Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/341210| Title: | Автоматизированный анализ микрососудистого кровотока глаза с использованием стабилизации на основе области интереса, сегментации U-Net и моделирования оптического потока |
| Other Titles: | Automated analysis of ocular microvascular blood flow using ROI-based stabilization, U-Net segmentation, and optical flow modeling / B. T. Kerimkhan, A. E. Nazyrova |
| Authors: | Керимхан, Б. Т. Назырова, А. Е. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы XI Междунар. науч. конгр. по информатике (CSIST-2025), Респ. Беларусь, Минск, 29–31 окт. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 67-76. |
| Abstract: | Кровоток в склеральных сосудах является перспективным неинвазивным биомаркером для выявления микроциркуляторных нарушений, связанных с сердечно-сосудистыми и неврологическими заболеваниями. В данном исследовании представлена автоматизированная платформа для количественного анализа динамики склеральных сосудов на основе дескриптивно-ассоциативных алгоритмов. Методология включает шесть ключевых этапов: получение и предварительную обработку изображения, стабилизацию кадра на основе области интереса, сегментацию сосудов с помощью сверточной нейронной сети U-Net, извлечение признаков, поведенческую классификацию динамики сосудов и моделирование кровотока на основе оптического потока. Для оценки линейных и объемных скоростей кровотока использовались алгоритмы Лукаса-Канаде и Фарнебека, что позволяет детально охарактеризовать микрососудистые паттерны. Таким образом, предлагаемая структура обеспечивает надежный и точный мониторинг микроциркуляции глаза, что может быть использовано для ранней диагностики системных заболеваний. Дальнейшие исследования будут сосредоточены на расширении наборов клинических данных, оптимизации эффективности алгоритмов и интеграции системы в практические диагностические процессы |
| Abstract (in another language): | Blood flow in scleral vessels is a promising non-invasive biomarker for detecting microcirculatory disorders associated with cardiovascular and neurological diseases. This study presents an automated framework for quantitative analysis of scleral vessel dynamics based on descriptive-associative algorithms. The methodology integrates six key stages: image acquisition and preprocessing, ROI-based frame stabilization, vessel segmentation using a U-Net convolutional neural network, feature extraction, behavioral classification of vessel dynamics, and optical flow–based modeling of blood flow. Both Lucas–Kanade and Farnebäck algorithms were employed to estimate linear and volumetric flow velocities, enabling detailed characterization of microvascular patterns. The proposed framework thus enables robust and precise monitoring of ocular microcirculation, with potential applications in the early diagnosis of systemic disorders. Future work will focus on expanding clinical datasets, optimizing algorithmic efficiency, and integrating the system into practical diagnostic workflows |
| Description: | Раздел I. Компьютерное зрение и графика |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/341210 |
| ISBN: | 978-985-881-851-7 978-985-881-853-1 (ч. 2) |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Информационные системы и технологии |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.