Abstract
<jats:p>У сучасній медичній діагностиці актуальна задача автоматизованого аналізу біологічних зображень, зокрема капіляроскопічних, що надає можливість підвищити об’єктивність та швидкість прийняття клінічних рішень. Метою роботи є розробка методики попередньої обробки та сегментації капіляроскопічних зображень для виділення окремих капілярів і подальшого визначення їхніх морфометричних характеристик. Запропонованою методикою передбачається послідовна обробка зображень, зокрема перетворення у негатив та градації сірого, усунення нерівномірності освітлення, розтягнення контрасту, гамма-корекція, бінаризація та сегментація. Для реалізації методики розроблено програмне забезпечення на мові програмування C# із застосуванням бібліотеки OpenCVSharp, яке забезпечує візуалізацію, автоматичну обробку та виділення окремих капілярів. Експериментальні дослідження проведено на основі 321 капіляроскопічного зображення, отриманого від 68 пацієнтів. У результаті застосування запропонованого підходу отримано сегментовані зображення капілярів, придатні для подальшого кількісного аналізу та класифікації. Забезпечено автоматичне визначення координат, розмірів і площі сегментів з подальшим збереженням результатів у форматі JSON. Наукова новизна повʼязана з розробленням комплексної методики обробки капіляроскопічних зображень, що поєднує класичні методи цифрової обробки зображень з програмною реалізацією для автоматизованого аналізу морфометричних характеристик капілярів. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості застосування розробленого програмного забезпечення як інструменту підтримки прийняття рішень у медичній діагностиці.</jats:p>