ZASTOSOWANIE METODY CHAN-VESE W SEGMENTACJI OBRAZÓW MEDYCZNYCH

Paweł Prokop

doi:10.5604/20830157.1176571

pdf

Opublikowane: 2015-10-28

DOI: https://doi.org/10.5604/20830157.1176571

Numer Tom 5 Nr 4 (2015)

WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI I INFORMATYKI POLITECHNIKI OPOLSKIEJ – ROZWÓJ I NOWE WYZWANIA
Marian Łukaniszyn, Jan Sadecki

3-6
ROZMYTY SYSTEM ROZPOZNAJĄCY I STERUJĄCY PRZEPŁYWAMI DWUFAZOWYMI MIESZANIN GAZ-CIECZ
Paweł Fiderek, Radosław Wajman, Jacek Kucharski

7-11
ROZMYTA KLASTERYZACJA SUROWYCH TRÓJWYMIAROWYCH DANYCH TOMOGRAFICZNYCH DLA POTRZEB ROZPOZNAWANIA PRZEPŁYWÓW DWUFAZOWYCH
Paweł Fiderek, Tomasz Jaworski, Radosław Wajman, Jacek Kucharski

12-15
OPRACOWANIE ALGORYTMU MODELOWANIA FORMOWANIA PŁASKICH ELEMENTÓW
Konstantin Solomonov, Sergey Lezhnev

16-19
WITRYNA UCZESTNIKA RYNKU ENERGII ELEKTRYCZNEJ
Przemysław Wanat, Dariusz Bober

20-25
BEZPRZEWODOWY CZUJNIK AKTYWNOŚCI FIZYCZNEJ BAZUJĄCY NA PROCESORZE O NISKIM POBORZE MOCY
Rafał Borowiec, Wojciech Surtel

26-31
ZASTOSOWANIE METODY CHAN-VESE W SEGMENTACJI OBRAZÓW MEDYCZNYCH
Paweł Prokop

32-37
WPŁYW WYSOKIEGO NAPIĘCIA NA ROZWÓJ TKANKI ROŚLINNEJ
Eliška Hutová, Petr Marcoň, Karel Bartušek

38-41
ZASTOSOWANIE WYŁADOWANIA ELEKTRYCZNEGO DO OZONOWANIA GLEBY
Tomoya Abiru, Fumiaki Mitsugi, Tomoaki Ikegami, Kenji Ebihara, Shin-ichi Aoqui, Kazuhiro Nagahama

42-44
MODEL MAPREDUCE W WIELOKROTNYCH OBLICZENIACH NUMERYCZNYCH
Artur Krupa, Bartosz Sawicki

45-47
EFEKTYWNA KONWERSJA ENERGII W TRÓJGENERACJI CIEPŁA, CHŁODU I ENERGII ELEKTRYCZNEJ
Nadzeya Viktarovich

48-51
ANALIZA IZOTROPII METAMATERIAŁÓW
Arnold Kalvach, Zsolt Szabó

52-54
MODUŁ SEROWANIA DLA IMPULSOWEGO SPEKTROMETRU NQR-FFT
Andriy Samila, Alexander Khandozhko, Ivan Hryhorchak, Leonid Politans’kyy, Taras Kazemirskiy

55-58
WPŁYW DODATKU NANOCZĄSTEK SIO2, TIO2 I AL2O3 NA WYBRANE PARAMETRY MIESZANKI BETONOWEJ I BETONU SAMOZAGĘSZCZAJĄCEGO SIĘ
Paweł Niewiadomski

59-61
ZALEŻNOŚĆ CZĘSTOTLIWOŚCIOWA NAPIĘCIOWEGO WSPÓŁCZYNNIKA MAGNETOELEKTRYCZNEGO W CERAMIKACH (BiFeO3)x-(BaTiO3)1-x
Tomasz Pikula, Karol Kowal, Piotr Guzdek

62-69
WPŁYW WYSOKOTEMPERATUROWEGO WYGRZEWANIA NA WŁAŚCIWOŚCI ELEKTRYCZNE NANOKOMPOZYTU (FeCoZr)81,8(CaF2)18,2
Vitalii Bondariev, Tomasz Kołtunowicz

70-76
UKŁADY PRZESŁUCHUJĄCE MULTIPLEKSOWANE ŚWIATŁOWODOWE CZUJNIKI BRAGGA
Damian Harasim, Piotr Kisała

77-84
ZASTOSOWANIE MATRYCY PÓŁPRZEWODNIKOWYCH CZUJNIKÓW GAZU DO CIĄGŁEGO MONITORINGU POPRAWNOŚCI PROCESU OCZYSZCZANIA ŚCIEKÓW
Łukasz Guz

