СПОСОБЫ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ

1. Устройство, содержащее
модуль формирования изображения, настроенный для получения изображения, содержащего как минимум один участок ткани животного или человека;
модуль очерчивания, настроенный для указания зоны анализа в указанном полученном изображении;
модуль выделения характерных особенностей, настроенный для извлечения количественной информации из указанной зоны анализа;
модуль машинного обучения, настроенный для получения указанной выделенной информации и применения как минимум одного алгоритма обнаружения для оценки состояния указанной ткани,
где модуль выделения характерных особенностей содержит как минимум модуль компенсации поворота для компенсации поворота зоны анализа.
2. Устройство по п. 1, в котором модуль формирования изображения настроен для получения ультразвуковых изображений.
3. Устройство по п. 2, дополнительно содержащее модуль создания ультразвукового изображения.
4. Устройство по п. 3, в котором модуль создания ультразвукового изображения имеет фиксированный диапазон частоты.
5. Устройство по п. 1, в котором для конкретного оцениваемого состояния модуль формирования изображения выполнен с возможностью получения изображений, соответствующих отдельной анатомической плоскости.
6. Устройство по п. 5, в котором модуль формирования изображения приспособлен для обнаружения заранее заданных характерных особенностей на получаемых изображениях для установления соответствия полученного изображения этой отдельной анатомической плоскости.
7. Устройство по п. 1, в котором модуль очерчивания содержит модуль формирования рисунка, настроенный так, чтобы пользователь устройства мог размечать границы зоны анализа.
8. Устройство по п. 7, в котором указанный модуль формирования рисунка содержит модуль рисунка от руки, позволяющий пользователю наносить указанные границы вручную.
9. Устройство по п. 7, в котором указанный модуль формирования рисунка содержит полигональный модуль, позволяющий пользователю наносить указанные границы.
10. Устройство по п. 1, в котором модуль очерчивания содержит определитель границ для автоматического указания зоны анализа.
11. Устройство по п. 1, в котором модуль выделения характерных особенностей приспособлен для извлечения количественной информации, соответствующей характеристикам, рассчитанным по матрице совместной встречаемости, указанной зоны анализа.
12. Устройство по п. 11, в котором указанные характеристики отбираются из списка, включающего статистику первого порядка, угловой момент второго порядка, контрастность, корреляцию, энергию и энтропию указанной зоны анализа.
13. Устройство по п. 1, в котором модуль выделения характерных особенностей приспособлен для извлечения количественной информации, соответствующей статистическим характеристикам первого и второго порядка, зоны анализа.
14. Устройство по п. 13, в котором указанные статистические характеристики отбираются из списка, включающего среднее значение, дисперсию, стандартное отклонение, сдвиг по фазе и коэффициент эксцесса изображения зоны анализа.
15. Устройство по п. 1, в котором модуль выделения характерных особенностей приспособлен для извлечения количественной информации, соответствующей характеристикам, полученным при помощи переходов цветов зоны анализа, либо по всей зоне, либо на ее участках.
16. Устройство по п. 1, в котором модуль выделения характерных особенностей дополнительно приспособлен для извлечения количественной информации, соответствующей характеристикам, полученным путем каскадирования.
17. Устройство по п. 1, в котором модуль выделения характерных особенностей признаков дополнительно приспособлен для извлечения количественной информации, соответствующей характеристике местоположения и локальной фазе как минимум одного участка зоны анализа.
18. Устройство по п. 11, в котором модуль выделения характерных особенностей приспособлен для одновременного извлечения количественной информации, соответствующей ряду характеристик.
19. Устройство по п. 11, в котором модуль машинного обучения настроен на выполнение отбора из ряда алгоритмов в зависимости от характеристик, используемых модулем выделения характерных особенностей.
20. Устройство по п 19, в котором модуль машинного обучения приспособлен для комбинирования нескольких алгоритмов с целью оценки указанного состояния указанной ткани.
21. Устройство по п. 1, в котором модуль машинного обучения содержит запоминающее устройство для хранения количественной информации, соответствующей характеристикам ряда изображений, соответствующих данному состоянию.
22. Устройство по п. 1, в котором данное состояние является состоянием неонатальной респираторной заболеваемости, а указанная ткань является легочной тканью плода.
23. Устройство по п. 1, в котором данное состояние является неврологическим или нейродегенеративным состоянием, а указанная ткань является тканью лобной или височной доли мозга.
