Персона: Соломатин, Михаил Андреевич
Загружается...
Email Address
Birth Date
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Институт лазерных и плазменных технологий
Стратегическая цель Института ЛаПлаз – стать ведущей научной школой и ядром развития инноваций по лазерным, плазменным, радиационным и ускорительным технологиям, с уникальными образовательными программами, востребованными на российском и мировом рынке образовательных услуг.
Статус
Фамилия
Соломатин
Имя
Михаил Андреевич
Имя
14 results
Результаты поиска
Теперь показываю 1 - 10 из 14
- ПубликацияТолько метаданныеA Model for Detecting Structural Elements – Lines – in Digital Images in Oncodermatology(2021) Tamrazova, O. B.; Sergeev, V. Y.; Nikitaev, V. G.; Pronichev, A. N.; Otchenashenko, A. I.; Druzhinina, E. A.; Kozyreva, A. V.; Solomatin, M. A.; Kozlov, V. S.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Проничев, Александр Николаевич; Отченашенко, Александр Иванович; Соломатин, Михаил Андреевич; Козлов, Владимир Сергеевич© 2021, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.The problem of early diagnosis of one of the most dangerous malignant neoplasms of the skin, melanoma, is considered. A model for detecting structural elements (lines) in digital images of skin neoplasms in oncodermatology has been developed. The model is based on adaptive binarization of the initial digital dermatoscopy image of skin les neoplasms ions and subsequent operations of dilation, erosion, skeletonization, and filtration of false line fragments. Test dermatoscopy images of skin neoplasms were visually divided into four groups to conduct the experiment. Optimal parameters of image processing of four groups for the model of detecting structural elements – lines – have been experimentally established. The experimentally determined accuracy of line detection was 95%. This research is the result of interdisciplinary cooperation of dermatologists of the Central Medical Academy of the Administrative Department of the President of the Russian Federation, the Medical Institute of the Russian Peoples’ Friendship University and experts in the field of information and measurement systems of the Engineering and Physical Institute of Biomedicine of the National Research Nuclear University “MEPhI”. The proposed model can be used in the development of computer systems to support medical decision-making in the diagnosis of skin melanoma – a dangerous malignant neoplasm.
- ПубликацияТолько метаданныеModel of a Decision-Making System for the Diagnosis of Melanoma Using Artificial Intelligence(2021) Tamrazova, O. B.; Sergeev, V. Y.; Nikitaev, V. G.; Pronichev, A. N.; Druzhinina, E. A.; Medvedeva, O. A.; Solomatin, M. A.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Проничев, Александр Николаевич; Соломатин, Михаил Андреевич© 2021, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.Interdisciplinary approaches to creating high-tech computer systems for the diagnosis of melanoma using artificial intelligence are presented. A model is proposed for the architecture of an interactive expert system. This includes a set of features for a contemporary medical algorithm (the Kittler algorithm) along with a knowledge base and a diagnosis evaluation score for the case under study.
- ПубликацияТолько метаданныеDetection of Circles as Structural Elements in Dermatoscopic Images of Skin Neoplasms in the Diagnosis of Melanoma(2021) Tamrazova, O. B.; Sergeev, V. Y.; Nikitaev, V. G.; Pronichev, A. N.; Medvedeva, O. A.; Kozlov, V. S.; Solomatin, M. A.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Проничев, Александр Николаевич; Козлов, Владимир Сергеевич; Соломатин, Михаил Андреевич© 2021, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.A method for recognizing “circles”, significant structural elements of skin neoplasms, has been proposed. An RDS-2 dermatoscope has been used for imaging. Special software has been developed to implement the proposed method for circle recognition. The results of experimental detection of circles are presented. The developed method can be used in diagnostic systems for detecting skin melanoma, a dangerous form of cancer.
- ПубликацияТолько метаданныеClassification of bone marrow cells in the diagnosis of acute lymphoblastic leukemia(2021) Tupitsin, N. N.; Selchuk, V. Yu.; Palladina, A. D.; Nosova, E. M.; Nikitaev, V. G.; Pronichev, A. N.; Dmitrieva, V. V.; Polyakov, E. V.; Liberis, K. A.; Dzhokich, M.; Solomatin, M. A.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Проничев, Александр Николаевич; Дмитриева, Валентина Викторовна; Поляков, Евгений Валерьевич; Соломатин, Михаил Андреевич© 2021 Institute of Physics Publishing. All rights reserved.The paper presents approaches to automated classification of bone marrow cells in the diagnosis of acute lymphoblastic leukemia and minimal residual disease using image recognition procedures. The classification methods that show the best accuracy in the recognition of eight types of bone marrow cells were experimentally determined. Recommendations for their use are given.
- ПубликацияОткрытый доступСегментация изображений новообразований кожи с применением метода активных контуров(2023) Воронин, А. Е.; Проничев, А. Н.; Никитаев, В. Г.; Соломатин, М. А.; Занегина, Т. П.; Архангельская, И. В.; Петухова, А. И.; Багнова, П. Ю.; Сошнина, А. В.; Тамразова, О. Б.; Сергеев, В. Ю.; Сергеев, Ю. Ю.; Петухова, Александра Ильинична; Проничев, Александр Николаевич; Соломатин, Михаил Андреевич; Архангельская, Ирина Владимировна; Никитаев, Валентин ГригорьевичТехнологии компьютерного зрения активно внедряются в современную жизнь, в том числе в медицинскую практику. Развитие таких технологий привело к появлению компьютерных систем, позволяющих осуществлять детектирование и классификацию кожных заболеваний с качеством, сопоставимым и в некоторых случаях превышающим возможности человека. В статье раскрывается метод автоматической сегментации, на базе предоставленных врачами дерматоскопических изображений, полученных с применением цифрового оптического прибора – дерматоскопа. Главной целью разрабатываемой модели является выявление зоны новообразования и областей гиперпигментации на изображениях новообразований кожи для дальнейшей интеграции в системы поддержки принятия врачебных решений при диагностике меланомы. В результате проведенной работы был создан программный комплекс, позволяющий проводить сегментацию новообразования. В качестве демонстрации метода приведены экспериментальные исследования обнаружения границ меланомы и зон областей признаков на изображениях новообразований кожи. Разработанная система может применяться в диагностических научно-исследовательских и образовательных целях.
