Статті (БМК)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено матеріали, що опубліковані або готуються до публікації в наукових журналах та збірниках.
Переглянути
Перегляд Статті (БМК) за Ключові слова "004.932:616-073.756.8"
Зараз показуємо 1 - 10 з 10
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Deep learning-based neural network for regions of interest retrieval in T2*-weighted brain perfusion MRI(Видавнича група «Наукові перспективи», 2022) Alkhimova, Svitlana Mykolaivna; Diumin, Oleksii DmytrovychДокумент Відкритий доступ Вплив методів попередньої обробки МРТ зображень на результати сегментації мозку(Видавнича група «Наукові перспективи», 2025) Алхімова, Світлана Миколаївна; Лісніченко, Анна ПетрівнаСегментація головного мозку на T2*-зважених перфузійних зображеннях динамічно-сприйнятливої контрастної магнітно-резонансної томографії є першим та важливим етапом для кількісного аналізу гемодинаміки, особливо при діагностиці та моніторингу пухлин. Однак, точність автоматичної сегментації часто знижується через артефакти інтенсивності, варіабельність параметрів сканування між різними дослідженнями і томографами та низьку контрастність на межі патологічних уражень. Метою даного дослідження було підвищення точності автоматичної сегментації мозку на перфузійних зображеннях засобами глибокого навчання через застосування методів попередньої обробки, спрямованих на корекцію інтенсивностей пікселів зображень. Для експериментів використовувався набір даних МРТ-зображень пацієнтів з мультиформною гліобластомою з публічного архіву TCGA. Було досліджено вісім методів попередньої обробки: базове масштабування Мін-Макс, корекція неоднорідності поля N4ITK, зіставлення гістограм, гамма-корекція, адаптивне вирівнювання гістограми з обмеженням контрасту, стандартизація за білою речовиною, нормалізація за методом Nyul та масштабування за перцентилями. Сегментація виконувалася за допомогою архітектури, що поєднує U-Net та ResNet. Якість оцінювалася за шістьма поширеними показниками якості сегментації, включаючи коефіцієнт Дайса та індекс Жаккара. Результати продемонстрували, що всі застосовані методи попередньої обробки покращили якість сегментації. Найкращі значення коефіцієнта Дайса (0.9792), індексу Жаккара (0.9595) та загальної точності (0.9899) були досягнуті при використанні масштабування за перцентилями. Метод зіставлення гістограм забезпечив найвищу точність позитивних передбачень (0.9811) та специфічність (0.9947). Отримані дані свідчать, що попередня обробка за рахунок корекції інтенсивностей пікселів істотно підвищує ефективність сегментації мозку на перфузійних МРТ-зображеннях.Документ Відкритий доступ Генерація зображень перфузійних карт засобами глибокого навчання(Видавнича група «Наукові перспективи», 2024) Дюмін, Олексій Дмитрович; Алхімова, Світлана МиколаївнаУ даному дослідженні розглядаються сучасні методи глибокого навчання для автоматичної генерації карт різних перфузійних параметрів, які отримують за даними динамічно-сприйнятливої контрастної магнітно-резонансної томографії. Основну увагу приділено аналізу згорткових нейронних мереж, генеративно-змагальних мереж та їх різним модифікаціям, які використовуються для обробки томографічних зображень мозку людини. Викладено особливості застосування класичного методу деконволюції через сингулярний розклад, а також його модифікацій для отримання таких перфузійних параметрів, як мозковий кровотік, обʼєм крові у мозку та середній час проходження контрастної речовини. Проведений аналіз розглянутих сучасних методів глибокого навчання показує, що вони здатні забезпечити досить точну оцінку зазначених перфузійних параметрів. Разом з тим проведений аналіз виявив, що у випадку використання методів глибокого навчання залишаються проблеми, пов’язані з процедурами отримання даних ground truth для навчання і тестування моделей. Наразі у якості ground truth даних у дослідженнях виступають перфузійні карти, отримані за допомогою різних методів деконволюції, а отже надзвичайно відрізняються в залежності від обраного методу деконволюції та страждають від наявності помилкових значень. Обмежений доступ до відповідних наборів ground truth даних ускладнює верифікацію моделей і їх повноцінне тестування. У даному досліджені визначені переваги та недоліки різних архітектур нейронних мереж. Отримані результати свідчать про те, що згорткові нейронні мережі в комбінації з генеративно-змагальними нейронними мережами демонструють кращу точність у порівнянні з іншими. Наведені рекомендації щодо подолання виявлених проблем, зокрема використання нових архітектур нейронних мереж, що дозволяють мінімізувати вплив шуму, а також розширення доступу до наборів ground truth даних для наукових досліджень.