ТЕКСТУРНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ УЛЬТРАЗВУКОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ УЗЛОВЫХ ОБРАЗОВАНИЙ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ В ОЦЕНКЕ СТАТУСА ЗЛОКАЧЕСТВЕННОСТИ
https://doi.org/10.56304/S2079562924050300
EDN: VHNELK
Аннотация
В работе представлены результаты исследования возможности применения статистических текстурных признаков для классификации изображений ультразвуковой диагностики узловых образований щитовидной железы. Ультразвуковая диагностика обладает значительным потенциалом количественной диагностики. Новые информационные технологии позволяют выделять характеристики, дополняющие классические методы анализа изображений в медицине.
Ключевые слова
эндокринология,
текстурный статистический анализ,
радиомика,
ультразвуковое исследование,
узловые образования
При поддержке: Материал подготовлен по гранту Российского научного фонда в рамках реализации проекта № 22-15-00135 “Научное обоснование, разработка и внедрение новых технологий диагностики коморбидных йододефицитных и аутоиммунных заболеваний щитовидной железы с использованием возможностей искусственного интеллекта”, при подготовке рукописи авторы сохранили независимость мнений.
Об авторах
А. В. Манаев
Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии МЗ РФ;
Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”
Россия
Россия
А. А. Трухин
Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии МЗ РФ;
Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”
Россия
Россия
С. М. Захарова
Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии МЗ РФ;
Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”
Россия
Россия
Е. А. Трошина
Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии МЗ РФ;
Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”
Россия
Россия
Н. Г. Мокрышева
Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии МЗ РФ
Россия
Россия
А. А. Гармаш
Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”
Россия
Россия
Список литературы
1. Diana S. // Best Pract. Res. Clin. Endocrinol. Metab. 2008. V. 22 (6). P. 901–911.
2. Kim H.G. et al. // Eur. J. Radiol. 2012. V. 81. P. E352E356.
3. Peng S. et al. // The Lancet. Digital Health. 2021. V. 3 (4). P. E250–E259.
4. Cao Y. et al. // Cancers. 2021. V. 13 (10). P. 2436.
5. Cleere E.F. et al. // Diagnostics. 2022. V. 12 (4). P. 794.
6. GLCM Texture: A Tutorial v. 3.0 March 2017. / Hall-Beyer Mryka. 2017. http://hdl.handle.net/1880/51900.
7. Haralick R.M., Shanmugan K., Dinstein I. // IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 1973. V. 3 (6). P. 610–621.
8. Gomes Ataide E.J. et al. // Sensors. 2020. V. 20 (21). P. 6110.
Рецензия
Для цитирования:
Манаев А.В., Трухин А.А., Захарова С.М., Трошина Е.А., Мокрышева Н.Г., Гармаш А.А. ТЕКСТУРНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ УЛЬТРАЗВУКОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ УЗЛОВЫХ ОБРАЗОВАНИЙ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ В ОЦЕНКЕ СТАТУСА ЗЛОКАЧЕСТВЕННОСТИ. Ядерная физика и инжиниринг. 2025;16(2):237-244. https://doi.org/10.56304/S2079562924050300. EDN: VHNELK
For citation:
Manaev A.V., Trukhin A.A., Zakharova S.M., Troshina E.A., Mokrysheva N.G., Garmash A.A. TEXTURAL STATISTICAL FEATURES OF ULTRASOUND IMAGING OF THYROID NODULES IN THE ASSESSMENT OF MALIGNANCY STATUS. Nuclear Physics and Engineering. 2025;16(2):237-244. (In Russ.) https://doi.org/10.56304/S2079562924050300. EDN: VHNELK
Просмотров:
31
Послать статью по эл. почте 