Інтелектуальна система діагностики остеопорозу на основі обробки DXA-зображень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСинєглазов, Віктор Михайлович
dc.contributor.authorСеменов, Олексій Геннадійович
dc.date.accessioned2026-02-18T13:04:28Z
dc.date.available2026-02-18T13:04:28Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМагістерська 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.
dc.description.abstractotherMaster’s Thesis: 100 pages, 19 figures, 29 tables, 14 references. Object of research– classification of osteoporosis based on DXA images. Subject of research– methods for detecting osteoporosis. Purpose of the thesis– to develop a system for improving osteoporosis diagnosis by combining the traditional aBMD indicator with variogram-based and trabecular characteristics extracted from DXA images. This work reviews contemporary approaches to DXA-based diagnosis, analyzes the limitations of the aBMD indicator and demonstrates that it does not allow a complete assessment of the structural integrity of bone tissue. The possibilities of texture analysis of DXA images using variogram parameters (sill variance, correlation length and degree of anisotropy) are described, and their relationship with the trabecular microarchitecture of lumbar vertebrae is shown. Within the thesis, an intelligent osteoporosis classification system has been developed based on a multi-channel representation of DXA images that combines local mineral density maps with variogram parameters. As a result, a model has been obtained that improves the accuracy of identifying osteoporotic changes, even in cases where aBMD values lie within the osteopenic range, due to the analysis of deep structural features of trabecular microarchitecture. The proposed approach can be applied in clinical practice as an additional tool for assessing bone condition and for predicting the risk of compression fractures.
dc.format.extent100 с.
dc.identifier.citationСеменов, О. Г. Інтелектуальна система діагностики остеопорозу на основі обробки DXA-зображень : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Семенов Олексій Геннадійович. – Київ, 2025. – 100 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78858
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectостеопороз
dc.subjectваріограма
dc.subjectанізотропія
dc.subjectcorrelation length
dc.subjectdegree of anisotropy
dc.subjectкласифікація
dc.subject: DXA
dc.subjectosteoporosis
dc.subjectaBMD
dc.subjectTBS
dc.subjectvariogram
dc.subjectanisotropy
dc.subjectcorrelation length
dc.subjectdegree of anisotropy
dc.subjectCNN
dc.subjectclassification
dc.subject.udc004.891:616.71-007.234
dc.titleІнтелектуальна система діагностики остеопорозу на основі обробки DXA-зображень
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Semenow_magistr.pdf
Розмір:
1.29 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи