Запис Детальніше

Метод виділення контурів біомедичних зображень із використанням фільтрів та критерії їх ефективності

Репозитарій Вінницького Національного Технічного Університету

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title Метод виділення контурів біомедичних зображень із використанням фільтрів та критерії їх ефективності
Метод выделения контуров биомедичних изображений с использованием фильтров и критерии их эффективности
Method of detection of biomedical images by using filters and criteria of their efficiency
 
Creator Павлов, С. В.
Салдан, Й. Р.
Злепко, С. М.
Тимченко, Л. І.
Кокряцька, Н. І.
Вовкотруб, Д. В.
Степанюк, Д. С.
 
Subject біомедичні зображення
нелінійна фільтрація
биомедицинские изображения
нелинейная фильтрация
biomedical images
nonlinear filtration
 
Description Робота присвячена розділенню фону і об’єкта біомедичного зображення. Розглянути аналіз на прикладі біомедичного зображення, обробленого за допомогою розробленого програмного забезпечення «Аналізатор біомедичних зображень». Розглянути значення критерію PSNR та нормованої кореляції NK для запропонованого програмного забезпечення. Із результатів аналізу ефективності слід відзначити, що значення критерію PSNR та нормованої кореляції NK для запропонованого програмного забезпечення вищі, ніж для інших, а середньоквадратичне відхилення MSE та нормоване серед ньоквадратичне відхилення NMSE нижчі, що свідчить про більш точне відтворення зображення із чіткими перепадами та більш якісне й точне відтворення зображення запропонованим методом. Таким чином, гістограма біомедичного зображення, обробленого за допомогою програмного забезпечення «Аналізатор біомедичних зображень» має чіткий розрив, на відміну від гістограм зображень оброблених відомими методами, в яких спектр яскравостей залишився неперервним. Це свідчить про чітке розділення фону і об’єкта біомедичного зображення.
Работа посвящена разделению фона и объекта биомедицинского изображения. Рассмотреть анализ на примере биоме-дицинского изображения, обработанного с помощью разработанного программного обеспечения «Анализатор биомедицинских изображений». Рассмотреть значение критерия PSNR и нормированной корреляции NK для предложенного программного обеспе-чения. Из результатов анализа эффективности следует отметить, что значение критерия PSNR и нормированной корреляции NK для предложенного программного обеспечения выше, чем для других, а стандартное отклонение MSE и нормированное среди ньо-квадратичне отклонения NMSE ниже, что свидетельствует о более точное воспроизведение изображения с четкими перепадами и более качественное и точное воспроизведение изображения предложенным методом. Таким образом, гистограмма биомедицинско-го изображения, обработанного с помощью программного обеспечения «Анализатор биомедицинских изображений» имеет четкий разрыв, в отличие от гистограмм изображений обработанных известными методами, в которых спектр яркостей остался непрерыв-ным. Это свидетельствует о четком разделении фона и объекта биомедицинского изображения.
The paper is devoted to the division of the background and the object biomedical image. Consider an analysis on an example of a biomedical image processed using the developed software "Biomedical Imaging Analyzer". Consider the value of the PSNR criterion and the normalized NK correlation for the proposed software. From the results of the efficiency analysis, it should be noted that the value of the PSNR and the normalized NK correlation for the proposed software is higher than for the others, and the MSE mean square deviation and the normalized NMSE deviation are lower, indicating a more precise reproduction of a clear-cut image and a better quality and accurate image reproduction by the proposed method. Thus, the histogram of a biomedical image processed using the Biomedical Image Analyzer software has a clear rupture, unlike histograms of images processed by known methods, in which the spectrum of brightness remained uninterrupted. This indicates a clear separation of the background and object of the biomedical image.
 
