Цель исследования: Создание системы цифровой обработки эндоскопических изображений в белом и узком спектре света для своевременной диагностики ранних форм рака желудка.

Материалы и методы: Объектом исследования являются эндоскопические видеоизображения, полученные при помощи узкоспектральной диагностики на аппарате PENTAX EG-2790К и OLYMPUS Н180, всего 6320 случаев. Предметом исследования являются математические модели эпителиальных неоплазий желудка, методы классификации этих тканей, методы цифровой обработки изображений и контурного анализа, методы математического моделирования.

Результаты: Для получения количественных оценок исследуемых признаков работа разбивается на два этапа: 1. Для формирования диагностической карты изображение сегментируется, затем отчерчиваются границы между патологически изменёнными тканями и нормальной слизистой оболочкой. 2. Производится расчет характеристик контура, связанных с диагностическими признаками. В качестве меры симметричности фигуры использовался коэффициент симметричности k, определяемый как отношение количества отсчетов нормированной автокорреляционной функции, превысившей заданный порог по уровню к общему количеству отсчетов. В ходе исследования выявлено, что контуры злокачественных новообразований имеют коэффициент симметричности k < 0,05, а контуры доброкачественных новообразований k > 0,2. Это позволяет предположить о возможности автоматизированной дифференциации новообразований по результатам анализа их формы.

Заключение: Объективная оценка эндоскопических признаков раннего рака желудка необходима для стандартизации и систематизации диагностического подхода. Унифицированная цифровая обработка эндоскопических изображений позволит врачу—эндоскописту увеличить частоту выявления ранних форм рака желудка, что, в конечном итоге, повлияет на рост продолжительности жизни пациентов и снижению смертности от рака желудка.