Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/43240
Title: Інтелектуальна система радіонуклідної медичної діагностики на гамма-камері
Other Titles: Интеллектуальная система радионуклидной медицинской диагностики на гамма-камере
Intelligent Decision Support System for Medical Radioisotope Diagnostics with Gamma-camera
Authors: Dovbysh, Anatolii Stepanovych 
Moskalenko, Viacheslav Vasylovych 
Рижова, А.С.
Дьомін, О.В.
Keywords: гамма-камера
гамма-камера
gamma-camera
радіонуклідний фармпрепарат
радионуклидный фармпрепарат
сцинтиграма
сцинтиграмма
оптимізація
оптимизация
optimization
сегментація
сегментация
segmentation
кластер-аналіз
кластер-анализ
cluster-analysis
інформаційний критерій
информационный критерий
information-extreme intellectual technology
радіонуклідна діагностика
радионуклидная диагностика
radionuclide diagnostics
набір класів
набор классов
set of classes
набір функцій
набор функций
feature set
Issue Year: 2015
Publisher: Сумський державний університет
Citation: Довбиш, А.С. Інтелектуальна система радіонуклідної медичної діагностики на гамма-камері [Текст] / А.С. Довбиш, В.В. Москаленко, А.С. Рижова та ін. // Журнал нано- та електронної фізики. — 2015. — Т.7, №4. — 04036-1.
Abstract: Пропонується метод інформаційного синтезу системи підтримки прийняття рішень для радіонук- лідної діагностики органів людини при динамічному обстеженні на гамма-камері. Як приклад розг- лянуто процес функціонального діагностування нирок. Розроблено алгоритм сегментації серії сцинти- грам на основі інформаційно-екстремального кластер-аналізу просторово-часових векторів зміни лі- чильника імпульсів у пікселях гамма-детектора та алгоритм інформаційно-екстремального машинно- го навчання для розпізнавання функціонального стану нирок за ренографічною кривою. Розроблені алгоритми грунтуються на адаптивному двійковому кодуванні ознак розпізнавання та оптимізації ге- ометричних параметрів розбиття простору ознак на класи еквівалентності в процесі максимізації ін- формаційної спроможності системи підтримки прийняття рішень. Аналізуються результати роєвої оп- тимізації вирішальних правил та показано результати автоматичної сегментації сцинтиграфічних даних з метою виділення зон інтересу і автоматичної класифікації ренограм для формування діагностичного висновку.
Предлагается метод информационного синтеза системы поддержки принятия решений для радио- нуклидной диагностики органов человека при динамическом обследовании на гамма-камере. Как пример, рассмотрен процесс диагностики функционального состояния почек. Разработан алгоритм сегментации серии сцинтиграм на основании информационно-экстремального кластер-анализа пространственно-временных векторов изменения счетчика импульсов в пикселях гамма-детектора и алгоритм информационно-экстремального машинного обучения для распознавания функционального состояния почек за ренографической кривой. Разработанные алгоритмы основываются на адаптивном двоичном кодировании признаков распознавания и оптимизации геометрических параметров разбиении пространства признаков на классы эквивалентности в процессе максимизации информационной способности системы поддержки принятия решений. Анализируются результаты роевой оптимизации решающих правил и показано результаты автоматической сегментации сцинтиграфических данных с целью выделения зон интереса и автоматической классификации ренограмм для формирования диагностического вывода.
Method of information synthesis of a decision support system for radionuclide diagnostics of human organs during dynamic observation on gamma camera is proposed. By way of example, the process of diagnosis kidneys’ functional state is considered. Segmentation algorithm of scintigrams series based on information- extreme cluster analysis of time-spatial vectors of impulse counter changes in gamma detector and algorithm of recognition functional state of kidneys using renogram curves based on information-extreme machine learning are developed. Information-extreme algorithms based on adaptive binary coding of feature values and on optimization of geometrical parameters of feature space partitioning into classes equivalence during the process of maximizing of decision support system's information ability are developed. The results of parameters optimization of decision rules using the particle swarm algorithm are analyzed. The results of the automatic segmentation of scintigraphic data intended to highlight regions of interests, result of automatic classification of renogram curves intended to make-diagnosis are shown.
URI: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/43240
Type: Article
Appears in Collections:Журнал нано- та електронної фізики (Journal of nano- and electronic physics)

Views
Other6
Canada1
Czech Republic2
Germany4
France4
United Kingdom2
Japan2
Romania1
Russia1
Ukraine19
United States12
Downloads
Other4
China7
Germany2
Spain1
France1
Ireland1
Romania2
Russia4
Turkey1
Ukraine26
United States3


Files in This Item:
File Description SizeFormatDownloads 
jnep_2015_V7_04036.pdf814.35 kBAdobe PDF52Download


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.