Текущий выпуск Номер 5, 2026 Том 18

Все выпуски

Результаты поиска по 'image brightness':
Найдено статей: 2
  1. Косых Н.Э., Свиридов Н.М., Савин С.З., Потапова Т.П.
    Компьютерный автоматизированный анализ в задачах распознавания медицинских изображений на примере сцинтиграфии
    Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 3, с. 541-548

    С помощью программы, созданной на принципах компьютерного автоматизированного анализа, на планарных сцинтиграммах скелета больных диссеминированным раком молочной железы выделены очаги гиперфиксации радиофармпрепарата. Рассчитаны гистограммные параметры: средняя яркость, гладкость яркости, третий момент яркости, однородность яркости, энтропия яркости. Установлено, что в большинстве зон скелета значения гистограммных параметров в патологических очагах гиперфиксации преобладают над аналогичными значениями в физиологических. Наиболее часто в патологических очагах гиперфиксации, как на передних, так и на задних сцинтиграммах, фиксируется преобладание показателей яркости и гладкости яркости изображения по сравнению с аналогичными показателями физиологических очагов гиперфиксации радиофармпрепарата. Отдельные показатели гистограммного анализа используются в уточняющей диагностике метастазов при математическом моделировании и интерпретации данных остеосцинтиграфии.

    Kosykh N.E., Sviridov N.M., Savin S.Z., Potapova T.P.
    Computer aided analysis of medical image recognition for example of scintigraphy
    Computer Research and Modeling, 2016, v. 8, no. 3, pp. 541-548

    The practical application of nuclear medicine demonstrates the continued information deficiency of the algorithms and programs that provide visualization and analysis of medical images. The aim of the study was to determine the principles of optimizing the processing of planar osteostsintigraphy on the basis of сomputer aided diagnosis (CAD) for analysis of texture descriptions of images of metastatic zones on planar scintigrams of skeleton. A computer-aided diagnosis system for analysis of skeletal metastases based on planar scintigraphy data has been developed. This system includes skeleton image segmentation, calculation of textural, histogram and morphometrical parameters and the creation of a training set. For study of metastatic images’ textural characteristics on planar scintigrams of skeleton was developed the computer program of automatic analysis of skeletal metastases is used from data of planar scintigraphy. Also expert evaluation was used to distinguishing ‘pathological’ (metastatic) from ‘physiological’ (non-metastatic) radiopharmaceutical hyperfixation zones in which Haralick’s textural features were determined: autocorrelation, contrast, ‘forth moment’ and heterogeneity. This program was established on the principles of сomputer aided diagnosis researches planar scintigrams of skeletal patients with metastatic breast cancer hearths hyperfixation of radiopharmaceuticals were identified. Calculated parameters were made such as brightness, smoothness, the third moment of brightness, brightness uniformity, entropy brightness. It has been established that in most areas of the skeleton of histogram values of parameters in pathologic hyperfixation of radiopharmaceuticals predominate over the same values in the physiological. Most often pathological hyperfixation of radiopharmaceuticals as the front and rear fixed scintigramms prevalence of brightness and smoothness of the image brightness in comparison with those of the physiological hyperfixation of radiopharmaceuticals. Separate figures histogram analysis can be used in specifying the diagnosis of metastases in the mathematical modeling and interpretation bone scintigraphy. Separate figures histogram analysis can be used in specifying the diagnosis of metastases in the mathematical modeling and interpretation bone scintigraphy.

    Просмотров за год: 3. Цитирований: 3 (РИНЦ).
  2. Гославский Л.Н., Браже А.Р.
    Реконструкция морфологии астроцитов методом быстрого марша с новым профилем скорости
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 5, с. 1365-1377

    Астроциты, ключевой тип клеток глии центральной нервной системы, характеризуются сложной трехмерной морфологией, которая тесно связана с их многочисленными функциями и меняется при развитии, адаптационной пластичности и патологии. Автоматизированная реконструкция этой морфологии из конфокальных микроскопических изображений остается методической проблемой из-за высокого пространственного разнообразия отростков, зашумленности данных и отсутствия специализированных открытых инструментов. Представлен новый алгоритм для автоматической реконструкции морфологии астроцитов, основанный на комбинации многомасштабного анализа анизотропности и метода быстрого марша. Основное нововведение заключается в построении профиля скорости для уравнения эйконала через нормировку отклика фильтра Сато на величину проекции градиента яркости на направление, перпендикулярное центральной линии отростков, позволяя эффективно выделять осевые линии отростков разного калибра. Для параметризации получаемых деревьев использовались топологические морфологические дескрипторы и анализ степенного распределения узлов графа. Алгоритм был валидирован на открытом наборе данных изображений астроцитов разных стадиях созревания морфологии в ходе развития. Показано, что распределение весов узлов реконструкции подчиняется степенному закону, показатель которого монотонно уменьшается с возрастом, отражая увеличение иерархической упорядоченности морфологии. Низкоразмерное UMAP-представление портретов персистентности, построенных на основе реконструкций, выявило четкую «ось созревания», вдоль которой кластеризуются клетки в соответствии с возрастом животного. Предложенный метод предоставляет эффективный инструмент для количественного анализа трехмерной архитектуры астроцитов, что может найти применение в исследованиях роли астроцитов в работе центральной нервной системы.

    Goslavskit L.N., Brazhe A.R.
    Reconstruction of astrocyte morphology based on the fast marching method with a new speed profile
    Computer Research and Modeling, 2026, v. 18, no. 5, pp. 1365-1377

    Astrocytes, a key type of macroglial cell in the central nervous system, are characterized by a complex three-dimensional morphology that is closely linked to their function and undergoes changes during development, plasticity, and pathology. Automated quantitative reconstruction of this morphology from confocal microscopy images remains a methodological challenge due to the high spatial diversity of processes, data noise, and the lack of specialized open-source tools. This paper presents a novel algorithm for the automatic reconstruction of astrocyte morphology, based on a combination of multi-scale anisotropy analysis and the fast marching method. The core innovation lies in constructing a speed profile for the eikonal equation by normalizing the response of the Sato filter with the magnitude of the brightness gradient projection onto the direction perpendicular to the branch centerline. This approach effectively highlights the medial axes of processes of varying calibers. The reconstruction is achieved by building a graph from the trajectories of gradient descent on a time-of-arrival map initiated from the cell soma. For parameterizing the resulting trees, topological morphological descriptors and an analysis of the power-law distribution of the leaf count of the graph nodes were used. The algorithm was validated on an open dataset of hippocampal astrocyte images from rats at different postnatal developmental stages. It is shown that the distribution of node weights in the reconstructions follows a power law, whose exponent monotonically decreases with age, reflecting an increase in the hierarchical order of the morphology. A low-dimensional UMAP representation of persistence images, constructed from the reconstructions, revealed a clear “maturation axis” along which cells cluster according to the animal’s age. The proposed method provides a reliable open-source tool for the objective quantitative analysis of complex three-dimensional astrocyte architecture, which is essential for research in developmental neurobiology, astroglial physiology.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.