Конев В.Н., аспирант каф. № 36 НИЯУ МИФИ, 2013

Методы автоматизированной предварительной диагностики заболеваний и морфологических изменений желудочно-кишечного тракта с применением беспроводной капсульной эндоскопии Конев В.Н., аспирант каф. № 36 НИЯУ МИФИ, 2013 Научный руководитель, Михайлов Д.М., к.т.н. Москва

Методы диагностики ЖКТ Недостатки существующих решений Неинвазивные методы дают лишь грубые оценки патологий Высокий уровень дискомфорта пациента Этический аспект Невозможность осмотра все полости ЖКТ Невозможность проведения дистанционного обследования Проблемы с обследованием тонкого кишечника Четыре классических метода исследований ЖКТ Рентгенологическое исследование Хирургическое вмешательство Классическая эндоскопия (гастроскопия) Колоноскопия Москва

Капсульная эндоскопия Общие принципы проведения исследования: Пользователь проглатывает миниатюрную капсулу С определенной частотой осуществляется подсветка стенок ЖКТ и их фото-съемка Данные накапливаются или передаются на считыватель Врач просматривает результаты на ПК Москва

Рынок эндоскопических капсул На рынке медицинских услуг представлено достаточно большое количество эндоскопических капсул: Given Imaging PillCam ESO Given Imaging PillCam ESO 2 Given Imaging PillCam SB Olympus EndoCapsule RF Systems Sayaka Jinshan OMOM IntroMedicMiroCam Разрабатываемое решение ориентировано на работу с разработанной в НИЯУ МИФИ эндоскопической капсулой «Ландыш» Москва

Базовая классификация В общем виде все эндоскопические капсулы можно классифицировать следующим образом: Желудочные капсулы Капсулы для кишечника Управляемые капсулы Раковые капсулы Ph-капсулы Лекарственные капсулы Москва

Технические характеристики Типовая капсула для исследования кишечника имеет следующие характеристики: Размер: 11х26 мм (цилиндрическая) Вес: 4-6 грамма Передвижение: пассивное (за счет перистальтики) Подсветка: белые светодиоды Камера: одна или две торцевые типа CMOS Разрешение: 300x300 px Частота съемки: 2-4 кадра в секунду Угол обзора: 100-120 градусов Накопление данных: беспроводная передача на считыватель Общий объем данных: 80 000 – 120 000 кадров Москва

Технологические ограничения Основными технологическими ограничениями на качество изображения являются: Необходимость беспроводной передачи данных без их накопления на капсуле Ограничения диапазона допустимых частот и мощности радиосигнала согласно медицинским стандартам Малый форм-фактор капсулы и вытекающие из него ограничения на размер элемента питания и радиоборудования Ограничения вычислительной сложности Из всего этого следует, что даже несмотря на имеющиеся частоты съемки в 15 к/с для CMOS матриц при разрешении в 1024х768 px, на базе существующих продуктов можно достигнуть только частот в 2-4 к/с при разрешении 300х300 px. Москва

Основные патологии ЖКТ Основные патологии ЖКТ: Различные заболевания: рак, язвы, злокачественные опухоли, болезнь Крона и т.д. Доброкачественные опухоли и различные тканевые образования – полипы; Кровотечения; Москва

Существующие программные комплексы обработки данных позволяют: Просматривать весь объем полученных изображений; Менять скорость воспроизведения видеоряда; Осуществлять перематывание видеоряда вперед и назад; Выводить на экран несколько снимков одновременно –мультискрин Существующее ПО Москва

При этом стоит отметить: Врачу приходится просматривать весь объем полученных данных Процедура крайне утомительна для специалиста Нет практически никакой предварительной обработки данных Нет возможностей работы с изображениями Процедура занимает до 2 часов работы врача! Имеющееся ПО работает только под управлением специализированных рабочих станций, средней стоимостью 1 000 000 рублей Недостатки ПО Москва

Целью данной работы является разработка программного средства для ускорения и упрощения процедуры диагностирования патологий ЖКТ пациента по результатам капсульной эндоскопии: Цели и задачи Основные задачи: Разработать алгоритмические основы методов предварительной обработки изображений; Разработать алгоритмические основы функционирования «маркеров» патологий ЖКТ Реализовать предложенные методы программно в расчете на типовой ПК под управление распространенных ОС (Windows, Mac OS X, Ubuntu) Провести комплексное тестирование разработанного продукта Москва

По результатам исследований предметной области и работы с экспертами можно заключить, что большинство патологий ЖКТ вызывают отклонение от нормы хотя бы одного из следующих признаков: Изменение цвет стенки ЖКТ Изменение формы стенки ЖКТ Изменение текстуры стенки ЖКТ При этом изменение цвета в абсолютном большинстве случаев связано с наличием внутренних кровотечений, а изменение формы с наличием добро- или злокачественных образований – полипов. Опорные характеристики Москва

