Loading [MathJax]/jax/output/SVG/config.js
Оптика и спектроскопия
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Оптика и спектроскопия:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Оптика и спектроскопия, 2019, том 126, выпуск 5, страницы 584–595
DOI: https://doi.org/10.21883/OS.2019.05.47657.6-19 (Mi os713) 		 
Эта публикация цитируется в 8 научных статьях (всего в 8 статьях)

The 22nd Annual Conference Saratov Fall Meeting 2018 (SFM'18): VI International Symposium ''Optics and Biophotonics'' and XXII International School for Junior Scientists and Students on Optics, Laser Physics & Biophotonics
Биофотоника

Дифференциация пигментных новообразований кожи на основе цифровой обработки оптических изображений

Е. Н. Римскаяa, А. О. Щадькоa, И. А. Аполлоноваa, А. П. Николаевa, А. Н. Брикоa, И. А. Дешинa, П. Ю. Бережнойb, К. Г. Кудринc, К. И. Зайцевade, В. В. Тучинf, И. В. Решетовd

a Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана
b Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова, г. Москва
c Институт повышения квалификации Федерального медико-биологического агентства, г. Москва
d Первый Московский государственный медицинский университет имени И. М. Сеченова
e Институт общей физики им. А.М. Прохорова Российской академии наук, г. Москва
f Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского
Список цитирования (8)
DOI: https://doi.org/10.21883/OS.2019.05.47657.6-19
Аннотация: Предложен метод дифференциации пигментных новообразований кожи на основе цифровой обработки оптических изображений. Регистрация изображений осуществляется цифровой фотокамерой с использованием эталона для ее цветовой и пространственной калибровки. Метод предполагает сегментацию и автоматическое распознавание новообразований на основе 5 параметров – диаметр, площадь, цвет, форма и резкость границы. В результате анализа выявляются клинические признаки новообразования, необходимые для дифференциальной диагностики, и рассчитывается вероятность его малигнизации. Проведена апробация метода на 360 цифровых изображениях пигментных новообразованиях кожи in vivo, включая обыкновенные, диспластические невусы и меланому кожи. Чувствительность и специфичность метода составили 97 и 95% соответственно.
Ключевые слова: Biophotonics.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 18-38-00958
18-29-02099
Создание экспериментальной установки, обработка и анализ изображений пигментных новообразований кожи поддержаны Российским фондом фундаментальных исследований (РФФИ), проект № 18-38-00958. Экспериментальные исследования выполнены при поддержке РФФИ, проект № 18-29-02099.
Поступила в редакцию: 21.11.2018
Исправленный вариант: 09.01.2019
Принята в печать: 31.01.2019
Англоязычная версия:
Optics and Spectroscopy, 2019, Volume 126, Issue 5, Pages 503–513
DOI: https://doi.org/10.1134/S0030400X19050230
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: Е. Н. Римская, А. О. Щадько, И. А. Аполлонова, А. П. Николаев, А. Н. Брико, И. А. Дешин, П. Ю. Бережной, К. Г. Кудрин, К. И. Зайцев, В. В. Тучин, И. В. Решетов, “Дифференциация пигментных новообразований кожи на основе цифровой обработки оптических изображений”, Оптика и спектроскопия, 126:5 (2019), 584–595; Optics and Spectroscopy, 126:5 (2019), 503–513
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{RimSchApo19}
\by Е.~Н.~Римская, А.~О.~Щадько, И.~А.~Аполлонова, А.~П.~Николаев, А.~Н.~Брико, И.~А.~Дешин, П.~Ю.~Бережной, К.~Г.~Кудрин, К.~И.~Зайцев, В.~В.~Тучин, И.~В.~Решетов
\paper Дифференциация пигментных новообразований кожи на основе цифровой обработки оптических изображений
\jour Оптика и спектроскопия
\yr 2019
