Автореферат и диссертация по медицине (14.00.19) на тему:Повышение эффективности рентгенологических исследований грудной клетки путем применения компьютерной обработки рентгенограмм
- Ученая степень
- кандидата медицинских наук
- ВАК РФ
- 14.00.19
Автореферат диссертации по медицине на тему Повышение эффективности рентгенологических исследований грудной клетки путем применения компьютерной обработки рентгенограмм
На правах рукописи
Осадчий Антон Сергеевич
ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕНТГЕНОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ ГРУДНОЙ КЛЕТКИ ПУТЕМ ПРИМЕНЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ ОБРАБОТКИ РЕНТГЕНОГРАММ
14.00.19 - лучевая диагностика, лучевая терапия
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук
003469523
Обнинск- 2009
003469523
Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Самарский государственный медицинский университет» Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию.
Научный руководитель:
доктор медицинских наук, профессор Королюк Игорь Петрович Официальные оппоненты:
доктор медицинских наук, профессор Шехтер Анатолий Ильич; доктор медицинских наук, профессор Дегтярёв Виктор Алексеевич
Ведущая организация: ФГУ Российский научный центр рентгенорадиологии Росмедтехнологий
Защита состоится 23 июня 2009 г. в 11.00 часов на заседании диссертационного совета Д 001.011.01 при Учреждении Российской академии медицинских наук Медицинском радиологическом научном центре РАМН по адресу: 249036, Калужская область, гор. Обнинск, ул. Королева, д. 4.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГУ - Медицинский радиологический научный центр РАМН.
Автореферат разослан « » сч/у^р-е-с-е^я. 2009 года
Ученый секретарь диссертационного совета
Палыга Г.Ф.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Аюуальность проблемы
Современные технологии диагностики и лечения в системе здравоохранения представляют дополнительные требования к уровню сбора, хранения, передачи и представления медицинских данных. В значительной степени это относится к рентгенологии, которая составляет одну из ведущих ветвей современной лучевой диагностики. Современная рентгенология на мировом уровне представлена главным образом цифровыми технологиями. Это касается как первично цифровых методов, к которым относится цифровая рентгенография, цифровая флюорография, компьютерная томография, оцифровка изображений после их получения на экране РЭОПа или ПЗС-матрицы. Однако из-за ограниченного числа цифровых рентгеновских аппаратов, находящихся в настоящее время в России, получает распространение оцифровка полученных аналоговых рентгенограмм на рентгеновской пленке, с этой целью используют специальные сканеры, позволяющие преобразовать аналоговые пленочные изображения в цифровую форму для дальнейшей компьютерной обработки. Таким образом повышается диагностическая эффективность всего рентгенологического исследования в целом. Удобство работы с цифровыми изображениями очевидны и являются общепризнанными.
Первые отечественные публикации о преимуществах оцифровки рентгенограмм были посвящены обработке рентгенологических изображений с использованием аналоговой ЭВМ (Шехтер А.И., 1986; Амосов И.С. и др., 1986).
В настоящее время в лучевой диагностике возникли и стремительно развиваются новые информационные технологии, основанные на цифровых принципах обработки информации (Антонов О.С. и др., 2001). Это относится к средствам получения лучевых изображений, основанным на высокотехнологичных компьютерных решениях, их представлении оператору и врачу на видеомониторах (Белова И.Б. и др., 1999). Возникли новые компьютерные программы, позволяющие получать диагностические изображения в трехмерной графике, в режиме анимации, модифицировать и получать скрытые и ранее недоступные детальному анализу структуры и функции исследуемых органов (Кармазановский Г.Г., 2008; Вапкшап 1.М. еХ а1., 2000).
Необходимо подчеркнуть, что наличие данных о предыдущих рентгенологических исследованиях в значительной степени увеличивает возможность раннего обнаружения изменений того или иного объекта исследования (органа или «зоны интереса»), что повышает чувствительность и специфичность рентгенологического изображения.
Среди средств электронных способов обработки рентгенограмм наиболее употребительными оказались: широкий «плавающий» диапазон серой шкалы, яркости и контрастности, быстрая инверсия изображения, краевое усиление, сглаживание, обработка направленной гистограммы и гистограммы выбранных площадей (Варшавский Ю.В. и др., 1997; Вейп Ю.А., 2005).
Заслуживают внимания методы качественной и количественной оценки рентгенограмм, что открывает путь к стандартизации получаемых изображений и автоматизации рентгенодиагностического процесса (Буйлов В.М. 2004).
Цифровая рентгенография, получившая сегодня большое распространение в лучевой диагностике, незаменима при диагностике заболеваний легких и средостения. Она также позволяет определить точную локализацию поражения и распространенность процесса (Борисенко А.П., 2007). Поэтому метод компьютерной обработки аналоговых рентгенограмм с дальнейшим их математическим анализом представляется важным. в современной рентгенологии.
Создание оптимальной системы ввода рентгенограмм в компьютер позволит переводить существующие рентгенологические данные в цифровую форму. Это обеспечит систему хранения, поиска и транспортировки медицинских рентгенологических изображений, повысит качество рентгенодиагностики в целом.
Цель исследования:
Целью настоящего исследования явилось повышение эффективности рентгенодиагностики заболеваний органов грудной клетки путем компьютерной обработки полученных рентгенограмм и дальнейшего их математического анализа.
Задачи исследования:
1. Создать алгоритм адекватного ввода рентгенограмм грудной клетки через сканер в компьютер для их дальнейшего математического анализа.
2. Разработать информационные технологии обработки и анализа оцифрованных рентгенологических изображений, позволяющие визуализировать и количественно оценить характер очаговых патологических процессов в легочной ткани.
3. Используя методы компьютерной обработки рентгенологических изображений, повысить их диагностическую информативность в определении выявленных изменений.
4. На основе принципов доказательной медицины определить и дать сравнительную оценку диагностической эффективности обработанных изображений.
Научная новизна
Впервые на основе рентгенологических методов исследования грудной клетки с использованием современных компьютерных технологий разработана новая методика объективной системой оценки патологических очагов в
легочной ткани, подтвержденная на уровне государственной патентной экспертизы (патент РФ №66175, 2007 г.).
Разработан оригинальный метод компьютерного анализа оцифрованных рентгенограмм, обеспечивающий количественную характеристику патологических образований в легочной ткани и рентгенологических изображений грудной клетки в целом.
С позиции доказательной медицины была определена диагностическая информативность цифровых рентгенограмм и количественная оценка выявленных в них патологических образований в легочной ткани. Доказана высокая диагностическая информативность полученных изображений с применением компьютерных технологий при выявлении патологических изменений в легких.
Практическая значимость работы
Результаты исследования позволяют сформировать новую лучевую диагностическую концепцию, развивающую классический клинико-рентгенологический подход к распознаванию очаговых образований в легочной ткани. Внедрение в аналоговую рентгенологию современных компьютерных технологий и основ математического анализа рентгенологических изображений позволяет получить дополнительную объективную информацию об узелковом образовании в легочной ткани, что открывает новые возможности для повышения эффективности рентгенодиагностики. Основу этой концепции составляет использование современных информационных технологий, расширяющих возможности традиционной рентгенографии.
Внедрение результатов работы
Основные положения диссертации и разработанные методы внедрены и используются при обследовании пациентов в рентгенологическом отделении Клиник Самарского государственного медицинского университета и Муниципальном медицинском учреждении «Городская поликлиника № 3». Ряд положений теоретического и практического характера, сформулированных в диссертации, а также разработанное программное обеспечение для обработки медицинских изображений используются в учебном процессе на кафедре лучевой диагностики и лучевой терапии с курсом медицинской информатики и кафедре фтизиатрии и пульмонологии Самарского государственного медицинского университета.
Апробация работы
Научные результаты и основные положения диссертации представлены в материалах и доложены на: 1-ом Всероссийском конгрессе лучевых диагностов «Радиология 2007» (Москва 2007); 2-ом Всероссийском конгрессе лучевых диагностов «Радиология 2008» (Москва 2008); на Первой межрегиональной научно-практической конференции с международным участием «Актуальные вопросы лучевой диагностики» (Иркутск 2008); на VII научно-практической конференции радиологов Узбекистана «Современные методы медицинской
визуализации и интервенционной радиологии» (Ташкент 2008); на Юбилейной конференции, посвященной 25-летию института последипломного образования СамГМУ, «Актуальные вопросы последипломного образования и здравоохранения» (Самара 2008).
Диссертация апробирована на межкафедральном заседании кафедр лучевой диагностики и лучевой терапии с курсом медицинской информатики, фтизиатрии и пульмонологии ГОУ ВГТО «Самарский государственный медицинский университет Росздрава» 20 февраля 2009 г. (протокол № 10).
