Современные информационные технологии/3.Программное обеспечение

к.т.н. Глухов Д. О.

Поволжский государственный технологический университет, Россия

Рябцев С. А.

Поволжский государственный технологический университет, Россия

Система программной диагностики состояния здоровья по изображению лица человека

В настоящее время трудно найти сферу, в которой сейчас не используются информационные технологии, медицина является одной из них. Так как в своей основе компьютерные системы являются информационными, то наиболее полнофункциональную реализацию имеют методики информационной медицины [1]. Актуальность использования компьютерной техники в медицине заключается в первую очередь в сокращении времени как медицинских работников, так и пациентов.

Перспективным направлением здесь является скрининг- диагностика. В качества фактора скрининга в системе используется изображение лица человека. Кожа лица реагирует на состояние организма. Условно лицо человека (рис.1) можно разделить на 5 зон (лоб, нос, глаза, щеки, рот). На каждой конкретной части лица лежит ответственность за функционирование какого-либо внутреннего органа. Кроме того по изображению лица можно выявить отклонение в психоэмоциональном (состоянии) развитии – нарушение симметрии лица, искривление губ, широко открытые глаза с расширенными зрачками и т.д.

Наиболее точно по изображению лица можно выявить кожные заболевания. Примером могут служить такие заболевания как Розацеа, Витилиго и Кератоакантома.

Суть разработанного подхода заключается в том, что пациент в домашних условиях получает результат компьютерной диагностики. Для этого он заполняет анкету на сайте, указывая основные симптомы, и отправляет свою фотографию. Программа обрабатывает изображение по алгоритму и выдает заключение с процентной оценкой сходимости с эталоном взятому из базы данных заболеваний. Специализированному врачу, предоставляются результаты программного анализа заболевания. На основании них и заполненной анкеты с симптомами больного врач определяет заболевание. Результаты заключения врача удаленно по интернету отправляются больному.

Алгоритм программы диагностики состояния здоровья по изображению лица человека состоит из следующих шагов:

1. выделение головы человека (анфас, профиль) на изображении;

2. выделение лица;

3. выделение зон (нос, глаза, лоб, щеки, рот);

4. анализ симметрии лица (процентные отклонения)

5. анализ наличия кожных заболеваний (определение сторонних объектов в указанных зонах и их сравнение на степень идентичности по контрольным параметрам с базой данных кожных заболеваний )

6. представление отчета с процентной оценкой вероятности заболевания

Рисунок 1. Пример работы программы Wasm

Для данного алгоритма, используется метод, основанный на геометрических характеристиках лица [2]. Суть его заключается в выделении набора ключевых точек (или областей) лица и последующем выделении набора признаков. Каждый признак является либо расстоянием между ключевыми точками, либо отношением таких расстояний. На данный момент разработана уникальная программа, Wasm, которая может выполнить все условия приведенного выше алгоритма.

При помощи программы Mathcad [3]было изучено влияние ряда факторов, таких как освещение, качество и формат фотографий, поворот головы при разных углах и направлениях, на качество постановки диагноза.

Для оценки точности данного подхода был проведен ряд экспериментальных проверок с помощью обычной Web-камеры при разных поворотах головы. При помощи встроенной функции Mathcad, эти фотографии были загружены в среду. Далее, для каждой отдельно взятой фотографии, была получена матрица градации тона.

Рисунок 2. Гистограмма яркости сравнения 4 изображений

После этого были построены гистограммы яркости (рис.2), сравнив которые, было видно, что в зависимости от поворота головы на определенный угол, появляется разность сходств построенных гистограмм. Так же, это определяется тем, что освещение, в данном случае луч солнца, попадает при повороте головы на разные участки зон лица.

Подсчитав вероятность различия сходств, которая составляет около 30-35%, можно сказать, что данные факторы не так сильно влияют на постановку диагноза, как предполагалось.

С помощью встроенной функции были получены так же четыре изображения подбородка. Были проведены аналогичные операции, описанные выше. В итоге, погрешность составила около 30%. С улучшением качества фотографии (разрешения и освещенности) погрешность может быть уменьшена еще на 5-10%.

Выводы: В работе предложен метод оперативной оценки состояния здоровья человека путем скрининг-диагностики его лица. Предлагаемый метод реализуется на программном уровне с помощью специально разработанной программы Wasm. На основании полученных в ходе измерений данных можно сказать, что погрешность данного подхода на уровне программной идентификации контрольных зон составляет около 30% при использовании обычной web-камеры, однако она может быть уменьшена еще на 5-10% с улучшением качества фотографии, а именно ее разрешения и уровня освещенности.

Список литературы:

1. Арунянц Г. Г. Информационные технологии в медицине и здравоохранении / Г. Г. Арунянц, Д. Н. Столбовский, А. Ю. Калинкин - М.: Феникс, 2009. – 384 с.

2. Визильтер Ю. В. Обработка и анализ цифровых изображений. М. - Мир, 2008. – 464 с.

3. Панферов А. И., Лопарев А. В. Применение Mathcad в инженерных расчетах. – Учебное пособие/СПбГУАП. СПб. – 2004. – 88 с.