Інтелектуальна система діагностики остеопорозу на основі обробки DXA-зображень
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 100с., 19 рис., 29 табл., 14 посилань.
Об’єкт дослідження– класифікація остеопорозу на основі
DXA-зображень.
Предмет дослідження–методи виявлення остеопорозу.
Мета роботи– створити систему для покращення діагностики
остеопорозу за допомогою поєднання традиційного показника aBMD з
методом аналізу варіограмних та трабекулярного характеристик
DXA-зображень.
У роботі розглянуто сучасні підходи до діагностики DXA-зображень,
проаналізовано обмеження показника aBMD та встановлено, що він не дає
можливості повністю оцінити структурну цілісність кістки. Описано
можливості текстурного аналізу DXA-зображень із застосуванням
варіограмних параметрів sill variance, correlation length та degree of anisotropy,
а також показано їх зв’язок із мікроархітектурою та структурою поперекових
хребців.
У рамках роботи розроблено інтелектуальну систему класифікації
остеопорозу на основі багатоканального представлення DXA-зображень, що
поєднує карту локальної щільності та варіограмні параметри.
У результаті отримано модель, яка забезпечує підвищення точності
виявлення остеопоротичних змін, навіть у випадках коли значення aBMD
знаходиться в остопенічному діапазоні, за рахунок аналізу глибинних
структурних ознак мікроархітектури. Запропонований підхід, який може бути
використаний у клінічній практиці як додатковий інструмент оцінки стану
кісткової тканини та прогнозування ризику компресійних переломів.
Опис
Ключові слова
остеопороз, варіограма, анізотропія, correlation length, degree of anisotropy, класифікація, : DXA, osteoporosis, aBMD, TBS, variogram, anisotropy, correlation length, degree of anisotropy, CNN, classification
Бібліографічний опис
Семенов, О. Г. Інтелектуальна система діагностики остеопорозу на основі обробки DXA-зображень : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Семенов Олексій Геннадійович. – Київ, 2025. – 100 с.