Основные положения диссертации, выносимые на защиту
1. Применение разработанных информационных технологий компьютерной обработки оцифрованных рентгенограмм и математический анализ полученных данных о характере очаговых процессов в легочной ткани повышают эффективность рентгенодиагностики очаговых заболеваний легких.
2. Разработанный метод оцифровки рентгенограмм повышает эффективность рентгенодиагностики заболеваний органов грудной клетки при выявлении очаговых образований в легочной ткани.
3. Выделенные автором геометрические и топологические признаки поражения легочной ткани позволят повысить эффективность выявления очаговых процессов в легочной ткани.
4. Компьютерный анализ выявленных образований позволит дать более полную картину об их структуре и характере, что представляется важным для прогнозирования течения заболевания.
Публикации
По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ (в том числе 2 статьи и 1 тезисы в научных журналах и изданиях Перечня ВАК Министерства образования и науки РФ для публикации результатов кандидатских диссертаций). Получен 1 патент РФ на полезную модель №66175(2007).
Объем и структура диссертации
Диссертация состоит из введения, обзора литературы, 3-х глав собственных наблюдений, обсуждения полученных результатов, выводов, практических рекомендаций, библиографического указателя.
Работа изложена на 105 страницах машинописного текста, иллюстрирована 23 рисунками (рентгенограммами, диаграммами), содержит 9 таблиц. Указатель литературы включает 151 источника, из них 90 отечественных и 61 зарубежных авторов.
По теме диссертации опубликовано 1 методическое пособие для врачей, утвержденное на Цикловом методическом совете СамГМУ.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Материалы и методы исследования
В основу диссертационной работы положены сведения о 294 больных с очагово-инфильтративными изменениями легочной ткани, находившихся на лечении в клиниках Самарского государственного медицинского университета. Контрольную группу составили 38 пациентов, которым была выполнена обзорная рентгенография органов грудной клетки, не выявившая патологических изменений. У выше названной группы также отсутствовали анамнестические данные о каких-либо хронических заболеваниях респираторной системы.
На основании рентгенологического метода, данных анамнеза и разработки информационного метода адекватной оцифровки изображения все обследованные пациенты были разделены на четыре группы (табл.1).
Таблица 1
Распределение пациентов в соответствии с группой заболеваний _и половой принадлежностью__
Группы больных Патологические состояния легочной ткани Мужчины Женщины Всего пациентов
Первая группа Силикоз I ст. 12 6 47
Силикоз II ст. 7 7
Силикоз III ст. 10 5
Вторая группа Очагово-инфильтративные пневмонии 87 41 128
Третья группа Очаговый туберкулез 48 33 81
Контрольная группа Возрастная норма 21 17 38
Всего пациентов 185 109 294
При рентгенологическом определении стадии силикоза и размеров округлых затемнений была использована Международная классификация пневмокониотических процессов, утвержденная в 1980 году, состоящая из двух разделов: первый раздел включает этиологическую группировку пневмокониозов по видам промышленной пыли, второй - рентгенологическую характеристику заболевания. В зависимости от размеров узелков при силикозе выделяют три градации: р - до 1,5 мм; q - от 1,5 до 3 мм и г - от 3 до 10 мм в диаметре.
Рентгенологические исследования выполняли в отделе лучевой диагностики, функциональные исследования - в отделении пульмонологии Клиник СамГМУ.
Информационные технологии компьютерной обработки оцифрованных рентгенограмм были разработаны совместно с доктором медицинских наук, профессором Минаевым Ю.Л. кафедры Организации тактики медицинской службы Самарского Военно-медицинского Института.
Первую группу составили 47 (16%) пациентов в возрасте от 47 до 67 лет (29 мужчин и 18 женщин) с узелковой формой силикоза, которым была выполнена рентгенография органов грудной клетки с последующей оцифровкой полученных рентгенограмм и их компьютерной обработкой.
Во вторую группу вошли 128 (43%) пациентов в возрасте от 28 до 43 лет (87 мужчин и 41 женщина) с очагово-инфильтративной пневмонией, которым была выполнена обзорная рентгенография органов грудной клетки также с последующей оцифровкой полученных рентгенограмм и компьютерной обработкой.
В третьей группе было 81 (28%) пациентов в возрасте от 21 до 43 лет (48 мужчин и 33 женщины) с очаговым туберкулезом легочной ткани, которым была выполнена обзорная рентгенография органов грудной клетки с последующей оцифровкой полученных рентгенограмм и дальнейшей их компьютерной обработкой. Цифровую обработку рентгенограмм проводили с использованием разработанной нами базы компьютерных фильтров к рентгенологическим изображениям.
Рентгенографию органов грудной клетки проводили на рентгенодиагностическом аппарате «СЫЫООЮИ 90\18» (Италия) в прямой и боковой проекциях, вертикальном и горизонтальном положениях пациента. Технические условия рентгенографии: напряжение на трубке 110 - 125 кВ; сила тока 100 - 120 мА; выдержка 0,01 с; расстояние от фокуса трубки до пленки составляло 1,5 м.
Рентгенологические исследования были выполнены с применением предложенной нами методики для рентгенологического исследования органов грудной клетки (патент РФ на полезную модель №66175 от 2007 г.) (рис. 1).
а. исходное положение б. конечный результат
Рис. I. Методика рентгенологического исследования органов грудной клетки
Использование данного приспособления позволило максимально разводить лопатки пациентов с целью устранения лопаточных наложений на легочные поля, что приводит к повышению информативности полученной
рентгенограммы для диагностики патологических процессов в верхних отделах грудной клетки.
В качестве системы хранения рентгенограмм использовали разработанный нами компьютерный пакет программы «Rentgen 2.10», позволяющий их высококачественно архивировать для последующего анализа. Оцифровку изображений осуществляли на профессиональном слайд-сканере (MICROTEK ScanMaker 9800 XL, диапазон оптической плотности Dmax 3.7, формат ввода A3).
Все рентгенограммы были оцифрованы с максимальным разрешением и сохранены как отдельные файлы в формате TIFF (Tagged Image File Format). Для вычисления разрешения сканирования мы использовали формулу
R = (А/Ь) х 2.54,
где R - разрешение сканирование (dpi), А - максимальный размер изображения на экране, число пикселей, b - максимальный размер оригинала, см, А/Ь -количество точек, которое необходимо «снять» с каждого сантиметра оригинала, 2.54 - множитель, переводящий эту цифру в dpi.
По каждому изображению строили гистограмму - число возможных уровней яркости, которое лежит в диапазоне [0,G], называется дискретной функцией
где гк - это k-ый уровень яркости из интервала [0,G], а пк - число пикселов изображения, уровень которых равен гк. Значение G равно 256 для изображений класса 8 bit и 65535 для 16 bit. Таким образом, анализ полученной гистограммы является ценным методом для оценки как количественных, так и качественных характеристик изображения.
Сравнительный анализ гистограммы исследуемого изображения и изображения, условно принятого за эталон, позволяет выявить его несоответствие, даже если они визуально практически неотличимы друг от друга.
В основу процедуры обработки и анализа изображений нами была использована операция линейной обработки рентгенограмм «скользящим окном». Пространственно-инвариантная обработка такого вида описывается общим соотношением
g{ni,n2) = G[{/(n, - m,, п2 - т2 )}, Ц, т2 ) s D\ где /(/гр/г2), g(nnn2) - двумерные последовательности отсчетов входного и выходного изображения, соответственно, G - оператор преобразования, D -конечное множество отсчетов, заданное относительно начала координат и определяющее форму и размеры окна обработки.
Для компьютерной фильтрации изображений была использована разработанная нами алгоритмическая база, содержащая линейные и нелинейные методы фильтрации. Вейвлет-анализ оцифрованных
рентгенограмм проводили с использованием прямого преобразования дискретного сигнала вейвлетом Хаара.
Качественные и информативные признаки изображений улучшали при помощи операции линейной обработки «скользящим окном», наложения высокочастотных и низкочастотных фильтров, выравнивания яркости слабоконтрастных участков, нелинейного поэлементного преобразования полученной гистограммы всех изображений и выделения контуров существенных деталей на изображении.
Дискриминантный анализ использовали, во-первых, для принятия решения о том, какие переменные различают (дискриминируют) две или более совокупности (группы) и, во-вторых, для классификации наблюдений. Матрицы для общих дисперсий и ковариаций сравнивали с помощью многомерного F-критерия.
Обработка полученных результатов и формирование баз данных проведена с помощью специализированных статистических пакетов «Statistica» v.13.0 фирмы «StatSoft».
Алгоритмический анализ всех оцифрованных рентгенограмм проведен с помощью пакета программы «Matlab V 5.0.18091 Release 13» и «ImageJ 1.40 National Institutes of Health, USA».
Согласно рекомендациям В.В.Власова (2001), основанных на доказательной медицине, анализ диагностической эффективности предложенных нами методов компьютерной обработки рентгенограмм грудной клетки состоял из следующих статистических процедур:
1. Определение чувствительности (Se) и специфичности (Sp).