Date 2019-05-13T08:58:13Z
2019-05-13T08:58:13Z
2017
 
Type Article
 
Identifier Оцінювання якості зображень томограм макулярної області сітківки ока [Текст] / С. В. Павлов, Й. Р. Салдан, С. М. Злепко [та ін.] // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2017. – № 3. – С. 14-22.
1999-9941
2078-6387
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24722
681.5:613
 
Language uk_UA
 
Relation Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. № 3 : 14-22.
https://itce.vntu.edu.ua/index.php/itce/article/view/683
Yosyp R. Saldan, Sergii V. Pavlov, Dina V. Vovkotrub, Yulia Y. Saldan, Valentina B. Vassilenko, Nadia I. Mazur, Daria V. Nikolaichuk, Waldemar Wójcik, Ryszard Romaniuk, Batyrbek Suleimenov, Ulan Bainazarov, "Efficiency of optical-electronic systems: methods application for the analysis of structural changes in the process of eye grounds diagnosis", Proc. SPIE 10445, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2017, 104450S (7 August 2017); doi: 10.1117/12.2280977
Romanyuk O.N. Microfacet distribution function for physically based bidirectional reflectance distribution functions / O. N. Romanyuk, S. V. Pavlov, R. Yu. Dovhaliuk, N. P. Babyuk, M. D. Obidnyk, P. Kisala, B. Suleimenov // Optical Fibers and Their Applications 2012. Lublin and Naleczow, Poland, Code 96466.
Pavlov S.V. Using of fuzzy expert method for diagnostic glaucoma / S.V. Pavlov, A.O. Rozhman, N.P. Babyuk, I.D. Ivasyuk // “Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах”. Міжнародний науково-технічний журнал №2(43), 2013.– С.152-157.
Pavlov S.V. Fuzzy expert opto-electronic system for the analysis of biomedical images (for example diagnosing glaucoma) / S.V. Pavlov, O.D. Azarov, I.R. Saldan, A.O. Rozhman, N.P. Babyuk // “Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія”. Міжнародний науково-технічний журнал №1(26), 2013. –– С.8-14.
Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Гонсалес Р., Вудс Р. – М. : Техносфера, 2005. – 1072 с.
Плетнев Ф. А. Быстрые методы закраски в реалистической графике / Ф. А. Плетнев // ВАНТ. Серия «Математическое моделирование физических процессов. – 1997. – Вып.4. – С. 39–50.
Палташев Т. Т. Растрирование и распределенная обработка в системах генерации реалистичес-ких зображений / Т. Т. Палташев, С. И. Климина // Зарубежная радиоэлектроника. – 1992. – № 11. – С. 3–22.
Павлов С. В. Метод автоматического определения сегментационного порога для повышения качества прогнозирования параметров изображений / С. В. Павлов, А. А. Поплавский, А. А. Поплавская, Н. П. Бабюк // “Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології”. Міжнародний науково-технічний журнал № 2 (26), 2013. – С. 8-12.
Методи та система оброблення слабоконтрастних зображень для оцінювання показників мікро-капілярів кінцівок людини : монографія / Й. Й. Білинський, П. М. Ратушний. – Вінниця : ВНТУ, 2012. – 122 с.
Павлов С.В. Оптико-електронний пристрій для дослідження дна ока / Д.В. Вовкотруб, С.В. Па-влов, Й.Р. Салдан, Н.П. Бабюк // Патент на корисну модель №89910. – К. : Державна служба інтелектуа-льної власності України. – Дата реєстрації 12.05.2014 р. – 5 с.
Павлов С. В. Застосування оптико-електронних технологій для оброблення біомедичних зображень шляхом формування інформаційних ознак / С.В. Павлов, О.Д. Азаров, Д.В. Вовкотруб, Н.П. Бабюк // „Проблеми інформатизації та управління”. Збірник наукових праць Національного авіаційного університету №1(41) 2013. – С. 81-87.
Тимченко Л.І., Кокряцька Н.І., Герцій О.А., Петровський М.С., Степанюк Д.С., Паралельно-ієрархічні мережі для оброблення зображень.Теоретичні дослідження — Полтава : АСМІ, 2017. – 469 с.
Тимченко Л.І., Кокряцька Н.І., Герцій О.А., Петровський М.С., Степанюк Д.С., Паралельно-ієрархічні мережі для оброблення біомедичних зображень та зображень плям лазерних пучків. Експери-ментальні дослідження — Полтава : АСМІ, 2017. – 363 с.
 
Format application/pdf
 
Publisher ВНТУ