поражения». Если рассматривать наиболее важный случай — дифференцирование очаговых поражений от других случаев («норма» и «диффузные поражения»), то точность оценки сцинтиграмм и сканограмм печени, которая проводилась 5 экспертами по интерпретации сцинтиграмм и 2 экспертами по интерпретации сканограмм, не уступает уровню оценок специалистов, имеющих большой опыт интерпретации изображений печени.

3.3. Структурный анализ сцинтиграмм

Применение вычислительной техники для обработки данных сцинтиграфи-ческих исследований позволило начать разработку методов автоматизированного структурного анализа сцинтиграмм, позволяющих объективизировать интерпретацию получаемых изображений. Для объективизации сцинтиграмм печени структурный анализ разработан для выделения трех классов «норма», «очаговые поражения», «диффузные поражения»

4

(В.И.Впдюков с соавт., 1981) в соответствии с изложенной выше концепцией распознающей системы. Это потребовало решения следующих задач:

1) Предложить и обосновать системы признаков для автоматической классификации сцинтиграмм;

2) Провести автоматическую классификацию большого массива сцинтиграмм печени с различными поражениями на основе предлагаемых признаков;

3) Провести комплексный анализ результатов классификации и разработать лингвистическую схему для автоматического анализа сцинтиграмм печени.

При выборе признаков необходимо учесть ряд общих требований: возможность формализации, инвариантность к сдвигу и суммарной яркости изображения. С учетом этих требований нами предложено три системы признаков: на основе гистограмм яркости, на основе связных областей изображения, на основе текстурных признаков. Эти системы характеризуют перепады яркостей на сцинтиграмме, неоднородность рвспределения элементов изображения, текстуру (квазипериодичность рисунка). Была принята следующая гипотеза: каждая система признаков несет новую информацию о поражении органа и поэтому их сочетание может резко повысить диагностическую точность.

Первые две системы признаков (на основе гистограмм яркости и связности областей) формируются в результате квантования изображения органа после нахождения границы и обнуления фоновых элементов.

Первую систем}' признаков составили значения относительных площадей изоактивных зон. Имея эти величины, строим зависимость значений относительных площадей от уровня градации яркости (гистограмму яркости). При наличии поражения органа нарушается последовательность распределения изоактивных зон, увеличивается площади отдельных зон. Это происходит вследствии того, что появляются участки изображения со сниженным накоплением радионуклида, в результате чего они попадают в зоны с меньшим уровнем градации и увеличивают площади этих зон, что приводит к изменению гистограмм яркостей.

Вторая система признаков основана на анализе связных областей. Поскольку изозоны на растре являются двухградационнымн изображениями, то все элементы растра можно разбить на две группы: элементы, имеющие какое-то значение яркости (черные элементы), и элементы, имеющие нулевую яркость (белые элементы). Связными считаются два черных элемента цифрого изображения, имеющие общую сторону или вершину. Если число таких областей в каждой зоне было больше одной, то все области, за исключением имеющей наибольшую площадь,считались несвязными. Ана-

лиз цифровых сцинтиграмм показал, что появление несвязных областей свидетельствует о поражении органа, а их локализация, число и размер характеризуют степень распространения неоднородности и определяются видом поражения органа (В.И. Видюков с со авт., 1981). Предлагаемая нами система признаков основана на вычислении для каждой лзоактивной зоны параметра, характеризующего степень несвязности зоны. Величина этого параметра увеличивается сростом числа несвязных областей и их размеров.

Третья система признаков (текстурных) предназначена непосредственно для работы с полутоновыми изображениями. Последняя основана на использовании функций, описывающих изменение некоторой меры сходства анализируемого изображения с изображением, получающимся изданного в результатате сдвигов.

Вычислительный процесс для обработки сцинтиграмм включал следующие основные операции: формирование изображений, их предварительную обработку, определение границы цифрового изображения печени, определение трех систем признаков, автоматическую классификацию 240 изображений печени и формирование кода изображений на основе результатов классификации. После определения границы ка основании вышеприведенного алгоритма находится порог отделяющий границу органа от фона. Определяется площадь изображения печени 5, площади отдельных изозон (5;) и определяются параметры гистограмм яркостей: Л-^А'ь.

Для получения связных областей предусмотрено получение зон в двух режимах: дифференциальном и интегральном. Для каждой зоны выполняются следующие операции: маркировка компонент, переиндексация компонент, подсчет несвязных компонент. Автоматическое выделение текстурных признаков осуществляется с помощью следующих операций. После нахождения порога, переноса данного изображения в центр растра выбирается центральный участок изображения размером тхт элементов. Проводится сравнение его с таким же по размеру участком изображения, сдвинутым относительно центра растра на расстояние г в направлении ф. Для каждого участка определяется нормированный вектор

. Х\{ =Хц/Ь2, где А'я — вектор суммарной яркости участка,

52— дисперсия яркости участка. Определяется набор значений квадратов евклидовых расстояний между нормированным вектором центрального участка и нормированными векторами сдвинутых участков, который используется для автоматической классификации.

Автоматическая классификация 240 сцинтиграмм печени с верифицированными диагнозами по каждой системе признаков позволила выявить классы с характерными поражениями печени. Классификация по текстурным признакам показала, что данные признаки характеризуют не только текстуру изображения органа, но и его форму и размер. В результате комплексного анализа классификаций разработана лингвистическая схема для автоматического анализа сцинтиграмм печени, на основании которой все изображения классифицируются на следующие классы: «норма», «диффузные поражения», «очаговые поражения» с правильностью классификации 91,7%.

Для оценки качества разработанной системы проведено сопоставление полученных результатов с визуальной оценкой сцинтиграмм врачами. С этой целью 240 верифицированных сцинтиграмм были предложены группе врачей для разделения на три класса — «норма», «очаговые поражения», «диффузные поражения». У специалистов, имеющих большой опыт интерпретации сцинтиграмм печени, наивысшая правильность классификации составила 85% и оказалась ниже по сравнению с результатами автоматического анализа. У врачей, имеющих небольшой опыт работы, правильновсть классификации не превысила 73%. Правильность классификации контрольной выборки, состоящей из 125 сцинтиграмм, составила 89,6%. Повторная автоматическая классификация была проведена на основе 195 сцинтиграмм с различными доброкачественными и злокачественными поражениями печени, пациентов с раком внепеченочной локализации, различными типами диффузных поражений печени. Правильность классификации в соответствии с незначительно модернизированной лингвистической схемой составила 86,6%. Модернизация состояла в следующем: дополнительно для классификации введен параметр, характеризующий относительное накопление радиофармпрепарата в селезенке по отношению к печени, изменена последовательность классификации потрем системам признаков, введена оценка правильности классификации по конкретному классу. Использование этой системы в диагностике показало, что точность работы данной системы распознавания не уступает точности квалифицированных экспертов, что подтверждено экспертными оценками 285 сцинтиграмм.

Рассматривая развитие данной системы, можно отметить следующее. Работа врачей с разработанной автоматизированной системой, проведение экспертных оценок дало возможность врачам улучшить понимание интерпретируемой информации, что и отразилось на уровне экспертных оценок. Во многом это обусловлено тем, что результаты автоматической классификации дают возможности выявить скрытые закономерности накопления радиофарпрепаратов при различных поражениях органа на исследуемых

изображениях. С другой стороны, формальная классификация некоторыми врачами не всегда приемлема, так как им требуется пояснение принятого системой решения. Анализ ошибок классификации показал, что наибольшое число ложноотрицательных ошибок отмечено при множественных мелкоочаговых поражениях, а наибольшое число ложноположительных ошибок связано с очаговым распределением оптических плотностей у больных циррозом печени. Значительную часть этих ошибок допускают и квалифицированные эксперты. Таким образом, несмотря на относительно высокую точность метода в целом, существуют типы сцинтиграмм, не позволяющие врачу определенно указать на наличие очагового или диффузного поражения. Для улучшения работы системы распознавания требуется:

• применение новых признаков, характеризующих гомогенность (текстуру) участка изображения;

• изучить, и в случае необходимости, использовать для распознавания комплексную оценку сцинтиграмм на основе машинных и визуальных признаков;

• предусмотреть возможность автоматизированной системы пояснить врачу логику своих выводов с указанием уровня ошибок. Необходимо отметить, что предложенный набор признаков является

достаточно универсальным для решения задач структурного анализа сцинтиграмм различных органов с незначительной модификацией. Например, для классификации сцинтиграмм легких использовались величины относительного счета трех сегментов каждого легкого, которые являются по существу одним из вариантов применения признаков гистограмм яркости (Ю.Н.Касаткин, В.И.Видюков ссоавт., 1982). Признаки гистограмм яркостей и признаки связности оказались весьма полезными для оценки параметрических изображений, т.е. изображений, сформированных на основе параметров, полученных в результате динамических исследований. При исследовании почекеразличными поражениями с помощью нефросцинтиграфии параметрические изображения, образованные на основе параметров Тмакс (время достижения максимума на кривой активность/время) и Т\/г (время полувыведения) было выявлено изменение гистограмм яркостей по отношению к гистограмме яркости у пациентов без поражения и наличие несвязных областей. Данный подход позволяет объективизировать оценку параметрических изображений, которая весьма затруднительна при визуальной интерпретации.

IV. ТЕКСТУРНЫЙ АНАЛИЗ СЦИНТИГРАММ

4.1. Проблема оценки текстуры изображения

Текстура — некоторым образом организованный участок поверхности, качественно описываемая одним или несколькими терминами: мелкозернистая, крупнозернистая, пестрая и т.д. Многие полутоновые изображения можно оценить двумя характеристиками: тоном и собственной текстурой с наличием пространственной организацией элементов. При этом тон и текстура находятся в сложном взаимодействии. На основе визуального восприятия невозможно различить несколько структур из однотипных текстурных изображений, что привело к необходимости применению машинных методов обработки изображений.

К настоящему времени разработано много различных методов обработки текстурных изображений, в 70М числе на основеавтокорреляционной функции, оптических методов цифровых преобразований и т.д. Многочисленность подходов, используемых для текстурного анализа, связана в основном с двумя причинами: разнородностью самих объектов и различием конкретных задач распознавания на этих изображениях. Не существует универсальных способов оценки такого класса изображений (Харалик Р., 1979, Претт У., 1982), что заставляет искать новые подходы, значимость которых определяется конечными конкретными результатами. При структурном анализе сцннтиграмм использовали текстурные признаки, основанные на сравнение центрального участка изображения с таким же по размеру участком, сдвинутым относительно центра растра по 8 направлениям на максимальное количество элементов, при этом для классификации изображений использовали 8 значений эвклидовых расстояний между нормированным вектором центрального участка и нормированными векторами сдвинутых участков (Видюков В.И. с соавт., 1978). Однако, точность диагностики при использовании данного подхода для анализа сцинтиграмм печени составила 67,1%. Сравнительно невысокая точность при данном способе оценки изображений обусловлена не только текстурой, но формой изображения печени, которая имеет несколько вариантов форм в норме и изменяется при различных поражениях органа.

4.2. Предлагаемые характеристики для анализа текстуры

Предложенный нами способ основан на применении текстурных признаков, причем оценка проводится не по всему изображению, а лишь по участку изображения органа, в пределах которого невозможно оценить гомогенность на основе визуального восприятия. Текстурный анализ осуществляли путем сдвига участка изображения по 8 направлениям и оценки

меры сходства для каждого сдвига использовали средние значения 8 образованных векторов. В ряде публикаций данный способ назван «микроструктурным анализом», поскольку термин «текстурный анализ» был использован ранее при оценки текстуры всего изображения органа (Видю-ков В.И. и соавт. 1987). Эффективность предлагаемого способа достигается тем, что малые сдвиги позволяют проводить анализ текстуры в пределах участка изображения органа, что исключает влияние формы изображения органа на конечные результаты.

Кроме того, поскольку участки, выбираемые для анализа текстур, не являются анизотропными, то для них изменение текстурных свойств в зависимости от направления сдвига изображения не имеет большого значения. Поэтому для характеристики текстуры выбирали среднее значение векторов, полученных в результате сдвигов по 8 направлениям. Для более полной характеристики текстуры целесообразно не проводить сдвиг на фиксированные расстояния, а осуществлять несколько сдвигов на различные расстояния. Такой подход позволяет оценить сложные текстуры изображения, которые с содержательной точки зрения характерны тем, что в них есть зерна различных размеров, расположенных с определенной периодичностью, что имеет особо важное значение для дифференциальной диагностики диффузных поражений.

Текстурный анализ участка изображения органа осуществляется следующим образом. Изображение исследуемого органа фрмируется с минимальным размером матрицы цифрового изображения 128x128 элементов растра. В пределах изображения органа выбирали участок элементов. Последовательно сравнивали данный участок с участком такого же размера, сдвинутым относительно данного на расстояние, равное 1 элементу растра по 8 направлениям: 2 по вертикали, 2 по горизонтали и 4 по биссект-риссам. Подсчитывали компоненты вектора последующим формулам:

I N

р^-Ф^-зХХК'.'"2/'^^)]2.

о*"

]=\ 1=1

где^ — величинасчета в элементах матрицы цифрового изображения: — того же элемента растра пр сдвиге на т= I в направлении ср;

52 — дисперсия счета на изображении, на котором проводится текстурный анализ.

После определения 8 величин р(т,<р) для сдвига равного 1 элементу растра, подсчитывали средние значения этих величин (М1). Аналогичным образом оценивали меру сходства того же участка изображения по сравнению со сдвинутым относительно него на 2, 3, 4 элемента растра. Для каждого сдвига вычисляли среднее значение 8 величин р(т,ф), где т = 2, 3, 4. В результате образуются 4 значения: М1, А/2, Л/3, Л/4, которые используются для классификации сцинтиграмм. Предложенный метод был испытан путем анализа синтезированных, изображений и оценки массива сцинтиграмм печени и легких. Цель эксперементов с синтезированными изображениями состояла в установлении связи между значениями признаков и визуальными свойствами изображений. Моделировали размеры зерен, периодичность их расположения, яркость (счет) в элементах, соответствующих зерну и окружающему фону. Проведенные эксперементы показали, что характеристики, соответствующие различным типам структур, отличаются друг от друга, причем для структур с относительно большим зерном и периодом характерен более крутой наклон. Вто же время значения М, соответствующие лишь фиксированному сдвигу, могут оказаться близкими у различных текстур, вследствие чего использование лишь фиксированного сдвига не позволяет в полной мере получить различия в текстурах. Проведенные эксперименты подтвердили целесообразность применения предложенного метода для анализа сложных текстурных изображений. Показано, что выбранная для оценки текстур характеристика отражает основные свойства текстур, такие как размер зерна и период его расположения, и является нечувствительной к статистике счета.

При варьировании различия счета в зерне и окружающих его фоновых элементах от 90 до 10 величина Л/ изменяется менее чем на 3%, что достигается за счет нормирования на дисперсию яркости.

