Show simple item record

AUTOMATED SYSTEM FOR EVALUATION OF THE MAMMARY GLANDS EXAMINATION RESULTS FOR CONTACT DIGITAL THERMOGRAPHY

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБСЛЕДОВАНИЯ МОЛОЧНЫХ ЖЕЛЕЗ ДЛЯ КОНТАКТНОЙ ЦИФРОВОЙ ТЕРМОГРАФИИ;
АВТОМАТИЗОВАНА ЕКСПЕРТНА СИСТЕМА ОЦІНЮВАННЯ РЕЗУЛЬТАТІВ ОБСТЕЖЕННЯ МОЛОЧНИХ ЗАЛОЗ ДЛЯ КОНТАКТНОЇ ЦИФРОВОЇ ТЕРМОГРАФІЇ

dc.creatorBiloshenko, V. O.
dc.creatorGurianov, V.Z.
dc.creatorLiakh, Yu. Ye.
dc.creatorPryhodchenko, V. V.
dc.date2019-07-29
dc.date.accessioned2019-08-26T18:18:00Z
dc.date.available2019-08-26T18:18:00Z
dc.identifierhttps://ojs.tdmu.edu.ua/index.php/here/article/view/10315
dc.identifier10.11603/mie.1996-1960.2019.2.10315
dc.identifier.urihttps://repository.tdmu.edu.ua/handle/123456789/11370
dc.descriptionBackground. The problems of early diagnosis of breast cancer are related to the quality and life expectancy of women. One of the ways to solve this problem is to conduct screening — a preventive examination of women, starting from 35 years. The contact digital thermography of the mammary glands meets the requirements for the primary examination of the mammary gland, but evaluation of the results of thermography requires the training of qualified specialists. Purpose. Solving the problem of simplifying and accelerating the evaluation of the results of thermography data can be accomplished by developing a software package for the automated evaluation of thermograms. Materials and methods. 685 records of thermograms of women aged 18-86 years, which have the final diagnosis based on a comprehensive examination was analyzed. To estimate the distribution of the temperature of the mammary glands, an algorithm for estimating the Hurst index for the high dimensional fractals was used. Results. By the statistical analysis, significant indicators describing the field of temperature of the mammary glands, which allow discriminating the norm and pathology, were revealed. On the significant variables, a mathematical model of prediction of the risk of breast pathology was constructed. The automated system was implemented by mean of nonlinear neural network models, which allows 90.2 % sensitivity and 85.1 % specificity to predict the risk of pathology. Conclusion. The automated system is developed that allows using the thermography method to detect breast pathology during screening studies by a trained medical professional with nursing or paramedic education or family doctors.en-US
dc.descriptionроблемы ранней диагностики рака молочной железы связаны с качеством и продолжительностью жизни женщин. Одним из путей решения этой проблемы является проведение скрининга — профилактического обследования женщин, начиная с 35-летнего возраста. Контактная цифровая термография молочных желез отвечает требованиям первичного обследования молочных желез, однако оценка результатов термографии требует подготовки квалифицированных специалистов. Цель. Решение проблемы упрощения и ускорения оценки результатов термографии может быть осуществлено за счет разработки программного комплекса для автоматизированной оценки термограмм. Материалы и методы. Проведен анализ 685 записей термограмм женщин в возрасте от 18 до 86 лет, которым по результатам комплексного обследования был выставлен окончательный диагноз. Для оценки распределения поля температур молочных желез использован алгоритм оценки показателя Херста для фракталов высокой размерности. Результаты. При проведении статистического анализа выявлены информативные показатели, описывающие поле температур молочных желез, которые позволяют провести дискриминацию нормы и патологии. На выделенных признаках построена математическая модель прогнозирования риска патологии молочных желез. Автоматизированная система анализа реализована в нелинейных нейросетевых моделях, что позволило с 90,2 % чувствительностью и 85,1 % специфичностью прогнозировать риск патологии. Выводы. Разработана автоматизированная система, позволяющая с использованием метода термографии выявлять патологию молочных желез при проведении скрининговых исследований подготовленным медицинским работником с сестринским или фельдшерским образованием или семейным врачом.ru-RU
dc.descriptionПроблеми ранньої діагностики раку молочної залози пов'язані з якістю та тривалістю життя жінок. Одним із шляхів вирішення цієї проблеми є проведення скринінгу — профілактичного обстеження жінок, починаючи з 35-річного віку. Контактна цифрова термографія молочних залоз відповідає вимогам для первинного обстеження молочних залоз, проте оцінювання результатів термографії потребує підготовки кваліфікованих спеціалістів. Вирішення проблеми спрощення та прискорення оцінювання результатів термографії може бути здійснено за рахунок розроблення програмного комплексу для автоматизованого оцінювання термограм. Проведено аналіз 685 записів термограм жінок, віком від 18 до 86 років, яким за результатом комплексного обстеження був виставлений кінцевий діагноз. Для оцінювання розподілу поля температур молочних залоз використано алгоритм оцінювання показника Херста для фракталів високої розмірності. При проведенні статистичного аналізу виявлено інформативні показники, що описують поле температур молочних залоз, які дозволяють провести дискримінацію норми та патології. На виділених ознаках побудована математична модель прогнозування ризику патології молочних залоз. Автоматизована система аналізу реалізована в нелінійних нейромережевих моделях, що дозволило з 90,2 % чутливістю та 85,1 % специфічністю прогнозувати ризик патології. Отже, розроблено автоматизовану систему, що дозволяє з використанням методу термографії виявляти патологію молочних залоз при проведенні скринінгових досліджень підготовленим медичним працівником із сестринською або фельдшерською освітою, сімейним лікарем.uk-UA
dc.formatapplication/pdf
dc.languageukr
dc.publisherI. Horbachevsky Ternopil National Medical Universityen-US
dc.relationhttps://ojs.tdmu.edu.ua/index.php/here/article/view/10315/9900
dc.sourceMedical Informatics and Engineering; No 2 (2019); 25-37en-US
dc.sourceМедицинская информатика и инженерия; № 2 (2019); 25-37ru-RU
dc.sourceМедична інформатика та інженерія; № 2 (2019); 25-37uk-UA
dc.source1997-7468
dc.source1996-1960
dc.source10.11603/mie.1996-1960.2019.2
dc.subjectmammary gland diseasesen-US
dc.subjectthermographyen-US
dc.subjectfractal analysisen-US
dc.subjectneural modelen-US
dc.subjectзаболевания молочних железru-RU
dc.subjectтермографияru-RU
dc.subjectфрактальный анализru-RU
dc.subjectмодель прогнозированияru-RU
dc.subjectзахворювання молочних залозuk-UA
dc.subjectтермографіяuk-UA
dc.subjectфрактальний аналізuk-UA
dc.subjectмодель прогнозуванняuk-UA
dc.titleAUTOMATED SYSTEM FOR EVALUATION OF THE MAMMARY GLANDS EXAMINATION RESULTS FOR CONTACT DIGITAL THERMOGRAPHYen-US
dc.titleАВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБСЛЕДОВАНИЯ МОЛОЧНЫХ ЖЕЛЕЗ ДЛЯ КОНТАКТНОЙ ЦИФРОВОЙ ТЕРМОГРАФИИru-RU
dc.titleАВТОМАТИЗОВАНА ЕКСПЕРТНА СИСТЕМА ОЦІНЮВАННЯ РЕЗУЛЬТАТІВ ОБСТЕЖЕННЯ МОЛОЧНИХ ЗАЛОЗ ДЛЯ КОНТАКТНОЇ ЦИФРОВОЇ ТЕРМОГРАФІЇuk-UA
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record