24. Устройство по п. 1, в котором данное состояние является сердечно-сосудистым состоянием, а указанная ткань является сердцем или сердечно-сосудистой тканью.
25. Устройство по п. 1, в котором указанное состояние является повреждением мозга, а указанная ткань является тканью мозга.
26. Устройство по п. 1, в котором данное состояние является состоянием опухоли органа, а указанная ткань является тканью органа.
27. Устройство по п. 1, в котором данное состояние является состоянием, относящимся к приживаемости пересаженной ткани, а указанная ткань является тканью пересаженного органа.
28. Устройство по п. 1, где данное состояние является перерождением ткани в паренхиме тела.
29. Способ оценки состояния как минимум одного участка ткани животного или человека, включающий в себя:
получение изображения указанного, как минимум, одного участка ткани животного или человека;
указание зоны анализа на указанном полученном изображении;
извлечение количественной информации из указанной зоны анализа;
применение алгоритма машинного обучения к указанной извлеченной количественной информации для оценки состояния указанной ткани,
где указанное извлечение количественной информации включает в себя как минимум компенсацию поворота зоны анализа.
30. Способ по п. 29, в котором указанное изображение является ультразвуковым изображением.
31. Способ по п. 29, в котором для отдельного оцениваемого состояния полученное изображение соответствует отдельной анатомической плоскости.
32. Способ по п. 31, дополнительно предусматривающий обнаружение заранее заданных местоположений на полученном изображении с целью установления соответствия полученного изображения конкретной анатомической плоскости.
33. Способ по п. 29, в котором указание зоны анализа включает в себя разметку границы зоны анализа.
34. Способ по п. 33, в котором разметка границы включает в себя нанесение данной границы вручную при помощи модуля рисунка от руки.
35. Способ по п. 33, в котором разметка границы включает в себя указание данной границы при помощи полигонального модуля.
36. Способ по п. 29, в котором указание зоны анализа включает в себя автоматическое выявление границы.
37. Способ по п. 29, в котором указанное извлечение количественной информации включает в себя извлечение количественной информации, соответствующей характеристикам, рассчитанным по матрице совместной встречаемости данной зоны анализа.
38. Способ по п. 37, в котором указанные характеристики отбираются из списка, включающего статистику первого порядка, угловой момент второго порядка, контрастность, корреляцию, энергию и энтропию данной зоны анализа.
39. Способ по п. 29, в котором извлечение количественной информации включает в себя извлечение количественной информации, соответствующей статистическим характеристикам первого и второго порядка зоны анализа.
40. Способ по п. 39, в котором отбор указанных статистических характеристик производится из списка, включающего в себя среднее значение, дисперсию, стандартное отклонение, сдвиг по фазе и коэффициент эксцесса изображения зоны анализа.
41. Способ по п. 29, в котором извлечение количественной информации дополнительно включает в себя извлечение количественной информации, соответствующей характеристикам, полученным при помощи переходов цветов зоны анализа, либо по всей зоне либо на ее участках.
42. Способ по п. 29, в котором извлечение количественной информации дополнительно включает в себя извлечение количественной информации, соответствующей характеристикам, полученным путем каскадирования.
43. Способ по п. 29, в котором извлечение количественной информации дополнительно включает в себя извлечение количественной информации, соответствующей характеристике местоположения и локальной фазе как минимум одного участка зоны анализа.
44. Способ по п. 37, в котором извлечение количественной информации включает в себя одновременное извлечение количественной информации, соответствующей ряду характеристик.
45. Способ по п. 37, в котором производится отбор из нескольких алгоритмов машинного обучения в зависимости от извлеченных характеристик.
46. Способ по п. 45, в котором выполняется комбинирование нескольких алгоритмов с целью оценки данного состояния данной ткани.
47. Способ по п. 37, в котором осуществляется хранение количественной информации, соответствующей характеристикам ряда изображений, соответствующих данному состоянию.
48. Способ по п. 29, в котором указанное состояние является состоянием неонатальной респираторной заболеваемости, а указанная ткань является легочной тканью плода.
49. Способ по п. 29, в котором указанное состояние является неврологическим или нейродегенеративным состоянием, а указанная ткань является тканью лобной или височной доли мозга.
50. Способ по п. 29, в котором указанное состояние является сердечно-сосудистым состоянием, а указанная ткань является сердечной или сердечно-сосудистой тканью.