4.3. Применение метода текстурного анализа для классификации сцинтиграмм печени

Реализация метода текстурного анализа для оценки сцинтиграмм печени осуществлялась в несколько этапов. На первом этапе рассмотрены результаты текстурного анализа верифицированного массива сцинтиграмм, состоящего из 171 сцинтиграммы печени больных с диффузными и очаговыми поражениями печени и пациентов условно-контрольной группы. Для каждой сцинтиграммы печени определяли величины М1, М2, МЗ, М4 — средние значения векторов в результате сдвигов соответственно на 1, 2, 3, 4 элемента растра. Установлено, что для дифференциальной диагностики можно использовать два признака: М1 и показатель /¡*об= М41М1. При этом большие значения М1 и низкие/Соб характерны для диффузных поражений,

главным образом для циррозов, в то время как сочетание низких значений М\ и высоких Koó характерно для очаговых поражений печени (Видкжов В.И. и соавт., 1987). Принципиально важным является следующий факт: области (классы) включающие вышеуказанные объекты, находятся на полярных позициях, хотя на основе визуальной оценки, сцинтиграммы, входящие в эти классы, часто не могут быть разделены. Полученные результаты позволили построить распознающую систему на основе этих признаков, не прибегая к алгоритмам автоматической классификации или каким-либо другим решающим функциям. Отнесение сцинтиграмм к определенному классу основано на использовании лингвистической схемы с применением показателей Л/1, К0б, а также параметра Л'т = ;V/:' Kut, где т — величина шага.

На рис. 6 представлена схема алгоритма классификации сцинтиграмм по текстурным признакам. Изображение на растре 128x128 элементов формировали с суммарным счетом 200—400 тыс. ими. На изображении органа в пределах его границы выбирается участок с визуально равномерным распределением индикатора (вне очагов), размером 16x16 или 14x14 при небольших размерах органа. Далее в соответствии с ранее описанной методикой для каждого из 4 сдвигов определяли соотвествующие средние значения М1—МА, /<"об, Кт. Затем проводится нормирование показателей на размер маски и изображения. На последующем этапе в соответствии со схемой определяли тип структуры изображения. Помимо выделения структур с равномерным распределением индикатора, а также структур, характерных для мелкоочаговых поражений, выделяли несколько структур диффузных поражений (пять), причем чем сильнее текстура, т.е. чем больше величина М\ и соответствено выше индекс структуры, тем более выражена степень тяжести поражения. Для оценки качества разработанной системы проведены экспертные оценки указанного массива, состоящего из 171 сцинтиграммы печени с верифицированными диагнозами. Данный массив включал 68 сцинтиграмм больных с опухолевыми поражениями, 30 больных с гепатитом, 40 — больных с циррозом, 33 сцинтиграммы больных условно-контрольной группы и пациентов без специфических поражений печени. Сцинтиграммы, входящие в указанный массив, были предъявлены 5 экспертам для разделения на основе визуального анализа на две группы: имеющие опухолевые поражения (положительные случаи) и не имеющих опухолевые поражения (отрицательные случаи). Из 5 экспертов 3 имели многолетний опыт интерпретации сцинтиграмм печени, а 2 — сравнительно небольшой (2—3 года). Если за правильное решение принять утверждение 3 из 5 экспертов при независимой оценке, то точность метода составит

I ФОРМИРОВАНИЕ | ; ИЗОБРАЖЕН ИЯ 128х 12§_]

УСТАНОВКА МАСКИ

I

Рис. 6. Схема текстурного анализа.

86,5%, а если 4 из 5, то — 80,7%. В таблице 1 представлены результаты текстурного, визуального и структурног о анализа. Из таблицы следует, что специфичность текстурного анализа превосходит соответствующие значения при структурном и визуальном анализе, а точность этого метода сопоставима с другими методами. Полученные результаты следует признать уникальными, поскольку при данном методе текстурного анализа оценивали лишь участок изображения вне расположения очагов, а при визуальной интерпретации анализировали сцингиграфическую информацию в полном объеме (в том числе, по нескольким проекциям). Метод использовался в дальнейших исследованиях не только для передней, но и для боковой проекции.

Таблица 1

СРАВНИТЕЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ СЦИНТИГРАММ ПЕЧЕНИ С ПРИМЕНЕНИЕМ РАЗЛИЧНЫХ МЕТОДОВ, %

Показатели Структурный анализ ВИЗУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ I екстурныи анализ

Правильное заключение

3 из 5 экспертов 4 из 5 экспертов

ТОЧНОСТЬ 87,7 86,5 80,7 1 « 1 !

ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ 83,8 80,8 76,5 1 66.1

СПЕЦИФИЧНОСТЬ 90,2 90,2 83,4 100 )|

Следующий этап оценки информативности метода был проведен по данным 285 сцинтиграмм по передней и боковой проекциям, причем, если имелось несовпадение результатов по передней и боковой проекциям, то учитывали худший результат. Полученные результаты подтвердили высокую специфичность способа (отсутствие ложноположительных. случаев). Кроме того, получены структуры, характерные для сцинтиграмм печени больных циррозом.

4.5. Применение текстурного анализа для классификации сцинтиграмм легких

Текстурный анализ применен для оценки тяжести поражений легких при хронических неспецифических заболеваниях. Из общего числа обследованных больных с неспецифическими заболеваниями легких в состоянии ремиссии отобрано 57 человек, страдающих хроническими неспецифическими заболеваниями легких, у которых диагноз был верифицирован на основании клинико-лабораторных исследований, а также анамнестических данных и сведений из медицинской документации. На основании перичес-ленных данных экспертной комиссии, состоящей из врачей-экспертов Института экспертизы трудоспособности, была установлена степень тяжести бронхолегочного процесса у даннох'о контингента больных. Этим больным был проведен сравнительный анализ сцинтиграмм легких традиционными методами оценки на основе визуальной интерпретации и компьютерной обработки относительного счета по 6 зонам (Касаткин Ю.Н.,Видюков В.И. и соавт., 1982 г.), а также разработанным способом текстурного анализа, причем участок для анализа текстуры выбирался для каждого легкого.

Регистрация данных проводилась при внугревенном введении пациентам 111 -185 МБК 99шТс—МАА.

Все верифицированные сцинтиграммы больных с хронической пневмонией и бронхиальной астмой разделены на 3 степени тяжести: легкая, средняя и тяжелая. Заключение для каждого пациента, основанное на визуальном анализе рапределения оптических плотностей и значений относительного счета в 6 зонах, включало помимо описательной части оценку степени тяжести. Результаты текстурного анализа на основе 2 признаков, аналогичных при использовании для оценки сцинтиграмм печени (Ml и /¡"об) показали, что большие значения Л/1 и низкие Коб характерны для тяжелых степеней нарушения (Л/1>200; К06> 1,3), а различные сочетания низких Ml и высоких Ко5 —для средних и тяжелых форм (АЛ <140 при Ков> 1,75 или при /Г0б>3 для средних форм и Ml<90 при К0б>2,3 для тяжелых форм). Эти зависимости правомерны как для правого, так и для левого легкого. В соответствии с этим составлено решающее правило классификации структур, характерных для средних и тяжелых форм. В результате текстурного анализа выявлены изображения характерные для средних и тяжелых форм заболевания с максимальной специфичностью. С учетом результатов текстурного анализа снижается количество ошибок, полученных с использованием традиционных способов оценки. Общее число диагностических ошибок без применения текстурного анализа составило 52,6%+6,5%, а с применением текстурного анализа 31,5+6,1%. Применяя критерий Стьюдента, определяем достоверное снижение количества диагностических ошибок (Р<0,05).

Таким образом, применение текстурного анализа сцинтиграмм легких позволило выявить структуры, характерные для различной степени тяжести неспецифических заболеваний. Полученные результаты достигнуты за счет большей специфичности текстурного анализа при оценки гомогенности участка изображения в сравнении с другими известными методами. Кроме того, важно отметить, что характеристики, использованные для текстурного анализа сцинтиграмм печени являются универсальными и могут применяться для анализа изображений других органов.

4.6. Возможности текстурного анализа при использовании цифровых матриц различных размеров

Практическое использование метода показало, что анализируемый участок для оценки текстуры (маска) должен иметь необходимое количество элементов. При размере маски менее чем 14x14 элементов на растре 128x128 элементов эффективность метода снижается. Вследствие этого при небольших размерах органа, например для печени размером менее, чем 180 см2, в

ряде случаев установка маски требуемого размера вызывает затруднения. Наличие в современных системах цифровых матриц размером 256x256 и 512x512 элементов позволяет использовать данный подход для анализа сцинтиграмм органов, в том числе и малых размеров. Для исследования возможностей применения метода текстурного анализа для матриц вышеуказанных размеров проведены эксперементальные фантомные исследования и оценка сцинтиграмм печени. Эксперименты проводились на структурах, полученных в результате регистрации на гамма-камере четырех изображений от бар-фантома с интервалами между свинцовыми, стержнями соответственно в 2,2; 2,4; 2,6 и 3 мм. Кроме того, в качестве отдельной структуры использовалось изображение полученное от регистрации равномерного фона. Изображение каждой структуры фомировалось на цифровых матрицах 128x128, 256x256 и 512x512. Характеристики для оценки текстуры были получены при варьировании шага (1—3) пикселы и числа шагов (4—8), а также статистики счета. Посколько при цифровых матрицах, больших 128x128, текстура более выражена по отношению к тону, в качестве характеристики текстуры использовались следующие методы оценки: приведение процесса к нулевому среднему, оценка тренда, метод среднего наклона, тесты стационарности и периодичности (Д.Бендат, А.Пирсол, 1974). Нарис. 7 представлены характеристики фантомных структур, полученных на матрице 512x512. На представленных графиках имеется существенное отличие между характеристиками различных структур, в том числе и близкими между собой (например, 2,2 и 2,4 мм или 2,4 и 2,6 мм), которые не различаются между собой с помощью визуальной оценки.

Полученные результаты дают основание считать целесообразным в качестве критериев оценок данных характеристик прменять следующие параметры: количество экстремумов, крутизна наклона однонаправленных изменений, количество «сильных» и «слабых» экстремумов, статистики Кендала. Проведен текстурный анализ для сцинтиграмм печени сформированных на цифровых матрицах различных размеров. Данный метод применен для сравнительной оценки возможностей текстурного анализа на матрицах больших размеров для определения тяжести диффузных поражений, в частности, выявления цирроза печени. Установлено, что если для анализа текстур сформированных на матрице 256x256 можно использовать известные критерии М\ и Кос с коррекцией пороговых значений, то для анализа текстур сформированных на матрице 512x512 требуется применить другие критерии: количество и характер экстремумов. Использование больших матриц позволило дополнительно выявить цирроз печени (по отношению к данным, полученным на матрице 128x128, в 22% случаев случаев для матрицы 256x256 и 10% случаев для матрицы 512x512). Нарис. 8 представ-

м

Рис. 7. Зависимость средних значений нормированных векторов (М) от величины сдвига (т) (формат 512x512): 1 — сцинти-графическое изображение равномерного поля от точечного источника; 2—5 —сцингиграфи-ческие изображения квадратного бар-фантома с 4 группами свинцовых полос: 2 — ширина полос — 2,2 мм; 3 — ширина полос — 2,4 мм; 4 — ширина полос — 2,6 мм; 5 — ширина полос — 3 мм.

Рис 8. Зависимость средних значений нормированных векторов М от величины сдвига (х) для сцинтиграфических изображений печени (формат 512x512): 1 — сцинтиграмма пациента без поражения печени; 2 — сцинти-грамма больного гепатитом; 3, 4 — сцинтиграммы больных с циррозом печени.

лены характеристики текстуры для различных поражений печени, полученные на матрице 512x512.

Таким образом, обобщая полученные результаты по текстурному анализу, можно сделать следующие выводы:

1) Разработан способ оценки текстуры участка сцинтиграфического изображения. Данный подход является универсальным и может применяться для анализа сцннтиграмм различных органов. В результате применения этого метода выделены структуры, характерные для различных поражений органа. Полученные результаты достигнуты за счет большей специфичности предлагаемого способа при оценке гомогенности участка изображения органа в сравнении с другими известными методами.

2) Данный подход позволяет оценить распространенность опухолевого поражения печени, а в ряде случаев выявить множественные мелкие очаги (1,5-—2,5 см), не определяемых с помощью других сцинтиграфических методов.

3) Предлагаемый способ позволяет различать несколько вариантов структур в пределах одного вида поражения органа. В частности, выделены классы, характерные для цирроза печени, а также для тяжелых, форм при неспецифических заболеваниях легких.

4) Текстурный анализ, выполняемый на цифровых матрицах больших размеров (256x256 и 512x512), позволяет оценить более тонкую текстуру изображения и его целесообразно применять в случаях, когда другие методы оценки структуры изображения не эффективны.

V. ОБЩАЯ СХЕМА КЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХ

В предыдущих разделах рассмотрены методы определения границы сцинтиграфического изображения, метрических и топографических параметров, структурный анализ изображения с использованием трех систем признаков и текстурный анализ участка изображения органа. Кроме того, в случае проведения динамических исследований и полипозицинной сцин-тиграфии определяются динамическоие показатели и ряд параметров, полученных по данным полипозиционной сцинтиграфин: геометрический объем, показатель, характеризующий относительное накопление радио-фарпрепарата в исследуемом органе по отношению к другому органу и другие. Таким образом, возможная информация состоит из вышеуказанных показателей, параметров, полученных в результате обработки базового изображения, включая структурный и текстурный анализ, а также параметров, полученных за счет проведения дополнительных исследований. При

создании общей схемы классификации, естественно стояла задача оптимально использовать всю имеющуюся информацию.

В основу создания общей схемы классификации положены следующие основные принципы:

• повышение точности диагностики (сокращение возможных ошибок);

• обеспечение максимальной специфичности исследования;

• проведение анализа от целого к деталям;

• применение человекомашинного анализа для минимизации возможных ошибок классификации;

• обоснование принятого решения врачу-диагносту в доступной форме. Рассмотрим на примере исследований печени основные этапы создания

общей схемы классификации. Для создания системы использовались результаты статической полипозиционной и динамической сцинтиграфии исследований печени с использованием 99Тс-коллоидом. Исследуемые пациенты после верификации составили следующие группы: «норма»,(21), «гепатит» (105), «цирроз» (89), «опухоли» (69), «диффузные» (30) — сцинти-граммы пациентов без специфических поражений печени. Объекты раздельно классифицированы по структурным признакам, текстурным для участка изображения, произведена экспертная оценка для классифиации экспертами на основные классы: «норма», «диффузные поражения», «очаговые поражения». На рис. 9 приведена схема создания диалоговой системы, на которой представлены возможные взаимодействия врача-диагноста, разработчика системы и ЭВМ. При проведении классификации с использованием системы: «Структурный анализ» применяется следующее решающее правило: если объект относится к классу «А» по одной из трех систем признаков с правильностью классификации не менее 90% и в то же время не относится к классу «В» с какой-либо правильностью классификации, то по окончательному правилу он относится к классу «А» (аналогично к классу «В»). В случае, если это правило не выполняется, то по данной системе он получает «отказ» и проводится классификация по текстурным признакам участка изображения, при проведении которой используется указанное решающее правило. Объекты, которые получили «отказ» по данным классификациям, проанализированы по результатам экспертных оценок на возможность их правильного распознавания. Число таких объектов составило 15% от общего числа. Установлено по данным пяти независимых экспертных оценок, что 75% этих объектов большинство экспертов правильно классифицирует. Таким образом, это подтвердило целесообразность создания предлагаемой схемы. Следует отметить, что интерпретатор, работая по данной диалоговой системе может запросить результаты классификации по структурному и текстурному анализу для любого объекта, в том числе и для того, который

ВРАЧ

РАЗРАБОТЧИК СИСТЕМЫ

ЭВМ

ПЕРЕНАСТРОЙКА

СИСТЕМЫ «СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ», ВВЕДЕНИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ

СИСТЕМА

«СТРУКТУРНЫЙ +

ТЕКСТУРНЫЙ АНАЛИЗ»

ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ СЦИНТИГРАММ

.'СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ I РАСПОЗНАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ И ЭКСПЕРТНЫХ | ОЦЕНОК

Т

РАЗРАБОТКА ДИАЛОГОВОЙ СИСТЕМЫ

РАСПОЗНАЮЩАЯ СИСТЕМА С ВЫДЕЛЕНИЕМ ИНФОРМАТИВНЫХ КЛАССОВ

ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ 1 ВЫСОКОИНФОРМА-

ЗАКЛЮЧЕНИЯ 1 ТИВНЫЕ КЛАССЫ

ОБОСНОВАНИЕ

РЕШЕНИЯ

Рис. 9. Основные этапы разработки диалоговой системы.

