ДИПЛОМНАЯ РАБОТА ПОИСК СТРУКТУРНЫХ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ СТРОЕНИЯ ТОМОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ КОНЦЕПЦИИ АКТИВНЫХ АГЕНТОВ магистранта Левчука Виталия Андреевича Научный руководитель канд. физ.-мат. наук Чернявская Элина Александровна

ЦЕЛИ РАБОТЫ Разработать алгоритм поиска закономерностей (особенностей) строения томографических изображений Изучить потенциал самоорганизующихся систем применительно к задачам выявления скрытых закономерностей Проверить применимость алгоритма к задаче анализа объёмных баз данных

ЗАДАЧА ПОИСКА ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ СТРОЕНИЯ ЗАКОНОМЕРНОСТЬ – связь между структурами на изображениях и некими данными (состоянием здоровья пациента) Какие структуры на изображениях являются «ОСОБЕННЫМИ», характерными только для определенных классов изображений и где они находятся ?? МОТИВАЦИИ задачи поиска закономерностей (особенностей): 1. Научная медицина (изучение способов диагностики заболеваний, обнаружение признаков тех или иных характеристик протекания болезни, прогнозирование) 2. Работа с большими массивами данных (автоматической оценки степени распространения заболевания, для более информативной и удобной визуализации больших объёмов данных)

ПОНЯТИЕ «ОСОБЕННЫХ» СТРУКТУР БАЗОВЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ ИССЛЕДУЕМЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ БАЗОВЫЕ СТРУКТУРЫ («ОБЫЧНЫЕ») «ОСОБЕННЫЕ» СТРУКТУРЫ ?

ВЫЧИСЛЕНИЕ СТЕПЕНИ «ОСОБЕННОСТИ» БАЗОВЫЕ СТРУКТУРЫ («ОБЫЧНЫЕ») «ОСОБЕННЫЕ» СТРУКТУРЫ БАЗОВЫЕ ДЕСКРИПТОРЫ «ОСОБЕННЫЕ» ДЕСКРИПТОРЫ ДЕСКРИПТОРЫ – матрицы совместной встречаемости типа IID Вычисляются минимальные расстояния до базовых дескрипторов МИНИМАЛЬНОЕ РАССТОЯНИЕ ДО БАЗОВЫХ ДЕСКРИПТОРОВ ВЫРАЖАЕТ СТЕПЕНЬ «ОСОБЕННОСТИ»

КОНЦЕПЦИЯ АКТИВНЫХ АГЕНТОВ Biologically inspired computingBiologically inspired computing Swarm IntelligenceSwarm Intelligence Агент – это программный модуль, обладающий следующими свойствами: o цикл агента o запас знаний o обмен информацией o роль Преимущества мульти-агентных систем: o самообучение o самоорганизация o коллективное решение задачи o возможность параллелизма

МУЛЬТИ-АГЕНТНАЯ СИСТЕМА БАЗОВЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ ИССЛЕДУЕМЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ ПРОВЕРЯЮЩИЕ АГЕНТЫ ИЩУЩИЕ АГЕНТЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ПОНЯТИЯ «ОБЫЧНЫХ» И «ОСОБЕННЫХ» СТРУКТУР

ПОВЕДЕНИЕ АГЕНТОВ 1. Загрузка изображений 2. Помещение агентов, инициализация 3. Для каждой итерации повторять: 4. { 5. Анализ состояний агентов 6. Вычисление пороговых значений 7. Для каждого агента выполнить: 8. { 9. Наблюдение 10. Принятие решения о характере движения 11. Смещение положения (случайное/целевое) 12. Контроль жизни агента (размножение/смерть) 13. } 14. } 15. Анализ конечных положений агентов

СРАВНЕНИЕ ДВУХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРОДЕМОНСТРИРУЕМ РАБОТУ АЛГОРИТМА НА ПРИМЕРЕ ЗАДАЧИ СРАВНЕНИЯ ДВУХ ИЗОБРАЖЕНИЙ (НАХОЖДЕНИЯ РАЗЛИЧИЙ) СЛОЙ ИЗОБРАЖЕНИЯ 1 (ЗДОРОВОГО ЛЁГКОГО) СЛОИ ИЗОБРАЖЕНИЯ 2 (БОЛЬНОГО ЛЁГКОГО)

СРАВНЕНИЕ ДВУХ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЛОИ ИЗОБРАЖЕНИЯ 1 (ЗДОРОВОГО ЛЁГКОГО) СЛОИ ИЗОБРАЖЕНИЯ 2 (БОЛЬНОГО ЛЁГКОГО) ИТЕРАЦИЯ 4 ПРОВЕРЯЮЩИЕ ИЩУЩИЕ

СРАВНЕНИЕ ДВУХ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЛОИ ИЗОБРАЖЕНИЯ 1 (ЗДОРОВОГО ЛЁГКОГО) СЛОИ ИЗОБРАЖЕНИЯ 2 (БОЛЬНОГО ЛЁГКОГО) ИТЕРАЦИЯ 37 ПРОВЕРЯЮЩИЕ ИЩУЩИЕ

СРАВНЕНИЕ ДВУХ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЛОИ ИЗОБРАЖЕНИЯ 1 (ЗДОРОВОГО ЛЁГКОГО) СЛОИ ИЗОБРАЖЕНИЯ 2 (БОЛЬНОГО ЛЁГКОГО) ИТЕРАЦИЯ 100 ПРОВЕРЯЮЩИЕ ИЩУЩИЕ

ОБРАБОТКА 105 ИЗОБРАЖЕНИЙ БАЗОВЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ – НАБОР ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗДОРОВЫХ ЛЁГКИХ ПАЦИЕНТОВ ИССЛЕДУЕМЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ – ВСЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ ИЗ БАЗЫ ДАННЫХ РЕЗУЛЬТАТЫ: ВСЕГО 105 ИЗОБРАЖЕНИЙ Выделен туберкулёз (+) Выделены другие структуры (–) На основе мульти- агентной системы 85 (81%)71 (68%) На основе обучающей выборки 73 (70%)70 (67%)

ОБРАБОТКА 105 ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИМЕРЫ ВЫДЕЛЕНИЯ ТУБЕРКУЛЁЗА ПРИМЕРЫ ВЫДЕЛЕНИЯ ДРУГИХ ОБЪЕКТОВ (АРТЕФАКТЫ, БРОНХИ)

ПОИСК ПРИЗНАКОВ ЛЕКАРСТВЕННОЙ УСТОЙЧИВОСТИ В задаче поиска структурных закономерностей строения, связанных со степенью лекарственной устойчивости, алгоритм НЕ ДАЛ статистически значимых результатов. В единичных случаях на изображениях пациентов с высокой степенью ЛУ были выделены крупные узловые образования (solitary pulmonary nodules)

РЕЗУЛЬТАТЫ Разработан алгоритм поиска закономерностей (особенностей) строения томографических изображений Изучен потенциал самоорганизующихся систем применительно к задачам выявления скрытых закономерностей Проверена применимость алгоритма к задаче анализа объёмных баз данных

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!