2.Построение характеристической кривой (ROC-кривая), отражающей взаимозависимость вероятностей ложноположительных и истинно положительных результатов; определение расположения ROC-кривой, а также площади под ней (Sroc) как интегрального индекса эффективности.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Компьютерная обработка рентгенограмм больных с силикозом
Для оценки состояния легочной ткани у больных с узелковой формой силикоза нами было обследовано 47 человек в возрасте от 47 до 67 лет (28 мужчин и 19 женщин) (табл.2).
Таблица 2
Распределение пациентов с силикозом по половому признаку и стадии заболевания
Характеристика заболевания Мужчины Женщииы Всего
Силикоз I ст. 11 8 19
Силикоз II ст. 8 5 13
Силикоз III ст. 9 6 15
Всего 28 19 47
Всем больным выполнена обзорная рентгенограмма органов грудной клетки с последующей ее компьютерной оцифровкой. По результатам рентгенографии у 19 из 47 обследованных (40%) был диагностирован силикоз I степени, у 13 больных (27,3%) - рентгенологическая картина силикоза II степени. Силикоз III степени был обнаружен у 15 пациентов (31%).
Технология компьютерной обработки полученных полутоновых изображений состояла из следующих этапов: 1) вейвлет-преобразование изображения; 2) выравнивание яркости с контрастированием; 3) ранговая фильтрация; 4) пороговая обработка; 5) бинарная сегментация. В результате такой компьютерной обработки получалась бинарное изображение рентгенограммы с патологическими структурами в легочной ткани.
В результате такой компьютерной обработки рентгенограмм мы сформировали основные классы и признаки патологических структур в легочной ткани, характерные для узелковой формы силикозов. На основании анализа коэффициента формы и коэффициента площади происходит выделение узелковых образований. По обучающей выборке нами был определен диапазон данных параметров, которые приведены в табл. 3.
Таблица 3
Основные показатели параметров патологических структур в легочной ткани, _характерные для узелковой формы силикоза_
Классы заболевания Параметры патологических узелков
Коэффициент формы (усл. единиц) Коэффициент площади (усл. единиц) Среднее значение оптической плотности (ДО)
Класс №1 (узелковый силикоз I ст.) п=19 48,56-84,51* 142 - 774* 1,11
Класс №2 (узелковый силикоз II ст.) п=13 41,74-105,18* 674-953* 1,44
Класс №3 (узелковый силикоз III ст.) п=15 74,81-170,23* 674 - 2554* 1,62
*р<0,05
С позиции доказательной медицины для оценки эффективности диагностического исследования в сравнении с референтной группой пациентов мы вычислили операционные характеристики чувствительности и специфичности для каждого класса патологических структур (табл.4).
Та блица 4
Результаты вычислений операционных характеристик
для каждого класса патологических структур__
Классы заболеваний Операционные характеристики
Чувствительность ве (%) Специфичность (%) Точность Ас (%)
Класс №1 62.5 75 69
Класс №2 80 86 83
Класс №3 75 83 79
Анализ основных операционных характеристик для каждого класса показывает, что предложенный нами метод компьютерной обработки рентгенограмм наиболее эффективен (86%) при патологии класса № 2 (силикоз II степени). Это свидетельствует о том, что с его помощью надежнее подтверждается данное заболевание, следовательно, его выявление будет эффективнее.
Таким образом, данная методика компьютерной обработки рентгенограмм органов грудной клетки позволила нам повысить эффективность рентгенодиагностики при патологии легочной ткани, связанной с профессиональными заболеваниями, и в частности, с дифференциальной диагностикой силикозов.
Основываясь на принципах доказательной медицины, для сравнения эффективности выявления патологических образований на рентгенограммах органов грудной клетки при использовании компьютерной обработки были построены характеристические кривые для силикоза II степени (рис.2).
Рис.2. Характеристические кривые распознавания патологических образований в легочной ткани с силикозом II степени на рентгенограммах до обработки (Б) и после компьютерной обработки (А). Отмечается более высокая достоверность характера процесса в легочной ткани группы А.
Результаты визуального сопоставления характеристических кривых свидетельствуют о большей эффективности метода компьютерной обработки рентгенограмм, ROC-кривая которого располагается значительно выше.
Определение колебаний плотности очаговых образований в легочной ткани
Для определения плотности очаговых образований в легочной ткани мы сформировали группы рентгенологических изображений органов грудной клетки по половому признаку (табл.5). Первую группу составили рентгенограммы больных с туберкулезом легких в возрасте от 21 до 43 лет (26%), вторую группу больные с силикозом I стадии в возрасте от 47 до 53 лет (32%), третью группу - больные с силикозом II стадии в возрасте от 50 до 63 (19%) и четвертую группу - больные с силикозом III стадии в возрасте от 59 до 67 лет (22%).
Таблица 5
Распределение сформированных групп рентгенологических изображений по __заболеванию и половому признаку__
№ группы Патологические состояния в легочной ткани Мужчины Женщины Всего
I группа Туберкулез 9 6 15
II группа Силикоз I ст. 11 6 17
III группа Силикоз II ст. 7 3 10
IV группа Силикоз III ст. 7 5 12
Всего 34 20 54
С целью более тщательного определения колебаний плотности узелковых образований в легочной ткани мы проводили компьютерную обработку рентгенограмм. Для этого в зоне интереса выделяли узелковые образования и анализировали их в продольном сечении. Данная проекция позволяет выявить как максимальные, так и минимальные значения плотности исследуемого образования, что важно при анализе его структуры.
В результате были сформированы основные показатели плотности очаговых образований в легочной ткани при очаговом туберкулезе легких, которые представлены в табл. 6.
При расчете плотности узелков учитывали стадию силикоза и принадлежность его к сформированной нами группе. По результатам данного метода были определены основные показатели плотности узелковых образований в легочной ткани при обзорной рентгенографии органов грудной клетки (табл.7.)
Таблица б
Показатели плотности очаговых образований при туберкулезе легких
Плотность образований, условные единицы Очаговый туберкулез
Стадия инфильтрации п = 7 Стадия обызвествления п = 6
Минимальпая плотность 69 ±2 97 ±3
Максимальная плотность 86 ±3 142 ±2
Колебание плотности 17 45
Таблица 7
Показатели плотности узелков в легочной ткани
у больных с силикозом узелковой формы_
Плотность узелков, условные единицы Силикоз
I стадия п=17 II стадия п=10 Ш стадия п=12
Минимальная плотность 72 ±2 91 ±3 115 ± 3
Максимальная плотность 92 ±3 104 ±2 133 ±4
Колебания плотности 20 13 18
Для оценки эффективности примененного нами метода диагностического исследования очаговых образований использовали принцип доказательной медицины, в частности, вычислили операционные характеристики (специфичность, чувствительность и точность) при определении колебаний плотности выявленных изменений во всех группах рентгенологических изображений. Полученные результаты приведены в табл. 8.
Таблица 8
Результаты вычислений операционных характеристик для каждой группы рентгенологических изображений_
Группы заболевания Операционные характеристики
Чувствительность Se (%) Специфичность Sp(%) Точность Ас (%)
Группа I (очаговый туберкулез) 85 77 80
Группа II (силикоз I ст.) 65 88 38
Группа Ш (силикоз II ст.) 70 80 75
Группа IV (силикоз III ст.) 82 91 86
В результате было установлено, что с помощью определения колебаний плотности образований высокую чувствительность показала группа I с очаговым туберкулезом (чувствительность составила 85%, а специфичность -77%). Это говорит о том, что данная методика компьютерной обработки рентгенограмм оказалась наиболее эффективна при выявлении очаговых изменений.
Вычислив специфичность метода в каждой группе заболеваний, наибольшие показатели были отмечены в IV группе с силикозом III стадии (91%). Таким образом, предложенный нами метод определения колебаний плотности выявленных очаговых образований легких оказался наиболее эффективным для их подтверждения.
При очаговой форме туберкулеза мы применили оценку эффективности сравниваемых методов, основанную на построении ЯОС-кривых. Полученные диагностические параметры представлены на рис. 3.
Рис.3. Характеристические кривые распознавания очаговых образований в легочной ткани на рентгенограммах органов грудной клетки до обработки (Б) и после компьютерной обработки (А). Из анализа ЯОС-кривых видно, что группа А более достоверна отражает характер процесса в легочной ткани, чем группа Б.
Они свидетельствуют о том, что у больных с очаговой формой туберкулеза преобладают диагностические возможности метода компьютерной обработки рентгенограмм.
Из выше сказанного следует важный вывод о том, что применение компьютерных технологий в рентгенодиагностике очаговых и узелковых образований в легочной ткани повышает диагностическую эффективность рентгенологических методов в их выявлении.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Результаты математической и статистической обработки материала исследования позволили установить, что компьютерная обработка рентгенограмм грудной клетки дает дополнительные сведения о патологическом процессе. Нами также установлено, что существует тесная взаимосвязь между геометрическими показателями образований в легких и стадией заболевания.