51. Способ по п. 29, в котором указанное состояние является повреждением мозга, а указанная ткань является тканью мозга.
52. Способ по п. 29, в котором указанное состояние является состоянием опухоли органа, а указанная ткань - тканью органа.
53. Способ по п. 29, в котором указанное состояние является состоянием, относящимся к приживаемости пересаженной ткани, а указанная ткань является тканью пересаженного органа.
54. Способ по п. 29, в котором указанное состояние является перерождением ткани в паренхиме тела.
55. Способ диагностирования патологического состояния как минимум одного участка ткани животного или человека, включающий в себя
получение изображения указанного как минимум одного участка ткани животного или человека;
указание зоны анализа на указанном полученном изображении;
извлечение количественной информации из указанной зоны анализа;
применение алгоритма машинного обучения к указанной извлеченной количественной информации для оценки состояния указанной ткани,
где указанное извлечение количественной информации включает в себя как минимум компенсацию поворота зоны анализа, и
где, если извлеченная информация соответствует хранимой в памяти количественной информации, относящейся к ткани животного или человека, указанного патологического состояния, то указанный участок ткани животного или человека диагностируется, как данное патологическое состояние.
56. Способ диагностирования патологического состояния по п. 55, где извлечение количественной информации включает в себя одновременное извлечение количественной информации, соответствующей ряду характеристик.
57. Способ по п. 55, в котором производится отбор из нескольких алгоритмов машинного обучения в зависимости от извлеченных характеристик.
58. Способ по п. 57, в котором выполняется комбинирование нескольких алгоритмов с целью оценки данного состояния указанной ткани.
59. Способ по п. 55, в котором осуществляется хранение количественной информации, соответствующей характеристикам ряда изображений, соответствующих данному состоянию.
60. Способ по п. 55, в котором данное состояние является состоянием неонатальной респираторной заболеваемости, а указанная ткань является легочной тканью плода.
61. Способ по п. 60, в котором указанное извлечение количественной информации включает в себя
применение первого способа извлечения первой серии количественной информации, при этом указанный первый способ включает в себя
расчет переходов цветов для каждого пикселя изображения,
разделение изображения на ячейки,
построение ячеистых гистограмм;
применение второго способа извлечения второй серии количественной информации, при этом указанный второй способ включает в себя
определение локальной характеристик местоположения,
расчет локальной фазы в окрестностях каждой позиции пикселей;
установление гестационного возраста плода.
62. Способ по п. 55, в котором указанное состояние является неврологическим или нейродегенеративным состоянием, а указанная ткань является тканью лобной или височной доли мозга.
63. Способ по п. 55, в котором указанное состояние является сердечно-сосудистым состоянием, а указанная ткань является сердечной или сердечно-сосудистой тканью.
64. Способ по п. 55, в котором указанное состояние является повреждением мозга, а указанная ткань является тканью мозга.
65. Способ по п. 55, в котором указанное состояние является состоянием опухоли органа, а указанная ткань является тканью органа.
66. Способ по п. 55, в котором указанное состояние является состоянием, относящимся к приживаемости пересаженной ткани, а указанная ткань является тканью пересаженного органа.
67. Способ по п. 55, в котором указанное состояние является перерождением ткани в паренхиме тела.
68. Диагностическое устройство, включающее в себя
электронное средство для получения изображения указанного, как минимум, одного участка ткани животного или человека;
электронное средство для указания зоны анализа в указанном полученном изображении;
электронное средство для извлечения количественной информации из указанной зоны анализа;
электронное средство для применения алгоритма машинного обучения к указанной извлеченной количественной информации с целью оценки состояния указанной ткани,
где указанное электронное средство для извлечения количественной информации содержит в себе электронное средство для компенсации поворота зоны анализа.
69. Компьютерное устройство, включающее в себя запоминающее устройство и процессор, где в запоминающем устройстве хранятся указания компьютерной программы, выполняемые процессором, причем в упомянутых указаниях содержатся функциональные средства для исполнения способа оценки состояния, как минимум, одного участка ткани животного или человека, в соответствии с п. 29.
70. Компьютерный программный продукт, содержащий в себе указания для работы диагностического устройства, реализующего способ оценки состояния, как минимум, одного участка ткани животного или человека, в соответствии с п. 29.
71. Компьютерный программный продукт по п. 70, хранимый в записывающем средстве.
72. Компьютерный программный продукт по п. 70, передаваемый сигналоносителем.