Анотація до роботи:

Мартиненко Т.В. «Інструментальні засоби обробки зображень гістологічних зрізів на основі еволюційних моделей». – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – “Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології” – Донецький національний університет, Донецьк, 2007.

Дисертація присвячена вирішенню проблеми підвищення ефективності інструментальних засобів обробки зображень гістологічних зрізів з використанням методів і алгоритмів обробки та сегментації зображень. Запропоновано метод на основі модифікованого генетичного алгоритму, який дозволяє визначати раціональні значення параметрів сегментації кольорових зображень гістологічних зрізів. Також розроблено еволюційний метод, який має мережеву структуру хромосом і використовує розроблені проблемно-орієнтовані оператори кросинговеру і мутації. Проведено дослідження, що дозволяють визначити раціональні значення параметрів еволюційних алгоритмів, такі як потужність популяції, кількість поколінь, стратегія відбору, довжина хромосоми, значення ймовірностей операцій кросинговеру і мутації та ін. Розроблено нову структуру інструментальних засобів для обробки зображень гістологічних зрізів, що забезпечує високу ефективність діагностики ракових захворювань.

У дисертаційній роботі подано нове рішення актуальної наукової задачі створення інструментальних засобів обробки зображень гістологічних зрізів, побудованих на основі еволюційних моделей. Створені засоби дозволяють підвищити достовірність виявлення змін внутрішніх органів при онкологічних захворюваннях і прискорити процес обробки препаратів, а також розширюють можливості профілактики і запобігання появі злоякісних новоутворень.

При проведенні досліджень отримані наступні основні результати:

1. На основі аналізу кольорових зображень гістологічних зрізів виділено їх типові компоненти, сформульовано математичну постановку задачі.

2. Розроблено метод на базі модифікованого генетичного алгоритму, який дозволяє визначати раціональні значення параметрів сегментації кольорових зображень гістологічних зрізів, що підвищує ефективність алгоритму обробки і сегментації зображень гістологічних зрізів порівняно з відомими методами у середньому на 23%.

3. Запропоновано метод на основі генетичного програмування, для якого з урахуванням особливостей об'єкту дослідження розроблено мережеву структуру представлення хромосом, що дозволяє розширити можливості і підвищити точність обробки і сегментації зображень гістологічних зрізів у середньому на 17%.

4. Розроблено проблемно-орієнтований оператор кросинговера на основі значення коефіцієнта несумісності, що забезпечує збільшення швидкості збіжності еволюційного процесу і підвищення точності сегментації у середньому на 28% та 7% відповідно.

5. Для модифікованого генетичного алгоритму і розробленої еволюційної програми визначено раціональні значення параметрів: потужність популяцій, кількість поколінь, вірогідність кросинговера і мутації, що забезпечують визначення ефективних значень обраних критеріїв.

6. Розроблено інструментальні засоби, які побудовані на основі еволюційних моделей, що ведуть до поліпшення ефективності обробки зображень гістологічних зрізів.

7. Розроблені інструментальні засоби обробки зображень гістологічних зрізів і практичні рекомендації передані у відділення патологічної анатомії Донецького обласного клінічного територіального медичного об'єднання і використовуються при діагностиці ракових захворювань. Отримані в роботі результати можуть застосовуватися також для обробки різних зображень без перебудови внутрішньої структури.

8. Результати, отримані в дисертаційній роботі, використані в науково-дослідницьких роботах ДВНЗ “Донецький національний технічний університет” Н-3-07, Д-11-07, а також в навчальному процесі кафедри “Автоматизовані системи управління” ДВНЗ “Донецький національний технічний університет”.

Публікації автора:

1. Скобцов Ю.А., Мартыненко Т.В., Белявцев А.А. Обработка изображений гистологических срезов и распознавание опухолевых клеток // Зб. наук. пр. ДонНТУ. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація, випуск 74. – Донецьк: ДонНТУ. – 2004. – С. 160-165.

2. Мартыненко Т.В. Сегментация и классификация цветных изображений гистологических срезов // Зб. наук. пр. ДонНТУ. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація, випуск 107. – Донецьк: ДонНТУ. – 2006. – С. 104-110.

3. Скобцов Ю.А., Мартыненко Т.В. Адаптивная сегментация цветных изображений гистологических срезов на основе эволюционных моделей // Моделювання та керування станом еколого-економічних систем регіону, випуск 3. – Національна Академія Наук України. – 2006. – С. 258-266.

4. Скобцов Ю.А., Мартыненко Т.В. Построение эффективных алгоритмов обработки и распознавания изображений гистологических срезов на основе эволюционных моделей // Вестник Херсонского национального технического университета, №4(27). – 2007. – С. 43-48.

5. Скобцов Ю.А., Мартыненко Т.В., Гульков Ю.К., Белявцев А.А. Обработка изображений гистологических срезов и распознавание опухолевых клеток // Матеріали ІІ науково-практичної конференції “ДОНБАС-2020: наука і техніка-виробництву”, – Донецьк: ДонНТУ. – 2004. – С. 566-569.

6. Скобцов Ю.А., Мартыненко Т.В. Адаптивная сегментация цветных изображений гистологических срезов на основе генетических алгоритмов // Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій: Матеріали міжнародної наукової конференції. Том 1. – Херсон: Видавництво Херсонського морського інституту, 2005. – С. 192-195.

У працях, виконаних у співавторстві, особистий внесок здобувача полягає в наступному: [1, 5] – розробка методів і алгоритмів обробки зображень гістологічних зрізів, визначення геометричних характеристик гістологічних елементів на зображеннях; [3, 6] – розробка методу визначення раціональних значень параметрів сегментації зображень гістологічних зрізів, визначення структури хромосоми та вибір засобу кодування; [4] – розробка еволюційної моделі, функціональної та термінальної множин, цільової функції, проблемно-орієнтованих операторів кросинговеру і мутації.