ZASTOSOWANIE METODY CHAN-VESE W SEGMENTACJI OBRAZÓW MEDYCZNYCH
Paweł Prokop
pawel.prokop@pollub.edu.plPolitechnika Lubelska, Wydział Elektrotechniki i Informatyki (Polska)
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 komputerowaBibliografia
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.
Google Scholar
Chan T. F., Vese L. A.: Active Contours Without Edges. IEEE Transactions on image processing, col. 10, No.2, February 2001.
Google Scholar
Demirkaya O., Sahoo P. K.: Image Processing with MATLAB®; Applications in Medicine and Biology. CRC Press 2009.
Google Scholar
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.
Google Scholar
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.
Google Scholar
Moelich M., Chan T.: Tracking objects with the Chan-Vese algorithm. Mathematics Department, UCLA, 405 Hilgard Avenue, Los Angeles, 2003.
Google Scholar
Petrou M., Bosdogianni P.: Image Processing the Fundamentals, Wiley, London, 2004.
Google Scholar
Pratt W. K.: Digital Image Processing, Wiley-Interscience, Los Altos, California, 2007.
Google Scholar
Rumpf M., Strzodka R.: Level set segmentation in graphics hardware. University of Duisburg, Applied Mathematics, Lotharstr. 65, D-47048 Duisburg.
Google Scholar
Salman N.: Image Segmentation and Edge Detection Based on Chan-Vese Algorithm” Computer Science Department, Zarqa Private Univesity, Jordan, 2006.
Google Scholar
Tadeusiewicz R., Śmietański J.: Pozyskiwanie obrazów medycznych oraz ich pozyskiwanie, analiza, automatyczne rozpoznawanie i diagnostyczna interpretacja. WSTN, Kraków 2011.
Google Scholar
Autorzy
Paweł Prokoppawel.prokop@pollub.edu.pl
Politechnika Lubelska, Wydział Elektrotechniki i Informatyki Polska
Statystyki
Abstract views: 186PDF downloads: 66
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
Inne teksty tego samego autora
- Zbigniew Omiotek, Paweł Prokop, KONSTRUKCJA WEKTORA CECH W DIAGNOSTYCE SARKOIDOZY NA PODSTAWIE ANALIZY FRAKTALNEJ OBRAZÓW CT KLATKI PIERSIOWEJ , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 9 Nr 2 (2019)