A sequential extended regional maxima transformation with contrast-based criterion for image segmentation

• Autorzy: Markiewcz T. , Dziekiewicz M. , Kozłowski W.

Warianty tytułu

PL

Sekwencyjna transformata rozszerzonych maksimów lokalnych z kryterium opartym na kontraście z zastosowaniu do segmentacji obrazów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper describes the sequential extended regional maxima transformation combined with the contrast-based criterion for establishing a sub-optimal h-value. This method is applied to computed tomography angiography and histological image segmentation. The presented method is effective for high and low contrasted arteries, which are detected in 94.3% exactly and in 97.7% with area tolerance, and also for cell nuclei segmentation with near 95% of accuracy.

PL

W pracy przedstawiono zastosowanie transformaty rozszerzonych maksimów lokalnych połączoną z kryterium opartym na kontraście celem ustalenia suboptymalnej wartości parametru h. Zaproponowana metoda została wykorzystana do analizy obrazów tomografii komputerowej naczyń oraz obrazów histologicznych. Okazała się ona wysoce skuteczna dla identyfikacji naczyń z różnym poziomem zakontrastowania, pozwalając na około 96% ich rozpoznawalność, jak również blisko 95% skuteczność w segmentacji jąder komórek w obrazach mikroskopowych.

Słowa kluczowe

EN

image processing; mathematical morphology; computed tomography; pathomorphology

PL

przetwarzanie sygnałów; morfologia matematyczna; tomografia komputerowa; patomorfologia

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2015
• Tom: R. 91, nr 7
• Strony: 13--15
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Markiewcz T.

• Politechnika Warszawska, Instytut Elektrotechniki Teoretycznej i Systemów Informacyjno-Pomiarowych, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa
• Wojskowy Instytut Medyczny, Zakład Patomorfologii, ul. Szaserów 128, 04-141 Warszawa

autor

Dziekiewicz M.

• Wojskowy Instytut Medyczny, Klinika Chirurgii Naczyniowej i Endowaskularnej, ul. Szaserów 128, 04-141 Warszawa

autor

Kozłowski W.

• Wojskowy Instytut Medyczny, Zakład Patomorfologii, ul. Szaserów 128, 04-141 Warszawa

Bibliografia

• [1] Fleischmann, D., Hallett, R.L., Rubin, G.D, CT Angiography of Peripheral Arterial Disease, Journal of Vascular and Interventional Radiology., 17 (2006), 3 - 26
• [2] Markiewicz, T., Dziekiewicz, M., Maruszynski, M., Boguslawska-Walecka, R., Kozlowski, W.: “Recognition of atherosclerotic plaque and their extended dimensioning with use of the computerized tomography angiography imaging”. Int J Appl Math Comp Scie, 1 (2014), 33-47
• [3] Hernandez-Hoyos, M., Segmentation anisotrope 3D pour la quantification en imagerie vasculaire par rTsonance magnTtique (in french). Ph.D. Thesis, Ecole Doctorale des Sciences de l’IngTnieur de Lyon, CREATIS UMR-CNRS 5515, Lyon, France, 2002
• [4] Li, R., Ourselin, S., Accurate curvilinear modeling for precise measurements of tubular structures. In: Proc. Digital Image Comput.: Tech. Appl. (2003), 243–252
• [5] Naegel, B., Passat, N., Ronse, C., Grey-level hit-or-miss transforms. Part II. Applica-tion to angiographic image processing. Pattern Recogn, 40(2) (2007), 648–58
• [6] Soille, P.: „Morphological Image Analysis, Principles and Applications“. Berlin, 2003,
• [7] Markiewicz, T., Osowski, S., Patera, J., Kozlowski, W.: “Image processing for accurate cell recognition and count on histological slides”. Anal Quant Cytol Histol, 26 (2006), 281-92.