предъявляется для визуальной оценки (в этом случае правильность классификации составляет менее 90%).

Работая с данной системой, врач-диагност повышает свой уровень интерпретации сцинтиграмм, в том числе за счет сформированных новых подходов к оценке сцинтиграмм в процессе работы с диалоговой системой.

Целесообразность применения для схемы классификации интегральных параметров обоснована с помощью оценки информативности показателей, используя модифицированную формулу Шеннона, которую успешно реализована для обработки медицинской информации («Математическое моделирование вирусного гепатита», М., Наука, 1981.)

В таблице 2 приведены значения относительной информативности различных показателей для основных классов поражения печени.

Таблица 2

ОТНОСИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАТИВНОСТЬ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЛЯ ОСНОВНЫХ КЛАССОВ ПОРАЖЕНИЯ ПЕЧЕНИ

"— _ _ Показатели Классы Уп/Уд кл к/н Я/Е 5 5ь/5 В/А

«НОРМА» —«ПОРАЖЕНИЕ» 43 13 5 в 6 18 1 1 14

«ОЧАГОВЫЕ ПОРАЖЕНИЯ» — «ДИФФУЗНЫЕ ПОРАЖЕНИЯ» 5 7 24 3 11 5 3 7 11

«ГЕПАТИТ»—«ЦИРРОЗ» _8 16 3 1 18 20 2 3 57

В качестве таких параметров использованы следующие показатели: отношение объема органа по данным полипозиционной сцинтиграфии к должному объему по данным антропомегрии( Уп/ Рд); константа общего клиренса радиоколлоида по кривой, снятой с области печени, полученная по данным динамических исследований (АГд); метрические и топографические признаки(см. разд. 2.1.); относительная активность селезенки к печени по задней проекции (К%). Как следует из таблицы 2, наиболее информативными параметрами при выявлении поражения печени являются отношение объемов, площадь изображения печени (£), а при выявлении цирроза печени — отношение суммарного счета в изображении селезенки к суммарному счету изображения печени, площадь изображения печени. Отметим, что метрические параметры отражаются, хоть и в неявной форме, структурным анализом, в частности, оценкой текстуры всего изображения.

С учетом вышеизложенного для классификации сцинтиграмм печени на классы: «норма», «диффузные поражения», «очаговые поражения» следует

ввести параметр, определяющий отношение суммарного счета в изображе-ни селезенки к суммарному счету в изображении печени (К%). Если эта величина превышает 60%, то изображения относятся к классу, характерному для диффузных поражений (а именно, для цирроза печени). При этом правильность классификации составляет 100%.

При использования указанного решающего правила на первом этапе общая схема классификации будет состоять из четырех основных этапов (рис. 10). В таблице 3 представлены результаты классификации на отдельных этапах. В соответствии с этой схемой классифицируются все объекты с итоговой точностью 94,1%-

ТЕКСТУРНЫИ АНАЛИЗ

Решение (Р>90%)

ВИЗУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ

Решение

Рис. 10. Схема общего анализа сцинтиграфических данных. Примечание. Р — правильность классификации.

Таблица 3

РЕЗУЛЬТАТЫ КЛАССИФИКАЦИИ СЦИНТИГРАММ ПЕЧЕНИ НА ЭТАПАХ АНАЛИЗА ПО ОБЩЕЙ СХЕМЕ

Относительный захват селезенкой Структурный анализ н Структурный + текстурный анализ Визуальная оценка Всего '

Количество объектов (%) 5 65 80 15 100

| Точность (%) 100 94,5 | 95,3 75

Обобщая полученные результаты, можно отметить следующее. На первом этане используются интегральные параметры в тех случаях, когда по этим параметрам возможно принять диагностическое решение с высокой специфичностью для решения конкретной задачи. В качестве таких параметров могут быть использованы следующие показатели: соотношение накопленной активности (удельной активности) в исследуемом органе и контратеральном, соотношение объемов исследуемого органа к контрате-ральному или должному по данным полипозиционной сцинтиграфии, показатели динамических исследований. Целесобразность применения конкретного параметра предварительно обосновывается с помощью анализа информативности этих показателей. В некоторых случаев возможно применение показателей других исследований: радиоимунных, ультрозвуковых и т.д. В качестве примера можно привести диагностику цирроза печени по данным сцинтиграфии и радиоиммунного теста — холилглицина (Касаткин Ю.Н. и соавт., 1989).

Следует отметить, что в ряде случаев при наличии большого внеорган-ного захвата уменьшается размер сцинтиграфического изображения исследуемого органа, что приводит к ограничению возможностей структурного и текстурного анализа изображения органа (например, при большом захвате коллидных радиофармпрепаратов селезенкой при исследовании печени).

На последующих этапах классификации применяются рассмотренные выше методы структурного и текстурного анализа. В случае, если при использовании этих, методов не выявлены высокоинформативные классы, сцинтиграфические изображения предъявляются интерпретатору для визуальной оценки. Данный подход обосновывается с помощью экспертных оценок, по результатам которых сравниваются машинные и экспертные ошибки, и в случае, если они не совпадают, то появляется возможность выделить классы изображений, для которых следует применить визуальный анализ. Число таких изображений относительно невилико и они представляют собой «нетипичные аномалии» распределения радионуклидов для рассматриваемых поражений органа. На данном этапе возможно применение различных методов обработки включая контрастирование, сглаживание, нелинейное представление изображений и т.д. При затруднении в оценки сцингиграмм возможен «отказ» от классификации.

Классификация диффузных поражений печени

Помимо выделения классов: «норма», «диффузные поражения», «очаговые поражения» большой интерес представляет оценка тяжести диффузных поражений печени, с выделением класса, характерного для цирроза печени. В качестве признаков применялись интегральные показатели по

данным полипозиционной сцинтиграфии, динамических исследований, метрические и топографическеие признаки.

Рассмотрим результаты автоматической классификации по интегральным признакам группы больных с циррозом (75 пациентов) и гепатитом (105 пациентов).

В таблице 4 представлены результаты данной классификации на десять классов. Данные, приведенные в таблице показывают, что для второго, третьего и четвертого классов характерными являются изображения печени больных гепатитом, а для первого, шестого и десятого классов — изображения печени больных циррозом. Правильность классификации, т.е. отношение числа правильно классифицируемых объектов к общему числу объектов при разделении на классы, характерные для гепатита и цирроза составляет 88.3%. При этом, число изображений, вошедших в эти классы, составило 57.8% от общего числа.

Таблица 4

РЕЗУЛЬТАТЫ КЛАССИФИКАЦИИ ДИФФУЗНЫХ ПОРАЖЕНИЙ ПЕЧЕНИ И ЗНАЧЕНИЯ СРЕДНИХ ВЕКТОРОВ ПОЛУЧЕННЫХ

КЛАССОВ

КЛАССЫ 1 2 3 4 5 6 ~Т~Г8~1 9 10

ГЕПАТИТ 4 24 15 20 4 2 21 I 6 9 0

ЦИРРОЗ 10 3 3 1 8 8 10 6 12 14

Средние вектора

Кп/Кд 1,70 1,26 1.15 1.43 0,94 2,19 Г 1.20 I 1,69 1,48 ! 1,14

Ад 0,30 0,32 о.зо 0,32 0,26 0,30 0.30 0,30 0,30 | 0,25

№- 0,19 0,25 0,24 0,22 0,27 0,17 0,27 0.18 0,20 0,22 0,07

| ЮН —0,07 —0,03 0,09 0,02 0,06 —0,04 —0,04 —0,01 —0,06

я/с. 0,95 0,86 0.83 0,85 0,81 0,56 0,85 0,90 0,84 0,90

5 268 214 171 257 136 380 195 305 232 195 0,16

5/А 0,33 0,19 0,09 0.24 0,16 0.42 0,17 0,31 0,26

В/А 0,57 0,20 0,02 0,31 0,23 0,70 0.19 0,46 0,34 0,14

К% 42,1 25,3 1 28,5 | 29,5 40.1 49,2 30,5 38,5 40,4 53,4

Анализируя средние значения векторов классов характерных для гепатита, можно отметить незначительное увеличение относительного накопления селезенки по отношению к печени (25,3—29,5%), определенные изменения метрических параметров площади изображения (171, 214, 257 см2) и отношения объема печени по данным полипозиционной сцинтиграфии к должному (1,15, 1,26, 1,43). У объектов, вошедших в класс 6, характерный для цирроза печени, имеется значительное увеличение метрических параме-ров (площадь изображения — 380 см2, отношение объема печени к должному — 2.19) и существенное увеличение относительного накопления селезенки — 49.2%. У объектов, вошедших в класс 10, имеется снижение константы клиренса — 0.25, неувеличенная площадь изображения органа 195 см2 и значительное увеличение накопления селезенки 53,4%.

Использование набора топографических показателей, который характеризует деформацию изображения органа, позволило установить критерии для сцинтиграфических изображений печени без поражений. Для данного класса изображений эти показатели могут быть в следующих пределах: 5ь«<0,35; В/А <0,6; 0,1 <//¿<0,25; — 0,25<К/Я<0,12.

Кроме рассмотренных параметров, по результатам текстурного анализа участка изображений выделяются пять типов структур подкласса «диффузные поражения». Отметим, что порядковый номер класса текстуры отражает степень тяжести (выраженности) диффузного поражения. Например, из всех объектов, вошедших в класс 4, 20% составляют изображения больных с гепатитом и 80% больных с циррозом. В класс 5 вошли исключительно изображения больных с циррозом.

Как следует из приведенных данных, имеются различные варианты оценки диффузных поражений печени: на основании классификации по интегральным признакам и с использованием результатов машинного анализа. С учетом того, что в клинической практике не всегда имеется полный набор интегральных показателей, например, параметров полученных в результате динамических исследований или значений объема органа по данным полипозиционной сцинтиграфии нами предложен метод оценки диффузных поражений связанный с определением индекса тяжести на основе структурного, текстурного анализа и шкальной оценки следующих параме-ров:площади изображения печени и относительного значения накопления селезенки к печени. Для площади изображения печени введены следующие

диапозоны: <250 см — «0», 25!—300 см2 — «1», 301—350 см1— «2», 2 2

351—'400 см —«3», >400 см — «4». Для показателя относительного накопления селезенки введены следующие диапазоны в процентах; <20 — «0», 20—30 —«1», 31—40 — «2», 41—50—«3», 50 — 60 ~«4», >60 — «5». Выбор частот обоснован с помощью метода прямого поиска (Химмелъблау,

1983 г.). Общий индекс тяжести представляет собой сумму индексов по указанным показателям, а также индексы по результатам структурного и текстурного анализа. В таблице 5 представлено распределение групп пациентов больных гепатитом и циррозом в зависимости от индекса тяжести с введением условных степеней; «легкая», «средняя» и «тяжелая». Как видно из таблицы, группу пациентов, вошедших в группу «легкая,» составляют в основном больные гепатитом, а группу «тяжелая» — составляют в основном пациенты с циррозом печени. Таким образом, предлагаемые методы можно использовать для разделения пациентов, вошедших в класс «диффузные поражения» на подклассы, характерные для гепатита и цирроза. В зависимости от используемых конкретных методов обработки возможно использовать различные решающие правила.

Таблица 5

РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ ДИФФУЗНЫХ ПОРАЖЕНИЙ ПЕЧЕНИ НА ОСНОВЕ ИНДЕКСА ТЯЖЕСТИ

СТЕПЕНЬ ЛЕГКАЯ СРЕДНЯЯ ТЯЖЕЛАЯ

¡X Количество баллов Количество^ объектов (в %) 0—2 3—4 5-9 10—17 1

НОРМА 100

ГЕПАТИТ 7,8 26,4 59,8 6.0

ЦИРРОЗ 6,9 47,1 46,0 !

VI. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОБЪЕМА ОРГАНА ПО ДАННЫМ ОДНОФОТОННОЙ ЭМИССИОННОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ

В последнее десятилетие широкое распространение получили высокоинформативные методы диагностики, в основе которых лежит принцип томографии. Один из приборов, использующий данный подход — эмиссионный компьютерный томограф (ОЭФКТ), а именно: однофотонный эмиссионный компьютерный томограф (ОФЭКТ). Хотя по разрешающей способности ОФЭКТ уступает методам рентгеновской трансмиссионной компьютерной томографии, его несомненным достоинством является способность отражать функцию органов и систем. Данный метод обладает

целым рядом преимуществ перед планарной сцинтиграфией, поскольку позволяет послойно визуализировать объекты независимо от глубины залегания структур. Возможности ОФЭКТ раскрыты далеко не полностью. Во многом это обусловлено тем, что интерпретация сформированных изображений (томосцинтиграмм) из-за большей чувствительности прибора требует разработки собственных методов оценки по сравнению с планар-ными сцинтиграммами. С новой технологией получения изображения связан один из интересных аспектов количественной ОФЭКТ —возможность вычисления функционирующего объема органа путем суммирования объемных элементов формирующих изображения срезов органа. Однако, до сих пор не имеется единой точки зрения на выбор параметров определяющих значение функционирующего объема внутренних органов, в частности печени, и не разработаны критерии оценки полученных результатов (L.Mortermans et al. 1986; F.Mut et al., 1980). Учитывая, что данные приборы позволяют проводить и обычную полипозиционную сцинтиграфию, представляется актуальным определение стратегии применения то.мосцинтигра-фических исследований после проведения планарной сцинтиграфии, включая разработку схемы принятия диагностического решения по данным планарной сцинтиграфии и ОФЭКТ.

Определение объема органа по данным ОФЭКТ Однофотонная эмиссионная томография значительно расширила возможности количественной обработки данных сцинтиграфии. Метод ОФЭКТ позволяет определить объем исследуемого органа путем суммировавши в его срезах объемных элементов со зачением счета выше установленного. После реконструкции на дисплее выбирается район интереса, включающий изображение всего органа, и устанавливается процент отсечки фоновых значений от максимального счета. Следует отметить, что размер района интереса (в случае, если он превышает размер органа) не влияет на величину объема. Оценку точности методов определения объема и вли-яниеразличных факторов на эту величину многие исследователи проводили с помощью фантомных исследований, в результате которых сравнивали величины вычисленного объема и объема жидкости в фантоме. Основные выводы по этим исследованиям заключаются в следующем: 1) величины объемов емкостью более 300 ш достаточно точно определяются с использованием фиксированного уровня отсечки в 35%. Для оценки объемов меньших емкостей уровень отсечки варьируется, причем чем меньший объем, тем больше должен быть выбран уровень отсечки; 2) соотношение удельных активностей в фантоме и среде, окружающий фантом, оказывает влияние на уровень отсечки. С увеличением величины фона эта величина

увеличивается. Отметим, что большинство исследований, в которых оценивали точность вычисления функционирующего объема печени выполнялись на универсальных фантомах.

