65 research outputs found

    The use of hysteroscopic metroplasty with diode laser to increase endometrial volume in women with septate uterus: preliminary results

    Get PDF
    Background: Septate uterus is a common Mullerian ducts anomaly. The aim of our pilot study was the evaluation of diode laser hysteroscopic metroplasty efficacy to increase endometrial volume in women with septate uterus. Results: We prospectively enrolled 10 consecutive patients with septate uterus undergoing office hysteroscopic metroplasty with diode laser between February and November 2019. Endometrial volume was evaluated before and 3 months after surgery using 3D transvaginal ultrasound. The surgical procedure was uncomplicated in all patients, the endometrial volume increased at 3 months follow-up (the median increase was 1.9 cm3 (range 1.7– 2.1), and there was a complete removal of septum with no intrauterine synechiae at follow-up hysteroscopy. Conclusions: Office hysteroscopic metroplasty with diode laser is a safe procedure and has preliminary showed to increase endometrial volume. The increase in endometrial volume by 3D-TV US could be used as a prognostic factor for the reproductive outcomes

    The use of ultrasound in the prediction of endometrial cancer in women with postmenopausal bleeding

    Get PDF
    The aim of the work presented in this thesis was to identify the ultrasound methods and ultrasound features that are most useful for the prediction of endometrial cancer in patients with postmenopausal bleeding and sonographic endometrial thickness 4.5 mm or more. The grey-scale ultrasound variable that best predicted malignancy was heterogeneous endometrial echogenicity (area under the receiver operating characteristics curve, AUC, 0.83), and the power Doppler ultrasound variable that best predicted malignancy was irregular branching of endometrial blood vessels (AUC 0.77). Mathematical models for evaluation of the individual risk of endometrial malignancy were constructed using clinical data, sonographic endometrial thickness, grey-scale ultrasound morphology of the endometrium, and power Doppler ultrasound findings. The model with the largest AUC (0.91) and the highest specificity at 90% sensitivity included the variables endometrial thickness, Vascularity index (reflecting the vascularization of the endometrium when using power Doppler ultrasound), age, and use of hormone replacement therapy. The endometrial volume as measured by three-dimensional (3D) ultrasound was larger and the 3D power Doppler flow indices (reflecting endometrial vascularization) were higher in both the endometrium and in the subendometrium in women with malignant endometrium than in those with benign endometrium, but there was substantial overlap between the two categories. The saline contrast sonohysterography (SCSH) variable that best discriminated between benignity and malignancy for both two-dimensional (2D) and 3D SCSH was the presence of at least one focal lesion with an irregular surface (for 2D SCSH the AUC was 0.84, for 3D SCSH the AUC was 0.70). The mathematical models to estimate the individual risk of endometrial malignancy constructed in this thesis are likely to be useful for individualizing the management of women with postmenopausal bleeding and sonographic endometrial thickness 4.5 mm or more, but they need to be prospectively validated before they can be introduced into clinical practice

    Застосування алгоритма на основі дескриптора кольору в розпізнаванні лапароскопічних відеозображень

    Get PDF
    Класифікація зображень відповідно до певних нозологічних форм, які виявляють при лапароскопічному дослідженні органів черевної порожнини, передбачає застосування характеристик - дескрипторів кольору структур черевної порожнини підозрілих щодо патологічних змін. Однак до останнього часу поодинокі дослідження з питань створення комп’ютерних автоматизованих діагностичних (КАД) систем в лапароскопічній хірургії не визначало можливості діагностичних процедур за ознаками кольору. Тому метою роботи було дослідження ефективності використання алгоритму розпізнавання об’єктів – ділянок відеолапароскопічних зображень органів черевної порожнини навчанням каскадного класифікатора за дескрипторами кольору. Загальна схема КАД базувалась на реалізації алгоритму, який передбачав захоплення відео- зображення, гама-корекцію, конвертацію зображення із шкали RGB в шкалу HSV, екстракцію характерних ознак з наступною селекцією та на завершальному етапі – класифікацію зображень, яка здійснювалась з використанням бази даних відповідних зображень та технологій навчання класифікатора за каскадними ознаками. Отримані результати засвідчили, що застосування КАД дозволяє отримати істиннопозитивні результати розпізнавання найбільшим числом при розпізнаванні кістозного та метастатичного ураження печінки (відповідно 84,0 % та 68,0 %). Ключові слова: лапароскопічна хірургія; комп’ютерний зір; аналіз зображень; підтримка рішен