\vol 126
\issue 5
\pages 584--595
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/os713}
\crossref{https://doi.org/10.21883/OS.2019.05.47657.6-19}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=39133866}
\transl
\jour Optics and Spectroscopy
\yr 2019
\vol 126
\issue 5
\pages 503--513
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0030400X19050230}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/os713
  • https://www.mathnet.ru/rus/os/v126/i5/p584
    • Эта публикация цитируется в следующих 8 статьяx:
    1. A.B. Timurzieva, V.I. Popadyuk, E.Yu. Vertieva, M.S. Fedina, A.R. Omarova, E.N. Rimskaya, S.N. Shelygina, I.N. Saraeva, “Early express diagnosis of the head and neck skin tumors in raman scattering light microspectroscopy”, Rus. J. Prev. Med., 28:2 (2025), 87  crossref
    2. Shimaa Fawzy, Hossam El-Din Moustafa, Ehab H. AbdelHay, Mohamed Maher Ata, “Proposed optimized active contour based approach for accurately skin lesion segmentation”, Multimed Tools Appl, 83:2 (2024), 5745  crossref
    3. A.B. Timurzieva, E.N. Rimskaya, K.G. Kudrin, S.N. Shelygina, V.A. Duvansky, M.V. Ryabov, “Early non-invasive rapid diagnostics of the head and neck skin basal cell carcinoma for improving the quality of cancer care organization”, Profil. med., 26:11 (2023), 29  crossref
    4. Elena Rimskaya, Svetlana Shelygina, Alina Timurzieva, Irina Saraeva, Elena Perevedentseva, Nikolay Melnik, Konstantin Kudrin, Dmitry Reshetov, Sergey Kudryashov, “Multispectral Raman Differentiation of Malignant Skin Neoplasms In Vitro: Search for Specific Biomarkers and Optimal Wavelengths”, IJMS, 24:19 (2023), 14748  crossref
    5. A. E. Voronin, A. N. Pronichev, V. G. Nikitaev, M. A. Solomatin, T. P. Zanegina, I. V. Arkhangelskaya, A. I. Petukhova, P. Yu. Bagnova, A. V. Soshnina, O. B. Tamrazova, V. Yu. Sergeev, Yu. Yu. Sergeev, “Image Segmentation of Skin Neoplasms Using the Active Contour Method”, Phys. Atom. Nuclei, 85:11 (2022), 1956  crossref
    6. Elena N. Rimskaya, Irina A. Apollonova, Konstantin G. Kudrin, Stanislav S. Otstavnov, Igor V. Reshetov, 2021 IEEE Ural-Siberian Conference on Computational Technologies in Cognitive Science, Genomics and Biomedicine (CSGB), 2021, 270  crossref
    7. Е. Н. Римская, К. Г. Кудрин, И. А. Аполлонова, Н. В. Черномырдин, А. П. Николаев, А. Н. Брико, Д. В. Давыдов, И. В. Решетов, “Разработка эталона для поверки системы автоматизированной морфометрии клинических изображений новообразований кожи”, Оптика и спектроскопия, 128:6 (2020), 811–819  mathnet  crossref; E. N. Rimskaya, K. G. Kudrin, I. A. Apollonova, N. V. Chernomyrdin, A. P. Nikolaev, A. N. Briko, D. V. Davydov, I. V. Reshetov, “Development of a standard for verification of the system for automated morphometry of clinical images of skin neoplasms”, Optics and Spectroscopy, 128:6 (2020), 815–823  mathnet  crossref
    8. К. Г. Кудрин, Е. Н. Римская, И. А. Аполлонова, А. П. Николаев, Н. В. Черномырдин, Д. С. Святославов, Д. В. Давыдов, И. В. Решетов, “Ранняя диагностика меланомы кожи с применением нескольких изображающих систем”, Оптика и спектроскопия, 128:6 (2020), 820–831  mathnet  crossref; K. G. Kudrin, E. N. Rimskaya, I. A. Apollonova, A. P. Nikolaev, N. V. Chernomyrdin, D. S. Svyatoslavov, D. V. Davydov, I. V. Reshetov, “Early diagnosis of skin melanoma using several imaging systems”, Optics and Spectroscopy, 128:6 (2020), 824–834  mathnet  crossref
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Оптика и спектроскопия Оптика и спектроскопия
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:90
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025