Автоматизація аналізу зображень нейробластом в системі підтримки прийняття рішень при гістологічній діагностиці
Основний зміст сторінки статті
Анотація
Запропонована структура вимірювально-комп’ютерного комплексу для проведення експресіагностики рівня злоякісності та оцінки ефективності лікування нейробластоми на базі інноваційного методу сегментації цифрових зображень нейробластом, що оснований на детерміно-ваному хаосі цифрових зображень гістологічних препаратів. Запропоновано алгоритм оцінки рівня злоякісності нейробластом на основі трирівневої класифікації злоякісності клітин нейробластом за коефіцієнтом морфометричного співвідношення кількісних ознак.
Бібл.10, рис.4.
Блок інформації про статтю
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
Посилання
Orel, V., Gusynin, A., Selezneva, H., Kolesnik, S., Stendyk, H., Komissarova, H. (2013). Segmentation based on determinate chaos of histological specimen images. Challenges of modern technology, Vol.4 (No.1). Pp.3-8.
Orel, V., Gusynin, A., Selezneva, H., Antonovs-Rafi, J. (2013). Information system for instant diagno-sis of the stage of neuroblastoma and evaluation of treatment efficacy. Euro-Mediterranean Medical Informatics and Telemedicine Conference (EMMIT-2013). Pp. 4.
Berdnikovich, E. Ju. (2004). Computer models of macro and microanalysis in histological emergency diagnostics. Successes of modern natural science, №6, Pp. 103-105. (Rus.)
Kobrinskij, B. A. (2010). Decision support systems in healthcare and education. Physician and infor-mation technologies, №2, Pp. 39-45.(Rus.)
Nikitaev, V. G., Pronichev, A. N., Berdnikovich, E. Ju., Komarov, V. V., Petrovichev, N. N., Kucheren-ko, I. Ju. (2011). Automated complex of histological emergency diagnostics of tumors. Patent № 57576 Russia: MPK A61V, declar. 27.10.2006; publ. 20.01.2011, 6 p. (Rus.).
Nikitaev, V. G., Berdnikovich, E. Ju. (2009). Development strategy of integrated computer system of histological diagnostics. Soviet science-based technologies, №9, Pp.112-113. (Rus.).
Orel, V. E., Gusinіn, A. V., Selezneva, G. O., Kolesnik, S. V., Komіsarova, O. V. (2012). Method of digital image analysis of histological specimens for evaluation of neuroblastoma malignance grade. Patent №73541 Ukraine: MPK G06K 9/68, № 201203641, declar.26.03.2012; publ. 25.09.2012, Bulle-tine №18, 6 p. (Rus.).
Orel, V. E., Gusynin, A. V., Selezneva, A. A., Kolesnik, S. V., Stendik, A. A. et al. (2012). Digital ana-lyzing methods of histological specimen images. Biomedical engineering and technology, Pp.143-145. (Rus.).
Sokolova, N. A., Orel, V. Je., Gusynin, A. V., Selezneva, A. A., Kolesnik, S. V. (2012). Algorithm of computer analysis of histological specimen images. Problems of information, № 01(011), Pp. 121-127. (Rus.).
Sokolova, N. A., Orel, V. Je., Selezneva, A. A., Gusynin, A. V. (2012). Database development of in-formation system of neuroblastoma development forecasting based on object oriented approach. Bul-letin of HNTU, №1 (44), Pp.86-90. (Rus.).
