Сибирский федеральный университет

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2023

Идентификатор DOI: 10.34219/2306-3645-2023-13-1-5-14

Ключевые слова: endoscopy, near infrared, Nir, segmentation, shearlet transform, Otsu threshold segmentation, Canny contouring, color coding, neurosurgery, intraoperative bleeding, эндоскопия, ближний инфракрасный диапазон, сегментация, шиарлет-преобразование, метод пороговой сегментации Оцу, метод построения контура Кэнни, цветовое кодирование, нейрохирургия, интраоперационное кровотечение

Аннотация: Одним из самых опасных осложнении при операциях на головном мозге является кровотечение. Гемостаз может быть затруднен из-за недостаточной видимости, вызванной заполнением операционной раны кровью. Для восстановления видимости операционного поля предлагается использовать данные NIR-камеры и шиарлет-преобразование с алгоритмами цветового кодирования. При этом также предполагается проводить усиление яркостных характеристик изображений (кадров) и сегментацию интересующих биологических тканей. В ходе экспериментального исследования было установлено, что становится возможным визуализировать все ткани, находящиеся на глубине до 3 мм. Использование алгоритма ВСЕТ с маской для обработки позволило повысить контрастность изображения с 34,20% до 198,73% в зависимости от глубины залегания биологических структур. При обработке модельных изображений наилучшая средняя точность определения контуров области интереса с учетом глубины составила 0,961 ± 0,021 по коэффициенту подобия Дайса. Исходные снимки также анализировались классическим методами обработки Оцу и Кэнни, что позволило выполнить соответствующие сравнения и показать определенные преимущества шиарлет-преобразования над традиционными подходами. One of the most dangerous complications of brain surgery is bleeding. Hemostasis can be difficult due to insufficient visibility caused by the filling of the surgical wound with blood. To restore the visibility of the surgicalfield it is proposed to use NIR camera data and Shearlet transform with color coding algorithms. In this case it is also supposed to enhance the brightness characteristics of images (frames) and segment the biological tissues of interest. In the course of an experimental study it was found that it becomes possible to visualize all tissues located at a depth of up to 3 mm. The use of the BCET algorithm with a processing mask made it possible to increase the image contrast from 34.20% to 198.73%o depending on the depth of the biological structures. When processing model images the best average accuracy of determining the contours of the region of interest taking into account the depth was 0.961 ± 0.021 according to the Dice similarity coefficient. The original images were also analyzed by the classical processing methods of Otsu and Canny which made it possible to perform appropriate comparisons and show certain advantages ofthe shearlet transform over traditional approaches.

Журнал: Медицина и высокие технологии

Выпуск журнала: №1

Номера страниц: 5-14

ISSN журнала: 23063645

Место издания: Москва

Издатель: Общественная организация Московское отделение "Качество информационных технологий в системах управления" Академии проблем качества, ГУП «Отраслевой научно-практический комплекс «Здоровье», ООО «Инкеля»

• Медиевский А.В. (Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого)
• Зотин А.Г. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)
• Симонов К.В. (Институт вычислительного моделирования СО РАН)
• Кругляков А.С. (Институт вычислительного моделирования СО РАН)
• Хомколов И.В. (Сибирский федеральный университет)
• Чижова И.Г. (Сибирский федеральный университет)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК