Obrazowanie medyczne na podstawie danych zawartych w formacie dicom z zastosowaniem filtracji adaptacyjnej

• Autorzy: Zając M.

Warianty tytułu

EN

Medical depicting on the basis of data included in the dicom format with the application of adaptive filtrations

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule podjęto próbę opisu problemu poprawy jakości obrazu występującego przy współpracy z plikami standardu DICOM wykorzystywanego przy zapisie danych medycznych. Artykuł zawiera zwięzły opis operacji matematycznych wykorzystywanych przy filtracji oraz analizę wyników generowanych z obrazów medycznych z wykorzystaniem filtru adaptacyjnego wykonanego przez autora.

EN

In the article an attempt was drawn from the description of the problem of the improvement in the quality of the appearing image at the cooperation with files of the DICOM standard used at the record of medical data. The article contains the concise description of mathematical operations used at the filtration and analysis of results generated from medical images with using the adaptive filter made by the author.

Słowa kluczowe

PL

obrazowanie medyczne; dane medyczne; DICOM; filtracja adaptacyjna

• Wydawca: Wyższa Szkoła Informatyki i Umiejętności
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Informatyki
• Rocznik: 2010
• Tom: Vol. 9, Nr 2
• Strony: 72--91
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys.

Twórcy

autor

Zając M.

• Instytut Mechatroniki i Systemów Informatycznych Politechnika Łódzka

Bibliografia

• [1] Tadeusiewicz R., Korohoda P., Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, 1997
• [2] Kurzyński M., Rozpoznawanie Obiektów metody statystyczne, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 1997.
• [3] Oosterwijk H., DICOM versus HL7 for modality interfacing, Journal of Digital Imaging 1998, Volume 11, Supplement 1, Pages 39-41, link: http://springerlink.com/content/a038601753356611/fulltext.pdf
• [4] Kuchariew G., Przetwarzanie i analiza obrazów cyfrowych, Politechnika Szczecińska, Szczecin 1998
• [5] Gerritsen M.G.J.M., van der Putten N., Dijk W.A., Dassen W.R.M., Spruijt H.J., Spruijt E.J., Uijen G.J.N., Hamers R., General DICOM PACS server for echocardiography image, IEEE Transaction on Computers in Cardiology 1999, Page(s): 431 – 434,
• [6] Punam K.S., Optimum Image Thresholding via Lass Uncertainty and Region Homogeneity, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 23, no. 7, lipiec 2001,
• [7] Zieliński P. T., Cyfrowe przetwarzanie sygnałów od teorii do zastosowań, WKŁ,2005
• [8] Lyons R., Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, WKŁ, 1999
• [9] Ogiela M.R., Tadeusiewicz R., Modern Computational Intelligence Methods for the Interpretation of Medical Images, Springer 2008
• Strony internetowe:
• [10] http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/unsharp.htm
• [11] http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/log.htm
• [12] http://wwwstructmed.cimr.cam.ac.uk/Course/Convolution/convolution.html
• [13] http://www.jhu.edu/signals/convolve/index.html
• [14] http://sequoia.ict.pwr.wroc.pl/~witold/info2/filtrsplot.pdf
• [15] http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/quantize.htm
• [16] http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/convolve.htm
• [17] http://www.cabiatl.com/mricro/mricron/dcm2nii.html - źródła obrazów testowych