Персона:
Никитаев, Валентин Григорьевич

Profile Picture
Email Address
Birth Date
Научные группы
Логотип проекта
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Инженерно-физический институт биомедицины
Цель ИФИБ и стратегия развития – это подготовка высококвалифицированных кадров на базе передовых исследований и разработок новых перспективных методов и материалов в области инженерно-физической биомедицины. Занятие лидерских позиций в биомедицинских технологиях XXI века и внедрение их в образовательный процесс, что отвечает решению практикоориентированной задачи мирового уровня – диагностике и терапии на клеточном уровне социально-значимых заболеваний человека.
Статус
Руководитель научной группы "Прикладные технологии искусственного интеллекта в онкодиагностике и промышленном контроле"
Фамилия
Никитаев
Имя
Валентин Григорьевич
Имя

Фильтры

20233
3
3
Сброс фильтров

Настройки

Тема: Цифровая обработка изображений ×

Результаты поиска

Теперь показываю 1 - 3 из 3
  • Уменьшенное изображение
    Публикация
    Открытый доступ
    Сегментация 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 Григорьевич
    Технологии 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.
  • Уменьшенное изображение
    Публикация
    Открытый доступ
    Модель оценки морфологических характеристик бесструктурных областей пигментных новообразований кожи
    (2023) Никитаев, В. Г.; Проничев, А. Н.; Тамразова, О. Б.; Сергеев, В. Ю.; Сергеев, Ю. Ю.; Лим, А. О.; Козлов, В. С.; Проничев, Александр Николаевич; Никитаев, Валентин Григорьевич
    В работе рассмотрена проблема ранней диагностики меланомы кожи по дерматоскопическим изображениям новообразований кожи. Предложена модель оценки диагностически значимых морфологических характеристик элементов новообразования – бесструктурных областей. Проведено экспериментальное исследование с целью определения адекватности модели. Выявлены наиболее информативные признаки для оценки морфологических характеристик. Наилучшая точность классификации (94%) достигнута для признака А1. Результаты исследования могут быть применены при разработке систем поддержки принятия врачебных решений при диагностике меланомы кожи.
  • Уменьшенное изображение
    Публикация
    Открытый доступ
    Характеристики структурных элементов “линий” в системе распознавания меланомы
    (2023) Отченашенко, А. И.; Никитаев, В. Г.; Проничев, А. Н.; Тамразова, О. Б.; Сергеев, В. Ю.; Сергеев, Ю. Ю.; Никитаев, Валентин Григорьевич; Отченашенко, Александр Иванович; Проничев, Александр Николаевич
    В работе рассмотрена проблема ранней диагностики одного из наиболее опасных злокачественных новообразований кожи – меланомы. Разработана модель выделения структурных элементов (линий) на цифровых изображениях новообразований кожи в онкодерматологии. Модель основана на комбинации бинаризации методом Оцу и адаптивной бинаризации исходного цифрового дерматоскопического изображения новообразований кожи и последующей скелетизации и фильтрации ложных фрагментов линий.