Наиболее информативными параметрами при компьютерной обработке рентгенограмм, по нашим данным, являются коэффициент формы, коэффициент площади и определение плотности в продольном сечении.
С позиции доказательной медицины для оценки эффективности диагностического исследования в сравнении с референтной группой пациентов мы вычислили операционные характеристики проведенных исследований: чувствительность и специфичность для каждого класса патологических структур. Она составила для первого класса соответственно - 62,5% и 75%, для второго класса соответственно — 80% и 86% и для третьего класса соответственно 75% и 83%.
Нами также установлена взаимосвязь между колебанием плотности образований на рентгенограмме легких и патологическим состоянием узелков в легочной ткани методом их компьютерной обработки.
Вычислив специфичность метода в каждой группе заболеваний, наибольшие ее показатели отмечены в IV группе заболеваний с силикозом III стадии (91%). Таким образом, предложенная нами методика компьютерного определения колебаний плотности выявленных очаговых образований легких даст возможность наиболее эффективно их подтверждать.
Диагностическую эффективность метода компьютерной обработки рентгенограмм с математическим анализом образований выявляли определением специфичности и чувствительности, построением операционных характеристических кривых (ЯОС - анализ), отражающих взаимозависимость вероятностей ложноположительных и истинно положительных результатов. Оценка характеристических кривых свидетельствует о наибольшей информативности метода компьютерной обработки рентгенограмм с определением геометрических показателей образований (8КОс = 0,948).
Анализ полученных результатов свидетельствует, что для повышения эффективности рентгенодиагностики необходимо проводить компьютерную обработку рентгенограмм с целью более точного определения характера узелковых образований в легочной ткани.
выводы
Системный анализ методов компьютерной обработки рентгенограмм
патологических образований в легочной ткани позволил установить:
1. Рентгенография грудной клетки с последующей оцифровкой и компьютерной обработкой рентгенограмм уточняет тяжесть поражения легких и позволяет раскрыть характер и преобладание основных патогенетических факторов заболеваний легких. Разработанный алгоритм адекватного ввода рентгенограмм легких через сканер в компьютер позволяет их детально анализировать на основе комплекса информационных технологий компьютерной обработки.
2. Разработанный комплекс информационных технологий компьютерной обработки оцифрованных рентгенологических изображений грудной клетки с последующим математическим анализом позволяет визуализировать и количественно оценить характер очаговых патологических процессов в легочной ткани: при силикозе I стадии узелковой формы коэффициент формы составляет 48.56 - 84.51 пикселей; при силикозе II стадии - 41.74 -105.18 пикселей; при силикозе III стадии - 74.81 - 170.23 пикселей (р<0,05).
3. Рентгенологический метод диагностики узелковых изменений в легочной ткани обладает недостаточной разрешающей способностью и, следовательно, недостаточно высокой информативностью. Использование современных компьютерных технологий обработки рентгенограмм грудной клетки позволяет более детально анализировать патологические образования легких. Математический анализ геометрических показателей узелковых образований при силикозе обладает высокой информативностью: максимальное значение SRoc составляет 0,937.
4. Применение принципов доказательной медицины с использованием ROC -кривых позволило оптимизировать методы компьютерной обработки рентгенограмм с патологией легочной ткани. Чувствительность и специфичность метода компьютерной обработки рентгенограмм с определением геометрических параметров узелковых образований составляет соответственно 80% и 86%, с определением колебаний плотности соответственно 82% и 91%.
Список работ, опубликованных по теме диссертации
1. Осадчий A.C., Королюк И.П., Минаев Ю.Л. Повышение эффективности рентгенодиагностики путем компьютерной обработки рентгенограмм // Сборник тезисов Всероссийского конгресса лучевых диагностов «Радиология 2007». - Москва, 2007. - С. 271
2. Осадчий A.C., Королюк И.П., Минаев Ю.Л. Эффективное применение компьютерных алгоритмов к оцифрованным рентгенологическим изображениям // Самарский медицинский журнал. -2008. - №1 (41). - С.54-56
3. Осадчий A.C., Королюк И.П., Минаев Ю.Л. Повышение эффективности рентгенодиагностики путем компьютерной обработки рентгенограмм // Журнал Врач-аспирант. - 2007. - №6 (21). - С.501-506
4. Осадчий A.C. Опыт практического применения компьютерной обработки оцифрованных рентгенологических изображений // Материалы первой межрегиональной научно-практической конференции с международным участием «Байкальские встречи». - Иркутск, 2008. - С.277-278
5. Осадчий A.C. Опыт практического применения оцифровки аналоговых рентгенограмм в рентгенодиагностике очаговых поражений органов грудной клетки // Сборник трудов VII научно-практической конференции радиологов Узбекистана «Современные методы медицинской визуализации и интервенционной радиологии». - Ташкент, 2008. — С.198-199
6. Осадчий A.C., Королюк И.П. Компьютерная обработка аналоговых рентгенологических изображений в дифференциальной диагностике очаговых поражений органов грудной клетки // Медицинская визуализация. - 2008. - №4. - С.133-137
7. Осадчий A.C. Методы обнаружения и анализа патологических структур на рентгенограммах органов грудной клетки // Аспирантский вестник Поволжья. - 2008. №3-4. - С.64-69
8. Осадчий A.C. Методы компьютерной обработки рентгенологических изображений на основе современных алгоритмов // Материалы 2-ого Всероссийского национального конгресса по лучевой диагностике и терапии «Радиология 2008». - Москва, 2008. - С.205-208
9. Осадчий A.C., Королюк И.П. использование современных методов обработки цифровой рентгенологической информации // Сборник материалов, посвященный 25-летию ИПО СамГМУ «Актуальные вопросы последипломного образования и здравоохранения». - Самара, 2008. - С.173
10. Осадчий A.C. Методы компьютерной обработки рентгенограмм, повышающие их качества и информативность // Тезисы. Казанский медицинский журнал. - 2008. - №6 (89). - С.853-854
Дата приема в печать 22.04.09 Объем - 1 печатный лист Тираж 100 экз. Отпечатано в ЗАО «Файн Дизайн Компани»
Оглавление диссертации Осадчий, Антон Сергеевич :: 2009 :: Обнинск
Введение.
Глава 1. Обзор литературы.
1.1. Использование систем обработки, хранения и анализа медицинской информации.
1.2. Обработка рентгенологических изображений.
1.3. Проблемы визуализации рентгенологических изображений на мониторе и пути их решения.
1.4. Методы преобразования и сжатия медицинского изображения.
Глава 2. Материал и методы исследования.
2.1. Общая характеристика обследованных лиц.
2.2. Обработка данных анамнеза и клинико-лабораторной диагностики.
2.3. Рентгенологический метод исследования органов грудной клетки.:.
2.4 Алгоритм оцифровки рентгенограмм.
2.5 Статистическая обработка материалов исследования.
Собственные наблюдения
Глава 3. Разработка информационных технологий компьютерной обработки рентгенограмм.
Глава 4. Результаты собственных исследований по компьютерной обработке рентгенограмм.
4.1 Компьютерная обработка рентгенограмм больных с силикозом.
4.2 Определение колебаний плотности очаговых образований в легочной ткани.
Введение диссертации по теме "Лучевая диагностика, лучевая терапия", Осадчий, Антон Сергеевич, автореферат
Современные технологии диагностики и лечения в системе здравоохранения представляют дополнительные требования к уровню сбора, хранения, передачи и представления медицинских данных. В значительной степени это относится к рентгенологии, которая составляет одну из ведущих ветвей современной лучевой диагностики. Современная рентгенология на I мировом уровне представлена главным образом цифровыми технологиями. Это касается как первично цифровых методов, к которым относится цифровая рентгенография, цифровая флюорография, компьютерная томография, оцифровка изображений после их получения на экране РЭОПа или ПЗС-матрицы. Однако из-за ограниченного числа цифровых рентгеновских аппаратов, находящихся в настоящее время в России, получает распространение оцифровка полученных аналоговых рентгенограмм на рентгеновской пленке, с этой целью используют специальные сканеры позволяющие преобразовать аналоговые пленочные изображения в цифровую форму для дальнейшей компьютерной обработки. Таким образом, повышается диагностическая эффективность всего рентгенологического исследования в целом. Удобство работы с цифровыми изображениями очевидны и являются общепризнанными.
Первые отечественные публикации о преимуществах оцифровки рентгенограмм были посвящены обработке рентгенологических изображений с использованием аналоговой ЭВМ (Шехтер А.И., 1986; Амосов И.С. и др., 1986).
