Методи обробки медичних зображень для виявлення патологій черепно-лицевої області

Автор(и)

  • Оксана Сергеевна Шкурат Національний технічний університет України «КПІ» пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 3056, Україна https://orcid.org/0000-0001-7633-9121
  • Андрей Вячеславович Соломин Національний технічний університет України «КПІ» пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 3056, Україна https://orcid.org/0000-0002-5226-8813

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.43334

Ключові слова:

згладжуючі фільтри, диференціальні оператори, виділення границь, математична морфологія Серра

Анотація

Розглянуті шумопригнічуючі і згладжуючі фільтри. Досліджені результати їх роботи на томографічних знімках. Розібрані особливості диференціальних операторів першого і другого порядків. Проаналізовані алгоритми виявлення границь за допомогою диференціальних операторів, а також метод Канні. Встановлені впливи застосувань операцій морфології Серра на інформативність медичних зображень. Визначено алгоритм виявлення морфологічних ознак патологій черепно-лицевої області за допомогою дзеркального відображення здорової сторони

Біографії авторів

Оксана Сергеевна Шкурат, Національний технічний університет України «КПІ» пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 3056

Кафедра біобезпеки та здоров’я людини

Андрей Вячеславович Соломин, Національний технічний університет України «КПІ» пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 3056

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра біобезпеки та здоров’я людини

Посилання

  1. Lo, L.-J., Chen, Y.-R. (2003). Three-Dimensional Computed Tomography Imaging in Craniofacial Surgery: Morphological Study and Clinical Applications. Chang Gung Med J, 26 (1), 1–11.
  2. Rafael, C. Gonzalez, Richard E. Woods. (2002). Digital Image Processing. Available at: http://users.dcc.uchile.cl/~jsaavedr/libros/dip_gw.pdf.
  3. Dougherty, G. (2010). Digital Image Processing for Medical Applications. Cambridge university press.
  4. Boyat, A., Joshi, B. K. (2013). Image Denoising using Wavelet Transform and Median Filtering. IEEE Nirma University International Conference on Engineering. Ahmedabad. doi: 10.1109/nuicone.2013.6780128
  5. Luisier, F., Blu, T., Unser, M. (2011). Image Denoising in Mixed Poisson–Gaussian Noise. IEEE Transactions on Image Processing, 20 (3), 696–708. doi: 10.1109/tip.2010.2073477
  6. Patil, J., Jadhav, S. (2013). A Comparative Study of Image Denoising Techniques. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 2-3, 787–793.
  7. Kamboj, P., Rani, V. (2013) A Brief study of various noise models and filtering techniques. Journal of Global Research in Computer Science, 4 (4).
  8. Boyat, A. K., Joshi, B. K. (2015). A Review Paper : Noise Models in Digital Image Processing. SIPIJ, 6 (2), 63–75. doi: 10.5121/sipij.2015.6206
  9. Chen, J. S., Huertas, A., Medioni, G. (1987). Fast Convolution with Laplacian-of-Gaussian Masks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 9 (4), 584–590. doi: 10.1109/tpami.1987.4767946
  10. Sharif, M., Mohsin, S. (2012). Single Image Face Recognition Using Laplacian of Gaussian and Discrete Cosine Transforms. The International Arab Journal of Information Texnology, 9 (6), 562–570.
  11. Shrivakshan, G., Chandrasekar, C. (2012). A Comparison of various Edge Detection Techniques used in Image Processing. IJCSI International Journal of Computer Science Issues, 9 (1), 269–276.
  12. Canny, J. (1986). A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 8 (6), 679–698. doi: 10.1109/tpami.1986.4767851
  13. Sharifzadeh, S., Hassanpour, H. (2008). Edge Detection Techniques: Evaluations and Comparisons. Applied Mathematical Sciences, 2 (31), 1507–1520.
  14. Vlasov, A. V., Tsapko, I. V. (2013). Modifikatsiya algoritma Kanni primenitelno k obrabotke rentgenograficheskih izobrazheniy. Vestnik nauki Sibiri, 4 (10), 120–127.
  15. Zhou. P., Ye, W., Xia, Y., Wang, Q. (2011). An Improved Canny Algorithm for Edge Detection. Available at: http://www.jofcis.com/publishedpapers/2011_7_5_1516_1523.pdf
  16. Serra, J., Vincent, L. (1992). An overview of morphological filtering. Circuits Systems and Signal Process, 11 (1), 47–108. doi: 10.1007/bf01189221
  17. Baghshah, M. S., Kasaei, S. (2008). An FPCA-Based Color Morphological Filter for Noise Removal. Scientia Iranica, 16 (1), 8–18.
  18. Afonasenko, A. V. (2006). Byistryie morfologicheskie preobrazovaniya dlya zadach korrektsii i preobrazovaniya binarnyih izobrazheniy. Izvestiya TPU, 8, 122–126.
  19. Bucha, V. V., Ablameyko, S. V. (2006). Matematicheskaya morfologiya na szhatom binarnom rastre: primenenie v GIS. Nauchno-teoreticheskiy zhurnal "Iskusstvennyiy intellekt", 2, 21–24.
  20. Subsol, G., Mafart, B., Delingette, H. (2002). 3D Image Processing for the Study of the Evolution of the Shape of the Human Skull: Presentation of the Tools and Preliminary Results. Three-Dimensional Imaging in Paleoanthropology and Prehistoric Archaeology, 37–45.
  21. Muraev, A. A., Dyimnikov, A. B., Korotkova, N. L., Kobets, K. K., Ivanov, S. Yu. (2013). Optimizatsiya metoda planirovaniya plasticheskih operatsiy v chelyustno-litsevoy oblasti. Sovremennyie tehnologii v meditsine, 3, 57–62.

##submission.downloads##

Опубліковано

2015-06-29

Як цитувати

Шкурат, О. С., & Соломин, А. В. (2015). Методи обробки медичних зображень для виявлення патологій черепно-лицевої області. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(2(75), 35–41. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.43334

Номер

Том 3 № 2(75) (2015): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2015 Оксана Сергеевна Шкурат, Андрей Вячеславович Соломин

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.