- ПубликацияОткрытый доступМодель оценки асимметрии пигментного новообразования(2023) Занегина, Т. П.; Никитаев, В. Г.; Проничев, А. Н.; Соломатин, М. А.; Воронин, А. Е.; Архангельская, И. В.; Сошнина, А. В.; Петухова, А. И.; Багнова, П. Ю.; Тамразова, О. Б.; Сергеев, В. Ю.; Сергеев, Ю. Ю.; Архангельская, Ирина Владимировна; Никитаев, Валентин Григорьевич; Проничев, Александр Николаевич; Петухова, Александра Ильинична; Соломатин, Михаил АндреевичВ работе представлены результаты разработки наглядного способа распознавания новообразований кожи на основе модели оценки асимметрии формы пигментного участка патологического разрастания эпидермиса и (или) дермы. В качестве исходных данных рассматривались изображения пигментных новообразований кожи, полученные с помощью дерматоскопа. Для анализа изображений применялась модель расчета коэффициентов асимметрии формы, полученных относительно главных осей инерции новообразования, что позволяет получать независящие от угла поворота изображений значения.
- ПубликацияТолько метаданныеModel for Assessing the Asymmetry of a Pigmented Neoplasm(2022) Zanegina, T. P.; Nikitaev, V. G.; Pronichev, A. N.; Solomatin, M. A.; Arkhangelskaya, I. V.; Voronin, A. E.; Soshnina, A. V.; Petukhova, A. I.; Bagnova, P. Yu.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Проничев, Александр Николаевич; Соломатин, Михаил Андреевич; Архангельская, Ирина Владимировна; Петухова, Александра Ильинична
- ПубликацияТолько метаданныеImage Segmentation of Skin Neoplasms Using the Active Contour Method(2022) Voronin, A. E.; Pronichev, A. N.; Nikitaev, V. G.; Solomatin, M. A.; Zanegina, T. P.; Arkhangelskaya, I. V.; Petukhova, A. I.; Bagnova, P. Yu.; Soshnina, A. V.; Проничев, Александр Николаевич; Никитаев, Валентин Григорьевич; Соломатин, Михаил Андреевич; Архангельская, Ирина Владимировна; Петухова, Александра Ильинична
- ПубликацияТолько метаданныеInvestigation of Textural Features for the Problems of Bone Marrow Cell Recognition in Information-Measuring Systems of Oncohematology(2022) Tupitsin, N. N.; Palladina, A. D.; Nikitaev, V. G.; Pronichev, A. N.; Dmitrieva, V. V.; Kozyreva, A. V.; Mayorov, M. S.; Solomatin, M. A.; Druzhinina, E. A.; Polyakov, E. V.; Batuev, B. B.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Проничев, Александр Николаевич; Дмитриева, Валентина Викторовна; Соломатин, Михаил Андреевич; Поляков, Евгений Валерьевич© 2022, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.The influence of the parameters of constructing a matrix of spatial adjacency on textural features in the problems of recognizing bone marrow cells in information-measuring systems for diagnosing acute leukemia has been studied. 100 images of blast cells of B- and T-cell acute lymphoblastic leukemias were examined. Five textural features calculated on the basis of the spatial adjacency matrix are considered – energy, moment of inertia, local uniformity, maximum probability, entropy. When constructing an adjacency matrix, the variable parameters were analyzed – the type of the color component of the RGB-model of the color image, the distance and direction of the adjacency. For a given sample of images, the range of adjacency distances in which the largest change in the values of texture features is observed was 1–11 pixels. The values of features of different types vary in the range of 20–1700%. The maximum information content was obtained for the green component of the color image for the texture feature “local uniformity” (information content coefficient of 0.48) with an adjacency distance of 1 pixel. For practical use, it is recommended to use four directions of adjacency when constructing spatial adjacency matrices. The results obtained are important for specialists working in the field of designing information and measuring systems for hematology oncology (diagnostics of dangerous oncological diseases – acute leukemia).
- ПубликацияТолько метаданныеA Model for Recognizing Structureless Hyperpigmented Areas in Dermato-Oncology(2022) Tamrazova, O. B.; Sergeev, V. Y.; Nikitaev, V. G.; Pronichev, A. N.; Solomatin, M. A.; Medvedeva, O. A.; Kozlov, V. S.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Проничев, Александр Николаевич; Соломатин, Михаил Андреевич; Козлов, Владимир Сергеевич© 2022, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.A model for recognizing structureless hyperpigmented areas in images of skin neoplasms has been developed. Recognition of hyperpigmented areas is important for the diagnosis of skin melanoma, a rapidly progressing skin cancer. A digital dermatoscope RDS-2 has been used to obtain images serving as the initial data for the model. Software for recognizing hyperpigmentation areas in images of skin neoplasms has been developed on the basis of the proposed model. Tests have shown the recognition accuracy to be 82%. The proposed model can be recommended for use in decision-making support systems for the diagnosis of melanoma.