Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

1 2022

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Methods for detecting and selecting areas on texture biomedical images of breast cancer

Orazayeva Ainur, Tussupov Jamalbek, Wójcik Waldemar, Pavlov Sergii, Abdikerimova Gulzira, Savytska Liudmyla

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

2022

T. 12, nr 2

69--72

This paper is devoted to topical issues - the development of methods for analyzing texture images of breast cancer. The main problem that is resolved in the article is that the requirements for the results of pre-processing are increasing. As a result of the task, images of magnetic resonance imaging of the breast are considered for image processing using texture image analysis methods. The main goal of the research is the development and implementation of algorithms that allow detecting and isolating a tumor in the breast in women in an image. To solve the problem, textural features, clustering, orthogonal transformations are used. The methods of analysis of texture images of breast cancer, carried out in the article, namely: Hadamard transform, oblique transform, discrete cosine transform, Daubechies transform, Legendre transform, the results of their software implementation on the example of biomedical images of oncological pathologies on the example of breast cancer, it is shown that The most informative for image segmentation is the method based on the Hadamard transform and the method based on the Haar transform. The article presents recommendations for using the results in practice, namely, it is shown that clinically important indicators that make a significant contribution to assessing the degree of pathology and the likelihood of developing diseases, there are other information parameters: diameter, curvature, etc. Therefore, increased requirements for the reliability, accuracy, speed of processing biomedical images.

Niniejszy artykuł jest poświęcony aktualnemu tematowi - opracowaniu metod analizy obrazów tekstury raka piersi. Główny problem, który został rozwiązany w artykule, polega na tym, że wymagania wobec wyników przetwarzania wstępnego są coraz większe. W wyniku realizacji zadania rozpatrzono obrazy rezonansu magnetycznego piersi przeznaczone do przetwarzania metodami teksturowej analizy obrazu. Głównym celem badań jest opracowanie i wdrożenie algorytmów wykrywania i odróżniania na obrazie guza w piersi u kobiet. Do rozwiązania tego problemu wykorzystuje się cechy tekstury, grupowanie i transformacje ortogonalne. W artykule przedstawiono metody analizy obrazów teksturowych raka piersi, t j. transformatę Adamarda, transformatę skośną, transformatę dyskretno-cosinusową, transformatę Dobeshiego, transformatę Lejandre'a, oraz wyniki ich implementacji programowej na przykładzie obrazów biomedycznych patologii onkologicznej w przypadku raka piersi. Metoda oparta na transformacie Adamarda oraz metoda oparta na transformacie Haara są najbardziej przydatne do segmentacji obrazów. W artykule przedstawiono zalecenia dotyczące wykorzystania wyników w praktyce, a mianowicie wykazano, że inne parametry informacyjne, takie jak średnica, krzywizna itp. są ważnymi klinicznie wskaźnikami, które w istotny sposób przyczyniają się do oceny stopnia patologii i prawdopodobieństwa rozwoju choroby. W związku z tym wzrastają wymagania dotyczące niezawodności, dokładności i szybkości przetwarzania obrazów biomedycznych w urządzeniach diagnostycznych.