Спосіб диференційної діагностики раку молочної залози

Спосіб диференційної діагностики раку молочної залози, що включає мамографію, який відрізняється, тим, що додатково проводять комп'ютерну математичну обробку мамограми, засновану на математичній обробці з використанням ЛІНІЙНИХ та нелінійних алгоритмів, виділяють підозрілі ділянки і при рівних, чітких контурах зображення патологічного утворення судять про доброякісну пухлину, а при нерівних, спікулоподібних контурах утворення діагностують злоякісну пухлину Спосіб відноситься до медицини, а саме до рентгенодіагностики, і може бути використаний для диференційної діагностики раку молочної залози Найбільш близьким до пропонованого технічного рішення є робота побудови мікропроцесорної системи неруйнуючого контролю, у якій приведені сучасні методи з використанням алгоритмів і структур апаратного і програмного забезпечення [1] Однак, не дивлячись на велику КІЛЬКІСТЬ методик побудови мікропроцесорних спеціалізованих відеоінформаційних терміналів скануючих систем неруйнуючого контролю, а також систем функціонального контролю, дотепер не відома і не з'ясована можливість і ефективність застосування ЛІНІЙНИХ І нелінійних алгоритмів, що реалізують методи цифрового Фур'є і Плберт - перетворень, в обробці і поліпшенні якості зображення мам, ограмм В основу винаходу поставлена задача удосконалення способу діагностики і диференціальної діагностики захворювань молочної залози за допомогою ЛІНІЙНИХ і нелінійних алгоритмів, що дозволить підвищити вірогідність діагностики раку молочної залози Поставлена задача вирішується тим, що, згідно винаходу, додатково проводять комп'ютерну математичну обробку мамограми, засновану на обробці даних обстежень з використанням ЛІНІЙНИХ та нелінійних алгоритмів, виділяють підозрілі ділянки і при рівних, чітких контурах зображення патологічного утворення судять про доброякісну пухлину, а при нерівних, спікулоподібних контурах утворення діагностують злоякісну пухлину Спосіб здійснюється таким чином Піддають скануванню мамограму, по якій постановка діагнозу утруднена, одержують зображення на моніторі комп'ютера і піддають математичній обробці При цьому використовувалися як ВІДОМІ, опи сані в літературі алгоритми поліпшення зображення, так і спеціально синтезовані алгоритми, спрямовані на усунення нерівномірності засвічування рентгенівської плівки, а також перекручувань істинної ЩІЛЬНОСТІ живої тканини Із сімейства відомих алгоритмів поліпшення зображення були досліджені як ЛІНІЙНІ алгоритми, зв'язані з використанням різних високочастотних фільтруючих масок, рекурсивних високочастотних коригувальних фільтрів, з метою підкреслення (контрастування) дрібнорозмірних деталей, так і сімейство нелінійних алгоритмів, що контрастують, зв'язаних з нелінійним перетворенням поля яскравості досліджуваних тестових мамограм із метою одержання суб'єктивно більш інформативних зображень, у яких підсилюються лише окремі рівні яскравості, окремі фрагменти зображення, що володіють заданими властивостями і т п Крім того, досліджувалися різні комбіновані ЛІНІЙНІ І нелінійні алгоритми, з метою виконання найкращих у ЗМІСТІ вірогідності, інформативності і швидкодії методів обробки Критерієм у даних дослідженнях є метод експертних оцінок, коли в якості тестових використовувалися мамограми, по яких важко було поставити діагнози для верифікації діагнозу були CO о (О Ю проведені інтервенційні методи (тонко - та товстогольчасту пункції, хірургічну біопсію) Приклад 1 Рак молочної залози На екрані монітора одержують зображення мамограми у прямій проекції, на фоні зображення залози, в біля сосковій зоні, інтенсивне затемнення фіг 1 Морфологічний діагноз рак молочної залози Зображення (фиг 1) піддали обробці алгоритмом нелінійного контрастування шляхом корекції гістограм Результат (фіг 2) в біля сосковій зоні чітко диференціюється пухлинне утворення розміром 3x3,5 см із нерівними, спікулоподібними контурами Утворення виділили в об'ємі Діагноз рак молочної залози Гістограма розподілу яскравості типового зображення природного походження, підданого лінійному квантуванню, як правило, має яскраво виражений перекіс убік малих рівнів, тобто яскравість більшості елементів зображення нижче середньої На темних ділянках подібних зображень деталі часто виявляються важко помітними Одним з методів поліпшення таких зображень є видозміна гістограм, при якому передбачається перетворення яскравостей вихідного зображення так, щоб гістограма розподілу яскравостей вихідного зображення прийняла бажану форму Реалізовано перетворення гістограм, при яких гістограма вихідного зображення здобуває наступні форми рівномірну, експоненційну, Релея, гіперболічну ВІДПОВІДНО до виражень Рівномірна GQ, k) = [ G m a x - G m i n ]P f (f) = G m i n , Експоненційна Результат фіг 4 фіг 5 Г ( фіг 8 фіг 9 2 1 G(j,k) = G m i n + [ 2 a L N ( 1 - / P f ( f ) ) ] 1 / 2 Гіперболічна (j> Ю - G m , n + [ G m a x /G, де Pf (f) - інтегральна функція розподілу імовірностей, обчислюється щодо всього зображення Питання про ДОЦІЛЬНІСТЬ того чи іншого способу контрастування шляхом зміни гістограм зображення варто вирішувати у кожному конкретному випадку, виходячи з