Целью наших эксперементальных исследований был выбор оптимального режима регистрации и обработки данных при вычислениии функционирующего объема печени в условиях, приближающихся к реальным клиническим условиям измерения. Эксперементальные исследования проводились с использованием фантома печени, разработанного И.МоиИ, который по конфигурации приближается к анатомической конфигурации печени. Исследования выполняли на эмиссионном компьютерном томографе «То-шиба» ОСА—90В в шаговом режиме регистрации с полным оборотом детектора на 360°, шагом — 6°, с 30 с экспозицией в каждой проекции.

Проводилась оценка точности полученных результатов в зависимости от уровня отсечки фона, вводимой активности, толщины среза, плоскости сечения, выбора района интереса, фильтров, применяемых в процессе реконструкции, удельной активности фона.

Обобщая полученные результаты, можно сделать следующие выводы: для вычисления объема по данным ОФЭКТ оптимальной является 35% отсечка фона. При этом максимальная ошибка вычисления составила 2,4% от действительного значения объема при фиксированной введенной активности. Результаты имеют достаточную воспроизводимость, а точность вычисления не зависит от выбора плоскости сечения, толщины срезов, используемых фильтров. Оценка влияния величины вводимой активности на точность вычисления объема проводилась с различным содержанием активности в фантоме (37—222МБк). Результаты этих исследований показали, что погрешность вычисления объема фантома печени не превышает 4% от действительного значения. Считая рассмотренные источники ошибок независимыми друг от друга, можно определить суммарную ошибку которая составила 5.12%. Увеличение удельной активности фона по отношению к органу, которое может иметь место в реальных клинических условиях, моделировалось при исследованиях фантома печени в водной среде путем изменения величины соотношения концентраций активности среды и фантома. Эксперименты показали, что увеличение удельной активности фона по отношению к удельной активности изображения фантома приводит к тому, что объем вычисленный с использованием 35% отсечки фона может превышать реальный. Это происходит, когда удельная активность фона увеличивается более чем на 11% по отношению к удельной активности изображения фантома. С учетом вышеизложенного, для повышения точности вычисления функционирующего объема печени с использованием фиксированной 35% отсечки фона нами разработан метод

коррекции вычисляемого значения в зависимости от величины относительной удельной активности фона.

Коррекция предусматривает выполнение следующих операций:

1. При обработке данных томографии выделяется район интереса, включающий изображение органа и окружающего его фона. Устанавливается 0% отсечка фона и вычисляется величина объема элементов выделенного района (V\), значение счета для этого объема (C¡). Для этого же района интереса устанавливается 35% отсечка фона и определяются соответствующие величины (Vz) и (С2). Определяется величина относительной удельной активности фона (а) по формуле:

а= (СУ V] ~ C2IV1): (CW2)

2. В случае, если аеличина относительной удельной активности фона (а) превышает 11%, по номограмме определяется коэффициент (К) для коррекции значения функционирующего объема, вычисленного при 35% отсечки фона (В.И.Видюков и соавт., 1993).

3. Коррекция величины функционирующего объема проводится по формуле:

V= К (35%): К

где V (35%) — значение объема печени при 35% отсечке фона;

К— коэффициент коррекции.

VII. КЛАССИФИКАЦИЯ ПОДАННЫМ ОФЭКТ ПРИ ДИФФУЗНЫХ ПОРАЖЕНИЯХ ПЕЧЕНИ

Метод однофотонной эмиссионной томографии нашел достаточно широкое применение в клинической гепатолопш и позволяет решать сложные диагностические задачи, связанные с обнаружением объемных образований печени (С.Узбб и соавт., 1991), В тоже время, использование ОФЭКТ в клинической гепатолопш еще не привело к раскрытию ее полных возможностей и не выявлено преимуществ метода в сравнении с традиционной сцинтиграфией для диагностики и оценки тяжести хронических диффузных поражений печени. В условиях, когда ОФЭКТ не стал еще рутинным методом исследования, большое значение для клинической практики приобретает оптимизация диагностического процесса, проводимого с помощью этого метода. Учитывая, что эмиссионные томографические системы позволяют проводить и полипозиционную сцинтиграфию, представляется актуальным определение стратегии применения гепатотомо-сцинтиграфического исследования для диагностики хронических диффузных поражений печени. Это, в свою очередь предполагает разработку

схемы принятия диагностического решения поданным планарной сцинти графии и ОФЭКТ.

В основу данной работы положен анализ результатов обследования 10; пациентов. Среди них было 89 больных хроническими диффузными забо леваниями печени и 13 пациентов составили контрольную группу. Клини ческий диагноз хронического диффузного поражения печени устанавливался на основе результатов комплекса инструментальных и лабораторны> методов исследования, включавшего пункционную биопсию печени. Все больные в зависимости от диагноза были разделены на основные клинические группы: больные хроническим гепатитом (ХГ) — 39 пациентов и больные циррозом печени — 50 пациентов. Группа хроническим гепатитом включала 11 больных хроническим активным гепатитом (ХАГ) вирусной этиологии и 28 больных хроническим персистирующим гепатитом (ХПГ).

Для визуализации печени обследуемых пациентов использовался эмиссионный компьютерный томограф «Тошиба вСА—90В». Исследования проводились с 99м—Тс — серным коллоидом. Исследования начинали с полипозиционной сцинтиграфии, которая включала переднюю, правую боковую и заднюю проекцию. Томографию проводили сразу же по окончании планарной сцинтиграфии в шаговом режиме регистрации: полное вращение детектора 360 град., угол ротации каждого шага — 6 град., экспозиция 30 сек. в каждой проекции. Изображения регистрировались в матрице 128x128.

7.1. Обработка данных. Предлагаемая система интегральных показателей

Данные ОФЭКТ оценивались с помощью интегральных количественных параметров и томосцинтиграфических признаков. Обработка данных включала вычисление функционирующего объема печени (Гф) и объема селезенки (Кс). Кроме указанных величин определялись значения счета для полученных объемов: Сп, Сс.

Для объективизации оценки объема печени при сцинтиграфических исследованиях нами предложена методика его комплексной оценки, основанная на вычислении геометрического (Гг по данным полипозиционной сцинтиграфии), функционирующего (Кф по данным ОФЭКТ) и должного (Удол по данным антропометрии) объемов органов. Величина должного для обследуемого пациента объема печени находится по номограмме в соответствии со значением площади поверхности тела (рис. 11), которая в свою очередь, рассчитывается по формуле Дюбуа.

При оценке объема печени нами предложены следующие параметры: соотношение значений геометрического и должного объемов (/<» и отно-

5

о

1Г

о е

о о

I ! I ! 1 1 ! 1 1 г

I I I ттг 1 1 ' г

1 1 1 1 ! 1 Л

1 1 ■; 1 1 I 1 /1 1 /

\ 1 II 1 1 г 1 и

1 !' н 1 ПИ 1 и

Ч 1 ! !! ! 1 ! 1 А! А 1 /

1 1 1 1 И ! 1 ! / Мъо/ \ у

! 1 1 1 > \х\ /I

1 ( ; л /ц / / 1

у у

А J 1 .. / / -У

и/А ш \

* 1/ 1 1

/ / г 1

Н/1 / 1

'и > 1

/ /и / 1 11

* г 1 I

/ ✓ / 1

А/ У Г ' > г

Л ✓ 1

✓ 1

1

0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2

Площадь поверхности тела (кв.метр)

Рис. 11. Зависимость должного объема печени от площади поверхности тела пациента.

сительное количество нефункциониругощей ткани печени по отношению к геометрическому объему (/Снф).

А'г = ('/1— У;<): Ул, Киф = (Кг — УфУ У г, Результаты вычисления данных параметров показали, что величины геометрического, функционирующего и должного объемов печени у здоровых пациентов примерно равны. При хронических диффузных поражениях

печени, у больных хроническим гепатитом, может наблюдаться увеличение объема органа без существенного увеличения количества нефункциошгру-ющих элементов. В этих случаях значение параметра Кг возрастает до 30% и достоверно отличается от нормальных его значений (/)<0.001),а значение Кнф остается в пределах нормы. В отдельных случаях ХПГ, а также в случаях ХАГ и цирроза печени увеличение размеров печени сопровождается повышением содержания нефункционирующих элементов ткани органа. При этом показатель Лиф у больных ХАГ возрастает до 20% и достоверно отличается от нормальных его значений (р<0.001). У больных циррозом печени получено значительное изменение данных параметров. Так, Кг увеличивается до 64% и достоверно отличается от нормальных значений (/?<0.001), а параметр /Смф возрастает до 49% (/кО.О!) и достоверно отличается по отношению к группе больных ХАГ (/?<0.05). В ряде случаев при циррозе печени утрата функционирующей ткани периферическими отделами органа приводит к уменьшению размера его изображения и, соответственно — величины геометрического объема органа, в таких случаях параметр Кг снижается относительно нормальных значений (/><0.01) и может достигнуть — 55%.

При проведении классификации на основе пороговых значений Кг и Кнф изображения, характерные для хронического гепатита, выявляются с точностью 71%, чувствительностью 66% при специфичности 100%. Среди них изображения, полученные у больных циррозом печени, классифицировались с точностью 83%, чувствительностью 66% и специфичностю 100%.

Система интегральных параметров помимо показателей Кги Кнф включала следующие параметры: соотношения селезенки и печени по величинам объема (VcIVn), суммарной активности (CJCU) и удельной активности (C/V)c:(C/V)n. В результате автоматической классификации объектов по перечисленным параметрам на девять классов выявлены информативные классы, характерные для хронического гепатита (классы 1 и 8), специфичные для цирроза печени (2,3,9 и 10) и классы, в которые изображения подученные у здоровых пациентов (5,6,7) (Табл. 6).

Анализ классифицируемых изображений показал, что используемые нами интегральные количественные параметры позволяют не только классифицировать данные ОФЭКТ соответственно имеющемуся диффузному поражению, но и описывает многообразие сцинтиграфической картины цирроза печени (получены 4 класса изображений, специфичных для данной патологии).

Таблица 6

РЕЗУЛЬТАТЫ КЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХ ОФЭКТ ПО КОЛИЧЕСТВЕННЫМ ПОКАЗАТЕЛЯМ (1,2, 3,... — НОМЕР

КЛАССА)

КЛАССЫ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ВСЕГО

|НОРМА 1 6 2 4 13

ХГ1Г 3 5 11 4 5 28

| ХАГ 1 г 1 8 1 "

ХРОНИЧЕСКИЙ ГЕПАТИТ 3 7 12 4 5 8 1 39

!ЦИРРОЗ ПЕЧЕНИ 8 19 3 1 2 12 6 50

При автоматической классификации объектов по предложенной системе параметров, изображения, характерные для диффузного поражения печени выявлялись с точностью 77%, чувствительностью 75% и специфичностью 92%. Среди них изображения, полученные у больных циррозом печени, выявлялись с точностью 97% (при 11% отказа), чувствительностью 94% и специфичностью 100%.

7.2. Оценка гепатотомосцинтиграфии

Наряду с интегральной оценкой данных ОФЭКТ печени проводился анализ гепатотомосцинтиграмм, полученных при толщине среза 8—12.»и/. Изучив томосцинтиграммы печени обследованных пациентов, мы пришли к выводу, что для решения наших задач достаточно использовать изображения ее трансаксиальных срезов. На основании сравнения трансаксиальных изображений больных хроническими диффузными заболеваниями печени с изображениями полученными у здоровых пациентов выявлены томосцин-тиграфические признаки, характерные для хронического диффузного поражения печени: неоднородность распределения изображающих элементов, расширение «холодной зоны», соответствующей на изображении воротам печени (признаки группы «А»), Установлено, что такие признаки, как деструкция центральной зоны изображения и его фрагментация специфичны для цирроза печени (признаки группы «Б»). По результатам томосцинти-графической оценки изображения, характерные для диффузного поражения печени, классифицировались с точностью 71%, чувствительностью 66% и специфичностью 92%. Изображения группы «цирроз печени» классифици-

ровались с точностью 76%, чувствительностью 50% и максимальной специ фичностью.

7.3. Классификация объектов по данным ОФЭКТ

На базе автоматической классификации изображений по интегральныл количественным параметрам и их оценки по томосцинтиграфическим при знакам нами разработана структурная схема классификации данны; ОФЭКТ по результатам их комплексной оценки. Диагностическая страте гия, лежащая в основе схемы, сводится к улучшению точности и чувствительности (при сохранении высокой специфичности) выявление изображений, характерных для хронического диффузного поражения печени, и среди них — изображений специфичных для цирроза. На первом этапе проводится оценка данных по интегральным параметрам, а на втором этапе по томосцинтиграфическим признакам.

Использование результатов томосцинтиграфической оценки на втором этапе классификации при выявлении изображений, характерных для диффузного поражения печени, позволило увеличить точность на 9% и чувствительность на 11% результаты первого этапа, сохраняя при этом высокую специфичность. При выявлении изображений, специфичных для цирроза печени, оценка томосцинтиграмм дала возможность устранить «отказ» классификации первого этапа, не оказывая существенного влияния на ее точность и чувствительность.

Нами рассмотрены и проанализированы различные возможности реализации классификации данных ОФЭКТ, полученные при визуализации печени. Для реализации можно рекомендовать следующие варианты:

Первый вариант основан на схеме, включающей автоматическую классификацию изображений по интегральным параметрам с последующей их классификации по данным томосцинтиграфического анализа. Вычислительные операции, выполняемые классификатором в этом варианте, при известных средних векторах не являются сложными и могут быть реализованы как на специализированном, так и на простейших автономных вычислительных устройствах. Однако, реализация данного варианта предусматривает разработку дополнительного программного обеспечения, связанного с проведением классификации.

Для практического применения мы предлагаем второй вариант (рис. 12) классификации, в котором на первом этапе используются пороговые значения интегральных количественных показателей. Этот вариант может быть реализован на стандартном математическом обеспечении специализированных систем. Сопоставление результатов классификации, проведенных

ИНТЕГРАЛЬНЫЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ

Кг; К„Ф; У,/У„; Сс/Сп; (С/У)с:(С/У)„

т

I \ РЕШАЮЩЕЕ ПРАВИЛО

I Если ВСЕ показатели принимают значения: Если ХОТЯ БЫ ОДИН из показателей принимает значение:

—0,2<К,<0,2 Я"нф<0,1 КЖ.<0,25 С/Сп<0,12 (СЛ0с-(СД0п<0.7 АГг<—0,2 или Кг>0,2 0,1<КНф; 0,25 < 1У Ул 0,12<Сс/Сп> 0,7<(СД%-.(С/У)п Кг<—0,25 или 0,4<Л'Г 0,2 <Кнъ 0,45<КС/КП 0,35<Сс/Сп 1 <(С/У)с:(С/У}„

ПОРАЖЕНИЕ НЕ ВЫЯВЛЕНО «ДИФФУЗНОЕ ПОРАЖЕНИЕ» «ЦИРРОЗ ПЕЧЕНИ»

т

ТОМОСЦИНТИ-ГРАФИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ ГРУППЫ «А»

есть

т

«НОРМА»

т

ТОМОСЦИНТИГРАФИ-ЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ ГРУППЫ «Б»

«ДИФФУЗНОЕ ПОРАЖЕНИЕ»

«ЦИРРОЗ ПЕЧЕНИ»

Рис. 12. Схема комплексной оценки данных ОФЭКТ на базе интегральных параметров и томосцинтиграфических признаков. Примечание: томосцинтиграфичес-кие признаки группы «А» — признаки, характерные для диффузного поражения печени; томосцинтиграфические признаки группы «Б» — признаки, специфичные для цирроза печени.

