Біомедична інженерія і технологія, № 14

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/66837

Переглянути

Перегляд Біомедична інженерія і технологія, № 14 за Автор "Бабенко, Віталій Олегович"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Методології аналізу зображень для діагностичних застосувань (огляд)
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Давидович, Ілля Вікторович; Бабенко, Віталій Олегович
    Медична візуалізація є невіддільною частиною сучасної клінічної практики та досліджень у галузі охорони здоров'я, слугуючи наріжним каменем у сфері діагностичних процедур та забезпечуючи критично важливу основу для вибору методів лікування, спрямованих на підвищення рівня виживання пацієнтів. Серед різних підходів, доступних для обробки та аналізу медичних зображень, нейронні мережі отримали найбільше визнання, головним чином завдяки їхньої здатності швидко обробляти знімки будь-якої модальності, забезпечуючи при цьому діагностичний аналіз з високою якістю. Однак широкому впровадженню таких технологій часто перешкоджають значні фінансові витрати та труднощі для медичних працівників при розшифровуванні результатів. Нейронні мережі, які є непрозорими у своїх процесах прийняття рішень, породжують дилему «чорної скриньки», хоча при постановці діагнозу остаточне рішення приймає лікар, а не мережа. Таким чином, існує потреба в розробці методологічної бази для обробки та аналізу медичних зображень, здатної забезпечити надійну підтримку прийняття діагностичних рішень. Дана наукова робота присвячена охопленню методологій порівняння зображень. Це фундаментальна процедура, яка дозволяє ідентифікувати невідповідності між зображеннями, не покладаючись на нейронні мережі або інші парадигми машинного навчання. Для досягнення мети було розглянуто низку методологій порівняння зображень, кожна з яких містить свій власний набір сильних і слабких сторін. Отриманий в результаті порівняльний аналіз дозволить дослідникам робити виважений вибір відповідно до індивідуальних потреб і вимог. Таким чином, дана праця робить значний внесок у постійний розвиток медичної візуалізації, тим самим сприяючи покращенню догляду за пацієнтами та підвищенню точності діагностики в цій галузі.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Ієрархічний алгоритм мультикласифікації стадій фіброзу печінки з інтегрованим аналізом областей інтересу
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бабенко, Віталій Олегович; Настенко, Євген Арнольдович; Павлов, Володимир Анатолійович; Дикан, Ірина Миколаївна
    Ультразвукове дослідження є провідним методом у діагностиці таких патологій, як хронічний гепатит і цироз печінки. Однак ефективність даного інструменту значною мірою залежить від кваліфікації лікаря, а інтерпретація зображень є суб'єктивною. Точна оцінка ультразвукових зображень вимагає значного досвіду фахівця в цій галузі. Впровадження автоматизованих систем класифікації стадій фіброзу печінки може стати розв’язанням проблеми нестачі висококваліфікованих радіологів, особливо в регіонах з обмеженими ресурсами. Дослідження, метою якого є розробка подібної системи, базувалося на матеріалах державної установи «Інститут ядерної медицини та променевої діагностики Національної академії медичних наук України». У дослідженні використовувався набір даних з 1059 сегментованих вручну областей інтересу з 585 ультразвукових зображень 162 пацієнтів. Кожному пацієнту була проведена біопсія печінки з подальшим гістопатологічним аналізом за системою METAVIR. Для класифікації оцінок METAVIR використовувались ансамблеві методи машинного навчання, а саме: випадковий ліс, XGBoost, LightGBM і ВЛДОС. Ефективність цих методів на різних стадіях фіброзу печінки оцінювалась за допомогою таких показників, як точність, чутливість і специфічність. Найкращі результати показали LightGBM (82% точності на тестовому наборі в задачі “F0-1 проти F2-4”, 86% точності в задачі “F0-2 проти F3-4” і 96% точності в задачі “F0-3 проти F4”) і ВЛДОС (77% точності в задачі “F0 проти F1-4”). При використанні цих моделей в запропонованому ієрархічному алгоритмі мультикласифікації стадій фіброзу була досягнута точність 99% для всіх суб’єктів. Результати дослідження підтверджують ефективність запропонованого алгоритму для визначення конкретної стадії фіброзу печінки за системою METAVIR з використанням звичайних ультразвукових зображень у В-режимі. Це відкриває перспективу швидкої та точної діагностики без необхідності використання додаткового обладнання або тестових процедур, що робить цю технологію потенційно корисною для підтримки діагностичних можливостей радіологів у клінічних умовах.