виду гістограми вихідного зображення При цьому, з погляду фізіологічного механізму сприйняття, кращі результати дає експоненційна еквалізація (вирівнювання) гістограм Результати застосування тих же алгоритмів, при яких підраховуються гістограми не всього зображення, а в деякому ДОВКІЛЛІ поточної точки Результати цього представлені на фігурі 2 Достоїнством даних алгоритмів є набагато більш точне контрастування деталей зображення, розташованих на фоні слабкоконтрастних фрагментів Приклад 2 Рак молочної залози На екрані монітора одержують зображення мамограми у бічній проекції, на фоні зображення залози, в центрі, інтенсивне затемнення, з фіброзною тяжистостю до шкіри та її втягненостю з утворенням площадки фіг 3 Морфологічний діагноз рак молочної залози Зображення (фігЗ) піддали обробці алгоритмом подавления адитивних перешкод у виді смуг і нерівномірності фона й алгоритмом Собелла Характеристика даних алгоритмів представлена нижче = Gmin-1/aLN[1-Pf(f)], алгоритм подавления адитивних перешкод у виді смуг і нерівномірності фона на фоні зображення молочної залози диференціюється утворення розміром 1 х2,5 см з нерівними, місцями нечіткими контурами, з фіброзною тяжистостю до шкіри та її втягненостю з утворенням площадки, алгоритм Собелла диференціюється утворення розміром1х2,5 см з чіткими, спікулоподібними контурами Діагноз рак молочної залози Приклад 3 Фіброаденома На екрані монітора одержують зображення мамограми у бічній проекції, на фоні зображення залози, в верхнєзовнішньому квадранті, інтенсивне затемнення Морфологічний діагноз фіброаденома фіг 7 45603 Релея Зображення (фіг 6) піддали обробці алгоритмом подавления адитивних перешкод у виді смуг і нерівномірності фона, алгоритмом Собелла й алгоритмом Кірша Ефективність використання даних операторів ілюструється на фіг 7, 8, 9 алгоритм подавления адитивних перешкод у виді смуг і нерівномірності фона на фоні зображення молочної залози диференціюється інтенсивне тінєутворення розміром 1,5x1,5 см с нерівними, нечіткими контурами, алгоритм Собелла чітко диференціюється інтенсивне рентгеноконтрастне утворення розміром 1x1 см , алгоритм Кірша диференціюється чіткий, рівний контур утворення, усилено та деталізовано малюнок тканини молочної залози Диагноз фиброаденома Алгоритм подавления адитивних перешкод у виді смуг і нерівномірності фона У випадку, якщо рентгенограми перекручені перешкодами у виді смуг і нерівномірній засвічуваності зображення, що звичайно викликано порушеннями, допущеними при прояві, добрі результати дає застосування наступного рекурсивного фільтра і 1 N / 2 /N+1 2 G(k + m,1)] + A, m=-N/2 N/2 F(2)(k,1) = [F (1) (k,1)- 1 / N+1 2 F(1)(k,1 + m)] + A, m=-N/2 де А - константа, рівна половині максимального значення відеосигналу, використовувана як оцінка невідомого середнього по кадру Кожний з од 45603 6 номірних фільтрів подавляє смуги у відповідному його ефективності і швидкодії напрямку При цьому розмір околиці N вибирають, У результаті застосування даного алгоритму виходячи з розмірів плями фона Результат обровідбувається виразне підкреслення дрібнорозмірбки таким фільтром тестової мамограми показаних деталей і аномалій, причому істотно зменшуний на фіг 4, 7 Його достоїнством є порівняно виється адитивна складова ТІНІ патологічної ділянки сока швидкодія при програмній і апаратній без втрати інформації складової зображення ткареалізації нини молочної залози (фіг 5, 8) Алгоритм Собелла Алгоритм Кірша У даному алгоритмі для контрастування викоАлгоритм Кірша заснований на використанні ристовується нелінійний оператор з вікном 3x3 нелінійного оператора у ВІКНІ 3X3, обумовленого елементів Нижче показані використані при форвираженням мальному записі позначення елементів вікна G(|,k)=MAX{1 MAX[|5S,-3T,|]} S A А,м + А , J= J 4+2, Ai Ao A2 Tj = A J + 3 + A J + 4 + A J + 5 + A J + 6 + A J + 7 (Фіг 9) А7 Аз F(|,k) Вище приведені дослідження були спрямовані A5 A6 A4 на з'ясування можливості поліпшення якості мамограм - їхнього контрастування, посилення малюнка Для контрастування перепадів яскравості обтканини, підкреслення характерних деталей, видічислюється величина лення утворення в обсязі, оцінки істинних розмірів пухлини Таким чином, вперше застосований спосіб маде X = (А2 + 2А3 + А4) - (А 0 + 2А7 + А6), тематичної обробки мамограм з використанням ЛІНІЙНИХ та нелінійних алгоритмів дозволяє підвиY = (А 0 + 2А, + А2) - (А6 + 2А5 + А4) щити вірогідність і своєчасність діагностування Величини А,- яскравості елементів вікна Більш різних форм захворювань молочної залози швидкодіючий варіант даного алгоритму формуЛітература ється в такий спосіб 1 В А Власенко, О И Шкодин МикропроцесGQ,k) = |X| + |Y| сорные системы неразрушающего контроля качеПроведене дослідження ефективності застоства изделий электронной техники -Киев Технисування даного алгоритму для рішення задачі пока, 1990 - 144 с ліпшення якості зображень дозволяє говорити про нього, як про найбільш перспективний з погляду 45603 45603 ДП «Український інститут промислової власності» (Укрпатент) вул Сім'ї Хохлових, 15, м Київ, 04119, Україна (044)456-20- 90 ТОВ "Міжнародний науковий комітет" вул Артема, 77, м Київ, 04050, Україна (044)216-32-71