    ПОРІВНЯЛЬНА ЕФЕКТИВНІСТЬ КЛАСИФІКАТОРІВ ЗОБРАЖЕНЬ ПІД ЧАС РОЗПІЗНАВАННЯ ЗОН ІНТЕРЕСУ ПРИ ЛАПАРОСКОПІЧНИХ ВТРУЧАННЯХ

    Get PDF
    Background. The purpose of the study is to evaluate the effectiveness of the automatic computer diagnostic (ACD) systems developed on the basis of two classifiers — HAAR features cascade and AdaBoost for the detection of appendicitis and metastatic damages of the liver. Materials and methods. For the classifiers training the images/frames, which have been cropped out from video gained in the course of laparoscopic diagnostics were used. Namely, RGB frames, and gamma-corrected RGB frames and converted into HSV have been explored. Also descriptors were extracted from images with the modified method of Local Binary Pattern (LBT), which includes data on color characteristics («modified color LBT» — MCLBT) and textural ones were used later on for AdaBoost classifier training. After cessation of training the tests were performed with the aim of the estimation of effectiveness of recognition. Test session images were different from those ones which have been used for training of the classifier. Results. The highest recall for appendicitis diagnostics was achieved after training of AdaBoost with MCLBT descriptors extracted from RGB images—0,745, and in case for metastatic damages diagnostics — 0,902. Hence developed AdaBoost based CAD system achieved 74,4 % correct classification rate (accuracy) for appendicitisc and 89,3 % for metastatic images. The accuracy of HAAR features classifier was highest in case of metastatic foci identification and achieved 0,672 (RGB) — 0,723 (HSV) values. Conclusions. Haar features based cascade classifier turned to be less effective when compared with AdaBoost classifier trained with MCLBT descriptors.В работе представлено сравнительные оценки эффективности систем автоматизированной компьютерной диагностики (АКД), разработанных на основе двух классификаторов — каскада дескрипторов Хаара и AdaBoost, во время лапароскопической диагностики аппендицита и метастазов печени. Для обучения применяли изображения, а также гамма-коррегированные и конвертированные в HSV шкалу RGB изображения, полученные при лапароскопической диагностике. Дескрипторы, которые использовали для обучения классификатора AdaBoost получали при помощи метода локального бинарного паттерна (ЛБП), который включал информационные показатели цвета («модифицированный цвет ЛБП» — MЦЛБП), а также показатели текстуры. После завершения обучения проводили тест оценки эффективности диагностики, при котором использовали изображения, неприменяемые для обучения. Наиболее высоким показатель полноты (recall) был при тестовой диагностике аппендицита с помощью классификатора AdaBoost в обучении применяли дескрипторы МЦЛБП, полученные при анализе RGB изображений — 0,745, а при диагностике метастазов печени — 0,902. Также корректность диагностики (accuracy) составила 74,4 % при диагностике аппендицита и 89,3 % при диагностике метастазов печени. Корректность диагностики при применении классификатора Хаара была наиболее высокой при диагностике метастазов печени и составила 0,672 при использовании RGB изображений и 0,723 — при обучении HSV изображениями. Диагностика с применением классификатора Хаара менее эффективна по сравнению с диагностикой, осуществляемой с применением классификатора AdaBoost, обучение последнего проводили с применением дескрипторов МЦЛБП.У роботі представлено порівняльне оцінювання ефективності систем автоматизованої комп'ютерної діагностики, розроблених на основі двох класифікаторів — каскаду дескрипторів Хаара та AdaBoost, під час лапароскопічної діагностики апендициту та метастазів печінки. Для навчання використовували зображення, а також гама-кореговані та конвертовані у HSV шкалу кольори RGB зображення, отримані під час лапароскопічної діагностики. Дескриптори, що використовували для навчання класифікатора AdaBoost отримували за допомогою методу локального бінарного патерну, який включав інформаційні показники кольору, а також показники текстури. Після завершення навчання проводили тест оцінювання ефективності діагностики при якому використовували зображення, що не застосовували для навчання. Найбільш високим показник повноти (recall) був при тестовій діагностиці апендициту за допомогою навчання класифікатора AdaBoost дескрипторами модифікованого кольору локального бінарного патерну, отриманими з RGB зображень, — 0,745, а під час діагностики метастазів печінки — 0,902. Також коректність діагностики (accuracy) склала 74,4 % під час діагностики апендициту та 89,3 % при діагностиці метастазів печінки. Коректність діагностики із застосуванням класифікатора Хаара була найбільш високою за умови діагностики метастазів печінки та склала 0,672 при використанні RGB зображень, 0,723 — при навчанні HSV зображеннями. Діагностика із застосуванням класифікатора Хаара є менш ефективною порівняно з діагностикою, що здійснювалась із застосуванням класифікатора AdaBoost, навчання якого здійснювали із застосуванням дескрипторів модифікованого кольору локального бінарного патерну

    The usage of algorythm based on color descriptor in the laparoscopic images classification

    Full text link

    Machine learning with different digital images classification in laparoscopic surgery

    Get PDF
    The evaluation of the effectiveness of the automatic computer diagnostic (ACD) systems developed based on two classifiers – HAAR features cascade and AdaBoost for the laparoscopic diagnostics of appendicitis and ovarian cysts in women with chronic pelvic pain is presented. The training of HAAR features cascade, and AdaBoost classifiers were performed with images/ frames, which have been extracted from video gained in laparoscopic diagnostics. Both gamma-corrected RGB and RGB converted into HSV frames were used for training. Descriptors were extracted from images with the method of Local Binary Pattern (LBP), which includes both data on color characteristics («modified color LBP» - MCLBP) and textural characteristics, which have been used later on for AdaBoost classifier training. Classification of test video images revealed that the highest recall for appendicitis diagnostics was achieved after training of AdaBoost with MCLBP descriptors extracted from RGB images – 0.708, and in the case of ovarian cysts diagnostics – for MCLBP gained from RGB images – 0.886. Developed AdaBoost-based ACD system achieved a 73.6% correct classification rate (accuracy) for appendicitis and 85.4% for ovarian cysts. The accuracy of the HAAR features classifier was highest in the case of ovarian cysts identification and achieved 0.653 (RGB) – 0.708 (HSV) values. It was concluded that the HAAR feature-based cascade classifier turned to be less effective when compared with the AdaBoost classifier trained with MCLBP descriptors. Ovarian cysts were better diagnosed when compared with appendicitis with the developed ACD

    Clarifying the role of three-dimensional transvaginal sonography in reproductive medicine: an evidenced-based appraisal

    Get PDF
    This overview describes and illustrates the clinical applications of three-dimensional transvaginal sonography in reproductive medicine. Its main applications include assessment of uterine anomalies, intrauterine pathology, tubal patency, polycystic ovaries, ovarian follicular monitoring and endometrial receptivity. It is also useful for detailed evaluation of failed and/or ectopic pregnancy. Three-dimensional color Doppler sonography provides enhanced depiction of uterine, endometrial, and ovarian vascularity
    corecore