по первому и второму вариантам показало, что последний не уступает в информативности первому.

7.4. Сравнительный анализ результатов оценки исследуемых объектов по данным ОФЭКТ и результатов их экспертной оценки по данным планарной сцинтиграфии

Для сравнительного анализа информативности ОФЭКТ и планарной сцин-тиграфии при сцинтиграфической диагностике хронических диффузных поражений печени мы провели сопоставление результатов комплексной

оценки данных ОФЭКТ и результатов оценки планарной сцинтиграфш врачами-экспертами. В качестве экспертов были привлечены специалисты занимающиеся более 8 лет интерпретацией сцинтиграмм печени. Из банк; сцинтиграмм с верифицированными диагнозами экспертам изображена предъявлялись в форме, которая в наибольшей мере знакома экспертам Кроме того, экспертам предъявляли специальный протокол с конкретнымг задачами и соотвествующими пояснениями. Экспертам предлагалось определить наличие диффузного поражения и оценить является ли данное изображение характерным для цирроза печени с вероятностью 90% (табл. 7, 8).

Таблица 1

Показатели информативности результатов сцинтиграфии и результатов комплексной оценки данных ОФЭКТ при выявлении изображения, характерного для диффузного поражения печени

ЭКСПЕРТ ... А Б В Г Д ОФЭКТ

ИП заключения 81 69 77 75 74 76

ЛО заключения 8 20 12 14 15 13

ЛП заключения 11 3 5 10 7 1

И О заключения 2 10 8 3 6 12

ТОЧНОСТЬ 81% 77% | 83% 76% 78% 86%

ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ | 91% 76% 1 86% 84% 83% 86%

СПЕЦИФИЧНОСТЬ ! 15% 76% ) 61% 23°/, 46% 92% ]

Таблица 8

Показатели информативности результатов сцинтиграфии и результатов комплексной оценки данных ОФЭКТ при выявлении изображения, специфичного для цирроза печени

ЭКСПЕРТ А Б В Г Д ОФЭКТ

ИП заключения 33 28 26 16 12 45

ЛО заключения 17 22 24 24 25 5

ЛП заключения 1 0 0 1 1 0

ИО заключения 51 52 52 51 51 52

ОТКАЗ 10(13%) 13(13%)

ТОЧНОСТЬ 82% 78% 77% 77% 71% 95%

ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ 66% 56% 52% 52% 32% 90%

СПЕЦИФИЧНОСТЬ 98% 100% 100% 100"/'» 98% 100% '

Сравнительный анализ показал, что точность сцинтиграфического выявления хронического диффузного поражения печени по данным планар-ной сцлнтиграфии у экспертов составила от 76% до 81% и была несколько ниже по сравнению с результатами, полученными при комплексной оценки данных ОФЭКТ. Чувствительность у экспертов была в пределах от 76% до 91% и в среднем находилась на уровне результатов оценки объектов по данным ОФЭКТ. Однако, специфичнсгь ОФЭКТ(92%) значительно превышала специфичность планарной сцлнтиграфии (15% — 46%).

При выявлении изображений, специфичных для цирроза печени, точность планарной сцинтиграфии у экспертов находилась в диапозоне от 71% до 82% и была ниже результата оценки поданным ОФЭКТ (95%). Чувствительность планарной сцинтиграфии была в пределах от 32 до 66% и была значительно ниже результата полученного при оценки данных ОФЭКТ(9!)%), при равновысокой специфичности.

Таким образом, комплексная оценка изображений по данным ОФЭКТ дает возможность увеличить специфичность сцинтиграфического выявления изображений, характерных для диффузного поражения печени в среднем на 48%> по сравнению с полипозиционной сцинтиграфией, сохраняя при этом высокую точность и чувствительность. Точность и чувствительность сцинтиграфического выявления цирроза печени увеличивается при применении комплексной оценки данных ОФЭКТ на 18% и 38% соответственно, при максимальной специфичности.

Анализ результатов экспертных оценок позволил систематизировать признаки, специфичные для цирроза печени, по которым эксперты достаточно надежно принимали решение. Комплекс таких признаков включал следующие признаки: значительное увеличение размера изображения печени (площадь изображения в передней проекции более 300 см"); значительное увеличение размеров селезенки (ее вертикачьный размер равен вертикальному размеру печени или превышает его); высокая по сравнению с изображеием печени оптическая плотность элементов составляющих изображение селезенки (коэффициент относительного захвата радиоколлоида селезенкой по задней проекции превышает 60%); визуализация костей позвоночника на изображении печени, полученной в задней проекции.

При отсутствии вышеперичесленных признаков интерпретация данных планарной сцинтиграфии вызывала у экспертов определенные затруднения, связанные с точной оценкой размера изображения печени, соотношения размеров и оптических плотностей изображений селезенки и печени, а также структурного анализа изображения печени.

Таким образом, ОФЭКТ обеспечивает более высокие результаты диагностики, главным образом, благодаря возможности оценить функциони-

рующий объем органа и определить параметры использующие значени этого объема. В ряде случаев по этим параметрам можно обнаружит] диффузное поражение когда по данным полипозиционной сцинтиграфщ таких признаков не имеется.

Следовательно, ОФЭКТ целесообразно использовать для обнаруженш диффузной патологии органа или специфической картины диффузного поражения для цирроза печени при огутствии соответствующих данных hí основании полипозиционной сцинтиграфии.

VIII. КЛАССИФИКАЦИЯ ПО ДАННЫМ ОФЭКТ ПРИ ОБЪЕМНЫХ ОБРАЗОВАНИЯХ ПОЧЕК

В настоящее время при объемных поражениях почек широко используются методы УЗИ, радионуклидные исследования, КТ, ангиографии. Перечисленные методы позволяют установить наличие опухолевого процесса и его стадию, провести дифференциальную диагностику и выбрать тактику лечения. Однако, многие вопросы остаются достаточно спорными, а некоторые и малоизученными. Среди нихв первую очередь нужно указать на трудности выявления нарушения функциональной способности паренхимы, непосредственно вблизи от опухолевого поражения и оценку в этом случае функционального состояния контратеральной почки.

Применение эмиссионной компьютерной томографии связано, главным образом, с обнаружением объемного поражения путем проведения послойной визуализации (В.Б. Сергиенко, 1986). В тоже время, не достаточно обосновано применение такого параметра как функционирующий объем органа, изменение которого является важным признаком патологического процесса.

Нами поставлены следующие основные задачи:

• предложить интегральные параметры для оценки данных ОФЭКТ

• почек;

• разработать схему классификации по интегральным параметрам:

• разработать систему комплексного анализа данных ОФЭКТ почек.

В основу данной работы положен анализ результатов 93 больных с опухолями и кистами паренхимы почки (61 пациентов имели злокачественные опухоли и 32 — кисты), а также 15 пациентов без патологических изменениях в почках. Пациентам помимо радионуклидных проводили ультрозвуковые, рентгенологические, клинико-лабораторные и морфологические исследования.

8.1. Методика исследования

Для визуализации почек использовался эмиссионный компьютерный томограф «Тошиба GCA —90В». Каждое исследование состояло из радионук-лидной ангиографии, полипозиционной статической сцинтиграфии и томосцинтиграфии. Для проведения комплексного радионуклидного исследования в качестве радиофармпрепарата применяли 99м-Тс-ДМ8А. Исследование начинали с проведения радионуклидной ангиографии. Пациенту вводили ¡48—185 МБк. Продолжительность регистрации данных составляла 1 минуту. На следующем этапе спустя 3—4 часа проводилась сначала полипозиционная сцинтиграфия, а затем эмиссионная компьютерная томография. Полипозиционная сцинтиграфия включала регистрацию статических изображений в задней и двух боковых проекциях с суммарным счетом 300 тыс. импульсов для каждой проекции. Эмиссионная компьютерная томография проводилась в шаговом режиме регистрации: полное вращение детектора на 360°, с шагом в 6°, экспозиция каждой проекции — 30 с, ZOOM 1,5.

При обработке данных ОФЭКТ вычислялся функционирующий объем левой и правой почек. Применялся 45% уровень отсечки фона, который был обоснован в результате экспериментальных исследований с использованием фантомов (Tauxe, 1983). Подсчитывались величины объемных элементов для каждой почки и суммарное значение счета для полученных объемов. В результате были определены следующие величины: Кл, Съ Vu, СП, где Vn— величина объема левой почки в сд<3; Сл—величина суммарного счета левой почки (и.чп.); Vn — величина объема правой почки в см', Сп — величина суммарного счета правой почки (имп).

8.2. Интегральные параметры для оценки данных ОФЭКТ почек

Для оценки данных ОФЭКТ нами предложены следующие интегральные параметры:

Кпор. / Кко^т.; (Спор./Кпор.):(Сконт./Т копт.); гДе — объем пораженной почки. Кконт. — объем контрлатеральной почки, Спор./^'пор. — удельная активность пораженной почки, CKOinJVKOm. — удельная активность контр-атеральной почки.

Вопрос о том, какая почка является пораженной (т.е. где находится объемное образование) решался на основании информации, полученной в результате предыдущих исследований (У311, рентгенологических, полипозиционной сцинтиграфии), а иногда — по данным томосцинтиграфии.

Помимо указанных параметров мы использовали показатели, характеризующие соотношения вычисленных объемов почек к должному для обследуемого пациента: Кюр./^норм.; ^кот./^норм- По данным H.Gopala

(1972) максимальный объем почки имеет место у мужчин для возрастноп диапазона 25—35 лет и снижается в других возрастных диапозонах; разме ры почки у женщин меньше, чем у мужчин.

Величина Унорм. для наших исследований определялась из следующи: соображений: если в результате исследованй по нашей методике мы опре делили величины объема для группы мужчин без поражения почек в возрас тной группе 25—35 лет (Кнорм*), для которых величины объемов макси мальные, то, используя коэффициент коррекции для каждого пациента можно определить величину должного объема по формуле

^норм-^1 ^норм* : Кк, где Кк — коэффициент коррекции, который устанавливается в соответствии с зависимостью веса почки от пола и возраста (Н.Оора1а, 1972).

Отметим, что интерпретация данных параметров, за исключением параметра УПор.1Уиорм., основана на предположении, что контратеральная почка не имеет поражения. Анализ параметров проводился для всех клинических групп с учетом данных гистологических заключений, в которых отмечались размеры объемного образования и наличие или отсутствие инфильтрирующего роста опухоли.

В таблице 9 представлены результаты статистической обработки интегральных показателей. Рассматривая полученные результаты по предлагаемым параметрам, можно отметить следующие закономерности. Параметры для группы пациентов с кистами не имеют существенных отличий от контрольной группы. В случаях опухолей с отсутствием инфильтрирующего роста имеется некоторое уменьшение объема пораженной почки по отношению к контратеральному (0.88+0,05), при сохранении уровня удельной активности по отношению к контратеральному (0.99±0.06). Вместе с тем, наблюдается рост размеров пораженной почки по отношению к нормальной (1,16) наряду с компенсаторным увеличением контратеральной почки.

Таблица 9

Статистические показатели интегральных параметров для различных клинических групп при исследованиях почек с помощью ОФЭКТ

порУ ^ норм. КюрУ^ХОКТ}.'. (С/Кпор.); (С/1 контр.)

НОРМА 1+0,02 0,96±0.02

КИСТА 1.06±0,04 1+0.07 0,98+0,04

ОПУХОЛЬ БЕЗ ИНФ. РОСТА 1,16+0,07 0.88+0,05 0,99±0.06 ]

ОПУХОЛЬ С ИНФ. РОСТОМ 0.93±0,09 0,73+0,08 0.71+0.07 | /><0.05

В случаях опухолей с наличием инфильтрирующего роста наблюдается снижение отношения объема пораженной почки к объему контратеральной почки до 0,73 наряду со снижением соотношения удельных активностей до 0,71. Уменьшение данных показателей обусловлено снижением функционирования объемных элементов вне наблюдаемого очага.

Кроме того, проанализированы зависимости данных показателей от размеров опухоли по данным гистологических исследований. Средние значения параметров определялись для следующих диапозонов размеров опухолей: 2—4, 4—6, 6—8, 8—10 и больше 10 см. Отношение объема пораженной почки к должному объему имеет максимальное значение для размеров опухоли 6—8 см. По-видимому это связано с тем, что при очень больших опухолях общее количество нефункционирующих элементов снижается, несмотря на некоторое увеличение объема почки. Важно отметить, что соотношения удельных активностей практически не изменяется в зависимости от размера опухоли (0,89 — 0,92).

Помимо вышеуказанных параметров рассмотрен показатель, характеризующий соотношение объема контратеральной почки к должному. На основании этих данных выявлено, что у пациентов с кистами паренхимы почки характерно увеличение размеров пораженной почки, для опухолей без инфильтрирующего роста — двустороннее увеличение размеров почек и значительно сниженный размер пораженной почки имеет место у пациентов с опухолью с наличием инфильтрирующего роста.

На основании параметров Г/пор7^/конт. и (С/Т^пор.): (С/Кконт.) можно выделить два класса объектов — характерные для опухолей с наличием или отсутствием инфильтрирующего роста. При этом используется следующее решающее правило: все объекты имеющие значение отношения объема пораженной почки к объему контратеральной <0.65 и соотношение удельных активностей пораженной почки и контратеральной почки <0.75 относятся к классу, характерному для пациентов с опухолью с наличием инфильтрирующего роста. В противном случае объекты относятся к классу, характерному для опухолей без инфильтрирующего роста или кист. При этом точность метода составляет 90.5%, чувствительность 90.9%, специфичность 90%.

8.3. Томосцинтиграфические признаки

Помимо интегральных признаков для обнаружения или уточнения локализации очага формировали томосцинтиграфические изображения в трансаксиальных, корональных и сагигальных сечениях (толщина среза составляла 8,1 см). На основании проведенного анализа определены томосцинтиграфические признаки опухолей и кист почек. Четкие контуры очага имели

место при опухолях у 92% больных, при кистах у 97%. больных. В то» время при опухолях ровные контуры наблюдались в 10% случаев, а пр кистах в 100% случаев. Накопление радиофармпрепарата вокруг опухол< вого очага было равномерным у 15% больных, а при кистах — 94%. Наг большая информативность при обнаружении очага имело место пр сагитальных срезах.

Следует отметить, что оценка признаков контуров очага является до статочно субъективным процессом. Для объективизации оценки оптичес ких плотностей на изображении очага и в районе фона окружающий оча нами определялись следующие параметры:

1. Величина контраста (/0).

гдеА^о—среднее значение счетаврайоне фона окружающего очаг, ЛГ1 — среднее значение счега в районе очага.

2. Нормированное среднеквадратичное значение счета в районе изобра жения окружающего очаг (Кг).

