Generowanie danych z obrazów bronchoskopowych w celu późniejszej klasyfikacji

• Autorzy: Mikrut Z. , Duplaga M.

Warianty tytułu

EN

Extracting data from the bronchoscopic images for the subsequent classification

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem pracy było porównanie dwóch rodzajów reprezentacji pikseli: HS (Hue Saturation) i HSV (Hue Saturation Value). Porównanie dotyczyło efektywności wykrywania obszarów krwawień na obrazach bronchoskopowych. Stworzono interaktywny algorytm korekty obszarów, zaznaczonych na wybranych klatkach przez lekarza. Do porównania wybrano 6 obrazów, na których dokonano korekty, a następnie porównano wzajemne procentowe pokrycia dla dwóch reprezentacji pikseli.

EN

The goal of the experiments was to compare HS pixel representation with HSV (Hue Saturation Value) during detection of bleedings in bronchoscopy images. The interactive algorithm was developed to refine the bleeding regions pointed out by the doctor. Six different images were chosen and the bleeding areas were extracted based on the developed algorithm. The mutual percentage coverages of the bleeding regions were computed and compared for the two pixel representations.

Słowa kluczowe

PL

bronchoskopia; obrazy bronchoskopowe; krwawienie; reprezentacja kolorów

EN

bronchoscopy; bronchoscopic images; bleeding; representation of color

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2009
• Tom: T. 13, z. 3/2
• Strony: 1377--1386
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., wykr., tab.

Twórcy

autor

Mikrut Z.

• Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

autor

Duplaga M.

• Uniwersytet Jagielloński Collegium Medicum w Krakowie

Bibliografia

• [1] Duplaga M., Leszczuk M., Przelaskowski A., Janowski L., Zieliński T., BRONCHOYID - zintegrowany system wspomagający diagnostykę bronchoskopową. Przegląd Lekarski t. 64, wyd. spec: Inżynieria medyczna, 2007, 42-48.
• [2] Giritharan B., Yuan X., Liu J., Buckles B., Oh J.H., Tang S.J., Bleeding Detection from Capsule Endoscopy Yideos. 30th Annual International IEEE EMBS Conference, Vancouver, British Columbia, Canada, August 20-24, 2008.
• [3] Jung Y.S., Kim Y.H., Lee D.H., Kim J.H., Actire Blood Detection in a High Resolution Capsule Endoscopy using Color Spectrum Transformation. Proc. International Conference on BioMedical Engineering and Informatics BMEI 2008, May 28-30, Sanya, Hainan, China, 859-862.
• [4] Lau P.Y., Correia P.L., Detection of bleedingpatterns in WCE video using multiple features. Pro-ceedings of the 29th Annual International Conference of the IEEE EMBS Cite Internationale, Lyon, France, August 23-26, 2007,
• [5] Lee H.C., Introduction to Color Imaging Science. Cambridge University Press, Cambridge, 2005.
• [6] Li B., Meng M.Q-H., Computer Aided Detection of Bleeding in Capsule Endoscopy Images. IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, Niagara Falls, 2008.
• [7] Tadeusiewicz R., Systemy wizyjne robotów przemysłowych. WNT, Warszawa, 1992.
• [8] Thompson C.M., Shure L., Image Processing Toolboxfor use with Matlab. The MathWorks, Inc., Natick, 1995.