Фрактальний аналіз мрт зображень мозку людини

Реферат – Пухлина мозку є однією з найбільш поширених причин смертності людини. За даними Американської асоціації пухлин головного мозку близько 80 тис. чоловіків, жінок і дітей мали діагноз первинної пухлини головного мозк протягом 2017 року. Рання діагностика раку шляхом скринінгу дозволяє сприяти зниженню смертності. Для цього може бути корисним фрактальний аналіз медичних зображень. У цій роботі досліджувались МРТ-зображення мозку здорової людини і мозку з різними типами пухлин. Фрактальна розмірність і показник Херста були обрані в якості діагностичних ознак томографічного зображення з використанням пакету програмного забезпечення Image J обробки FracLac зображень для фрактального аналізу з площею 640 х 480 пікселів. Розрахунки фрактальних розмірів зразків патологічних і здорових тканин проводили методом короткого підрахунку. У патологічних випадках (пухлина головного мозку) показник Херста був менше 0.5 (зона нестабільних статистичних характеристик). Для здорової тканин індекс Херста більше 0.5 (зона стабільних характеристик). Дослідження показало можливість застосування фрактального швидкого аналізу для виявлення пухлин головного мозку людини. Експоненту Херста можна використовувати як важливу діагностичну характеристику для аналізу медичних зображень.Abstract – Brain tumors are one of the most common causes of human mortality. According to the American Association of Brain Tumors, about 80,000 men, women, and children had a diagnosis of primary brain tumor in 2017. Early diagnosis of cancer by screening allows you to intervene to reduce mortality. For this purpose, a fractal analysis of medical images may be useful. In this study, we investigated the images of magnetic resonance (MR) of a healthy human brain and brain that contain different types of brain tumors. The fractal dimension and Hurst index were selected as diagnostic capabilities for a tomographic image using the Image J software package for processing FracLac images for use in fractal analysis with an area of 640 x 480 pixels. Calculations of fractal sizes of samples of pathological and healthy tissues were performed by a short counting method. In pathological cases (brain tumor), the Hurst score was less than 0.5 (the region of unstable statistical characteristics). For healthy tissue, the Hurst index is more than 0.5 (zone of stable characteristics). The study showed the possibility of using a fractal rapid assay to detect brain tumors of a person. The Hurst Exhibitor can be used as an important diagnostic characteristic for the analysis of medical images.Реферат – Опухоль мозга является одной из наиболее распространенных причин смертности человека. По данным Американской ассоциации опухолей головного мозга около 80 тыс. мужчин, женщин и детей имели диагноз первичной опухоли головного мозга в течение 2017 года. Ранняя диагностика рака путем скрининга позволяет содействовать снижению смертности. Для этого может быть полезным фрактальный анализ медицинских изображений. В этой работе исследовались МРТ-изображения мозга здорового человека и мозга, содержащего различные типы опухоли. Фрактальная размерность и показатель Херста были выбраны в качестве диагностических признаков томографического изображения с использованием пакета программного обеспечения Image J обработки FracLac изображений для фрактального анализа с площадью 640 х 480 пикселей. Расчеты фрактальных размеров образцов патологических и здоровых тканей проводили методом короткого подсчета. В патологических случаях (опухоль головного мозга) показатель Херста был меньше 0.5 (область нестабильных статистических характеристик). Для здоровой ткани индекс Херста более 0.5 (зона стабильных характеристик). Исследование показало возможность применения фрактального быстрого анализа для выявления опухолей головного мозга человека. Экспоненту Херста можно использовать как важную диагностическую характеристику для анализа медицинских изображений