Кг = Л:

где 5о — среднеквадратичное значение счета в районе, окружающее очаг.

3. Нормированное среднеквадратичное значение счета в районе изображения очага (Кз)

А"з = 51 : Лг1,

где — среднеквадратичное значение счета в районе очага.

При вычислении указанных параметров проводилась нормализация выбираемых районов интереса. Анализ этих параметров показал, что для томосцинтиграмм с кистами параметры не превосходят следующих значений:

К\ < 0,35; Кг <0,45; Кь < 0,35.

Анализ данных показателей для опухолей выявил превышение данных показателей для томосцинтиграмм с опухолями по показателю ТС) в 31% случаев, К2 в 10% случаев, Къ в 5% случаев.

Применяем следующее решающее правило: если хотя бы один из трех показателей превышает соответствующие пороговые значения, то сцинти-грамма характерна для опухолей. С помощью данного подхода можно выделить из общего количества сцинтшрамм с опухолью 40% случаев. Отметим, что увеличение параметров Кг и Къ имеет место у пациентов с опухолью с наличием инфильтрирующего роста, а увеличение показателя /С1 для всех видов опухолей. Относительно невысокую чувствительность показателей КтКъ, на наш взгляд, можно объяснить следующим образом. При выделении района вне очага выделяется участок изображения, расио-

ложенный по периферии вне контура изображения очага. Так как аномальное распределение оптических плотностей этого участка изображения (локальное снижение счета, негомогенность) имеет место для большинства опухолей лишь в отдельных участках изображеия, то при данном подходе эти параметры имеют относительно низкую чувствительность. Вместе с тем, необходимо отметить, что применение данного метода позволяет объективизировать достаточно сложный процесс визуальной интерпретации.

Для сравнительной оценки возможности визуализации объемных образований были проанализированы результаты диагностических заключений по результатам различных диагностических методов: непрямой радионук-лидной ангиографии, УЗИ, планарной сцинтиграфии и ОФЭКТ по выявлению объемного образования. При непрямой радионуклидной сцинтиграфии при опухолях имеет место зоны гиперфиксации РФП, а при кистах — гиповаскулярные и аваскулярные зоны (Г.А. Зубовский с соавт., 1983). Помимо однозначных заключений была проведена экспертная оценка планарной сцинтиграфии и томосцинтиграфии тремя экспертами, которым предлагалась при обнаружении очага указать уровень вероятности этого обнаружения (50, 75, 100 %). Аналогичная процедура была проведена для ультразвуковых исследований. Полученные результаты приведены в таблице 10. Следует отметить, из шести случев невыявленных объемных образований по данным УЗИ в пяти случаях наличие объемного образования обнаружено по данным ОФЭКТ.

Таблица 10

Результаты экспертных оценок по данным УЗИ, статической сцинтиграфии н ОФЭКТ при обнаружении объемных образований почек

Исследования УЗИ Статическая Статическая

сцинтиграфии сцинтиграфия +

ОФЭКТ

ТОЧНОСТЬ ("Л) 83.4 78,2 94,5

Оценивая в целом возможности визуализации объемных образований почек, нелбходимо отметить, что помимо задачи обнаружения данный метод дает возможность провести дифференциальную диагноститику по данным ангиографии и ОФЭКТ, а также с помощью интегральных параметров различать типы изображений почек характерные для пациентов с опухолью с наличием или отсутствием инфильтрирующего роста, что практически невозможно сделать при других диагностических исследованиях.

Кроме того, данный метод дает возможность на основе оценки функцт онирующих объемов почек судить о компенсаторных резервах пораженно и контратеральной почек.

8.4. Общая схема анализа данных ОФЭКТ почек

На рис. 13 представлена схема анализа данных радионуклидной визуализа ции почек, в том числе и ОФЭКТ. Важно отметить, что при выявлении 301

НАЛИЧИЕ ОЧАГА

НЕТ ДА

Г

Л'|>0,35; А2>0,45; ЛГз>0,4 НЕТ

ТОМОСЦИНТИГРАФИЧЕС ОПУХОЛЬ

КИЕ

ПРИЗНАКИ

КИСТЫ ! ОПУХОЛИ

«

1

У^р1УК0Н < 0,65

(ОГ)пор:(СА0ко» < 0,75

НЕТ ДА

ОПУХОЛЬ БЕЗ ОПУХОЛЬ с

ИНФ. РОСТА ИНФ. РОСТОМ

ПОКАЗАТЕЛИ:

^прав/! нор! пор

Рис. 13. Схема исследования почек с объемными образованиями с применением ОФЭКТ.

гипер и гиповаскуляризации на сцинтиграимах почках в результате проведения непрямой радионуклидной ангиографии целесообразность проведения эмиссионной компьютерной томографии обусловлена возможностью точно указать локализацию очага, оценить функциональное состояние паренхимы вокруг очага и компенсаторное увеличение размеров контрате-рально» почки.

IX. ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

В настоящей работе рассмотрен комплекс задач анализа эмпирических данных, представляющих собой многоградационные изображения или интегральные параметры, пол ученные в результате формирования сцинти-графнческих данных. Эти данные не содержат непосредственной информации о наиболее существенных характеристиках исследуемых объектов. Кроме того, интерпретатора в большей мере интересует не численные значения существенных параметров, а задачи получения типологии изучаемых объектов. С ними связаны такие направления как распознавание образов, классификации и т.п. Несмотря на специфику сцинтиграфической информации задачи, возникающие при анализе этих данных, аналогичны задачам при решении общей проблемы оценки многоградационных полутоновых изображений. Многоградационные изображения являются столь сложным типом данных, что число возможных задач, которые может поставить специалист перед системой обработки данных практически неограничено. Кроме того, он часто интерпретирует изображение, не имея конкретно сформированной цели, надеясь с помощью интуитивного наблюдения получить определенное правило решения задачи. Поэтому процедура обработки массива изображений представляет собой цепочку задач, которые возникают по мере получения новой информации из исследуемых объектов. Это обстоятельство требует разработки не столько жестких схем анализа, а проблемно-ориентированного общего подхода, с помощью которого легко формализовать различные схемы такого рода. Разработанный логико-лингвистический подход к анализу сцинтиграфических данных, включающий в себя систему признаков изображения, общие принципы построения системы распознавания, применение человекомашинных подходов в зависимости от конкретных задач и данных экспертных оценок, выбор оптимальной стратегии получения данных, можно рассматривать как основу такой технологии. Предлагаемая нами система рапознавания сцинтиграфических данных основана на разумной взаимодейстии «человека и машины» в процессе решения. Основная цель состояла в повышении точности диагностики, а не в замене врача-диагноста на ЭВМ. При этом

машина не только отбирает и систематизирует признаки, принимаетрецк ние в тех случаях, когда она это делает не хуже высококвалифицированног врача, но и предоставляет врачу схему принятия решения для оценки даь ных. Система включает комплекс методов обработки и анализа изображ< ний, диагностических алгоритмов разработанных на основе имеющейс базы данных, который в конечном счете позволяет повысить качество дие гностического заключения.

Рассмотрим основные программные средства, входящие в состав автс матизированной системы.

Предложены и обоснованы основные принципы построения автомат« зированной системы анализа сцинтиграфической информации. Основные этапы создания этой системы включают в себя:

• Формирование банка данных, состоящего из большого массива сцинти грамм с верифицированными диагнозами;

• Выбор признаков;

• Автоматическая классификация объектов;

• Разработка системы классификации;

• Оценка качества системы распознавания. Выделение высокоинформа тивных и низкоинформативных классов. Сопоставление ошибок клас сификатора и экспертов.

• Оценка необходимости введения новых признаков. Выявление закономерностей распределения индикатора для решения задач диагностики Разработка человекомашинных методов классификации.

• Дополнение данной системы параметрами, полученными в результате других исследований (динамические исследования, радиоимунные УЗИ).

Необходимость создания такой системы обусловлена следующими основными причинами. Сиинтиграммы представляют собой сложный тип полутоновых, изображений, имеющих на растре границу, внутри которой мы имеем текстуру. Обнаружение объемных образований и особенно дифференцирование диффузных и множественных мелкоочаговых поражений основано на комплексе разнородных признаков. Важно отметить, что с содержательной точки зрения «классы», которые мы хотим выделить в результате классификации, не являются эталонным:! и представляют собой различные типы изображений, что несомненно усложняет задачу классификации. Например,сцинтиграммы с «очаговыми» (объемными образованиями печени) могут быть изображениями с единичными или множественны-мии, крупными или мелкими зонами аномального накопления радиофармпрепарата, расположенными в различных сегмента органа. Вследствие этого задача классификации по сути дела сводится к выделению «типов

изображений», характерных для данного заболевания, которые не всегда известны интерпретатору.

Для решения этой задачи мы отдали предпочтение методу обучения без учителя или самообучения, исходя из следующих соображений. Как известно при этом подходе имеется лишь массив изображений, который нужно разделить на определенное число классов, не пользуясь никакой априорной информацией. Это дает возможность получить сведения о внутренней природе или структуре данных. Выделение четких подклассов можетзначитель-ио изменить подход к классификации, выявить новые «типы изображений», характерные для определенного поражения органа. Кроме того, не требуется большое количество входных образов, что немаловажно с учетом трудностей сбора большого количества сцинтиграмм и их верификации.

Рассмотрим возможности разработанных методов анализа данных.

Структурные методы

Структурные методы представляют собой методы автоматического формирования некоторого словаря (системы) машинных признаков и грамматики построения из них описаний классов изображений. Для автоматического анализа сцинтиграмм нами предложена система из трех наборов признаков. До применения данного набора признаков проводится первый этап — сегментация изображений, в результате которого находится граница между изображением исследуемого органа и фоновыми элементами изображения. Далее используются интегральные признаки, включающие в себя три набора признаков: гистограмм яркостей, признаков связности и текстурных признаков изображения органа. В данной системе осуществлен принцип последовательного использования трех наборов признаков. Если известна классификация изучаемых объектов с помощью данной системы признаков (после проведения этапа автоматической классификации), то используются решающие правила, по которым объект относится к одному из классов или имеется отказ от принятия решения. В последнем случае используется вторая система признаков, аналогичным образом решается задача классификации и при необходимости применяется третья система признаков.

В зависимости от конкретных решаемых задач и уровнем возможных ошибок разработчик системы может настраивать классификатор на работу без отказа или с отказом. В нашей практике применялись различные варианты классификации: вариант «автоматического анализа», когда все объекты классифицируются, вариант с отказом по данной системе, где при недостаточной информативности полученной классификации определенных объектов дополнительно применятся другие признаки, например, ло-

кальные, или изображения предъявляются интерпретатору для визуальнс оценки. Рассматриваемая система является достаточно универсальной, ч: доказано ее успешным использованием с незначительной модификацж для классификации сцинтиграмм печени, легких, параметрических изобр жений почек. Важно отметить, что на этапе построения системы можь выявить ряд ранее неизвестных закономерностей рапределения оптическт плотностей изображения органа, которые могут быть использованы вр; чом при визуальной оценки. Например, наличие несвязных областей н переферии изображения печени (в первых трех зонах) может являться пр) знаком характерным для очагового поражения печени. Проведение эк( пертных оценок показала, что данная система дает возможность проводит классификацию сцинтиграмм с точностью соизмеримой с точностью кв; лифицированных экспертов. Следует отметить, что постоянное «общение классификатором» позволяет врачу повысить собственную точность дие гностики, что обусловлено ,на наш взгляд, улучшением понимания аналт зируемых сцинтиграмм. Так проведение экспертных оценок сцинтиграм; печени после трехлетней совместной работы врачей с классификаторо; показало повышение у нихточности диагностики в среднем на 5%. Причин успешной работы данной системы признаков связана с нахождением т структурным признакам сцинтиграммы различных типов изображения ор гана, характерных для определенного поражения органа. Отдельные зонт аномального накопления радиофармпрепарата на изображении хотя ] могут быть обнаружены при визуальной оценке интерпретатором, но воз никают трудности на этапе «синтеза» признаков, что создает неопределен ность принятия решения.

Текстурный аналт участка изображения Рассмотренный выше этап анализа изображений выявляет структур] всего исследуемого изображения, на котором видны после сглаживанш данных лишь интегральные статистические характеристики. Однако, дл) ряда изображений такой анализ является недостаточным, посколько н; основе его невозможно определить высокоинформативные классы. К такт изображениям относятся, например,сцинтиграммы печени с множествен ными мелкоочаговьши поражениями и сцинтиграммы больных с циррозо\ печени. Для правильного принятия диагностического решения при анализе такого класса изображений необходимо оценить гомогенность участка изображения (текстуру участка цифровой матрицы).Таким образом,развитиб анализа происходит по принципу от крупных организующих деталей к локальным структурам.

На основании визуальной оценки невозможно различать несколько :труктур из однотипных текстурных изображений (В.Г. Гришин, 198!,Ю.В. Алексеев и соавт., 1984), что подтверждается и проведенными нами эксперт-шми оценками. Это привело к необходимости применения машинных летодов обработки изображений. К настоящему времени разработано лного различных методов обработки текстурных изображений. Многочис-зенность подходов, используемых для текстурного анализа, связана в ос-ювном с двумя причинами: разнородностью самих объектов и различием сонкретных задач распознавания на этих изображениях (Б.Хорн, 1984, Е.П. 1утятин с соавт., 1990, B.C. Казанцев, 1990), что заставляет искать новые юдходы, значимость которых определяется конечными конкретными ре-:ультатами.

Разработанный нами способ (Автор, свид. №1 152569, 1985) позволяет щенить гомогенность участка изображения органа путем анализа текстуры ¡анного участка в результате последовательных сдвигов и определения ¡еличин образованных векторов. Проведение нескольких сдвигов на раз-шчные небольшие расстояния позволяет оценить сложные текстуры изо->ражения, которые с содержательной точки зрения характерны тем, что в ¡их есть зерна различных размеров, расположенных с определеннной пери->дичностью. Различия в текстурных свойствах таких участков невозможно уценить на основе визуального восприятия.

Предложенный метод был испытан путем анализа синтезированных, фантомных изображений и оценки массива сцинтиграмм печени, легких. Дель экспериментов с синтезированными изображениями состояла в уста-ювлении связи между значениями текстурных признаков и визуальными ;войствами изображений. Моделировали размеры зерен, периодичность их эасположения, яркость (счет) в элементах соответствующих зерну и окру-кающему его фону. В результате экспериментов показано, что выбранная итя оценки текстур характеристика отражает основные свойства текстур, такие как размер зерна и период его расположения и является нечувствительной к величине яркости, что достигается за счет нормирования на щсперсию яркости. Цель экспериментов с фантомами (бар-фантомы, со-1ержащие четыре набора свинцовых полос) состояла в выборе критериев оценки текстур различных цифровых матриц изображений (128x128, i56x256, 512x512). В результате показана возможность анализа текстур различных форматов, основанная на применении соответствующих пара-петров для оценки текстур. Метод позволил различить структуры изображений, у которых разница в ширине полос составила 0,2 мм.

