Математическая модель и алгоритмы сегментации и декомпозиции на различные биологические структуры

Одной из ключевых проблем при анализе медицинских и биологических изображений является декомпозиция различных присутствующих на них объектах на отдельные структуры, обусловленные биологическим строением анализируемой области. Эта проблема связана с высокой сложностью и оптической неоднородностью структур как вследствие их природы, так и из-за весьма значительных различий в здоровых тканях в сравнении с такими же структурными элементами для больных пациентов. В данной работе предложен подход к повышению точности выделения биологических структур посредством введения модифицированных дескрипторов для выделения характерных точек на изображениях при отслеживании перемещения краевых частей структуры от оптического среза к оптическому срезу. Отличительной новизной предложенного решения является развитие методологии формирования дескрипторов от двумерного поля распределения яркости к изменению яркости в объеме серии оптических срезов томографического изображения. В качестве источника первичных данных выбран анализ структур головного мозга для локализации гиппокампа, как одной из наиболее сложнолокализуемых и изменчивых структур.