Разработка моделей для классификации объектов лёгочного материала по их заражённости микобактериями туберкулёза на основе их микроскопических снимков для Унииф - филиал ФГБУ «НМИЦ ФПИ» Минздрава России
Аннотация
Магистерская диссертация посвящена разработке моделей для классификации клеток легочного материала человека по их содержанию микобактерий.
Актуальность темы исследования обоснована современными тенденциями цифровизации медицины, которые могут повысить эффективность оказания диагностических услуг.
Целью работы является разработка моделей для классификации клеток, за счет использования машинного зрения для определения зараженных микобактериями клеток легочной ткани.
Объект исследования – изображения, полученные при микроскопии легочных клеток человека. Предмет исследования – модели цифрового анализа изображений, полученных при микроскопии легочных клеток человека, для целей медицинской диагностики.
Методы исследования. Для решения поставленных в диссертационной работе задач использовались методы сегментации изображений, контурного анализа, многоканального анализа изображений, методы объектно- ориентированного программирования, анализ существующих решений подобных задач.
Гипотеза разработки моделей заключается в возможности создания системы помощи специалистам лаборатории в режиме реального времени для классификации клеток по их зараженности микобактериями.
Научной новизной в работе является создание двух моделей классификации клеток, которые могут обеспечить информационную поддержку принятия решений в задаче классификации клеток легочного материала и повышения эффективности данного процесса.
Результатом работы являются разработанные модели с использованием методов машинного зрения OpenCV и нейронной сети Yolo v5 для классификации клеток легочного материала по их зараженности микобактериями.
Актуальность темы исследования обоснована современными тенденциями цифровизации медицины, которые могут повысить эффективность оказания диагностических услуг.
Целью работы является разработка моделей для классификации клеток, за счет использования машинного зрения для определения зараженных микобактериями клеток легочной ткани.
Объект исследования – изображения, полученные при микроскопии легочных клеток человека. Предмет исследования – модели цифрового анализа изображений, полученных при микроскопии легочных клеток человека, для целей медицинской диагностики.
Методы исследования. Для решения поставленных в диссертационной работе задач использовались методы сегментации изображений, контурного анализа, многоканального анализа изображений, методы объектно- ориентированного программирования, анализ существующих решений подобных задач.
Гипотеза разработки моделей заключается в возможности создания системы помощи специалистам лаборатории в режиме реального времени для классификации клеток по их зараженности микобактериями.
Научной новизной в работе является создание двух моделей классификации клеток, которые могут обеспечить информационную поддержку принятия решений в задаче классификации клеток легочного материала и повышения эффективности данного процесса.
Результатом работы являются разработанные модели с использованием методов машинного зрения OpenCV и нейронной сети Yolo v5 для классификации клеток легочного материала по их зараженности микобактериями.