Интеллектуальный анализ биомедицинских диагностических изображений
Разработаны новые информационные технологии, методы и алгоритмы формирования диагностических признаков для выявления патологических изменений.
Разработаны новые полиномиальные признаки, допускающие согласование с текстурными свойствами рентгеновских диагностических изображений, что позволило повысить достоверность распознавания остеопороза с 0,9 до 0,95.
Предложен метод автоматического выделения области интереса в компьютерной томографии (КТ) лёгких, позволивший повысить достоверность распознавания эмфиземы лёгких с 0,94 до 0,97.
