Інтелектуальні системи обробки ехокардіографічних зображень для оцінки функціонального стану серця
Ultrasound images of the heart are an important source of diagnostic information for the detection of cardiovascular diseases. Today, automated processing and analysis of such images are actively studied in the fields of telemedicine, digital medical image processing, and artificial intelligence, in...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Vinnytsia National Technical University
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/763 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Optoelectronic Information-Power Technologies |
Репозитарії
Optoelectronic Information-Power Technologies| id |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-763 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-7632025-06-19T11:44:36Z Intelligent echocardiographic image processing systems for assessing the functional state of the heart Інтелектуальні системи обробки ехокардіографічних зображень для оцінки функціонального стану серця Пашковський, С.М. Пилипець, Ю.О. Павлов, С.В. Ярославський, Я.І. Волосович, О.С. echocardiography biomedical imaging deep learning convolutional neural networks image processing cardiac pathologies transfer learning artificial intelligence cardiac diagnostics phase space ехокардіографія біомедичні зображення глибоке навчання згорткові нейронні мережі обробка зображень серцеві патології трансферне навчання штучний інтелект діагностика серця фазовий простір Ultrasound images of the heart are an important source of diagnostic information for the detection of cardiovascular diseases. Today, automated processing and analysis of such images are actively studied in the fields of telemedicine, digital medical image processing, and artificial intelligence, in particular, to accelerate and accurately diagnose cardiac pathologies. This paper considers a new approach to processing echocardiographic data, which involves converting ultrasound videos or series of images into color phase space projections. This allows you to create informative visual representations suitable for analysis using deep convolutional neural networks. This approach has two key advantages: [1] it provides the ability to use modern deep learning architectures for the recognition of cardiac pathologies, [2] it allows the use of transfer learning techniques, which significantly increases the efficiency of the model even on small data sets. 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. Vinnytsia National Technical University 2025-06-18 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/763 10.31649/1681-7893-2025-49-1-193-199 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 49 No. 1 (2025); 193-199 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 49 № 1 (2025); 193-199 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 49 № 1 (2025); 193-199 2311-2662 1681-7893 10.31649/1681-7893-2025-49-1 uk https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/763/694 |
| institution |
Optoelectronic Information-Power Technologies |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-06-19T11:44:36Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
ехокардіографія біомедичні зображення глибоке навчання згорткові нейронні мережі обробка зображень серцеві патології трансферне навчання штучний інтелект діагностика серця фазовий простір |
| spellingShingle |
ехокардіографія біомедичні зображення глибоке навчання згорткові нейронні мережі обробка зображень серцеві патології трансферне навчання штучний інтелект діагностика серця фазовий простір Пашковський, С.М. Пилипець, Ю.О. Павлов, С.В. Ярославський, Я.І. Волосович, О.С. Інтелектуальні системи обробки ехокардіографічних зображень для оцінки функціонального стану серця |
| topic_facet |
echocardiography biomedical imaging deep learning convolutional neural networks image processing cardiac pathologies transfer learning artificial intelligence cardiac diagnostics phase space ехокардіографія біомедичні зображення глибоке навчання згорткові нейронні мережі обробка зображень серцеві патології трансферне навчання штучний інтелект діагностика серця фазовий простір |
| format |
Article |
| author |
Пашковський, С.М. Пилипець, Ю.О. Павлов, С.В. Ярославський, Я.І. Волосович, О.С. |
| author_facet |
Пашковський, С.М. Пилипець, Ю.О. Павлов, С.В. Ярославський, Я.І. Волосович, О.С. |
| author_sort |
Пашковський, С.М. |
| title |
Інтелектуальні системи обробки ехокардіографічних зображень для оцінки функціонального стану серця |
| title_short |
Інтелектуальні системи обробки ехокардіографічних зображень для оцінки функціонального стану серця |
| title_full |
Інтелектуальні системи обробки ехокардіографічних зображень для оцінки функціонального стану серця |
| title_fullStr |
Інтелектуальні системи обробки ехокардіографічних зображень для оцінки функціонального стану серця |
| title_full_unstemmed |
Інтелектуальні системи обробки ехокардіографічних зображень для оцінки функціонального стану серця |
| title_sort |
інтелектуальні системи обробки ехокардіографічних зображень для оцінки функціонального стану серця |
| title_alt |
Intelligent echocardiographic image processing systems for assessing the functional state of the heart |
| description |
Ultrasound images of the heart are an important source of diagnostic information for the detection of cardiovascular diseases. Today, automated processing and analysis of such images are actively studied in the fields of telemedicine, digital medical image processing, and artificial intelligence, in particular, to accelerate and accurately diagnose cardiac pathologies. This paper considers a new approach to processing echocardiographic data, which involves converting ultrasound videos or series of images into color phase space projections. This allows you to create informative visual representations suitable for analysis using deep convolutional neural networks. This approach has two key advantages: [1] it provides the ability to use modern deep learning architectures for the recognition of cardiac pathologies, [2] it allows the use of transfer learning techniques, which significantly increases the efficiency of the model even on small data sets. |
| publisher |
Vinnytsia National Technical University |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/763 |
| work_keys_str_mv |
AT paškovsʹkijsm intelligentechocardiographicimageprocessingsystemsforassessingthefunctionalstateoftheheart AT pilipecʹûo intelligentechocardiographicimageprocessingsystemsforassessingthefunctionalstateoftheheart AT pavlovsv intelligentechocardiographicimageprocessingsystemsforassessingthefunctionalstateoftheheart AT âroslavsʹkijâí intelligentechocardiographicimageprocessingsystemsforassessingthefunctionalstateoftheheart AT volosovičos intelligentechocardiographicimageprocessingsystemsforassessingthefunctionalstateoftheheart AT paškovsʹkijsm íntelektualʹnísistemiobrobkiehokardíografíčnihzobraženʹdlâocínkifunkcíonalʹnogostanusercâ AT pilipecʹûo íntelektualʹnísistemiobrobkiehokardíografíčnihzobraženʹdlâocínkifunkcíonalʹnogostanusercâ AT pavlovsv íntelektualʹnísistemiobrobkiehokardíografíčnihzobraženʹdlâocínkifunkcíonalʹnogostanusercâ AT âroslavsʹkijâí íntelektualʹnísistemiobrobkiehokardíografíčnihzobraženʹdlâocínkifunkcíonalʹnogostanusercâ AT volosovičos íntelektualʹnísistemiobrobkiehokardíografíčnihzobraženʹdlâocínkifunkcíonalʹnogostanusercâ |
| first_indexed |
2025-09-24T17:29:40Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:29:40Z |
| _version_ |
1850410281716416512 |