Processing multispectral images of the surface of biotissues using fuzzy logic

• Autorzy: Petrov Oleksandr

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2020.12.13

Warianty tytułu

PL

Przetwarzanie obrazów wielospektralnych powierzchni biotkank za pomocą logiki rozmytej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The method uses multispectral image segmentation based on measuring diffuse reflection coefficients at certain wavelengths of spectral channels, solving the inverse optical problem of determining the concentrations of hemoglobin destruction products in the near-surface biotissues, filtering and segmentation of the image, calculating the relative sizes of segments and determination of damages using fuzzy logic.

PL

Metoda wykorzystuje wielospektralną segmentację obrazu opartą na pomiarze współczynników odbicia rozproszonego przy określonych długościach fali kanałów widmowych, rozwiązując odwrotny problem optyczny określania stężeń produktów niszczenia hemoglobiny w biotekstach powierzchniowych, filtrowania i segmentacji obrazu, obliczania względnych rozmiarów segmentów i określanie uszkodzeń za pomocą logiki rozmytej.

Słowa kluczowe

EN

multispectral image; biological tissue; forensic examination; fuzzy logic

PL

obraz wielospektralny; tkanka biologiczna; badania kryminalistyczne; logika rozmyta

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2020
• Tom: R. 96, nr 12
• Strony: 71--75
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Petrov Oleksandr

• AGH University of Science and Technology, Department of Applied Computer Science, aleja Adama Mickiewicza 30, 30-059, Krakov

Bibliografia

• [1] Mitryasova, O., Pohrebennyk, V., Cygnar, M., Sopilnyak, I. Environmental natural water quality assessment by method of correlation analysis. International Multidisciplinary Scientific GeoConference Surveying Geology and Mining Ecology Management, SGEM, 2, (2016), 317-324.
• [2] Kvaternyuk S., Pohrebennyk V., Petruk R., Kochanek A., Kvaternyuk O. Multispectral television measurements of parameters of natural biological media, International Multidisciplinary Scientific GeoConference Surveying Geology and Mining Ecology Management, SGEM, 17 (51), (2017), 689- 696.
• [3] Petruk V., Kvaternyuk S., Kvaternyuk O., Mokanyuk O., Petruk R. et al., Assessment of the validity of the diagnosis of damage of tissues by multispectral method using neural network, Przeglad elektrotechniczny, vol. 93, no. 5, (2017), 106-109.
• [4] Kvaternuk S., Petruk V., Kvaternuk O., Mokyanuk O., Kotyra A., Kozbakova A., Mathematical modeling of change in color coordinates of superficial injuries of human soft tissues for forensic medicine, Information Technology in Medical Diagnostics II, W. Wojcik, S. Pavlov, M. Kolimoldayev, Eds.. London, CRC Press, (2019), 67-76.
• [5] Kvaterniuk S., Kvaterniuk O., Petruk V., H. Rakytyanska H. et al., Determination of the time of occurrence of superficial damage to human biological tissues on the basis of colorimetry and fuzzy estimates of color types, Proc. SPIE, (2019),11176.
• [6] Martsenyuk V., Petruk V., Kvaternyuk, S., Pohrebennyk V., Bezusiak, Y., Petruk, R., Klos-Witkowska, A. Multispectral control of water bodies for biological diversity with the index of phytoplankton, International Conference on Control, Automation and Systems, № 7832429, (2016), 988-993.
• [7] Capper C., The language of forensic medicine: the meaning of some terms employed, Med. Sci. Law, 41(2001), 256-259.
• [8] Bariciak E.D., Plint A.C., Gaboury I., Bennett S., Dating of bruises in children: an assessment of physician accuracy, Pediatrics, 112, (2003), 804-807.
• [9] Langlois N.E.I., Gresham G.A., The ageing of bruises: a review and study of the colour changes with time, Forensic. Sci. Int, 50, (1991), 227-238,.
• [10] Hughes V.K., Ellis P.S., Langlois N.E.I., The perception of yellow in bruises, J. Clin. Forensic. Med, 11, (2004), 257-259,
• [11] Munang L.A., Leonard P.A., Mok J. Y., Lack of agreement on colour description between clinicians examining childhood bruising, J. Clin. Forensic. Med, vol. 9. (2002), 171-174,.
• [12] Zwart A., Buursma A, van Kampen E.J., Zijlstra W.G., Multicomponent analysis of hemoglobin derivatives with reversed-optics spectrophotometer, Clin Chem, 30, (1984), 3.
• [13] Steinberg M.H. et al., Disorders of Hemoglobin: Genetics, Pathophysiology, and Clinical Management, 2nd edition, Cambridge : University Press, (2009).
• [14] Rotshtein A.,. Rakytyanska H., Fuzzy Evidence in Identification, Forecasting and Diagnosis, Studies in Fuzziness and Soft Computing, Heidelberg, Germany: Springer, (2012).
• [15] Rakytyanska H., Fuzzy classification knowledge base construction based on trend rules and inverse inference, Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(3), (2015), 25-32.
• [16] Rotshtein A., Shtovba S., Chernovolik G., Petruk V., Processing of optical information for medical decision making support systems by intelligent techniques, Proceedings of SPIE, 4425. (2001), 142-147.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).