Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
6 results
Search Results
Item Decision-making support system for diagnosis of oncopathologies by histological images(Elsevier, 2023) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Романюк, Анатолій Миколайович; Романюк, Анатолий Николаевич; Romaniuk, Anatolii Mykolaiovych; Москаленко, Роман Андрійович; Москаленко, Роман Андреевич; Moskalenko, Roman Andriiovych; Савченко, Тарас Русланович; Савченко, Тарас Русланович; Savchenko, Taras RuslanovychThe aim of the study is to increase the functional efficiency of machine learning decision support system (DSS) for the diagnosis of oncopathology on the basis of tissue morphology. The method of hierarchical information-extreme machine learning of diagnostic DSS is offered. The method is developed within the framework of the functional approach to modeling of natural intelligence cognitive processes at formation and acceptance of classification decisions. This approach, in contrast to neuronal structures, allows diagnostic DSS to adapt to arbitrary conditions of histological imaging and flexibility in retraining the system by expanding the recognition classes alphabet that characterize different structures of tissue morphology. In addition, the decisive rules built within the geometric approach are practically invariant to the multidimensionality of the diagnostic features space. The developed method allows to create information, algorithmic, and software of the automated workplace of the histologist for diagnosing oncopathologies of different genesis. The machine learning method is implemented on the example of diagnosing breast cancerItem Artificial Intelligence Approach in Prostate CancerDiagnosis: Bibliometric Analysis(Ivano-Frankivsk National Medical University, 2022) Денисенко, Анастасія Петрівна; Денисенко, Анастасия Петровна; Denysenko, Anastasiia Petrivna; Савченко, Тарас Русланович; Савченко, Тарас Русланович; Savchenko, Taras Ruslanovych; Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Романюк, Анатолій Миколайович; Романюк, Анатолий Николаевич; Romaniuk, Anatolii Mykolaiovych; Москаленко, Роман Андрійович; Москаленко, Роман Андреевич; Moskalenko, Roman AndriiovychBackground.Prostate cancer is one of the most common male malignancies worldwide that ranks secondin cancer-related mortality. Artificial intelligence can reduce subjectivity and improve the efficiency ofprostate cancer diagnosis using fewer resources as compared to standard diagnostic scheme.This review aimsto highlight the main concepts of prostate cancer diagnosis and artificial intelligenceapplication and to determine achievements, current trends, and potential research directions in this field,using bibliometric analysis.Materials and Methods.The studies on the application of artificial intelligence in the morphologicaldiagnosis of prostate cancer for the past 35 years were searched for in the Scopus database using “artificialintelligence” and “prostate cancer” keywords. The selected studies were systematized using Scopusbibliometric tools and the VOSviewer software.Results.The number of publications in this research field has drastically increased since 2016, with mostresearch carried out in the United States, Canada, and the United Kingdom. They can be divided into threethematic clusters and three qualitative stages in the development of this research field in timeline aspect.Conclusions.Artificial intelligence algorithms are now being actively developed, playing a huge role inthe diagnosis of prostate cancer. Further development and improvement of artificial intelligence algorithmshave the potential to automate and standardize the diagnosis of prostate cancer.Item Artificial Intelligence Approach in Prostate Cancer Diagnosis: Bibliometric Analysis(Івано-Франківський Національний медичний університет, 2022) Денисенко, Анастасія Петрівна; Денисенко, Анастасия Петровна; Denysenko, Anastasiia Petrivna; Савченко, Тарас Русланович; Савченко, Тарас Русланович; Savchenko, Taras Ruslanovych; Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Романюк, Анатолій Миколайович; Романюк, Анатолий Николаевич; Romaniuk, Anatolii Mykolaiovych; Москаленко, Роман Андрійович; Москаленко, Роман Андреевич; Moskalenko, Roman AndriiovychBackground. Prostate cancer is one of the most common male malignancies worldwide that ranks second in cancer-related mortality. Artificial intelligence can reduce