Одной из главных задач разработки ПО является разработка «маркеров» патологий ЖКТ. При этом предполагается: Все входящие изображения разделяемые на два класса – изображения содержащие патологию, и ее не содержащие; Первая группа по своим размерам существенно меньше второй; Задачей «маркера» является реализация формального критерия разделения изображений на эти категории; Реализацию механизмов работы «маркеров» предлагается возложить на отработанные алгоритмы «машинного обучения». Исследовательской задачей при этом является выделение необходимых векторов признаков для работы алгоритмов. Назначение «маркеров» Москва

Первоначальным направлением исследований было проведение гистограммного анализа входящих изображений. При этом исследования проводились для двух цветовых пространств –RGB и HSV. Гистограммный анализ Результаты показали, что для разных болезней гистограммы будут различаться, однако уровень различий с учетом имеющихся шумов не позволяет построить удовлетворительного разделяющего правила. Москва

Итоговый объем полученных данных очень велик и проведение его анализа в полном объеме является крайне ресурсоемкой задачей и в целом не целесообразно. Для решения этой задачи был разработан алгоритм выделения «Опорных изображений». Выделение опорных изображений Москва

Выделение опорных изображений Работа алгоритма выглядит следующим образом: Для каждого изображения вычисляются гистограммы тона, насыщенности и яркости; Из гистограмм выбрасываются краевые значения(0 и 255); Проводится нормирование гистограмм; Строится разница гистограмм; Отбрасываются единичные выбросы – шум зернистости матрицы; Вычисляется среднеквадратическая разность гистограмм; В случае превышения заданного порога αвыделяется новое опорное изображение; Москва

Однако, усредненные гистограммы в пространстве HSV сильно разделяются для различных отделов ЖКТ. «Эталонные» гистограммы планируется получить экспериментальным путем на основании имеющихся изображений от разных пациентов. «Маркер» сегментации видеоряда Москва

«Маркер» кровотечений Для ускорения обработки данных метод поиска кровотечений реализован в два этапа: На первом этапе производится поиск «кандидатов»-изображений на наличие кровотечений быстрым грубым методом; На втором этапе производится уточнение результатов путем более подробного анализа полученных изображений; Стоит отметить, что основным признаком кровотечений является наличие ярких красных пятен на изображение, значительно превосходящих по яркости стенки ЖКТ. Москва

Этап 1 Изображение разбивается на 16 крупных блоков, по которым вычисляется среднее значение цветовой насыщенности; Угловые блоки и самый ненасыщенный блок выкидываются из рассмотрения так как не содержат полезных данных; Следующий по насыщенности блок принимается за базовый с насыщенностью Is; Если насыщенность хоть одного из оставшихся блоков превышает значение насыщенности базового на заданный порог Ij>Is+m, то все изображение принимается за потенциального кандидата на кровотечение; Москва

Этап 1 Москва

Этап 2 Вычисляются значения насыщенности для каждого пикселя изображения; Динамически определяются пороговые значения насыщенности изображения по схеме: Th = Iave + a1 Tl = Iave - a2 Где Th – верхний порог, Tl – нижний порог, Iave – среднее значение пиксельной насыщенности по изображению,a1, a2 – экспериментально определяемые коэффициенты Для изображений с высоким уровнем освещенности (значение Isв интервале [0.6, 0.75]) – прежний критерий совмещается с новым 0.95 > Is(x,y) > 0.7 При Isв интервале [0.75, 1.0]) – используется критерий 0.95 > Is(x,y) > 0.85 Москва

Этап 2 Москва

Макет программного средства Москва

На текущий момент решены следующие задачи: Проведено комплексное аналитическое исследование рассматриваемой проблемной области; Изучены существующие продукты и конкуренты; Сформулированы требования к функциональности разрабатываемого программного средства; Выделены основные признаки патологий ЖКТ; Разработан алгоритм выделения опорных изображений; Разработанметодсегментации ЖКТ пациента на различные отделы; Разработан метод выделения кровотечений; Получена тестовая выборка данных; Заключение Москва

Основной целью проводимых работ является автоматизация процесса диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта пациента по результатам проведения процедуры капсульной эндоскопии. Данная цель обосновывает высокую практическую значимость прогнозируемых результатов работ. Научная новизна работы состоит в предлагаемом комплексе математических и алгоритмических основ функционирования «маркеров» патологий ЖКТ человека. Актуальность работ Москва

По формальным признакам подготовки аспиранта к защите диссертационной работы выполнено: Опубликованы 10 печатных статей в научных журналах; Из них 4 в журналах из перечня ВАК; Сданы аттестационные экзамены по английскому языку и философии науки; Принято участие с докладами в 3 научно-технических конференциях; Формальные признаки Москва

Для соблюдения всех формальных признаков до конца 2013 года планируется: Опубликовать 3 научных статьи; В том числе одну в журналах из перечня ВАК и одну на иностранном языке; Сдать аттестационный экзамен по специальности; Выполнить план работ по преподавательской деятельности; Выступить с докладом как минимум на одной научно-технической конференции; План работ до конца 2013 года Москва

Конев В.Н., аспирант каф. № 36 НИЯУ МИФИ, 2013