Клиническая апробация метода проводилась путем текстурного анали-m сциитиграфических изображений печени и легких. На основе предложен-

ных критериев текстуры сцинтиграммы печени относились к следующг классам: «равномерная», «очаговая», «диффузная». Кроме того, в предел; класса «диффузная» выделены несколько подклассов. В результате оцет 350 сцинтиграфических изображений печени с верифицированными ди гнозами с помощью данного способа выделены текстуры, характерные дз множественных мелкоочаговых опухолей (1,5—2,5 см), а также текстур! характерные для диффузных поражений, в том числе специфичные дх цирроза печени и для нормы.

Сцинтиграммы, входящие в указанный массив, были предъявлены пят экспертам. В результате сравнения визуального и текстурного анализа у< тановлено, что специфичность текстурного анализа выше, чем при экспер! ных оценках, а точность сопоставима. Полученные результаты следуе признать уникальными, посколько при текстурном анализе оценивал лишь участок изображения вне расположения очагов, а при визуально интерпретации анализировали сцинтиграфическую информацию в полно; объеме (в том числе по нескольким проекциям).

Применение текстурного анализа к сцинтиграммам легких позволил выявить текстуры, характерные для различной степени тяжести неспецифк ческих заболеваний, что снизило диагностические ошибки по сравнению традиционными методами интерпретации.

Таким образом, разработанный способ оценки текстуры позволяет вы делить текстуры, характерные для различных поражений разных органов Полученные результаты достигнуты за счет большей специфичности пред лагаемого способа при оценки гомогенности участка изображения орган; в сравнении с другими известными методами. Предлагаемый способ в сил; своей универсальности можно рекомендовать не только для анализа сцин тиграфических изображений печени, легких, сердца, почек, щитовидно! железы и других органов, но и для оценки текстур других медицински; изображений: эхограмм, рентгенограмм и др.

Общая схема классификации данных В основу создания общей схемы классификации положены следую щт основные принципы:

• повышение точности диагностики (сокращение возможных ошибок);

• обеспечение максимальной специфичности исследования;

• проведение анализа от целого к деталям;

• применение человекомашинного анализа для минимизации воз можны> ошибок классификации;

• обоснование принятого решения врачу-диагносту в доступной форме.

На первом этапе используются интегральные параметры в тех случаях, <огда по эгим параметрам возможно принять диагностическое решение с зысокой специфичностью для решения конкретной задачи. В качестве гаких параметров могут быть использованы следующие показатели: соотношение накопленной активности (удельной активности) в исследуемом эргане и контратеральной, соотношение объемов исследуемого органа к сонтратеральному или должному по данным полипозиционной сцинтиграфии, показатели динамических исследований. Целесобразность применена конкретного параметра предварительно обосновывается с помощью шализа информативности этих показателей. В ряде случаев возможно применение показателей других исследований: радиоимунных, ультрозвуко-зых и т.д. В качестве примера можно привести диагностику цирроза печени то данным сцинтиграфии и радиоиммунного теста — холилглицина (Ю.Н. Касаткин с соавт., 1989).

При оценке результатов и возможностей предложенной автоматизированной системы необходимо учитывать следующее. Анализ и распознавание изображений с целью их автоматической дискриминации на несколько циагностических классов являются важнейшим направлением использова-шя компьютеров в плоскостной сцинтиграфии. В нашей стране такие исследования развиваются давно; получены существенные результаты, нося-дие приоритетный характер (Б.Я.Наркевич, 1991).

Среди этих работ одной из наиболее фундаментальных является система 1втомнтизированного описания и распознавания сцинтиграмм печени А.С.Вайрадян и соавт., 1989). Данная система, основанная на выделении <онтуров органа с использованием кодов Фримена, статистической дискриминации, описания формы печени в рамках структурно-синтаксического тодхода. Для вынесения заключения с применением алгоритмов статисти-зеской дискриминации использовались такие параметры, как размеры изображения печени и селезенки, распределение препарата в печени и другие. Состояние печени оценивалось как «нормальное», «очаговое», «неочаго-зое». Качество работы системы оценивалось в несколько этапов. Последовательно проводилось сравнение результатов заключений автоматизированной системы с заключениями высококвалифицированных враче-радио-яогов, данными компьютерной томографии, с данными верификации. Анализ результатов работы автоматизированной системы позволил определить область ее целесообразного применения. Система позволяет правильно распознать сцинтиграммы с нормальной печенью и уступает качеству заключений высококвалифицированных врачей-диагностов при наличии поражения органа.

Авторы справедливо отмечают, что повышение качества работы авт матизированной системы связано с ее дальнейшим развитием: увеличена обучающей выборки и обеспечением ее верификации, и модернизаци алгоритмов распознавания. Аналогичные задачи были решены в процес создания нашей автоматизированной системы.

Основные аспекты оценки данных ОФЭКТ

Внедрение в практику медицинской интроскопии метода однофото ной эмиссионной компьютерной томографии (ОФЭКТ) открыло новь перспективы в радионуклидной диагностике внутренних органов. ОФЭК дает возможность получить послойную картину распределения радиоинд] катора в органе, с последующей реконструкцией его трехмерного изобр, жения. Однако, оценка результатов томосцинтиграфических исследована ставит перед врачом ряд проблем. Получаемые изображения (томосцинт! граммы) из-за большей чувствительности метода по сравнению с плана] ными сцинтиграммами требуют разработки собственных приемов инте] претации по сравнению с иланарными сцинтиграммами. С новой технож гией Получения изображений связан один из интереснейших аспекте количественной ОФЭКТ — возможность вычисления функционирующег объема органа путем суммирования объемных элементов, формирующи изображения срезов органа. Однако, до сих пор отсутствует единая точк зрения на методы вычисления этого параметра и не разработаны прием] интерпретации полученных результатов. Учитывая, что эмиссионные тс мосцинтиграфические системы позволяют проводить и обычную полипе зиционную сиинтиграфию, представляется актуальным определение стрг тегии применения томосцинтиграфических исследований после проведени планарной сцинтиграфии.

Для решения этих задач нами раработан комплекс методов, которы применен для большого массива томосцинтиграфических исследовашт печени и почек при различных поражениях этих органов. В данный ком плекс входяг следующие разработки:

1. Разработана методика определения функционирующего объема ис следуемого органа. Проведена оценка точности метода с использование» фантомных исследований.

2. Разработана методика комплексной оценки объема внутренних орга нов по данным полипозиционной сцинтиграфии, ОФЭКТ и антропомет рии. Разработан способ определения относительного количества нефунк ционирующей ткани органа.

3. Предложена система количественных показателей для интегрально! оценки данных ОФЭКТ.

4. Разработаны общие принципы создания диагностического алгоритма а основе полипозиционной сцинтиграфии и ОФЭКТ, который реализован ля оценки диффузных поражений печени.

Применение метода оценки объема органа для исследований печени озволило выявить при диффузных поражениях печени в зависимости от яжести поражения различные фазы изменения объема органа. У больных роническим гепатитом может наблюдаться увеличение объема органа по равнению с должным по данным антропометрии без существенного увели-ения количества ^функционирующих элементов. При более тяжелых ста-иях хронического диффузного поражения увеличение размеров печени эпровождается повышением содержанием нефункционирующих элемен-эв ткани органа, которое объективно фиксируется соответствующим пара-етром. При некоторых циррозах печени утрата функционирующей ткани ериферическими отделами приводит к уменьшению геометрического бъема органа. На базе интегральных количественных показателей с допол-ением томосцинтиграфических признаков разработана схема принятия иагностического решения при выявлении хронического диффузного пора-ения и оценки его тяжести. Сравнительный анализ результатов планарной цинтиграфии и ОФЭКТ с применением экспертных оценок показал, что •ФЭКТ дает возможность увеличить на 43% специфичность выявления ронического диффузного поражения печени. Точность сцннтиграфическо-э выявления цирроза печени с помощью ОФЭКТ увеличивается на 18%, а увствительность на 41%. Кроме того, критерии, разработанные на базе кспертных оценок данных полипозиционной сцинтиграфии, даютвозмож-ость осуществить отбор пациентов для проведения ОФЭКТ, что позволяет птимизировать диагностический процесс.

Применение метода оценки объема органа при исследованиях опухолей кист почек позволяет не только обнаружить объемное образование или гочнить его локализацию, но и получить уникальную информацию, кото-ую невозможно получить с помощью других диагностических методов. С омощью метода ОФЭКТ достаточно надежно можно различать типы изо-ражений почек характерные для пациентов с опухолями с наличием или тсутствием инфильтрирующего роста опухоли (точность 90%).

Помимо этого, на основании сравнения измеренного объема с должным ожно судить о компенсаторных резервах пораженной и контратеральной очек.

Рассматривая полученные нами результаты по томосцинтиграфичес-им исследованиям печени и почек, отметим следующее. Задачи, которые ами решались, не являлись традиционными для ОФЭКТ. В большинстве лучаев с помощью этого метода решаются задачи обнаружения поражения

исследуемого органа на основе просмотра томосцинтиграфических срезс Основные задачи, которые решены с помощью наших исследований, кас лись диагностики диффузных поражений печени и оценки функциональн го состояния паренхимы около опухоли почки. При решении этих зад наиболее эффективными явились интегральные параметры, применен которых не связано с субъективной оценкой интерпретатора.

Полученные результаты подтверждают, что возможности эмиссионж компьютерной томографии используются далеко не полностью (К.Ег^Н: е! а1., 1986, С.Уэбб, 1986). Дальнейшее успешное развитие этого направл ния диагностических исследований связано с разработкой надежных крит риев оценки данных. Применение предложенных нами подходов дает во можность оптимизировать решение разноплановых диагностических зад; с использованием этого метода.

ВЫВОДЫ

Развито новое проблемно-ориентированное научное направление в р;

дионуклидной интроскопии — распознавание сцинтиграфических из< бражений внутренних органов, представляющее собой комплекс методе обработки и анализа изображений, диагностических алгоритмов, разрабс тайных на основе экспертных оценок, позволяющий повысить качеств диагностического заключения.

При этом:

1) Разработаны общие принципы построения распознающих систе сцинтиграфических изображений с использованием методов самообучени на основе визуальных и машинных признаков.

2) Разработаны методы и устройства, позволяющие проводить модел1 рование очага на сцинтиграмме. Разработан «Радиодиагностический фаг том». Конструкция фантома обеспечивает условия регистрации, приблч жающиеся к реальным условиям измерения.

3) Разработан комплекс алгоритмов и программ для определения гра ницы, размеров, топографических признаков цифровых сцингиграфичес ких изображений. Разработан способ совмещения сцинтиграфических изо бражений при комплексных радионуклидных исследованиях различны внутренних органов.

4) Разработан метод структурного анализа сцинтиграмм, основанньп на трех системах предложенных машинных признаков.Данный метод дае возможность классифицировать сцинтиграфические изображения печет на классы: «норма», «диффузные поражения», «очаговые поражения». Точ

юсть метода не уступает по данным экспертных оценок точности высокок-1алифицированных экспертов.

Автоматизированная классификация сцинтиграмм легких с использованием метода структурного анализа позволила выявить классы, характер-сые для очаговых и неспецефических поражений легких.

5) Разработан метод анализа текстуры изображения и на его основе федложен способ диагностики поражений внутренних органов. Данный :пособ позволяет объективно классифицировать участок изображения, в феделах которого невозможно провести оценку гомогенности на основе шзуального анализа. Выделены структуры, характерные для различных юражений внутренних органов. Применительно к сцинтиграммам печени (анный подход позволил выделить классы, характерные для для очаговых I диффузных поражений печени с максимальной специфичностью, в том теле выявить структуры, специфичные для множественных мелких очагов 1ечени (1,5—2,5 см). Предлагаемый способ позволяет различать несколько 1ариантов структур в пределах одного вида поражения печени в зависимос-и от тяжести поражения. Выделен класс, характерный для цирроза печени.

Применительно к сцинтиграммам легких с использованием 99Тс-МАА 'екстурный анализ участка изображений дает возможность выявить структуры, характерные для различной степени тяжести неспецифических завоеваний. Применение данного метода достоверно снизило количество диагностических ошибок по сравнению с таковыми при использовании тради-щонных методов.

6) Разработана автоматизированная система интерпретации сцинтигра-[лшеских изображений, основанная на структурном анализе с использова-щем глобальных признаков изображения органа и текстурном анализе /частка изображения, выдающая машинное заключение с описательной кгстыо и диагностическим решением. Автоматизированная система на базе :труктурното и текстурного анализа участка изображений позволяет клас-шфицировать 85% сцинтиграмм печени с точностью 95,3% на классы: <норма», «диффузные поражения», «очаговые поражения».

На основе экспертных оценок предложена диалоговая система, опти-иально совмещающая возможности машинного и визуального анализа :цинтиграфических изображений. Данная система дает возможность клас-:ифицировать все изображения печени с точностью 94,1%.

7) Разработана общая схема классификации сцинтиграмм с использова-ванием структурных, текстурных, интегральных и визуальных признаков та базе 303 верифицированных исследований. На основе указанных признаков предложен индекс тяжести для диффузных поражений печени с выделе-

нием условных степеней: «легкая», «средняя» и «тяжелая», которую состг ляют в основном пациенты с циррозом печени.

8) Разработан способ определения объема печени по данным полипоз ционной сцинтиграфии. Корректность вычислений обоснована с помощь эксперементальных исследований с использованием фантома органа.

Впервые разработаны методы оценки данных однофотонной эмиссио ной компьютерной томографии (ОФЭКТ):

9) Разработана методика оценки объема внутренних органов по даннь полипозиционной сцинтиграфии, ОФЭКТ и антропометрии. Предложи способ определения относительного количества нефункционирующ< ткани внутренних органов.

10) Предложена система коли чесгвенных показателей для интегрально оценки данных ОФЭКТ.

11) Разработана комплексная (на базе интегральной и томосцинт) графической оценки данных) схема принятия диагностического решен! для выявлении хронического диффузного поражения печени и оценки ег тяжести по результатам ОФЭКТ на основе 102 исследований. Она да^ возможность классифицировать изображения, характерные для хронича кого диффузного поражения печени с точностью — 86° о, такой же чувств! дельностью и специфичностью — 92%, при этом точность сцинтиграфиче! кого выявления цирроза печени составляет 95%, чувствительность 90% специфичность достигает 100%.

12) На основе экспертных оценок разработан диагностический алгс ритм для оценки тяжести диффузных поражений печени по данным пол! позиционной сцинтиграфии и ОФЭКТ.

Сравнительный анализ результатов планарнои сцинтиграфии ОФЭКТ с применением экспертных оценок показал, что ОФЭКТ дает во: можность увеличить на 43% специфичнсть выявления хронического диф фузного поражения печени. Точность сцинтиграфического выявления цир роза печени с помощью ОФЭКТ увеличивается на 18%, а чувствительност на 41%. Критерии, разработанные на базе экспертных оценок данных поли позиционной сцинтиграфии, дают возможность осуществить отбор паци ентов для проведения ОФЭКТ, что позволяет оптимизировать диагности ческий процесс.

13) Разработан диагностический алгоритм для диагностики опухолей 1 кист почек поданным ОФЭКТ, который позволяет обнаружить объемно образование и уточнить его локализации. Определены характерные при знаки для опухолей и кист почек.

Предложена система интегральных показателей для количественно! оценки данных ОФЭКТ почек.С помощью данных показателей, которьи

денивают состояние паренхимы около очага, на основе сравнительного нализа томосцинтиграфических и гистологических исследований опухо-

почек возможно различить классы сцинтиграфических изображений, фактерные для пациентов с опухолью без инфильтрирующего роста и с дличием инфильтрирующего роста с точностью 90%.

