Metody diagnostyki obrazowej w medycynie i technice

• Autorzy: Materka A.

Warianty tytułu

EN

Methods of image-based diagnostics for medicine and engineering

• Konferencja: Krajowa Konferencja Elektroniki (2 ; 09-12.06.2003 ; Kołobrzeg, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Praca jest przeglądem wybranych metod cyfrowej analizy obrazów dla potrzeb diagnostycznych. Przedstawiono podstawowe techniki akwizycji obrazów, metody przetwarzania i analizy ilościowej. Omówiono zasadnicze etapy przetwarzania mające na celu wydobywanie informacji ilościowej z obrazu oraz syntezę obrazu na podstawie modelu 3D zbudowanego z wykorzystaniem wydobytej informacji. Przegląd zilustrowano przykładami prac wykonanych przez lub pod kierunkiem autora.

EN

The paper is a review of selected methods of digital image analysis for diagnostic purposes. Basic techniques of image acquisition, processing and quantitative analysis are presented. Essential steps in image processing are discussed, aimed at extraction of quantitative information from an image and at image synthesis using a 3D model built using the information extracted. The review is illustrated by examples of research projects - carried out either by the author himself or under his supervision.

Słowa kluczowe

PL

akwizycja obrazów; przetwarzanie obrazów; ilościowa analiza obrazów; rozpoznawanie obrazów; modelowanie obiektów; wizualizacja

EN

image acquisition; image processing; quantitative image analysis; pattern recognition; object modeling; visualization

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2003
• Tom: Vol. 44, nr 8-9
• Strony: 15--18
• Opis fizyczny: Bibliogr. 38 poz., il.

Twórcy

autor

Materka A.

