ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ: ВЫДЕЛЕНИЕ ГРАНИЦ : научное издание

Перевод названия: COMPUTATIONAL TECHNOLOGIES OF THE MEDICAL IMAGE PROCESSING: EDGE DETECTION

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2018

Идентификатор DOI: 10.25729/2413-0133-2018-4-08

Ключевые слова: детектор границ, метод фазового растяжения, методика улучшения контрастности, метод Кэнни, предобработка, медицинское изображение, Edge-detection, Phase Stretch Transform (PST), balance contrast enhancement technique (BCET), Canny filter, preprocessing, medical image

Аннотация: Выявление границ объектов интереса является одним из важнейших элементов обработки медицинских изображений. Это становится диагностической методикой, широко применяемой врачами для постановки диагноза. Но точно определить границы на медицинском изображении достаточно трудно. Основная цель этого исследования - предложить методы способные улучшать, выявлять особенности и получать лучшие характеристики медицинских изображений, которые будут способствовать правильной диагностике заболевания. Для решения этой проблемы, в настоящей статье, предлагается новая технология определения границ на изображениях с помощью метода преобразования фазового растяжения (PST), основанная на алгоритме выявления границ Кэнни. Представленный метод эффективен при обнаружении границ на медицинских изображениях. Результаты показывают, что для таких изображений точность предлагаемого метода превосходит точность обычных методов обнаружения искомых границ.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Информационные и математические технологии в науке и управлении

Выпуск журнала: 4

Номера страниц: 79-87

ISSN журнала: 24130133

Место издания: Иркутск

Издатель: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук

Авторы

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.