85-91
MODEL PROCESU SORTOWANIA OBIEKTÓW PRZY WYKORZYSTANIU PODEJŚCIA NEURONOWEGO
Jaroslav Lotysz

92-98

Archiwum

2017

Tom 7 Nr 4
2017-12-21 23
Tom 7 Nr 3
2017-09-30 24
Tom 7 Nr 2
2017-06-30 27
Tom 7 Nr 1
2017-03-03 33

2016

Tom 6 Nr 4
2016-12-22 16
Tom 6 Nr 3
2016-08-08 18
Tom 6 Nr 2
2016-05-10 16
Tom 6 Nr 1
2016-02-04 16

2015

Tom 5 Nr 4
2015-10-28 19
Tom 5 Nr 3
2015-09-02 17
Tom 5 Nr 2
2015-06-30 15
Tom 5 Nr 1
2015-03-31 18

2014

Tom 4 Nr 4
2014-12-09 29
Tom 4 Nr 3
2014-09-26 22
Tom 4 Nr 2
2014-06-18 21
Tom 4 Nr 1
2014-03-12 19

2013

Tom 3 Nr 4
2013-12-27 20
Tom 3 Nr 3
2013-07-24 13
Tom 3 Nr 2
2013-05-16 9
Tom 3 Nr 1
2013-02-14 11

Authors

Paweł Prokop

pawel.prokop@pollub.edu.pl

Politechnika Lubelska, Wydział Elektrotechniki i Informatyki

Abstrakt

W artykule przedstawiono problem wyznaczania krawędzi obiektów zamkniętych w obrazach medycznych CT, które będą podlegały dalszej analizie, na potrzeby diagnostyki medycznej. Zastosowanie przekształcenia, które wprowadza progowanie, pozwala na wyeliminowanie pikseli prezentujących obiekty dla tkanek, które nie podlegają dalszej analizie. Podejście to pozwoliło na wyostrzenie krawędzi obiektów prezentujących tkanki miękkie. Porównano sposób wykrycia krawędzi tkanek miękkich, dla obrazu pierwotnego i przetworzonego za pomocą przekształcenia, z zastosowaniem metody Chan-Vese. Wyostrzenie krawędzi obrazu poprawiło dokładność wykrywania obiektów prezentujących tkanki miękkie.

Słowa kluczowe:

progowanie, Chan-Vese, przetwarzanie obrazów, tomografia komputerowa

Bibliografia

Brox T., Weickert J.: Level Set Segmentation with Multiple Regions. Mathematical Image Analysis Group, Faculty of Mathematics and Computer Science, Saarland University, Building 27.1, 66041 Saarbrücken, Germany, 2005.

Chan T. F., Vese L. A.: Active Contours Without Edges. IEEE Transactions on image processing, col. 10, No.2, February 2001.

Demirkaya O., Sahoo P. K.: Image Processing with MATLAB®; Applications in Medicine and Biology. CRC Press 2009.

Maciejewski M., Surtel W., Małecka-Massalska T.: Level-set image processing methods in medical image segmentation. NTAV/SPA 2012 – New Trends in Audio and Video sSignal Processing Algorithms, Architectures, Arrangements and Applications, 27-29 September 2012, Łódź, 2012.

Madhu S. N., Revathy K., Tatavarti R.: Removal of Salt-and Pepper Noise in Images: A New Decision-Based Algorithm. IMECS 2008, 19-21 March, 2008, Hong Kong, 2008.

Moelich M., Chan T.: Tracking objects with the Chan-Vese algorithm. Mathematics Department, UCLA, 405 Hilgard Avenue, Los Angeles, 2003.

Petrou M., Bosdogianni P.: Image Processing the Fundamentals, Wiley, London, 2004.

Pratt W. K.: Digital Image Processing, Wiley-Interscience, Los Altos, California, 2007.

Rumpf M., Strzodka R.: Level set segmentation in graphics hardware. University of Duisburg, Applied Mathematics, Lotharstr. 65, D-47048 Duisburg.

Salman N.: Image Segmentation and Edge Detection Based on Chan-Vese Algorithm” Computer Science Department, Zarqa Private Univesity, Jordan, 2006.

Tadeusiewicz R., Śmietański J.: Pozyskiwanie obrazów medycznych oraz ich pozyskiwanie, analiza, automatyczne rozpoznawanie i diagnostyczna interpretacja. WSTN, Kraków 2011.

ZASTOSOWANIE METODY CHAN-VESE W SEGMENTACJI OBRAZÓW MEDYCZNYCH. (2015). Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 5(4), 32-37. https://doi.org/10.5604/20830157.1176571

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

Numer Tom 5 Nr 4 (2015)

Archiwum

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Authors

Abstrakt

Słowa kluczowe:

Bibliografia

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Licencja