Анализ текстуры трехмерных медицинских изображений

Читать фрагмент

книга

Анализ текстуры трехмерных медицинских изображений

Книга посвящена одному из новых и многообещающих направлений компьютерного анализа томографических изображений — методам анализа трехмерных (объемных) текстур. Указанные методы базируются на использовании многосортных матриц совместной встречаемости, комбинирующих яркостные, градиентные и ориентационные свойства изображений. Использование предлагаемого аппарата иллюстрируется на примере задач количественного анализа МРТ изображений головного мозга, совмещения трехмерных медицинских изображений, а также задач поиска изображений в базах данных по их содержанию.Целевой аудиторией книги являются ученые и специалисты, работающие в области медицинской информатики, а также в области систем обработки и количественного анализа трехмерных изображений с приложением к задачам медицинской диагностики. Кроме того, данная книга может быть полезна для исследователей и специалистов, занимающихся компьютерной томографией, радиологов, нейрологов, а также студентов соответствующих специальностей, профессиональная деятельность и научные интересы которых тесно связаны с применением компьютеров в медицине.

Форматы: PDF

Издательство: Белорусская наука

Год: 2008

Место издания: Минск

ISBN: 978-985-08-0905-6

Страниц: 278

Артикул: 12720

Электронная книга

138 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Анализ текстуры трехмерных медицинских изображений "

Введение

Глава 1. Методы анализа объемных текстур

1.1. Проблема анализа объемных текстур и пути ее решения

1.2. Анализ МРТ изображений как типичная задача анализа объемных текстур

1.3. Методология анализа

1.4. Свойства матриц и связанные с ними практические вопросы

1.5. Учет анизотропии текстуры

1.6. Особенности программной реализации

1.7. Чувствительность матриц и влияние масштабирования

1.8. Примеры применения подхода при решении диагностических задач

Глава 2. Оценка структурной асимметрии МРТ изображений головного мозга

2.1. Проблема межполушарной асимметрии мозга человека

2.2. Материалы и методы

2.3. Результаты

2.4. Обсуждение

Глава 3. Анализ текстурных изменений МРТ изображений мозга в зависимости от возраста

3.1. Проблема старения мозга человека

3.2. Общая схема количественного анализа структурных изменений

3.3. Исходные данные

3.4. Уровни детальности анализа

3.5. Процедура анализа

3.6. Возрастные изменения головного мозга

3.7. Заключение

Глава 4. Классификация и распознавание SPECT изображений

4.1. Проявление нейродегенеративных изменений на SPECT изображениях

4.2. Исходные SPECT изображения и анатомические сегменты мозга

4.3. Оценка параметров и классификация SPECT изображений

4.4. Распознавание SPECT изображений

4.5. Асимметрия SPECT изображений как диагностический признак

4.6. Материалы и методы

4.7. Результаты сравнительного анализа асимметрии

4.8. Обсуждение и выводы

Глава 5. Совмещение изображений методом экспоненциальных деформаций

5.1. Проблема совмещения медицинских изображений

5.2. метод эластичных экспоненциальных деформаций

5.3. Примеры совмещения двумерных полутоновых изображений

5.4. Совмещение трехмерных медицинских изображений

5.5. Выводы

Глава 6. Поиск медицинских изображений в базах данных

6.1. Проблема поиска медицинских изображений по содержанию

6.2. Многосортные матрицы как универсальная основа систем поиска изображений

6.3. Поиск изображений объектов по 2D форме

6.4. Поиск цветных двумерных изображений

6.5. Поиск полутоновых 2D изображений (на примере шизофрении)

6.6. Трехмерные изображения мозга: поиск комиссур

6.7. Трехмерные изображения мозга: поиск по возрасту

6.8. Трехмерные изображения мозга: поиск по полу

Приложение. Hейроанатомическое пространство Талайрака

Литература

Отрывок из книги

35На рис. 1.1 представле-ны некоторые результаты вычислительных экспери-ментов по восстановлению 2D изображения аксиаль-ного слоя МРТ томограммы головного мозга с исполь-зованием матриц совмест-ной встречаемости ярко-стей типа IID. Следует подчеркнуть, что «идеальное» восстанов-ление исходного изображе-ния по его IID матрице практически невозможно, да оно, впрочем, и не явля-лось целью рассматривае-мой серии экспериментов. Более важной практиче- ской целью, которая здесь преследовалась, являлось экспериментирование с целью выбора разумных значений управляющих па-раметров. В частности, при проведении экспериментов рассматривалась не только собственно целевая область изображения, содержащая го-ловной мозг, но и окружающий его фон.Межпиксельное расстояние (т. е. количество «слоев» IID, состоящих из двумерных подматриц яркость—яркость, каждая из которых соответствует своему конкретному рас-стоянию d) варьировалось в широких пределах — от 1 до 30 пикселов. Эксперименты проводились как с использова-нием ненормализованных матриц, так и с нормализацией. При этом оценивались два способа нормализации: нор-мализация на максимальное значение всей матрицы IID и та же нормализация, но выполняемая для каждого рас-стояния, т. е. для каждой подматрицы раздельно. Раздель- Рис. 1.1. Синтез изображений, име-ющих одну и ту же матрицу сов-местной встречаемости яркостей типа IID: а — аксиальный слой ис-ходного МРТ изображения голов- ного мозга; б, в — изображения, восстановленные по IID матрицам исходного изображения с межпик-сельными расстояниями d = 1—4 и d = 1—30 соответственно; г — то же, что и в случае в, но при условии нормализации матриц совместной встречаемости отдельно для каждо-го расстояния d

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Анализ текстуры трехмерных медицинских изображений (автор Василий Ковалев)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!