По данным ОФЭКТ можно судить о компенсаторных резервах пора-енной и контратеральных почек на основании отношения величины функ-юнирующего объема почки к должному.

I. СПИСОК РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Способ определения разрешающей способности сцинтиграфических эиборов. Авт. свид. №558437, 1977,. Авт.: Касаткин Ю.Н., Видкжов В.И., ротков Ф.Ф., Медведский В.Е.

2. Автоматический анализ сцинтиграмм печени. Мед. радиол., 1978, №5, 31—40. Авт.: Видюков И.И., Касаткин Ю.Н., Колдасова С.А., Киселева .Е., Миронов С.П., Мучник И.Б.

3. Касаткин Ю.Н., Миронов С.П., Видюков В.И. Современная медицин-сая диагностика (ч.1). М„ ЦОЛИУВ, 1978, 116 с.

4. Diagnostics of unspecific lung disease on the basis of automatic analysis of intigrams. In: 17 Nuclear Medizinscnes Symposion, Reinhardsbrunn, Y. 1980, i9. Obuhov N., Vidyukov V., Vurenkova N., Rotenberg E.

5. Machine Classification of scintigrams with application of machine learning ethods. In: 17 Nuclear Medizinscnes Symposion, Reinhardsbrunn, Y. 1980, 70. Vidyukov V., Kasatkin Y., Mironov S., Rotenberg E.

6. Классификация сцинтиграмм печени на основе автоматического ана-тза. Мед. радиол., 1980, №12, С. 43—47. Авт.: Видюков В.И., Касаткин ).Н., Кальницкая Е.Ф., Миронов С.П., Ротенберг Е.М.

7. Видюков В.И., Касаткин Ю.Н., Миронов С.П. Техника компьютер-эй обработки изображений, получаемых при радиоизотопных исследова-иях.М. ЦОЛИУВ, 1981,70 с.

8. Видюков В.И., Митьков В.И. Основные проблемы распознавания чаговых поражений на сцинтиграммах печени. В сб. материалов «1-й Респ. эезд онкологов и рентгенологов Казахстана», Алма-Ата, 1981, С. 292—294.

9. Видюков В.И. Применение методов самообучения для классифика-ии сцинтиграмм печени. В сб.: Новые методы радиоизотопной диагности-и в клинике. Ташкент, 1981, С. 132—133.

10. Автоматическая классификация сцинтиграмм легких. Мед. радиол., 982, №8, С. 35—40. Авт.: Касаткин Ю.Н., Видюков В.И., Обухов Н.В., отенберг Е.М., Выренкова Н.Ю., Абедраббо X.

11. Видюков И.И., Ротенберг Е.М., Совмещение сцинтиграфическ изображений с помощью ЭВМ. Мед. техника 1982, №5, С. 55—57.

12. Оценка сцингиграмм и сканограмм печени на основе факторно анализа признаков. Мед. радиол., 1982, №10, С. 37—42. Авт.. Видюков В.1 Сарьян А.В., Митьков В.В., Медведский В.Е., Чернышева Н.Н.

13. Видюков В.И., Касаткин Ю.Н., Митьков В.В. Анализ ошибок кла сификации сцинтиграмм печени. В сб.: Актуальные вопросы экспериме тальной и клинической медицины. Свердловск, 1983, С. 112—113.

14. Касаткин Ю.Н., Видюков В.И. Методы принятия решений в ради нуклидной диагностике. Москва, ЦОЛИУВ, 1983, 48 с.

15. Касаткин Ю.Н., Видюков В.И., Медведский В.Е. Радиодиагност] ческий фантом. В сб.: Эффективность внедрения изобретений и рационал! заторскских предложений в медицинскую практику. Ленинград, 1983, С 84—85.

16. Контроль качества гамма — камер. Мед. радиол., 1983, №5, ( 62—65. Авт.: Видюков В.И., Микерова Т.М., Поляков В.Н., РотенбергЕ.М Додельцев Е.П.

17. Радиодиагностический фантом. Авт. свид. №1045448, 1983. Авт Касаткин Ю.Н., Видюков В.И., Медведский В.Е., Сипаров И.Н.

18. Видюков В.И. Текстурный анализ сцинтиграмм. В сб.: Тезисыдоклг дов 11 Всесоюзного съезда рентгенологов и радиологов. М., 1984, С. 700.

19. Видюков В.И. Применение и перспективы развития систем распс знавания сцинтиграфических изображений в радиологическом центре. ] сб.: Тезисы докладов Всесоюзной конференции «Применение математичес ких методов обработки медико-биологических данных и ЭВМ в медицнн ской техниеке. М., 1984, ч. 1, С. 182—184.

20. Видюков В.П., Ротенберг Е.М., Миронове.П. Определение положе ния и размеров цифрового изображения печени. В сб.: Аннотированньи указатель материалов отраслевого фонда алгоритмов и программ. М., 1984 С. 5—6.

21.0 клинической значимости методов исследования ин виво больны; раком легких. Мед. радиол., 1984,ЛЪ9, С. 6—9. Авт.: Обухов Н.В., Видюко] В.И., Трахтенберг А.Х., Андриевский А.Г.

22. Видюков В,И., Касаткин Ю.Н. Оценка диагностической значимосп радионуклидных тестов на основе теории принятия решения. Мед. радиол. 1985, №11, С. 80—85.

23. Способ диагностики поражений внутренних органов на основе текс турного анализа сцинтиграмм. Авт. свид. №1152569, 1985. Авг.: Касаткш Ю.Н., Видюков В.И., Митьков В.В., Ротенберг Е.М.

24. Видкжов В.И, Диалоговая автоматизированная система распозна-ания сцинтиграфических изображений. В сб.: Реализация математических етодов с использованием ЭВМ в клинической и эксперементальной меди-ине. М„ 1986, С. 79—81.

25. Видкжов В.И,, Чернышева H.H., Бочарова Л.В. Оценка состояния ечени на основе радионуклидных методов у больных с диффузными пора-ениями органа. Материалы пленума правления ВНОГ, Рига, С. 358—359.

26. Vidyukov V. Automated system of recognition scintigrams. Proc. VIII iternationa! symposium o№nuclear medicine, 1986, Karlovy Vary, Czehos->vakia, p. 48.

27. Микрострукгурньгй анализ сцинтиграмм. Мед. радиол., 1987, №2, С. 1—27. Авт.:ВидюковВ.И.,КасаткинЮ.Н.,МитьковВ.В.,РотенбергЕ.М., 'ернышева H.H.

28. Vidyukov V., Kasatkin Y. Textural analysis of scintigrams. Mat. 1 st lternational symposium on computer applications in nuclear medicine, 1988, .otterdam. P. 96.

29. Возможности эмиссионной коьпьюгерной томографии при диагнос-ике объемных поражений почек. В сб.: VIII Всероссийский съезд урологов. 1,1988, С. 128—129. Авт.: Степанов В.Н., Видкжов В.И., Герасимова Н.П., (ольнов A.A.

30. Диагностика объемных и диффузных поражений печени с примене-ием эмиссионного компьютерного томографа. 2 Республиканский съезд нкологов, рентгенологов и радиологов Казахстана. Тез. докл., Алма-ата, 988, С. 455—456. Авт.: Касаткин Ю.Н., Видкжов В.И., Миронов С.П., [ернышева Н.Н, Заталюк C.B.

31. Значение радионуклидных методов исследования при экспертизе рудоспособности больных хроническими неспецифическими заболевания-и легких. Методические рекомендации для врачей ВТЭК. М., 1988. 22 с. ..вт.: Трангейзер В.А., Потапов А.И., Касаткин Ю.Н., Выренкова Н.Ю., ■идюков В.И.

32. Способ диагностики заболеваний печени. Авт. свид. №1372654,1988. L.BT.: Касаткин Ю.Н., Видкжов В.И., Миронов С.П., Ротенберг Е.М.

33. Видюков В.И., Петунина И.В., Заталюк C.B. Контроль качества миссионной комьютерной томографии. Мед. радиол. 1989, №11, С. 6—12.

34. Видюков В.И., Миронов С.П., Заталюк C.B. Определение функцио-ирующего объема печени с помощью полипозиционной сцинтиграфии и )ФЭКТ. Мед. радиол., 1989, №11,С. 12—16.

35. Диагностика цирроза печени на основе сцинтиграфии и холилгли-ина. Мед. радиол., 1989,№9, С. 9—12. Авт.: Касаткин Ю.Н., Видюков В.И., Миронов С.П., Чернышева H.H., Бочарова Л.В., Катаев С.С.

36. Оценка тяжести поражений легких при хронических неспенифнч ких заболеваниях на основе микроструктурного анализа. Мед. радис 1989,№4, С. 35—38. Авт.: Видюков В.И., Касаткин Ю.Н., Выренкова H.I Потапов А.И., Петунина И.В.

37. Оценка нефункционирующей массы органа по данным эмиссионн компьютерной томографии. Мед. радиол., 1990, №8, С. 38—39. Авт.: Кас кин Ю.Н., Видюков В.И., Петунина И.В., Заталюк C.B.

38. Vidyukov V. System of scintigrams recognition. Mat. European Congr of Nuclear Medicine, 1991. Vienna. PO—4R1—40.

39. Комплексная лучевая диагностика опухолей почек. Здравоохра] ниеТаджикистана. 1991 ,№5,С. 19—21. Авт.-.Степанов В.Н., Видюков В.] Гафуров Р.Г., Герасимова Н.П.

40. Способ диагностики поражений внутренних органов. Авт. cbi №1695889, 1991. Авт.: Видюков В.И., Касаткин Ю.Н., Заталюк C.B., Пе: нина И.В.

41. Эмиссионная компьютерная томография в диагностике опухолеГ кист почек. Урология и нефрология. М., 1991, №6, С. 25 — 29. Авт.: Стег нов В.Н., Видюков В.И., Герасимова Н.П., Гафуров Р.Г.

42. Видюков В.И., Касаткин Ю.Н., Петунина И.В. Основы эмиссионн компьютерной томографии. М., ЦИУВ, 1992. 44 с.

43. Видюков В.И., Касаткин Ю.Н. Экспертная системы и эксперта оценка в лучевой диагностике. Мед. радиол., 1992, №7—8, С. 53—54.

44. Видюков В.И., Заталюк C.B. Оценка точности вычислений функи онирующего объема почек с помощью ОФЭКТ. Мед. радиол., 1993, №5, 30—33.

45. ВидюковВ. И. .Герасимова Н.П. Диагностика опухолей и кистпоч с помощью ОФЭКТ. Тезисы докладов научной конференции «Медици екая физика—93», М., 1993, С. 10—11.

46. ВидюковВ.П.,Касаткин Ю.Н. Применение экспертных методов д. оценки компетенции врачей диагностов. Материалы 1 научной сессии Pc сийской медицинской академии последипломного образования. М.. 199. С. 68.

47. Сопоставление ультрозвуковых и радионуклидных показателей оценке состояния печени при сахарном диабете. Митьков В.В., Иванишш Н.С., Видюков В.И., Миронова Е.С. Тезисы докладов 2 съезда ассоциащ специалистов ультрозвуковой диагностики в медицине. М., 1995, С. 86.

48. Диагностика первичного и метастатического рака щитовидной ж лезы с помощью 201 — таллия-хлорида. Авт.: Касаткин Ю.Н., Пурижа ский И.И., Видюков В.И., Алешкин А.П. Мед. рад. и радиционная безопа ность. 1995, №6, С. 32—34.

49. Видюков В.И. Основные аспекты оценки данных ОФЭКТ. Медицин-кая физика, 1996, №2, С. 7—8.

50. Значение радионуклидных методов исследования почек с примене-|цем параметрических изображений после дистанционной литотрипсии. (асаткин Ю.Н., Степанов В.Н., Видюков В.И., Герасимова Н.П..Микерова Г.М., Бессолова О.В. Вестник рентгенологии и радиологии, 1996, №4, С. ¡9—60.

51 .ВидюковВ.И. Человеко-машинный анализсцинтиграфическихдан-гых. Вестник рентгенологии и радиологии, 1996, №4, С. 180—181.

ОГЛАВЛЕНИЕ

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ......................

ЦЕЛЬ РАБОТЫ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ............

ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ...............

НАУЧНАЯ НОВИЗНА РАБОТЫ.....................

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ....................

РЕАЛИЗАЦИЯ РАБОТЫ..........................

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ...........................

ПУБЛИКАЦИИ ...............................1

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ .........................1

I. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ВИЗУ АЛ I ЗАЦИИ.....................................1

1.1. Радиодиагностический фантом...................1

1.2. Способ моделирования очага на сцинтиграмме.........К

II. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СЦИНТИГРАФИЧЕСКОГО ИЗОБРАЖЕ-

НИЯ ......................................1<

2.1. Определение границы, метрических и топографических признаков изображения органа.......................Г

2.2. Совмещение сцинтиграфических изображений .........К

2.3. Оценка геометрического объема органа поданным полипозиционной сцинтиграфии .........................Г/

III. КЛАССИФИКАЦИЯ СЦИНТИГРАММ ..............И

3.1. Построение распознающей системы................2Í

3.2. Классификация сцинтиграмм и сканограмм печени на основе визуальных признаков..........................22

3.3. Структурный анализ сцинтиграмм ................24

IV. ТЕКСТУРНЫЙ АНАЛИЗ СЦИНТИГРАММ..........29

4.1. Проблема оценки текстуры изображения.............29

4.2. Предлагаемые характеристики для анализа текстуры......29

4.3. Применение метода текстурного анализа для классификации сцинтиграмм печени...........................31

4.5. Применение текстурного анализа для классификации сцинтиграмм легких ...............................34

4.6. Возможности текстурного анализа при использовании цифровых матриц различных размеров ....................35

V. ОБЩАЯ СХЕМА КЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХ.........38

Классификация диффузных поражений печени...........43

VI. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОБЪЕМА ОРГАНА ПО ДАННЫМ ОДНОФО-ТОННОЙ ЭМИССИОННОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ . 46

Определение объема органа по данным ОФЭКТ.........47

'II. КЛАССИФИКАЦИЯ ПО ДАННЫМ ОФЭКТ ПРИ ДИФФУЗНЫХ ЮРАЖЕНИЯХ ПЕЧЕНИ.........................49

7.1. Обработка данных. Предлагаемая система интегральных показателей ...................................50

7.2. Оценка гепатотомосцинтиграфии.................53

7.3. Классификация объектов по данным ОФЭКТ..........54

7.4. Сравнительный анализ результатов оценки исследуемых объектов по данным ОФЭКТ и результатов их экспертной оценки по данным планарной сцинтиграфии...................55

III. КЛАССИФИКАЦИЯ ПО ДАННЫМ ОФЭКТ ПРИ ОБЪЕМНЫХ (БРАЗОВАНИЯХ ПОЧЕК.........................58

8.1. Методика исследования ......................59

8.2. Интегральные параметры для оценки данных ОФЭКТ почек . 59

8.3. Томосцинтиграфические признаки................61

8.4. Общая схема анализа данных ОФЭКТ почек..........64

К. ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ...................65

Структурные методы .........................67

Текстурный анализ участка изображения..............68

Общая схема классификации данных................70

Основные аспекты оценки данных ОФЭКТ............72

ЫВОДЫ...................................74

Л. СПИСОК РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ...........77