МЕТОДОЛОГІЇ АНАЛІЗУ ЗОБРАЖЕНЬ ДЛЯ ДІАГНОСТИЧНИХ ЗАСТОСУВАНЬ (ОГЛЯД)

Abstract

Медична візуалізація є невіддільною частиною сучасної клінічної практики та досліджень у галузі охорони здоров'я, слугуючи наріжним каменем у сфері діагностичних процедур та забезпечуючи критично важливу основу для вибору методів лікування, спрямованих на підвищення рівня виживання пацієнтів. Серед різних підходів, доступних для обробки та аналізу медичних зображень, нейронні мережі отримали найбільше визнання, головним чином завдяки їхньої здатності швидко обробляти знімки будь-якої модальності, забезпечуючи при цьому діагностичний аналіз з високою якістю. Однак широкому впровадженню таких технологій часто перешкоджають значні фінансові витрати та труднощі для медичних працівників при розшифровуванні результатів. Нейронні мережі, які є непрозорими у своїх процесах прийняття рішень, породжують дилему «чорної скриньки», хоча при постановці діагнозу остаточне рішення приймає лікар, а не мережа. Таким чином, існує потреба в розробці методологічної бази для обробки та аналізу медичних зображень, здатної забезпечити надійну підтримку прийняття діагностичних рішень. Дана наукова робота присвячена охопленню методологій порівняння зображень. Це фундаментальна процедура, яка дозволяє ідентифікувати невідповідності між зображеннями, не покладаючись на нейронні мережі або інші парадигми машинного навчання. Для досягнення мети було розглянуто низку методологій порівняння зображень, кожна з яких містить свій власний набір сильних і слабких сторін. Отриманий в результаті порівняльний аналіз дозволить дослідникам робити виважений вибір відповідно до індивідуальних потреб і вимог. Таким чином, дана праця робить значний внесок у постійний розвиток медичної візуалізації, тим самим сприяючи покращенню догляду за пацієнтами та підвищенню точності діагностики в цій галузі.