VYYaVLENIE RAKA POChKI S POMOShh'Ju METODOV OBRABOTKI IZOBRAZhENIJ

Pokazateli izlecheniq ot raka pochki zawisqt ot stadii i stepeni, poätomu tochnye diagnosticheskie procedury dlq rannego obnaruzheniq i postanowki diagnoza imeüt reshaüschee znachenie. Nekotorye trudnosti s ruchnoj segmentaciej priweli k neobhodimosti ispol'zowaniq modelej glubokogo obucheniq dlq pomoschi wracham w äffektiwnom raspoznawanii i segmentacii raka. Veroqtnostnaq konwolücionnaq nejronnaq set' (PCNN), w chastnosti, konwolücionnye nejronnye seti, dobilas' wydaüschihsq uspehow w klassifikacii i segmentacii izobrazhenij. V dannom proekte fil'traciq izobrazhenij na MRT pochek osuschestwlqetsq s pomosch'ü algoritma Bilateral Anisotropic Diffusion Filter. Predlozhennyj metod predwaritel'noj obrabotki obespechiwaet wysokoe otnoshenie pikowogo signala k shumu (PSNR) i nizkuü srednekwadratichnuü oshibku (MSE). Uluchshenie izobrazhenij na MRT pochek osuschestwlqetsq s pomosch'ü algoritma Edge Preservation-Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (EP-CLAHE). EP-CLAHE ispol'zuetsq dlq uluchsheniq kontrastnosti i qrkosti. Segmentaciq MRT-izobrazhenij pochek osuschestwlqetsq s pomosch'ü algoritma Improved Fast Fuzzy C Means Clustering (IFFCMC). IFFCMC ispol'zuetsq dlq segmentacii pixelej raka pochki i podawleniq drugih pixelej na MRT-izobrazhenii pochki