Інтелектуальні системи обробки ехокардіографічних зображень для оцінки функціонального стану серця
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-49-1-193-199Ключові слова:
ехокардіографія, біомедичні зображення, глибоке навчання, згорткові нейронні мережі, обробка зображень, серцеві патології, трансферне навчання, штучний інтелект, діагностика серця, фазовий простірАнотація
Ультразвукові зображення серця є важливим джерелом діагностичної інформації для виявлення серцево-судинних захворювань. Сьогодні автоматизована обробка та аналіз таких зображень активно досліджуються у сферах телемедицини, цифрової обробки медичних зображень та штучного інтелекту, зокрема — для пришвидшення і точності діагностики патологій серця. У цій роботі розглядається новий підхід до обробки ехокардіографічних даних, що передбачає перетворення ультразвукових відео або серій зображень у кольорові проекції фазового простору. Це дозволяє створити інформативні візуальні представлення, придатні для аналізу за допомогою глибоких згорткових нейронних мереж. Такий підхід має дві ключові переваги: [1] він забезпечує можливість застосування сучасних архітектур глибинного навчання для розпізнавання серцевих патологій, [2] дає змогу використовувати техніки трансферного навчання, що значно підвищує ефективність моделі навіть на невеликих наборах даних.
Посилання
Natsheh, Q.; S ˘al ˘agean, A.; Zhou, D.; Edirisinghe, E. Automatic Selective Encryption of DICOM Images. Appl. Sci. 2023, 13, 4779. https://doi.org/10.3390/ app13084779
Monika, R.; Dhanalakshmi, S.; Rajamanickam, N.; Yousef, A.; Alroobaea, R. Coefficient-Shuffled Variable Block Compressed Sensing for Medical Image Compression in Telemedicine Systems. Bioengineering 2024, 11, 1101. https://doi.org/ 10.3390/bioengineering11111101
Lin, C.-C.; Lin, Y.-H.; Chu, E.-T.; Tai, W.-L.; Lin, C.-J. VUF-MIWS: A Visible and User-Friendly Watermarking Scheme for Medical Images. Electronics 2025, 14, 122. https://doi.org/10.3390/ electronics14010122
Ferreira, F.; Pires, I.M.; Ponciano, V.; Costa, M.; Villasana, M.V.; Garcia, N.M.; Zdravevski, E.; Lameski, P.; Chorbev, I.; Mihajlov, M.; et al. Experimental Study on Wound Area Measurement with Mobile Devices. Sensors 2021, 21, 5762. https://doi.org/10.3390/s21175762
Eric J. Topol : High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine? 2019, 25, 44-56. https://gwern.net/doc/ai/nn/2019-topol.pdf
Harimi, A.; Majd, Y.; Gharahbagh, A.A.; Hajihashemi, V.; Esmaileyan, Z.; Machado, J.J.M.; Tavares, J.M.R.S. Classification of Heart Sounds Using Chaogram Transform and Deep Convolutional Neural Network Transfer Learning. Sensors 2022, 22, 9569. https:// doi.org/10.3390/s22249569
Lesport, Q.; Joerger, G.; Kaminski, H.J.; Girma, H.; McNett, S.; Abu-Rub, M.; Garbey, M. Eye Segmentation Method for Telehealth: Application to the Myasthenia Gravis Physical Examination. Sensors 2023, 23, 7744. https://doi.org/10.3390/ s23187744
Harun-Ar-Rashid, M.; Chowdhury, O.; Hossain, M.M.; Rahman, M.M.; Muhammad, G.; AlQahtani, S.A.; Alrashoud, M.; Yassine, A.; Hossain, M.S. IoT-Based Medical Image Monitoring System Using HL7 in a Hospital Database. Healthcare 2023, 11, 139. https:// doi.org/10.3390/healthcare11010139
Ferreira, F.; Pires, I.M.; Ponciano, V.; Costa, M.; Villasana, M.V.; Garcia, N.M.; Zdravevski, E.; Lameski, P.; Chorbev, I.; Mihajlov, M.; et al. Experimental Study on Wound Area Measurement with Mobile Devices. Sensors 2021, 21, 5762. https://doi.org/10.3390/s21175762
Zanella A, Bui N, Castellani A et al. (2014) Internet of things for smart cities. IEEE Internet of Things Journal 1(1): 22-32. 6. Zeng Y, Zhang L, Gupta P (2019) Internet of things (IoT) in healthcare: A comprehensive survey on trends and advances. IEEE Access 7: 115365-115381.
Nedadur R, Wang B, Tsang WArtificial intelligence for the echocardiographic assessment of valvular heart diseaseHeart 2022;108:1592-1599
Jiang, L., Zuo, H. J., & Chen, C. (2025). Artificial intelligence in echocardiography: Applications and future directions. Fundamental Research. https://doi.org/10.1016/j.fmre.2025.01.020
Labs, R. B., Zolgharni, M., & Loo, J. P. (n.d.). Echocardiographic image quality assessment using deep neural networks. School of Computing and Engineering, University of West London; National Heart and Lung Institute, Imperial College, London, UK.
Liu, W., Wang, Q., Zhang, P., Deng, Y., Zhao, Y., Zhang, Y., Xu, H., Qiu, X., Chen, X., Xu, J., & He, K. (2025). Automated echocardiogram image quality assessment with YOLO and ResNet in the left ventricular myocardium of A4C views. Applied Intelligence, 55, Article 513. https://doi.org/10.1007/s10489-025-06419-z
Ivanushkina, N. H., & Ivanko, K. O. (2014). Digital processing of low-amplitude components of electrocardiosignals. Mykolaiv: FOP Shvets V. D.
Pavlov S. V. Information Technology in Medical Diagnostics //Waldemar Wójcik, Andrzej Smolarz, July 11, 2017 by CRC Press - 210 Pages.
Wójcik W., Pavlov S., Kalimoldayev M. Information Technology in Medical Diagnostics II. London: (2019). Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book. – 336 Pages.
Y. Pylypets, S. Pavlov, Y. Yaroslavsky, S. Kostyuk, and M. Ursan, “Features of the application of telemedical technologies based on artificial intelligence in disaster medicine,” Opt-el. inf-energ. tech., vol. 48, no. 2, pp. 190–195, Nov 2024.
##submission.downloads##
-
pdf
Завантажень: 5
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
