Abstract:
Класифікація зображень відповідно до певних нозологічних форм, які виявляють при
лапароскопічному дослідженні органів черевної порожнини, передбачає застосування
характеристик - дескрипторів кольору структур черевної порожнини підозрілих щодо
патологічних змін. Однак до останнього часу поодинокі дослідження з питань створення
комп’ютерних автоматизованих діагностичних (КАД) систем в лапароскопічній хірургії не
визначало можливості діагностичних процедур за ознаками кольору. Тому метою роботи було
дослідження ефективності використання алгоритму розпізнавання об’єктів – ділянок
відеолапароскопічних зображень органів черевної порожнини навчанням каскадного
класифікатора за дескрипторами кольору. Загальна схема КАД базувалась на реалізації
алгоритму, який передбачав захоплення відео- зображення, гама-корекцію, конвертацію
зображення із шкали RGB в шкалу HSV, екстракцію характерних ознак з наступною селекцією
та на завершальному етапі – класифікацію зображень, яка здійснювалась з використанням бази
даних відповідних зображень та технологій навчання класифікатора за каскадними ознаками.
Отримані результати засвідчили, що застосування КАД дозволяє отримати істиннопозитивні
результати розпізнавання найбільшим числом при розпізнаванні кістозного та метастатичного
ураження печінки (відповідно 84,0 % та 68,0 %).
Ключові слова: лапароскопічна хірургія; комп’ютерний зір; аналіз зображень; підтримка
рішень
