Segmentation algorithms of biomedical images: development and quantitative evaluation

The article presents the comparative analysis of the biomedical image segmentation methods. The work discusses segmentation methods on the basis of previous labeling and spatial moments. The experimental results show that the developed methods have higher accuracy by signal-noise ratio compared to the nowadays known. Moreover the authors have developed the quantitative evaluation of the segmentation algorithms based on the metrical approach.У статті представлений порівняльний аналіз методів сегментації біомедичних зображень. У роботі досліджуються методи сегментації на основі попередньої розмітки та просторових моментів. Експериментальні результати показують, що розроблені методи мають більш високу точність за співвідношенням сигнал-шум у порівнянні з відомими. Крім того, автори розробили алгоритм кількісної оцінки алгоритмів сегментації на основі метричного підходу.The proposed research has been developed within the state budget project "Hybrid Intelligent Information Technology Diagnosing of Precancerous Breast Cancer Based on Image Analysis" (state registration number 1016U002500)

АДАПТИВНИЙ МЕТОД СЕГМЕНТАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ НА ОСНОВІ МЕТРИК

The authors reviewed the existing image segmentation algorithms on the basis of analytical approach and applied the algorithm theory to identify their advantages and disadvantages. An image evaluator was formed on the basis of metric theory. In medicine, the cytological and histological images are used to diagnose breast precancerous and cancerous conditions. These images are difficult to process; therefore, it is necessary to develop a method of biomedical image adaptive processing. The reason for the low microscopic image quality is the presence of impulse noise, uneven illumination, and over-illuminated or darkened areas. The complexity of segmentation is in the qualitative cell nuclei selection. In addition, it is impossible to apply the same parameters to different images and it is necessary to develop rules for selecting segmentation algorithms and their parameters, for example, the value of the upper and lower thresholds. The input image data include a histogram average value and average values of the RGB channels. MySQL database is used to store the training outcomes. As a result, a set of fuzzy rules is formed. The threshold segmentation algorithm, watershed method, k-means method and their combinations were applied for this research. Moreover, quantitative and qualitative characteristics were used to evaluate the segmentation quality. The quantitative characteristics include the Gromov-Fréchet  and Gromov-Hausdorff metrics. The metrics are designed to find the distances between contours and regions of the segmented objects. To find the Hausdorff distance between convex regions, Atallah's algorithm was used. To calculate the discrete Fréchet distance, Thomas Eiter and Heikki Manilla algorithm was used. These algorithms have the lowest computational complexity among their class of algorithms. To conclude, the combination of watershed algorithm and threshold segmentation showed the best result. The developed approach allows teaching the system and forming the new rules for the selection of segmentation parameters.Проаналізовано сучасні алгоритми сегментації зображень, що дало змогу виділити їх переваги та недоліки для застосування в медичних цілях. Для діагностування передракових та ракових станів молочної залози використовують цитологічні та гістологічні зображення. Процес опрацювання таких зображень є важким і рутинним процесом, що потребує наявності спеціалізованих знань у медиків в галузі комп'ютерного зору. Недоліком біомедичних зображень є низька якість, неоднорідність освітлення у процесі формування зображень, низька контрастність. Неможливо застосувати одні і ті ж алгоритми і їх параметри до різних зображень, тому актуальним постає завдання розроблення адаптивних систем сегментації зображень. З'ясовано, що алгоритм сегментації методом водорозподілу у комбінації з методом порогової сегментації показав найкращі результати. Охарактеризовано закономірності між вхідними даними біомедичних зображень та алгоритмами сегментації. Сформовано правила нечіткої логіки для підбору параметрів алгоритмів біомедичних зображень. Розроблення автоматичної системи підбору параметрів сегментації цитологічних і гістологічних зображень є актуальним завданням, що підвищить якість опрацювання зображень

РЕЛЯЦИОННАЯ БАЗА ДАННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ МИКРОСКОПИИ

