Розробка метрики і методів кількісної оцінки сегментації біомедичних зображень

Автор(и)

  • Oleh Berezsky Тернопільський національний економічний університет вул. Львівська, 11, м. Тернопіль, Україна, 46020, Україна https://orcid.org/0000-0001-9931-4154
  • Mykhailo Zarichnyi Львівський національний університет ім. І. Франка вул. Університетська, 1, м. Львів, Україна, 79000, Україна https://orcid.org/0000-0002-6494-2289
  • Oleh Pitsun Тернопільський національний економічний університет вул. Львівська, 11, м. Тернопіль, Україна, 46020, Україна https://orcid.org/0000-0003-0280-8786

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.119493

Ключові слова:

метрика Фреше, метрика Хаусдорфа, не опуклі області, біомедичні зображення, похибка сегментаціїї

Анотація

Введено відстань Фреше між деревами та доведено, що ця відстань є метрикою. Розроблено метод і алгоритми визначення відстані між не опуклими областями. Спроектований і програмно реалізований модуль визначення відстані Фреше між скелетонами. Досліджено похибки результатів сегментації для метрик Хаусдорфа та Фреше між деревами на прикладі біомедичних зображень

Спонсор дослідження

  • Дана робота виконана в рамках держбюджетної теми «Гібридна інтелектуальна інформаційна технологія діагностування передракових станів молочної залози на основі аналізу зображень». Реєстраційний номер 1016U002500.

Біографії авторів

Oleh Berezsky, Тернопільський національний економічний університет вул. Львівська, 11, м. Тернопіль, Україна, 46020

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра комп’ютерної інженерії

Mykhailo Zarichnyi, Львівський національний університет ім. І. Франка вул. Університетська, 1, м. Львів, Україна, 79000

Доктор фізико-математичних наук, професор

Кафедра геометрії і топології

Oleh Pitsun, Тернопільський національний економічний університет вул. Львівська, 11, м. Тернопіль, Україна, 46020