Документ Відкритий доступ Застосування компартментного аналізу для розрахунку тканинної перфузії(НТУУ «КПІ», 2010) Алхімова, Світлана МиколаївнаДокумент Відкритий доступ Мультимодальна візуалізація даних перфузійних досліджень з використанням гліфів(2024) Алхімова, Світлана Миколаївна; Озеров, Максим ЄвгенійовичВ останні роки перфузійні комп’ютерні та магнітно-резонансні томографічні дослідження широко використовуються для діагностики цереброваскулярних захворювань та дослідження ангіогенезу різних пухлин. З аспекту візуалізації даних перфузійних томографічних досліджень потенційно привабливими є підходи, що можуть забезпечити відображення даних кількох перфузійних характеристик одночасно. Це дозволить зменшити витрати часу на аналіз та покращить інтерпретацію отриманих результатів. Наведений аналіз сучасних підходів до візуалізації результатів перфузійних томографічних досліджень дозволяє виокремити підхід, який заснований на гліфах, з точки зору надання їм мультипараметричності для відображення даних. Дане дослідження спрямоване на аналіз можливості використання гліфів для відображення результатів перфузійних томографічних досліджень із одночасним відображенням щонайменше трьох різних наборів даних: даних двох перфузійних карт і даних зображення для розуміння анатомічної складової. В основі запропонованого у даному дослідженні підходу мультимодальної візуалізації лежить використання гліфів у формі кругів. Для одночасного кодування даних двох перфузійних карт використовується два параметри гліфів обраної форми. Першим параметром є діаметр круга, що визначає розмір гліфа, а другим – колір. Для аналізу запропонованого підходу мультимодальної візуалізації у цьому дослідженні використовуються зображення із колекції TCGA мультиформної гліобластоми відкритої бази даних. Результати дослідження демонструють переваги використання різнокольорових гліфів у формі кругів різних розмірів для швидкого оцінювання значень двох перфузійних карт одночасно у певній ділянці. Обрана форма гліфів зменшує ризик перекриття об’єктів у просторі та зменшує вірогідність втрати корисної інформації.Документ Відкритий доступ Оцінка точності розрахунків кількісних параметрів зведеного оцінювання перфузії(Технологічний Центр, 2015) Алхімова, Світлана МиколаївнаДокумент Відкритий доступ Проблеми автоматизації аналізу перфузії за даними динамічно-сприйнятливої контрастної магнітно-резонансної томографії(Видавнича група «Наукові перспективи», 2024) Алхімова, Світлана Миколаївна; Дюмін, Олексій ДмитровичПерфузійні томографічні дослідження такі, як динамічно-сприйнятлива контрастна магнітно-резонансна томографія, є корисним інструментом для оцінки регіонального кровотоку. Аналіз даних такого неінвазивного дослідження дозволяє поліпшити діагностику пацієнтів з онкологічними та цереброваскулярними захворюваннями. Розвиток програмування та обчислювальної техніки вплинув на процес автоматизації аналізу перфузії за даними динамічно-сприйнятливої контрастної магнітно-резонансної томографії. Наразі для отримання перфузійних характеристик використовують як традиційний метод деконволюції, так і відносно нові методи з використанням нейронних мереж. Обидва підходи мають низку проблем, пов’язаних з автоматизацією як всього процесу отримання перфузійних характеристик, так і окремих його етапів. Вирішення цих проблем вимагає стандартизація оптимальної методології, що допоможе в узгодженому отриманні та інтерпретації даних динамічно-сприйнятливої контрастної магнітно-резонансна томографії. У цьому дослідженні проведений детальний аналіз сучасних підходів проведення аналізу перфузії за даними динамічно-сприйнятливої контрастної магнітно-резонансної томографії, виявлені найновіші тенденції щодо покращення результатів розрахунків перфузійних характеристик, а також визначені переваги та недоліки кожного з розглянутих підходів з метою систематизації та визначення плюсів і мінусів кожного з них. Крім того в статті наведені ключові формули та визначення. За результатами проведеного аналізу формалізовані етапи роботи із даними динамічно-сприйнятливої контрастної магнітно-резонансної томографії при проектуванні програмно-алгоритмічних рішень отримання перфузійних характеристик.Документ Відкритий доступ Проведення статистичного аналізу тривимірної моделі ювенільної ангіофіброми основи черепа людини з метою планування хірургічного лікування пухлини(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2011) Алхімова, Світлана Миколаївна; Яценко, Валентин ПорфірійовичДокумент Відкритий доступ Розрахунок перфузійних характеристик за допомогою методу моментів (огляд)(2010) Алхімова, Світлана Миколаївна; Яценко, Валентин ПорфировичДокумент Відкритий доступ Створення тривимірних анатомічних моделей пухлин як перший етап дослідження кровонаповнення ювенільних ангіофібром(ТОВ «Цифровая типография», 2010) Алхімова, Світлана Миколаївна; Яценко, Валентин Порфирович