Сегментация клинических эндоскопических изображений, основанная на классификации векторных топологических признаков

В работе описан прототип системы автоматической сегментации и аннотирования эндоскопических изображений. Используемый алгоритм основан на классификации векторов топологических признаков исходного изображения. Мы используем схему обработки изображений, которая включает в себя предобработку изображения, вычисление векторных дескрипторов, определенных для каждой точки изображения, и дальнейшую классификацию дескрипторов. Процедура предобработки изображения включает выделение артефактов и выравнивание яркости изображения. В работе подробно описан алгоритм построения топологических дескрипторов и процедура построения классификатора, основанная на совместном использовании схемы AdaBoost и наивного байесова классификатора. В заключительном разделе приведены результаты классификации реальных эндоскопических изображений.

1. Куваев Р. О., Кашин С. В., Капранов В. А., Эдельсбруннер Х., Мячин М. Л., Дунаева О. А., Русаков А. И. Новые компьютерные технологии эндоскопической диагностики в гастроэнтерологии и онкологии // Доказательная гастроэнтерология. 2013. Т. 2, № 1. С. 3–12. (Kuvayev R. O., Kashin S. V., Kapranov V. A., Edel’sbrunner Kh., Myachin M. L., Dunayeva O. A., Rusakov A. I. Novye komp’yuternye tekhnologii endoskopicheskoy diagnostiki v gastroenterologii i onkologii // Dokazatel’naya gastroenterologiya. 2013. Т. 2, № 1. S. 3–12. [in Russian])

2. Stehle T., Auer R., Gross S., Behrens A., Wulff J., Aach T., Winograd R., Trautwein C., Tischendorf J. Classification of colon polyps in NBI endoscopy using vascularization features // Medical Imaging 2009: Computer-Aided Diagnosis, eds. N. Karssemeijer and M. L. Giger, SPIE, 7260, 2009.

3. Munkres J. R. Elements of Algebraic Topology. Perseus, Cambridge, Massachusetts, 1984.

4. Edelsbrunner H. and Harer J. L. Computational Topology. An Introduction. Amer. Math. Soc., Providence, Rhode Island, 2010.

5. Tarjan R. E. Data Structures and Network Algorithms. SIAM, Philadelphia, Pennsylvania, 1983.

6. Felzenszwalb P. F., Huttenlocher D. P. Distance transforms of sampled functions // Theory Comput. 2012. V. 8. P. 415–428.

7. Freund Y. and Schapire R. E. A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application of boosting // J. Comput. Sys. Sci. 1997. V. 55 P. 119–139.