Аспірант

Кафедра комп’ютерної інженерії

Посилання

  1. Medoviy, V. S. (2009). Robotizirovannaya mikroskopiya vnedryaet standarty kachestva laboratornyh analizov. Standartizatsiya, 3, 33–37.
  2. Medoviy, V. S., Sokolinskiy, B. Z., Markellov, V. V., Fedorova, D. S., Fedorov, I. V. (2011). Razrabotka i ispytanie avtomatizirovannogo kompleksa mikroskopii. Opticheskiy zhurnal, 78 (1), 66–73.
  3. Medoviy, V. S., Pyatnitskiy, A. M., Sokolinskiy ,B. Z. et. al. (2012). Sovremenniy vozmozhnosti robotizirovannoy mikroskopii v avtomatizatsii analizov i laboratornoy telemeditsine (analiticheskiy obzor). Klinicheskaya laboratornaya diagnostika, 10, 32–43.
  4. Life Science Source. Available at: https://www.biovision.com
  5. Tsenovoy list. Programmno-apparatnyy kompleks dlya mikroskopii. OOO «Nauchno-proizvodistvennaya kompaniya «Zenit». Available at: http://www.zenit-npk.ru/fprice/info/11
  6. Skaniruyushchie mikroskopy-analizatory MEKOS-TS2. Skaniruyushchie mikroskopy-analizatory. Available at: http://msk.all-gorod.ru/product/4863699-skaniruyuschie-mikroskopy-analizatory-mekos-c2
  7. Szeliski, R. (2010). Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer, 812. doi: 10.1007/978-1-84882-935-0
  8. Blum, H. A. Dunn, W. W. (1967). Transformation for extracting new descriptors of shape. Models for the Perception of Speech and Visual Form, 5, 362–380.
  9. Koltsov, P. P., Osipov, A. S., Kutsaev, A. S., Kravchenko, A. A., Kotovich, N. V., Zaharov, A. V. (2015). On the formation of structures in nonequilibrium media in the resonant three-wave interaction. Computer Optics, 39 (4), 542–556. doi: 10.18287/0134-2452-2015-39-4-542-556
  10. Berezskiy, O. N., Berezskaya, E. N. (2015). Kolichestvennaya otsenka kachestva segmentatsii izobrazheniy na osnove metric. Upravlyayushchie sistemy i mashiny, 6, 59–65.
  11. Lopez, M. A., Reisner, S. (2005). Hausdorff approximation of convex polygons. Computational Geometry, 32 (2), 139–158. doi: 10.1016/j.comgeo.2005.02.002
  12. Alt, H., Scharf, L. (2008). Computing the hausdorff distance between curved objects. International Journal of Computational Geometry & Applications, 18 (04), 307–320. doi: 10.1142/s0218195908002647
  13. Chew, L. P., Kedem, K. (1998). Getting around a lower bound for the minimum Hausdorff distance. Computational Geometry, 10 (3), 197–202. doi: 10.1016/s0925-7721(97)00032-1
  14. Knauer, C., Scherfenberg, M. (2011). Approximate nearest neighbor search under translation invariant hausdorff distance. International Journal of Computational Geometry & Applications, 21 (03), 369–381. doi: 10.1142/s0218195911003706
  15. Alvarez, V., Seidel, R. (2010). Approximating the minimum weight spanning tree of a set of points in the Hausdorff metric. Computational Geometry, 43 (2), 94–98. doi: 10.1016/j.comgeo.2009.04.005
  16. Mosig, A., Clausen, M. (2005). Approximately matching polygonal curves with respect to the Fréchet distance. Computational Geometry, 30 (2), 113–127. doi: 10.1016/j.comgeo.2004.05.004
  17. Buchin, K., Buchin, M., Wenk, C. (2008). Computing the Fréchet distance between simple polygons. Computational Geometry, 41 (1-2), 2–20. doi: 10.1016/j.comgeo.2007.08.003
  18. Rote, G. (2007). Computing the Fréchet distance between piecewise smooth curves. Computational Geometry, 37 (3), 162–174. doi: 10.1016/j.comgeo.2005.01.004
  19. Schlesinger, M. I., Vodolazskiy, E. V., Yakovenko, V. M. (2016). Fréchet Similarity of Closed Polygonal Curves. International Journal of Computational Geometry & Applications, 26 (01), 53–66. doi: 10.1142/s0218195916500035
  20. Ahn, H.-K., Knauer, C., Scherfenberg, M., Schlipf, L., Vigneron, A. (2012). Computing the discrete fréchet distance with imprecise input. International Journal of Computational Geometry & Applications, 22 (01), 27–44. doi: 10.1142/s0218195912600023
  21. Cook, A. F., Driemel, A., Sherette, J., Wenk, C. (2015). Computing the Fréchet distance between folded polygons. Computational Geometry, 50, 1–16. doi: 10.1016/j.comgeo.2015.08.002
  22. Gudmundsson, J., Smid, M. (2015). Fast algorithms for approximate Fréchet matching queries in geometric trees. Computational Geometry, 48 (6), 479–494. doi: 10.1016/j.comgeo.2015.02.003
  23. Alt, H., Godau, M. (1995). Computing the fréchet distance between two polygonal curves. International Journal of Computational Geometry & Applications, 05 (01n02), 75–91. doi: 10.1142/s0218195995000064
  24. Chambers, E. W., Colin de Verdière, É., Erickson, J., Lazard, S., Lazarus, F., Thite, S. (2010). Homotopic Fréchet distance between curves or, walking your dog in the woods in polynomial time. Computational Geometry, 43 (3), 295–311. doi: 10.1016/j.comgeo.2009.02.008
  25. Berezsky, O. (2016). Frechet Metric for Trees. 2016 IEEE First International Conference on Data Stream Mining & Processing (DSMP). Lviv, 213–217. doi: 10.1109/dsmp.2016.7583543
  26. Berezsky, O., Pitsun, O. (2017). Computation of the minimum distance between non-convex polygons for segmentation quality evaluation. 2017 12th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). Lviv, 183–186. doi: 10.1109/stc-csit.2017.8098764
  27. Atallah, M. J., Ribeiro, C. C., Lifschitz, S. (1990). Computing Some Distance Functions Between Polygons. Computer Science Technical Reports, 9.
  28. Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms. MIT Press, 1312.
  29. Berezky, O. M., Pitsun, O. Yo., Verbovyi, S. O., Datsko, T. V. (2017). Relational database of intelligent automated microscopy system. Scientific Bulletin of UNFU, 27 (5), 125–129. doi: 10.15421/40270525

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-12-25

Як цитувати

Berezsky, O., Zarichnyi, M., & Pitsun, O. (2017). Розробка метрики і методів кількісної оцінки сегментації біомедичних зображень. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(4 (90), 4–11. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.119493

Номер

Том 6 № 4 (90) (2017): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2017 Oleh Berezsky, Mykhailo Zarichnyi, Oleh Pitsun

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.