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)

Information model of the hybrid intelligent information system for processing biomedical images

У статті розроблена інформаційна модель гібридної інтелектуальної інформаційної системи (ГІІС). Розроблено структурно-функційну схему ГІІС. Здійснено моделювання роботи ГІІС на основі мереж Петрі в середовищі Ріре. Побудовано графи досяжності станів системи для випадків перетворення зображення в інший формат або використання згорткової нейронної мережі.В статье разработана информационная модель гибридной интеллектуальной информационной системы (ГИИС). Разработана структурно-функциональная схема ГИИС. Осуществлено моделирование работы ГИИС на основе сетей Петри в среде Ріре. Построены графы досягаемости состояний системы для случаев преобразования изображения в другой формат или использования сверточной нейронной сети.The article focuses on relevance of the diagnosis of malignant neoplasms in the early stages. Modern diagnostic systems require accurate and rapid processing of cytological and histological images. Currently, intellectual information technologies are widespread. The idea of hybridization in artificial intelligence led to the emergence of hybrid intelligence information technologies. One of the types of information technology support is information models. The subject of the study is the process of processing histological and cytological images. The purpose of the article is information processes and models in automated microscopy systems. The aim is to develop informational model of hybrid intelligence information system (GIS) for presenting information flows in the system, modeling the states and checking the system. The methodology of simulation of systems based on Petri Networks is used in this work. The structural and functional scheme of GIS is developed. The simulation of the GIS on the basis of Petri Networks in the Pipe environment is conducted. Constructed graphs of the system for cases of converting an image to another format or using a convolutional neural network. The developed information model of GIS for the processing of biomedical images enables to trace the movement of data in the system from obtaining an image from a microscope to outputting results on the screen. This model at the design stage distributes functions and data streams between GIS modules. An information model can be used to construct software tools for the processing of biomedical images

РАзрАботкА алгоритмоВ сегментацИИ биомедицинскиХ изображениЙ нА основЕ предварительныХ разметоК И текстурныХ признакоВ

Проведено дослідження ознак областей, контурів та ознак текстури для сегментації біомедичних зображень. Розроблено метод і алгоритм сегментації цитологічних зображень на основі попередніх розміток. Розроблено метод і алгоритми текстурної сегментації гістологічних зображень на основі просторових моментів. Розроблено алгоритми оцінки якості сегментації на основі метричного підходу. Наведено результати порівняння якості сегментації проведеної розробленими алгоритмам