subjectivity and improve the efficiency of prostate cancer diagnosis using fewer resources as compared to standard diagnostic scheme. This review aims to highlight the main concepts of prostate cancer diagnosis and artificial intelligence application and to determine achievements, current trends, and potential research directions in this field, using bibliometric analysis. Materials and Methods. The studies on the application of artificial intelligence in the morphological diagnosis of prostate cancer for the past 35 years were searched for in the Scopus database using “artificial intelligence” and “prostate cancer” keywords. The selected studies were systematized using Scopus bibliometric tools and the VOSviewer software. Results. The number of publications in this research field has drastically increased since 2016, with most research carried out in the United States, Canada, and the United Kingdom. They can be divided into three thematic clusters and three qualitative stages in the development of this research field in timeline aspect. Conclusions. Artificial intelligence algorithms are now being actively developed, playing a huge role in the diagnosis of prostate cancer. Further development and improvement of artificial intelligence algorithms have the potential to automate and standardize the diagnosis of prostate cancer.Item Интерфейс программного обеспечения для обработки полнослайдовых изображений рака молочной железы(Институт физиологии НАН Беларуси, 2020) Рябцева, С.Н.; Ковалев, В.А.; Малышев, В.Д.; Семеник, И.А.; Деревянко, М.А.; Москаленко, Роман Андрійович; Москаленко, Роман Андреевич; Moskalenko, Roman Andriiovych; Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Савченко, Т.Р.; Романюк, Анатолій Миколайович; Романюк, Анатолий Николаевич; Romaniuk, Anatolii MykolaiovychАнализ полнослайдовых изображений инвазивного протокового рака молочной железы является крайне трудоемким процессом. Основным направлением работы в предподготовке полнослайдовых изображений, окрашенных гематоксилином и эозином, является нормализация цветовой гаммы. Цель данной работы – разработать интерфейс пользователя, используя поиск похожих для построения тепловой карты похожести выбранного региона на остальные регионы изображения. Материалы и методы. Материалом исследования послужили полнослайдовые изображения инвазивного протокового рака молочной железы 25 женщин, прооперированных в учреждении здравоохранения «Минский городской клинический онкологический диспансер» в 2018-2019 годах. Оцифровка гистологических срезов ткани рака молочной железы, окрашенных гематоксилином и эозином, была произведена на цифровом сканере Zeiss Axioscan (при увеличении объектива 20х, в светлом поле).Item Разработка алгоритма поиска опухолевых областей на основе обработки полнослайдовых гистологических изображений рака молочной железы(Белорусский государственный университетинформатики и радиоэлектроники, 2020) Рябцева, С.Н.; Ковалев, В.А.; Малышев, В.Д.; Семеник, И.А.; Деревянко, М.А.; Москаленко, Роман Андрійович; Москаленко, Роман Андреевич; Moskalenko, Roman Andriiovych; Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Савченко, Т.Р.; Романюк, Анатолий Николаевич; Романюк, Анатолій Миколайович; Romaniuk, Anatolii MykolaiovychАнализ полнослайдовых изображений рака молочной железы является крайне трудоемким процессом. Гистологические полнослайдовые изображения обладают рядом особенностей, затрудняющих их разработку: высокая степень разнообразия тканей как на одном изображении, так и между различными изображениями, иерархичность, большой объем графической информации и различные артефакты. В ходе научной работы проведена обработка полнослайдовых изображений ткани рака молочной железы, что включало нормализацию распределения цвета на полнослайдовых гистологических изображениях и выделение области изображения, на которой располагается изучаемый образец ткани, чтобы уменьшить время работы остальных алгоритмов и не анализировать области полнослайдового изображения с фоном. Также разработан и реализован алгоритм поиска похожих для полуавтоматического выделения опухолевых участков с помощью различных дескрипторов изображений.Item Математичне моделювання діагностики проліферативних захворювань молочної залози(Видавництво СумДУ, 2008) Романюк, Анатолій Миколайович; Романюк, Анатолий Николаевич; Romaniuk, Anatolii Mykolaiovych; Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Лисенко, Н.А.