АНАЛИЗ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЛОЖНОСТИ АЛГОРИТМОВ ВЫДЕЛЕНИЯ ОБЛАСТЕЙ ИНТЕРЕСА ПО ДАННЫМ МРТ
На сегодняшний день клеточная терапия является одним из актуальных направлений в регенеративной медицине, а применение магнитно-резонансной томографии является одним из основных способов проведения фундаментальных биомедицинских исследований. Анализ данных магнитно-резонансной томографии дает возможность изучения областей интереса и динамики их изменения. Комбинирование современных методов магнитно-резонансной томографии и методов научной визуализации позволяет строить карты миграции и распространения стволовых клеток после их трансплантации, что дает толчок к пониманию механизмов их действия на очаги заболевания, например, при ишемическом инсульте головного мозга. Однако получаемые большие объемы информации с томографа замедляют скорость их интерпретации врачами при проведении клинических и научных исследований. Для повышения эффективности информационной поддержки врача-исследователя были разработаны методы и программные средства автоматического выделения и визуализации областей интереса (скоплений мезенхимальных стволовых клеток и зон ишемического поражения) на снимках магнитно-резонансной томографии. В настоящей работе приведены описания разработанных алгоритмов на языке псевдокодов. Представленные методы и программные средства предназначены для включения в систему информационной поддержки работы врачей-исследователей. Даны оценки их вычислительной сложности. Выполнен экспериментальный анализ быстродействия разработанных алгоритмов.