Интеллектуальная система радионуклидной медицинской диагностики на гамма-камере

Автор(ы) А.С. Довбыш1, В.В. Москаленко1, А.С. Рыжова1, О.В. Дёмин2
Принадлежность

1 Сумский государственный университет, ул. Римского-Корсакова, 2, 40007 Сумы, Украина

2 Институт сцинтилляционных монокристаллов НАН Украины, пр. Ленина, 60, 61001 Харьков, Украина

Е-mail alenarizhova@yandex.ua
Выпуск Том 7, Год 2015, Номер 4
Даты Получено 04.09.2015, опубликовано online – 10.12.2015
Ссылка А.С. Довбыш, В.В. Москаленко, А.С. Рыжова, О.В. Дёмин, Ж. нано- электрон. физ. 7 № 4, 04036 (2015)
DOI
PACS Number(s) 52.70.Gw, 87.85.Tu
Ключевые слова Гамма-камера (2) , Радионуклидный фармпрепарат, Сцинтиграмма, Оптимизация, Сегментация, Кластер-анализ, Информационный критерий, Радионуклидная диагностика.
Аннотация Предлагается метод информационного синтеза системы поддержки принятия решений для радионуклидной диагностики органов человека при динамическом обследовании на гамма-камере. Как пример, рассмотрен процесс диагностики функционального состояния почек. Разработан алгоритм сегментации серии сцинтиграм на основании информационно-экстремального кластер-анализа пространственно-временных векторов изменения счетчика импульсов в пикселях гамма-детектора и алгоритм информационно-экстремального машинного обучения для распознавания функционального состояния почек за ренографической кривой. Разработанные алгоритмы основываются на адаптивном двоичном кодировании признаков распознавания и оптимизации геометрических параметров разбиении пространства признаков на классы эквивалентности в процессе максимизации информационной способности системы поддержки принятия решений. Анализируются результаты роевой оптимизации решающих правил и показано результаты автоматической сегментации сцинтиграфических данных с целью выделения зон интереса и автоматической классификации ренограмм для формирования диагностического вывода.

Список литературы

English version of article