Проаналізовано сучасні технології проектування розподілених баз даних, що дало змогу виділити їх переваги та недоліки. Розроблено даталогічну модель бази даних, що дозволило здійснювати зберігання та обмін інформацією між користувачами системи автоматизованої мікроскопії для аналізу гістологічних і цитологічних зображень. Базовими функціями розробленої системи є такі: облік пацієнтів, користувачів, автоматичне оброблення зображень, підрахунок та зберігання кількісних та якісних характеристик мікрооб'єктів, механізми комунікації між користувачами, класифікація зображень тощо. Більшість наявних систем для опрацювання будь-якого типу зображень володіють лише засобами для аналізу і не мають у своєму складі механізмів для зберігання, обміну інформації. Перевагою розробленої інтелектуальної системи автоматизованої мікроскопії є наявність модулів для збереження кількісних та якісних характеристик мікрооб'єктів. Застосування "master-slave" реплікації дає змогу розподілити навантаження між наявними серверами та здійснити резервне копіювання даних, що є незамінним у медичних системах. Спроектована даталогічна модель забезпечує мінімальне дублювання інформації та відповідає вимогам нормалізації. У майбутньому буде спроектовано нереляційну базу даних для телемедичної системи, що дасть змогу підвищити швидкість опрацювання даних.Currently in medicine researchers pay much attention to designing databases for information systems that facilitate the work of doctors. Basically, the structure of a relational database allows conveniently generating reports and statistics on patients and their diagnoses. Most existing automated microscopy systems for image analysis do not have some kind of database or have limited functionality. In this paper, based on an analytical approach to the review of existing solutions for the design databases of information systems and based on the theory of database design created a model of a relational database for automated microscopy system that allowed developing adaptive functionality for different types of users. Developed intelligent automated microscopy system includes graphical interfaces and functionality for these types of users: doctor, doctor – diagnostician, expert, and administrator. A feature of this system is a mechanism of information exchange between doctors. For example, the doctor conducts image processing, and the doctor – diagnostician carries out a detailed analysis of the same set of images. In case of doubtful situations, doctors can contact the expert and ask his opinion. The system is designed so that doctors do not need to know all the technical nuances associated with the operation of the database and FTP – server to store images. Stored data securing is an important concern, especially in medicine. This system is suggested to use the mechanism of data replication type "mater-slave". This approach allows distributing the load between servers and backing up data. That is, when damaged one of the servers, the system automatically switches to the other. Given the fast growing popularity of non-relational database and increasing amounts of information about patients and their research raises the urgent task of developing software modules using non-relational databases (mongoDB) to speed read / write data.Спроектирована даталогическая модель базы данных интеллектуальной системы автоматизированной микроскопии для анализа гистологических и цитологических изображений и проведен обзор современных технологий проектирования распределенных баз данных. Разработанная структура базы данных предназначена для хранения и обмена информацией между пользователями системы и состоит из двух базовых составляющих: mysql-сервера базы данных и FTP-сервера для хранения изображений, полученных от микроскопа. Учитывая, что согласно законодательства нельзя масштабировать оригинальное изображение, на FTP-сервер осуществляется значительная нагрузка. Однако такой механизм дает возможность значительно упростить работу врачей, поэтому нет необходимости знать всех технических деталей работы серверов. Большинство существующих систем для обработки любого типа изображений обладают только средствами для анализа и не имеют в своем составе механизмов для хранения и обмена информации. Предложенная структура базы данных дает возможность реализовать механизм обмена информацией между несколькими пользователями. Применение "master-slave" репликации дает возможность распределить нагрузку между существующими серверами и осуществить резервное копирование данных, что является незаменимым в медицинских системах. Спроектированная даталогическая модель обеспечивает минимальное дублирование информации и дает возможностьрасширять систему

Allocation of intellectual access system automated microscopy

В даній статті розглянуто сучасний стан систем автоматизованої мікроскопії та їх застосування в телемедицині. Аналіз показує, що розробка політики безпеки таких САМ є актуальною задачею. Крім того, виділено основні користувачі системи автоматизованої мікроскопії та здійснено розподіл їх прав доступу до інформації. На основі проведених досліджень спроектовано і програмно реалізовано інтелектуальну систему автоматизованої мікроскопії з адаптивним графічним інтерфейсом різних типів користувачів для опрацювання біомедичних зображень.В данной статье рассмотрено современное состояние систем автоматизированной микроскопии и их применения в телемедицине. Анализ показывает, что разработка политики безопасности таких САМ является актуальной проблемой. Кроме того, выделены основные пользователи системы автоматизированной микроскопии и осуществлено распределение их прав доступа к информации. На основе проведенных исследований спроектирована и программно реализована интеллектуальная система автоматизированной микроскопии с адаптивным графическим интерфейсом различных типов пользователей для обработки биомедицинских изображений.In this article the current state of automated microscopy system and their applications in telemedicine. The analysis shows that the development of security policy itself is an actual problem. In addition, the main users of automated microscopy and carried out distribution of access rights to information had pointed. On the basis of the research the software had designed and automated intelligent microscopy responsive GUI for various types of users for processing of biomedical images had implemented

A wideband cryogenic microwave low-noise amplifier

A broadband low-noise four-stage high-electron-mobility transistor amplifier was designed and characterized in a cryogen-free dilution refrigerator at the 3.8 K temperature stage. The obtained power dissipation of the amplifier is below 20 mW. In the frequency range from 6 to 12 GHz its gain exceeds 30 dB. The equivalent noise temperature of the amplifier is below 6 K for the presented frequency range. The amplifier is applicable for any type of cryogenic microwave measurements. As an example we demonstrate here the characterization of the superconducting X-mon qubit coupled to an on-chip coplanar waveguide resonator. ©2020 Ivanov et al.; licensee Beilstein-Institut.License and terms: see end of document