• Politechnika Łódzka, Instytut Elektroniki,

Bibliografia

• [1] K. Ślot, ,,Sieci neuronowe komórkowe: efektywne narzędzie przetwarzania informacji obrazowej" Rozprawa habilitacyjna, Politechnika Łódzka , Łódź, 1999.
• [2] D. O'Handley, W. Green, ,,Recent developments in digital image processing at the Image Processing Laboratory at the Jet Propulsion Laboratory" Proc. IEEE, 60, 7, 1972.
• [3] M. Burke, „Image Acquisition" Chapman&Hall, 1996.
• [4] A. Nowakowski (red.), ,,Postępy termografii - aplikacje medyczne" Wyd. Gdańskie, 2001.
• [5] B. Więcek (red.), IV Kont. Kraj. , Termografia i Termometria w Podczerwieni" Łódź , 2000.
• [6] R. Gonzalez, R. Woods, Digital Image Processing, Reading MA, Addison-Wesley, 1992.
• [7] S. Umbaugh, ,,Computer Vision and Image Processing” Upper Saddle River, NJ, Prentice Hall, 1998.
• [8] A. Materka, P. Cichy, J. Tuliszkiewicz, ,,Texture analysis of X-ray images for detection of changes in bone mass and structure” Texture Analysis in Machine Vision, World Scientific, Singapore 2000, pp. 189-195.
• [9] A. Dutta-Roy, Computers: 1999 Analysis and Forecast, IEEE Spectrum, Jan. 1999, pp. 46-51.
• [10] http://www.eletel.p.lodz.pl/cost/
• [11] A. Materka, M. Strzelecki, R. Lerski, L. Schad, ,,Feature evaluation of texture test objects for magnetic resonance imaging” Texture Analysis in Machine Vision, World Scientific, Singapore 2000, pp. 189-195.
• [12] A. Materka, M. Strzelecki, R. Lerski, L. Schad, ,,Toward Automatic Feature Selection of Texture Test Objects for Magnetic Resonance Imaging” RECPAD2000, Porto, Portugal, May 2000, pp. 11 - 17.
• [13] J. Bronzino, Biomedical Engineering Handbook, CRC Press, Boca Ratan, 2000.
• [14] J. Foley, et al., ,,Computer graphics: Principles and Practice” New York, Addison-Wesley, 1990.
• [15] J. Udupa, G. Herman (red.), ,,30 Imaging in Medicine” CRC Press, Boca Ratan, 2000.
• [16] W. Grimson, et al., ,,Image-guided surgery Scientific American, June 1999, pp. 54-61.
• [17] F. van der Heijden, ,,Image Based Measurement Systems” Chichester, John Wiley and Sons, 1994.
• [18] D. Ballard, C. Brown, ,,Computer Vision” Englewood Cliffs, Prentice Hall, 1982.
• [19] K. Castleman, ,,Digital Image Processing” Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1996.
• [20] A. Materka (red.), „Elementy cyfrowego przetwarzania i analizy obrazów” PWN, Warszawa-Łódź , 1991.
• [21] K. Zieliński, M. Strzelecki, ,,Komputerowa analiza obrazu biomedycznego” PWN, Warszawa-Łódź 2002.
• [22] J. Parker, „Algorithms for Image Processing and Computer Vision” John Wiley&Sons, New York, 1997.
• [23] D. Patterson, ,,Introduction to Artificial Intelligence and Expert Systems” Prentice-Hall, 1990.
• [24] T. Pun, G. Gerig, O. Ratib, Image analyisis and computer vision in medicine, Computerized Medical Imaging and Graphics, 1994, 18, 2, pp. 85-96.
• [25] A. Materka, M. Strzelecki, ,,Texture analysis methods - A Review” COST B11 Technical Report, Brussels 1998, http://www.eletel.p.lodz.pl/cost/publikacje.html
• [26] J. Shürmann, ,,Patiem Classification” John Wiley and Sans, New York, 1996.
• [27] P. Makowski, T. Sangild Sorensen, S. Vorre Therkildsen, A. Materka, H. Stodkilde-Jorgensen, E. Morre Pedersen, ,,Two-phase active contour method for semiautomatic segmentation of the heart and blood vessels from MRI images for 30 visualization” Computerized Medical lmaging and Graphics, 26, 2002, pp. 9-17.
• [28] J. Serra, ,,Image analysis and mathematical morphology” London, Academic Press, 1982.
• [29] T. Poggio, F. Girossi, ,,Networks for approximation and learning” Proc. IEEE, 1990, 78, pp. 1481-1497.
• [30] M. Akay,. ,,Time Frequency and Wavelets in Biomedical Signal Processing” IEEE Press, 1998.
• [31] J. Frank, ,,The role of correlation techniques in computer image processing” in Computer Processing of Electron Microscope Images, P. Hawkes (Ed.) , Berlin, Springer Verlag, 1980, pp. 187-222.
• [32] Y. Chen and E. Dougherty, ,,Grey-Scale Morphological Granulometric Texture Classification” Optical Eng., 1994, 33, 8, pp. 2713-2722.
• [33] S. Russel, P. Norvig, ,,Artificial Intelligence” Prentice Hall, 1995.
• [34] F. Fellner, M. Blank, C. Fellner, et al., ,,Virtual cisternoscopy of intracranial vessels: a novel visualization technique using virtual reality” Magn. Res. Imaging, 1998, 16, 9, pp. 1013-1022.
• [35] P. Szczypiński, ,,Modele deformowalne do ilościowej analizy i rozpoznawania obiektów w obrazach cyfrowych” Rozprawa doktorska, Wydział Elektrotechniki i Elektroniki Politechniki Łodzkiej, 2001.
• [36] K. Wiatr, ,,Sprzętowe implementacje algorytmów przetwarzania obrazów w systemach wizyjnych czasu rzeczywistego” UWND, Kraków, 2002.
• [37] J. Kowalski, T. Kacprzak, K. Ślot, P. Dębiec, ,,Functional tests results of analogue VLSI chip of image median/average filter based on cellular neural network paradigm” Int. CSES, Łódź, 2001, pp. 221-226.
• [38] M. Domański, A. Handkiewicz, M. Kropidłowski, M. Łukowiak, ,,0.6 μm CMOS implementation of a nonlinear filter for video restoration” Int. CSES, Łódź, 2001, pp. 229-234.