В настоящее время в лучевой диагностике возникли и стремительно развиваются новые информационные технологии, основанные на цифровых принципах обработки информации (Антонов О.С. и др., 2001). Это относится к средствам получения лучевых изображений, основанным на высокотехнологичных компьютерных решениях, их представлении оператору и врачу на видеомониторах (Белова И.Б. и др., 1999). Возникли новые компьютерные программы, позволяющие получать диагностические изображения в трехмерной графике, в режиме анимации, модифицировать и получать скрытые и ранее недоступные детальному анализу структуры и функции исследуемых органов (Кармазановский Г.Г., 2008; Bankman I.N. et al., ч
2000).
Необходимо подчеркнуть, что наличие данных о предыдущих рентгенологических исследованиях в значительной степени увеличивает возможность раннего обнаружения изменений того или иного объекта исследования (органа или «зоны интереса»), что повышает чувствительность и специфичность рентгенологического изображения.
Среди средств электронных способов обработки рентгенограмм наиболее употребительными оказались: широкий «плавающий» диапазон серой шкалы, яркости и контрастности, быстрая инверсия изображения, краевое усиление, сглаживание, обработка направленной гистограммы и гистограммы выбранных площадей (Варшавский Ю.В. и др., 1997; Вейп Ю.А., 2005).
Заслуживают внимания методы качественной и количественной оценки рентгенограмм, что открывает путь к стандартизации получаемых изображений и автоматизации рентгенодиагностического процесса (Буйлов В.М. 2004).
Цифровая рентгенография, получившая сегодня большое распространение в лучевой диагностике, незаменима при распознавании заболеваний легких и средостения. Она также позволяет определить точную локализацию поражения и распространенность процесса (Борисенко А.П., 2007). Поэтому метод компьютерной обработки аналоговых рентгенограмм с дальнейшим их математическим анализом представляется важным в современной рентгенологии.
Создание оптимальной системы ввода рентгенограмм в компьютер позволит переводить существующие рентгенологические данные в цифровую форму. Это обеспечит систему хранения, поиска и транспортировки медицинских рентгенологических изображений, повысит качество рентгенодиагностики в целом.
Цель исследования:
Целью настоящего исследования явилось повышение эффективности рентгенодиагностики заболеваний органов грудной клетки путем компьютерной обработки полученных рентгенограмм и дальнейшего их математического анализа.
В соответствии с поставленной целью были сформированы следующие задачи:
1. Создать алгоритм адекватного ввода рентгенограмм грудной клетки через сканер в компьютер для их дальнейшего математического анализа.
2. Разработать информационные технологии обработки и анализа оцифрованных рентгенологических изображений, позволяющие визуализировать и количественно оценить характер очаговых патологических процессов в легочной ткани.
3. Используя методы компьютерной обработки рентгенологических изображений, повысить их диагностическую информативность в определении выявленных изменений.
4. На основе принципов доказательной медицины определить и дать сравнительную оценку диагностической эффективности обработанных изображений.
Научная новизна.
Впервые на основе рентгенологических методов исследования грудной клетки с использованием современных компьютерных технологий разработана новая методика объективной системой оценки патологических очагов в легочной ткани, подтвержденная на уровне государственной патентной экспертизы (патент РФ №66175, 2007 г.).
Разработан оригинальный метод компьютерного анализа оцифрованных рентгенограмм, обеспечивающий количественную характеристику патологических образований в легочной ткани и рентгенологических изображений грудной клетки в целом.
С позиции доказательной медицины была определена диагностическая информативность цифровых рентгенограмм и количественная оценка выявленных в них патологических образований в легочной ткани. Доказана высокая диагностическая информативность полученных изображений с применением компьютерных технологий при выявлении патологических изменений в легких.
Практическая значимость работы.
Результаты исследования позволят сформировать новую лучевую диагностическую концепцию, развивающую классический клинико-рентгенологический подход к распознаванию очаговых образований в легочной ткани. Внедрение в аналоговую рентгенологию современных компьютерных технологий и основ математического анализа рентгенологических изображений позволяет получить дополнительную объективную информацию об узелковом образовании в легочной ткани, что открывает новые возможности для повышения эффективности рентгенодиагностики. Основу этой концепции составляет использование современных информационных технологий, расширяющих возможности традиционной рентгенографии.
Внедрение результатов работы.
Основные положения диссертации и разработанные методы внедрены и используются при обследовании пациентов в рентгенологическом отделении Клиник Самарского государственного медицинского университета и Муниципальном медицинском учреждении ГП №3 г.о. Самара. Ряд положений теоретического и практического характера, сформулированных в диссертации, а также разработанное программное обеспечение для обработки медицинских изображений используются в учебном процессе на кафедре лучевой диагностики и лучевой терапии с курсом медицинской информатики и кафедре фтизиатрии и пульмонологии Самарского государственного медицинского университета.
Апробация работы.
Научные результаты и основные положения диссертации представлены в материалах и доложены на: 1-ом Всероссийском конгрессе лучевых диагностов «Радиология 2007» (Москва 2007); 2-ом Всероссийском конгрессе лучевых диагностов «Радиология 2008» (Москва 2008); на Первой межрегиональной научно-практической конференции с международным участием «Актуальные вопросы лучевой диагностики» (Иркутск 2008); на VII научно-практической конференции радиологов Узбекистана «Современные методы медицинской визуализации и интервенционной радиологии» (Ташкент 2008); на Юбилейной конференции, посвященной 25-летию института последипломного образования СамГМУ, «Актуальные вопросы последипломного образования и здравоохранения» (Самара 2008).
Основные положения диссертации, выносимые на защиту.
1. Применение разработанных информационных технологий компьютерной обработки оцифрованных рентгенограмм и математический анализ полученных данных о характере очаговых процессов в легочной ткани повышают эффективность рентгенодиагностики заболеваний легких.
2. Разработанный метод оцифровки рентгенограмм повышает эффективность рентгенодиагностики заболеваний органов грудной клетки при выявлении очаговых образований в легочной ткани.
3. Выделенные нами геометрические и топологические признаки поражения легочной ткани позволят повысить эффективность выявления очаговых процессов в легочной ткани.
4. Компьютерный анализ выявленных образований позволят дать более полную картину об их структуре и характере, что представляется важным для прогнозирования течения заболевания.
Публикации.
По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ (в том числе 2 статьи и 1 тезис в научных журналах и изданиях Перечня ВАК Министерства образования РФ для публикации результатов кандидатских диссертаций). Получен 1 патент РФ на полезную модель №66175(2007).
Объем и структура диссертации.
Диссертация состоит из введения, обзора литературы, 3-х глав собственных наблюдений, обсуждения полученных результатов, выводов, практических рекомендаций, библиографического указателя.
Заключение диссертационного исследования на тему "Повышение эффективности рентгенологических исследований грудной клетки путем применения компьютерной обработки рентгенограмм"
ВЫВОДЫ
Системный анализ методов компьютерной обработки рентгенограмм патологических образований в легочной ткани позволил установить:
1. Рентгенография грудной клетки с последующей оцифровкой и компьютерной обработкой рентгенограмм уточняет тяжесть поражения легких и позволяет раскрыть характер и преобладание основных патогенетических факторов заболеваний легких. Разработанный нами алгоритм адекватного ввода рентгенограмм легких через сканер в компьютер позволяет их детально анализировать на основе комплекса информационных технологий компьютерной обработки.
2. Разработанный нами комплекс информационных технологий компьютерной обработки оцифрованных рентгенологических изображений грудной клетки с последующим математическим анализом позволяет визуализировать и количественно оценить характер очаговых патологических процессов в легочной ткани: при силикозе I стадии узелковой формы коэффициент формы составляет 48,56 - 84,51 условных единиц; при силикозе II стадии — 41,74 - 105,18 условных единиц; при силикозе III стадии - 74,81 - 170,23 условных единиц (р<0,05).
3. Рентгенологический метод диагностики узелковых изменений в легочной ткани обладает недостаточной разрешающей способностью и, следовательно, недостаточно высокой информативностью. Использование современных компьютерных технологий обработки рентгенограмм грудной клетки позволяют более детально анализировать патологические образования легких. Математический анализ геометрических показателей узелковых образований при силикозе обладает высокой информативностью: максимальное значение Sroc составляет 0,937.
4. Применение принципов доказательной медицины с использованием ROC - кривых позволило оптимизировать методы компьютерной обработки рентгенограмм с патологией легочной ткани. Чувствительность и специфичность метода компьютерной обработки рентгенограмм с определением геометрических параметров узелковых образований составляет соответственно 80% и 86%, с определением колебаний плотности соответственно 82% и 91%.
ПРАКТИЧЕСКИЕ РОЕКОМЕНДАЦИИ
1. С целью современной рентгенодиагностики очаговых образований в легочной ткани у пациентов следует проводить оцифровку рентгенограмм с использованием современных компьютерных технологий и разработанной методики для рентгенологического исследования органов грудной клетки (патент РФ №66175), позволяющая получить дополнительную объективную информацию.
