Перевод заглавия: COMPUTATIONAL TECHNOLOGIES OF THE MEDICAL IMAGE PROCESSING: EDGE DETECTION
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
детектор границ -- метод фазового растяжения (PST) -- методика улучшения контрастности (BCET) -- метод Кэнни -- предобработка -- медицинское изображение -- Edge-detection -- Phase Stretch Transform (PST) -- balance contrast enhancement technique (BCET) -- Canny filter -- pre-processing -- 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 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 границ.
Edge detection is one of the most important elements in medical image processing and become a diagnostic technique largely applied for the determination of doctor ’s diagnosis. But it is difficult for detecting the medical image borders accurately. The main goal of this study is to improve, detect features and gain better characteristics of medical images for a right diagnosis. We propose a Phase Stretch Transform (PST) new medical image edge-detection technique based on canny edge detection algorithm to solve this problem. The present method has been efficient in detecting borders of medical images. The results indicate the accuracy of the proposed edge-detection method is superior to that of conventional edge-detection methods for medical image.
РИНЦ
Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Институт космических и информационных технологий Сибирского федерального университета
Доп.точки доступа:
Кириллова, Светлана Владимировна; Kirillova Svetlana Vladimirovna; Хамад, Юсиф Ахмед; Hamad Yousif Ahmed; Курако, Михаил Александрович; Kurako Mikhail Aleksandrovich; Симонов, Константин Васильевич; Simonov Konstantin Vasilyevich