Титульная страница Программные системы: теория и приложения  English version
ISSN 2079-3316 Двуязычный электронный научный Электронный научный журнал Института программных систем имени А. К. Айламазяна ИПС им. А. К. Айламазяна ИПС Российской Академии Наук РАН 12+ 
Том 17 (2026) .– Выпуск 2 (71) .– Статья № 7 (514)

Медицинская информатика

Научная статья
УДКУниверсальная десятичная классификация 004.932.72+004.832+616-073.75УДК 004: Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем УДК 004.932: Обработка изображений УДК 004.932.72: Объекты на изображениях УДК 004.832: Решение задач УДК 616-073: Физические методы УДК 616-073.75: Рентгенография. Рентгенодиагностика. Просвечивание рентгеновыми лучами и применение рентгеновских изображений с диагностической целью
ББКБиблиотечно-библиографическая классификация 32.813.52ББК 32: Радиоэлектроника ББК 32.813: Искусственный интеллект ББК 32.813.52: Системы распознавания образов
ГРНТИГосударственный рубрикатор научно-технической информации 76.13.15ГРНТИ 76: МЕДИЦИНА И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ ГРНТИ 76.13: Медицинская техника ГРНТИ 76.13.15: Медицинские комплексы, системы и приборы для функциональной диагностики
DOIЦифровой идентификатор интернет-объекта 10.25209/2079-3316-2026-17-2-295-326

Извлечение характеристик симметрии мозга для автоматического выявления опухолей головного мозга на МРТ-изображениях

Херве Камгуя ФеуквиПереписывавшийся автор

Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия
Херве Камгуя Феукви — Переписывавшийся автор st093241@student.spbu.ru

Аннотация. В данном исследовании представлена автоматизированная и объясняемая система поддержки принятия решений для анализа медицинских изображений. Предлагаемый метод выявляет главную ось симметрии на изображениях МРТ головного мозга в оттенках серого, полученных с помощью метода FLAIR, путем выбора возможных осей вблизи центра масс мозга и оптимизации коэффициентов сходства Жаккара и косинуса. Затем изображения бинаризуются с помощью кластеризации FCM. Двусторонняя асимметрия количественно оценивается с помощью пяти взаимодополняющих метрик: метрики асимметрии Дайса и дисбаланса массы на бинарных изображениях, градиентной асимметрии, асимметрии интенсивности и структурной асимметрии (инвертированный SSIM) на изображениях в оттенках серого. Эти признаки классифицируются моделью CatBoost на онкологические и нормальные случаи, достигая площади под характеристической кривой (ROC-AUC) 89%, точности 80%, чувствительности 88% и F1-показателя 80%. (Связанные тексты статьи на английском и на русском языках).

Ключевые слова: анализ симметрии, коэффицент Жаккара, косинусный индекс, кластеризация методом нечетких С-средних

Для цитирования: Камгуя Феукви Х. Извлечение характеристик симметрии мозга для автоматического выявления опухолей головного мозга на МРТ-изображениях // Программные системы: теория и приложения. 2026. Т. 17. № 2. С. 295–326. (Англ., Рус.). https://psta.psiras.ru/2026/2_295-326.

Полный текст двуязычной статьи (PDF): https://psta.psiras.ru/read/psta2026_2_295-326.pdf (клик по флажку в верхнем колонитуле переключит язык страницы).

Русскоязычная часть оригинальной двуязычной статьи (PDF): https://psta.psiras.ru/read/psta2026_2_295-326-ru.pdf.

Статья поступила в редакцию 01.05.2026; одобрена после рецензирования 15.05.2026; принята к публикации 23.06.2026; опубликована онлайн 27.06.2026.

© Камгуя Феукви Х.
2026
Адрес редакции: 152021, Ярославская обл., Переславский район, село Веськово, ул. Петра Первого, д. 4а, Институт программных систем имени А. К. Айламазяна РАН;   Сетевой адрес издания:  http://psta.psiras.ru  Тел: +7(4852) 695-228 ;  E-mail: info@psta.psiras.ru ;  Лицензия: CC-BY-4.0Текст лицензии на сайте Creative Commons 
© Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт программных систем имени А. К. Айламазяна Российской академии наук (дизайн сайта) 2010–2026