2. Состояние узелковых образований на рентгенограмме грудной клетки рекомендуется оценивать с учетом вычисления величины коэффициента формы и площади, основанного на методе их компьютерной обработке.
3. Рентгенография легких позволяет визуализировать патологические процессы, происходящие в легочной ткани. С целью определения структуры образований рекомендуется проводить компьютерную обработку в режиме скользящего окна с определением их колебаний плотности.
4. Компьютерную обработку рентгенограмм рекомендуется проводить с применением разработанного нами алгоритма оцифровки рентгенограмм с использованием высокопрофессионального сканера и предложенного метода преобразования медицинского изображения на основе вейвлетов.
90
Список использованной литературы по медицине, диссертация 2009 года, Осадчий, Антон Сергеевич
1. Абламейко С.В., Лагуновский Д.М., Обработка изображений: технология, методы, применение. Учебное пособие. - Мн.: Амалфея, 2000.-304 с.
2. Алейников Р.В., Дягиль А.Ю., Кузина И.Р. Интернет-технология в разработке приложений медицинских баз данных // Материалы 1-ого научного форума «МедКомТех». 2003. Москва. - С. 4-6.
3. Амосов И.С., Астапов Б.М., Борисова Л.С. и др. Цветовая дешифровка рентгенограмм органов грудной полости у больных экссудативным перикардитом. // Вест, рентгенол.- 1986.№ 4.- С. 38-43.
4. Андреева Т.В., Гурьянов А.С. Роль и место «Компьютерной грамотности» в подготовке и профессиональной деятельности медицинского персонала ЛПУ // Материалы 1-ого научного форума «МедКомТех». -2003. Москва. С. 8-9.
5. Антонов О.С., Антонов А.О., Еникеева Р.И., Виноградова Е.В., Система получения, обработки, хранения и передачи диагностических изображений. Компьютерная технология работы рентгеновского отделения // Радиол. практ. - 2001. №3. - С.57-61.
6. Антонов О.С., Пак Н.Т., Ленько Е.В. // Патология кровообращения и кардиохирургия.- 2004. № 1.- С.61-64.
7. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры прнименения. // Успехи физических наук. 1999. - Том 166. № 11. — М.-С.1145- 1170.
8. Беликова Т.П. // Исследование некоторых методов цифрового препарирования изображений. М., 1981. С.87-89.
9. Белова И.Б., Бычкова Е.С., Аболмасов В.А., Китаев В.М., Малодозовая цифровая рентгенография в диагностике неспецифических пневмоний в общей лечебной сети // Мед. виз.- 2000. №4. С.67-68.
10. Ю.Белова И.Б., Китаев В.М. Цифровые технологии получения рентгеновского изображения: принцып формирования и типы (обзор литературы). // Мед. виз. 2002.№ 3. - С.33-40.
11. Белова И.Б., Китаев В.М., Цифровые технологии получения рентгеновского изображения // Мед. виз.- 2000. №1. С.33-34.
12. Блинов Н.Н. Рациональный выбор оснащения современного рентгенодиагностического отделения // Вестник рентгенологии и радиологии. 1998. № 1. - С.47-52.
13. Н.Блинов Н.Н. Основы рентгенодиагностической техники. М., 2002. -185 с.
14. Блинов Н.Н., Жуков Е.М., Козловский Э.Б, Мазуров А.И. Телевизионные методы обработки рентгеновских и гамма-изображений. М., 1982. - 197 с.
15. Блинов Н.Н., Леонова Б.И., Рентгеновские диагностические аппараты. В 2 т. Том 1. М. :ВНИИИМТ, НПО «Экран», 2001. С. 220.
16. Блинов Н.Н., Леонова Б.И., Рентгеновские диагностические аппараты. В 2 т. Том 2. М.:ВНИИИМТ, НПО «Экран», 2001. С. 208.
17. Богнер Р., Константинидис А. Введение в цифровую фильтрацию. / Перевод с англ. Филиппова Л.И. М. - 1977. - С. 167.
18. Буркина И.П. Совершенствование автономных медицинских измерительных приборов на основе сплайновых вейвлет фильтров. Автореферат дис. кан. тех. наук. Пенза. 2007. — 24 с.
19. Варшавский Ю.В., Жуковский В.Д., Натензон М.Я., Тарнопольский В.И. Что такое цифровая лучевая диагностика и что она дает специалистам и администраторам // Компьютерные технологии в медицине. 1997. № 3. - С. 40^7.
20. Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы сжатия данных (алгоритмы сжатия изображений). — 2002. — М. — 98с.
21. Вейп Ю.А. К определению динамического диапазона цифровых рентгеновских приемников // Мед. техника. 2005. № 5. - С. 8-9.
22. Вейсс Ч., Антони Г., Вицлеб. Э. и др. Физиология человека: В 4-х томах. Т. 3. / Пер. с англ.; Под ред. Р. Шмидта и Г.Тевса,- М,: Мир, 1986.- 288с.
23. Власов В.В. Ведение в доказательную медицину. М.: Медиа Сфера -2001.-392 с.
24. Власов П.В. Рентгенодиагностика пневмокониозов (часть первая) // Мед. виз. 2007. № 1. - С. 43 - 53.
25. Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразований. ВУС. 1999. С. 1-204.
26. Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. С-Пб. - 1999. - С.1- 204.
27. Гаврилов А.В., Кармазановский Г.Г., Косова И.А. Автоматизация службы лучевой диагностики медицинского учреждения // Клинические технологии. 2007. №2. - С. 4-7.
28. Гаврилов А.В., Фимушкин К.К., Шухнин С.Е. Опыт использования радиологической информационной системы MultiVox. Материалы Всероссийского научного форума «Достижения и перспективы современной лучевой диагностики». Москва. 2004. - С. 50-51.
29. Глумов Н.И. Быстрый алгоритм вычисления моментальных характеристик изображения в скользящем окне // Статистические методы обработки изображений. Сб. науч. тр. Новосиб. гос. тех. университета,- Новосибирск, 1993.- С. 20-23.
30. Глумов Н.И., Капишников А.В. Компьютерная обработка сцинтиграфических изображений легких // Компьютерная оптика. — 2003. №25. С.158-164.
31. Глумов Н.И., Коломиец Э.И., Сергеев В.В. Информационная технология распознавания объектов на изображении в режиме скользящего окна // Научное приспособление.- 1993.- Т.З. №1.- С. 7288.
32. Головач Г.Г., Кондрашова JI.H., Косовой A.JI., Кондрашев И.А. Обработка изображения опухолей вилочковой железы. // Вест. Рентгенол.- 1991. № 3.- С. 61-64.
33. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера. - 2006. - 61 с.
34. Горин В.В., Корсакин М.П., Торжков А.Г. Медицинская телематика — взгляд из глубины // Материалы 1-ого научного форума «МедКомТех». -2003. Москва. С. 32-33.
35. Грибунин В., Глоссарий по цифровой обработке сигналов, С-П, Автекс. 2005. 28 с.
36. Гуржиев А.Н., Гуржиев С.Н., Кострицкий А.В., Отображение цифрового рентгенологического снимка на экране компьютера: проблемы и пути их решения // Радиол.- прак. 2003. №3. - С. 52-56
37. Гусев А.В. Создание единого информационного пространства медицинских учреждений с применением мультисерверной архитектуры в комплексной медицинской информационной системе // Врач и информационные технологии.- 2007. № 4.- С. 27-34.
38. Дремин И.М., Иванов О.В., Нечитайло В.А. Вейвлеты и их использование. // Успехи физических наук. 2001. - Том.171. № 5. — М. — С.465 - 501.
39. Ильясова Н.Ю., Куприянов А.В., Адаменко И.Н., Устинов А.В. и др. // Методы обнаружения и анализа аномальных структур на изображениях глазного дна. 2004. - С.42-48.
40. Каперусов С.Ю., PACS система архивирования и передачи изображений в лучевой диагностике // Радиол. - прак. - 2007. №3. -С.72-73.
41. Капишников А.В. Радионуклидная диагностика при пылевых заболеваниях легких: Дис. докт. мед. наук. Самара. 2004. 283 с.
42. Карлова Н.А., Бойцова М.Г., Зорин Я.П. Использование компьютерных программ для обучения лучевой диагностике // Материалы 1-ого научного форума «МедКомТех». 2003. Москва. - С. 55-56.
43. Кармазановский Г.Г., Лейченко А.И. Цифровые технологии в отделении лучевой диагностики: руководство для врачей М.: Издательский дом Видар-М, 2007. - 200 е., ил.
44. Карп В.П. Опыт и перспективы использования компьютерных технологий в медицинской практике // Материалы 1-ого научного форума «МедКомТех». 2003. Москва. - С. 56-60.
