Модель оценки неоднородности распределения характеристик глобул на изображениях новообразований кожи

Рассмотрена проблема диагностики меланомы кожи по цифровым изображениям опухоли. Кратко описаны клинические алгоритмы выявления меланомы кожи. Дан обзор работ, посвящённых автоматизированной оценке асимметрии распределения формы, цвета, площади глобул - важных признаков меланомы. Разработана модель оценки неоднородности распределения характеристик глобул на цифровых изображениях при диагностике новообразований кожи и предложены модели признаков неоднородности указанного распределения. Проведена экспериментальная сравнительная оценка моделей признаков с помощью программной системы, разработанной на языке С++. Определены наиболее информативные признаки неоднородности распределения характеристик глобул. Максимальная (93 %) точность оценки неоднородности распределения характеристик глобул получена для признака «приведённая обратная величина наибольшей частоты появления измеренных площадей глобул». Результаты исследования могут быть полезны при разработке систем поддержки принятия врачебных решений при диагностике меланомы.

The problem of skin melanoma diagnostics from digital images of the tumor is considered. Clinical algorithms for detecting skin melanoma are briefly described. An overview of the works devoted to the automated assessment of the asymmetry of the distribution of shape, color, area of globules - important signs of melanoma - is given. A model for estimating the heterogeneity of the distribution of the characteristics of globules on digital images in the skin neoplasms diagnosis is developed and models of signs of heterogeneity of this distribution are proposed. The comparative evaluation of the proposed models was carried out experimentally using a software system developed in C++. The most informative features are identified. The greatest accuracy 93 % in estimating the heterogeneity of the distribution of the characteristics of globules was shown by the sign “the reduced inverse of the greatest frequency of occurrence of the measured areas of globules”. The results obtained can be applied in the development of systems to support medical decision-making in the diagnosis of melanoma.