45. Королюк И.П. Медицинское изображение: эффективный выбор в клинической практике // Вестн. рентгенол. — 1990. № 5. С. 54-62.
46. Королюк И.П. Основы медицинской информатики: Учебник / И.П. Королюк.- Самара: ООО «Офорт», ГОУВПО «СамГМУ», 2006. 249 е.; ил.
47. Королюк И.П., Гуральник Л.И., Вакулич Е.А. и др. Экспертная оценка информативности установки для анализа рентгенограмм УАР-1 // Вестник рентгенологии и радиологии. 1988. № 6. - С. 41-46.
48. Королюк И.П., Косарев В.В., Капишников А.В. Лучевая диагностика пылевых заболеваний легких (радионуклидные и рентгенологические технологии): Монография.- Самара: ООО «Офорт»; СамГМУ, 2004. -196 с.
49. Ламброу Т., Линней А., Спеллер Р., Применение вейвлет-преобразования к обработке медицинских сигналов и изображений // Компьютера. -1998. №8. С. 17-20.
50. Леонов Б.И., Блинов Н.Н. Медицинская техника для лучевой диагностики. Справочник. М., 2004. С. 174.
51. Линденбратен Л.Д. Лучевая диагностика: достижения и проблемы нового времени // Радиол. прак. - 2007. № 3. - С. 4-15.
52. Линденбратен Л.Д. Универсальная и специализированная подготовка врача-радиолога // Радиол.-практ. 2003. № 1. - С. 2-9.
53. Лукин А. Введение в цифровую обработку сигналов (математические основы). М., 2000. 44с.
54. Мартынова Н.В., Шаврин Ю.А., Нуднов Н.В., Мирошниченко И.В., Атясова Е.В., Стрельцова Е.В. Опыт внедрения и эксплуатация автоматизированной информационной системы отдела лучевых методов диагностики // Мед. виз. 2003. №3. - С.136-137.
55. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001.-784 с.
56. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. 2-е изд., испр. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 784 с.
57. Митрошин А.Н., Кислов А.И., Василистов Д.Б. Приминение компьютерных технологий для создания автоматизированного места врача // Материалы научной конференции с международным участием «Новые технологии в медицине». Курган. 2000. - С. 205.
58. Новиков Л.В. Основы вейвлет-анализа сигналов. Учебное пособие. — С-Пб. 1999.- 152 с.
59. Переберин А., Вейвлеты в компьютерной графике // Компьютера. — 1998. №8.-С. 15-17.
60. Переберин А.В. Многомасштабные методы синтеза и анализа изображения. Дис. кан. физ.-мат. наук. М., 2002. 130 с.
61. Перельман М.И., Терновой С.К. Спиральная компьютерная томография в диагностике туберкулеза легких. М., Видар. 1998.
62. Перепелица А.П., Чернов С.М., Манович С.Ф. Принцип создания медицинской функционально-аналитической системы // Материалы 1 -ого научного форума «МедКомТех». 2003. Москва. - С. 211-216.
63. Петухова В.А. Компьютерная обработка обзорных рентгенограмм околоносовых пазух в дифференциальной диагностике воспалительной патологии верхнечелюстных пазух.// Материалы научной программы. М., 2003. - С.31-32.
64. Поммерт А., Пфлессер Б., Риемер М. и др. Визуализация объема в медицине. // Открытые системы. 1996.№ 5. - С. 20-31.
65. Прет У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1982. -Кн.1 -312 е., ил.
66. Пронин И.Н., Родионов П.В., Фадеева С.В., и др. Программное обеспечение для работы с данными в формате DICOM на IBM PC в нейрорентгенологии // Журн. Вопр. нейрохир. 2001.№ 2.- С. 20-28.
67. Пьяных О.С. Введение в представление и обработку медицинской информации в Интернете. // Мед. виз.- 2002.- № 3. С. 130-137.
68. Рабкин И.Х. Рентгеноэлектроника в клинике. // Вест, рентгенол.-1971. №1.-С. 3-8.
69. Рабкин И.Х. Вычислительная рентгенодиагностика заболеваний органов и систем. // Вест, рентгенол.- 1987. № 1. С. 7-10.
70. Розенфельд Л.Г., Макомела Н.М., Синицкий С.И., Колотилов Н.Н., Огир А.С. Возможности постобработки диагностических КТ- и МРТ-изображений на персональном компьютере. // Украинский Медицинский Журнал. 2006. № 6. - С.69-73.
71. Романчик Д.В. Нелинейное преобразование гистограмм полутоновых изображений. // Цифровая обработка изображений, № 1, 2001, с. 123129.
72. Синицин В.Е., Мершина Е.А., Морозов С.П. Медицина в Интернете. -2-е издание, переработанное и дополненное — М.: Издательский дом Видар-М, 2004,- 156с., ил.
73. Соколов В.Н. Новые технологии получения изображения злокачественных опухолей с использованием математическихалгоритмов. // Клиническая информатика и телемедицина. 2004. №1. - С. 74-79
74. Терновой С.К., Синицын В.Е. Спиральная компьютерная и электроннолучевая томография. М.: Видар-М, 1998.
75. Фищенко П.Я., Косов А. А., Счастливцев A.M. Применение компьютерной рентгеноскопии в травматологии // Материалы научной конференции «Новые технологии в медицине». Курган. 2000. - С. 207-208.
76. Хоружик С.А., Голуб Г. Д., Дежурная С. Ф., Создание электронных обучающих баз радиологических изображений: проблемы и перспективы // Новости лучевой диагностики. 2003. №1. - С.5-8.
77. Черний А.Н. Современное состояние и перспективы развития флюорографической техники в России // Туберкулез и экология. -1995. №3. С. 13-14.
78. Шехтер А.И., Романычев Ю.А., Кодолова И.М. и др. Обработка рентгеновского изображения малых шаровидных образований легких с использованием линейной фильтрации. // Вест, рентгенол.- 1986. №1. -С. 21-28.
79. Шитов А.Б. Разработка численных методов и программ, связанных с применением вейвлет-анализа для моделирования и обработки экспериментальных данных. Дис. кан. физ.-мат. наук. Иваново. 2001.- 147 с.
80. Эльянов М.М. «Подводные камни» компьютеризации медицины // Материалы 1-ого научного форума «МедКомТех». 2003. Москва. - С. 63-64.
81. Юкио С. Обработка сигналов, первое знакомство. М., 1999. - 172с.
82. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. М.: Сов. радио. 1979. - 312 е., ил.
83. Akay М., Wavelet Applications in Medicine // IEEE Spectrum, 1997. -Vol. 34, No. 5. - P. 50-56.
84. American College of Radiology (1996) Standards 1996. ACR, Reston, Virginia, pp. 57-59.
85. Antonini M., Barlaud M., Mathieu P., Daubechies I., Image Coding Using Wavelet Transform // IEEE Transactions on Image Processing. 1992. -Vol. 1, No. 2.-P. 205-220.
86. Aufrichtig R., Xue P., Dose efficiency and low-contrast detectability of an amorphous silicon x-ray detector for digital radiography. / Phys Med Biol. -2000 Sep;45(9):2653-69.
87. Bankman I.N. Handbook of Medical Imaging: Processing and Analysis. / London, Academy Press. 2000. 920 S.
88. Baru S.E., Khabakhpashev A.G., Shekhtman L.I., A low-dose X-ray imaging device //Eur. J. Phys. 1998. - Vol. 19. - P. 475-483.
89. Bick U., Lenzen H. PACS: the silent revolution // Eur. Radiol. 1999.1. Vol. 9. №6.-P. 1152-1160.
90. Borchers J., Kamm K.F. Цифровая рентгенография // Мед. виз. 1996. № 2. - С. 56-60.
91. Clarke L. P., Kallergi M., Qian W., Li H. D., Clark R. A., Sibiger M. L., Tree-Structured non-linear Filter and Wavelet Transform for Micro calcification Segmentation in Digital Mammography, Cancer Letters. -1994.-P. 173-181.
92. Cox G.G., Templeton A.W., Anderson W.H. et al. Estimating digital information throughput rates for radiology networks a model // Investigated Radiology. - 1986. - Vol. 21. - P. 162-166.
93. Deichen J.T., Loose R., Mechtel M., Schmidt Th. Spatial resolution and image quality of a 2K digital fluoroscopic system // European radiology. -1999.-Vol. 9. Suppl. l.-P. 165.
94. Doi K., Giger M., Macmahon H. et al. Development of Digital processing technique for computer aided diagnosis in radiographic images // Proceeding of the 3-rd International Conference on Image Management and
95. Communication in Patient Care IMAC'93, June 23-24, 1993, Berlin, IEEE Computer Society Press. 1993. - P. 110-115.
96. Fanti V., Marzeddu R., Massazza G., Randaccio P., A simulation tool to support teaching and the operation of X-ray imaging systems // Med Eng Phys. 2005. Sep; 27(7): - P. 555-9.
97. Fanti V., Marzeddu R., Massazza G., Randaccio P., Brunetti A., Golosio В., A Simulator for X-ray images // Radiat Prot Dosimetry. 2005. - Vol. 114(1-3).-P. 350-4.
98. Foord K.D. PACS workstation respecification: display, data flow, system integration, and environmental issues, derived from analysis of the Conquest Hospital pre-DICOM PACS experience // Eur. Radiol. 1999. -Vol. 9. - P. 1161-1169.
99. Frazer R.G., Breatnach E, Barnes G.T.: Digital radiography of the chest experience with prototype unit // Radiology. 1983. - Vol. 148:1-5. - P 2431.
100. Gagne RM., Boswell JS., Myers KJ., Signal detestability in digital radiography: spatial domain figures of merit // Med Phys. 2003. Aug;30(8).-P. 2180-93.
101. Giger ML., Doi K., Effect of pixel size on detectability of low-contrast signals in digital radiography // J. Opt Soc Am A. 1987. May;4(5). - P. 966-75.
102. Hayes F., Baran N. A guide to graphical user interfaces (GUI). // Byte. -1989. Vol. 14(7). - P. 250-257.
103. Haynor D.R., Kim Y. Digital radiology system requirements document. // Center for Imaging Systems Optimization, University of Washington, Seatle, 1991.
104. Hayrapetion A., Aberele D.R., Huang H.K. et al. Comparison of 20048 line digital display formats and conventional radiographs an ROC study. // American Jornal of Rentgenology, 1989, vol. 152, pp. 1113-1118.
105. Huang H.K (ed). Picture Archiving and communication systems I I Comput. Medical Imaging and Graphics. 1991. - Vol.15. - P. 133-203.
106. Huebener R.H., Scanned projection radiography of the chest versus stan radiography: A comparison of 250 cases // Radiology. 1983. - Vol. 148. — P.363-368.
107. Ishida M., Doi K., Loo LN., Metz CE., Lehr JL., Digital image processing: effect on detectability of simulated low-contrast radiographic patterns // Radiology. 1984 Feb; 150(2). - P.569-75.
108. Jeromin L.S., Lee D.L., Grozalis E.G., Wolff D.P., Benefits of a new direct digital X-ray imaging system//Proceeding of the International Symposium: CAR"96/Ed. By Lemke H.U. Amsterdam: Elsevier. 1996. -P.35-40.
109. Kandarakis I., Cavouras D., Panayiota-kis G.S., et al. Europium-activated phosphors for use in X-ray detectors of medical imaging systems// European Radiology. 1998. - Vol. 8. - P.313-318.
110. Kenneth R. Spring, John C. Russ, Michael W. Davidson. Digital Imaging in Optical Microscopy. Jul 29. 2002: 59369.
111. Kiuru А. Радиофизика // Общее руководство по радиологии / Под ред. Pettersson Н. (Серия по медицинской визуализации.) Институт NICER. -1995. С. 17-46.
112. Kotter Е., Langer М. Integrating HIS-RIS-PACS: the Freiburg experience // Eur. Radiol. 1999. - Vol. 9. - P. 1707-1718.
113. Kuni C.C. Introduction to computers and digital Processing in Medical Imaging // Year Book Medical Publishes, Inc. Chicago, 1988. Kraus M. Virtual Reality in Medical Environments // Proceedings of the International Symposium CAR'93. P. 747.
114. Lemke H.U. Medical imaging and computer assisted radiology. // Tutorial notes of the CAR'S) 1, Tutorials: Computer Assisted Radiology. Berlin. -1991.-P.9-68.
115. Leotta D.F., Kim Y. Requirements for Picture Archiving and Communications // IEEE Engineering in Medicine and Biology. 1993. -Vol. 12,No. l.-P. 62-69.
116. Levine В., Mus S.K., Benson H.R. et al. Assessment of integration of HIS/RIS with a PACS/HIS // SPIE Proc. Medical Imaging II. 1988. - Vol. 914.-P. 911-919.
117. Lo S.C., Huang H.K. Compression of radiological images with 512,1024 and 2048 matrix // Radiology. 1988. - Vol. 167. - P.139-142.
118. MacMahon H., Doi K., Sanada S. et al. Effect of data compression on diagnostic accuracy in digital chest radiology // Radiology. 1991. - Vol. 178. — P.175-179.
119. MacMahon H., Vyborny C.J, Metz C.E., Doi K., Sabeti V., Olomon SL. Radiography of subtle pulmonary bnormalities; an ROC study of the effect size on observer performance // Rodiology. 1986. - Vol.153. - P.21-26.
120. Mairgunther R.H., Film-less digital x-ray image processing-new prospects with the RadioVisioGraphy equipment. // Schweiz Monatsschr Zahnmed. -1994. Vol.104(1). -P.31-34.
121. Man S.K., Fraadman M., Kapur R. Image Management and Communication for Radiology. // IEEE Magaz. Enginee ring in Medical and Biology. — 1993.-Vol. 12, No. 1. -P.70-80.
122. McNitt-Gray M.F., Pietka E., Huang H.K. Image Processing for picture archiving and communication systems // Investigative Radiology. — 1992. -Vol. 27. -P.529-535.
123. Medical imaging V: Image processing. Loew M.H.(ed.). // Proceed SPIE, 1445, 1991.
124. Medical imaging V: Image processing. Loew M.H.(ed.). // Proceed SPIE, 1652, 1992.
125. Parsons D., Kim Y., Haynor D. Quality control of cathode-ray tube monitors for medical imaging using a simple photometer // J. Digit Imaging. 1995. - Vol. 8. - P.10-20.
126. Pizzutiello R.J., Cullinan J.E. Введение в медицинскую рентгенографию / Пер. с англ. Estman Kodak Co., 1993. Printed in Russia, 1996. - 221 c.
127. Prost R., Vallete S. Wavelet-Based Progressive Compression Scheme for Triangle Meshes: Wavemesh // IEEE Transaction on Visualization and Computer Graphics. April. 2004. - Vol.10. - P. 123-128.
128. Ratib O. Multimedia Workstation // Proceedings of the 3-rd International Conference on Image Management and Communication in Patient Care IMAC'93, June 23-24, 1993, Berlin, IEEE Computer Society Press. 1993. - P. 20-28.
129. Ratib O., Ligier Y., Girard C. Et al. Picture Archiving and Communication Systems (PACS) based on open and modular architecture. // Processing's of MIE'93, Jerusalem, Israel, April 18-22. 1993. - P. 374-378.
130. Reiser I., Nishikawa RM., Giger ML., Wu Т., Rafferty EA., Moore R., Kopans DB. Computerized mass detection for digital breast tomosynthesisdirectly from the projection images // Med Phys. 2006 Feb. - Vol.33(2). -P.482-91.
131. Riepert Т., Ulmcke D., Schweden F., Nafe В., Identification of unknown dead bodies by X-ray image comparison of the skull using X-ray simulation program FoXSIS. Forensic Sci Int. 2001 Mar 1. - Vol.117(1-2). - P.89-98.
132. Schlossmann D. Digital chest in imaging // In «Radiologic Diagnosis of by Miriam Sperber Springer-Verlag. - 1990. - P. 154-163.
133. Son IY., Winslow M., Yazici В., Xu XG., X-ray imaging optimization using virtual phantoms and computerized observer modeling //, Phys Med Biol. -2006 Sep 7. Vol. 51(17). -P.289-310.
134. Stewart B.K., Aberle D.R., Boechat M.I. et al. Clinical Utilization of Grayscale Workstations // IEEE Engineering in Medicine and Biology. -1993. Vol.12.-P.86-102.
135. Stollnitz E. J., Derose T. D., Salesin D. H. Wavelets for Computer Graphics. Theory and Applications. San Francisco, California: Morgan Kaufmann Publishers, Inc., 1996.
136. Vannier M., Lemke Y.U. Medical Imaging Workstation Tutorial // Tutorial Notes of MEDTECH'91. Tutorial: Medical Imaging and Compurer Assisted Radiology. Ed by Lemke H.U., Berlin, 1991.
137. Ving X., Koivukangas J., Alakuijala J., Oikarinen J., Louhisalmi Y. Design of high Robust Voice Interface for Speech Activated Neurosurgical Workstation // Proceedings of the International Symposium CAR'93. — P.429-434.
138. Wendler Т., Grewer R., Monnich K., Svensson H. Design Consideration for Multi Modality Medical Image Workstation Pictorial Information systemsin Medicine, NATO ASI SeriesrSpringer-Verljjgf- Berlin Heilberg. 1986. -P.401-420.
139. Wunderbaldinger P., Schima W., Turetschek K., Helbich Т.Н., Bankier A.A., Herold C.J. World Wide Web and Internet: applications for radiologists // Eur. Radiol. 1999. - Vol. 9. - P.l 170-1182.