Методы компьютерной обработки биомедицинских изображений в среде Matlab

Тема: Методы компьютерной обработки биомедицинских изображений в среде Matlab
СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Компьютерная обработка медицинских изображений в системе Matlab
1.1. Основы цифровой обработки биомедицинских изображений
1.2. Основные сведения о системе Matlab
1.3. Возможности цифровой обработки изображений в Matlab
2. Методы фильтрации медицинских изображений в среде Matlab
2.1. Пространственные методы улучшения биомедицинских изображений
2.2. Частотная фильтрация изображений
2.3. Восстановление медицинских изображений в среде Matlab
3. Анализ изображений для решения задач медицинской диагностики в среде Matlab
3.1. Система анализа и обработки медицинских изображений

3.2. Методы автоматического анализа медицинских изображений в среде MatLab

3.3. Классификация методов анализа медицинских изображений
Заключение
Список литературы
Введение
Быстрый рост использования электронных медицинских записей (EHR) во всем мире, повышение уровня диагностической медицинской визуализации означает увеличение объемов хранения данных . может быть необходимо перемещать большие наборы данных по сети для обработки . Перемещение таких наборов данных может вызвать нежелательную задержку, а также привести к нарушению соглашения об уровне обслуживания (SLA) и снижению производительности сети для других пользователей той же инфраструктуры. Благодаря прогрессивным технологиям визуализации, таким как рентгеновская микроскопия и микроспектроскопия на основе синхротрона, а также компьютерная томография, ученые-исследователи могут напрямую получать изображения субклеточных структур и иметь новый динамический взгляд на жизнь. Следовательно, реконструкция, предварительная обработка и измерение больших наборов данных изображений пользуются большим спросом. Изучение медицинских изображений часто включает в себя чередование многочисленных инструментов из разнородных источников, что приводит к проблемам совместимости данных, форматов файлов и интерфейса с многопроцессорными вычислительными средами. но и для публики. Персональные компьютеры теперь могут легко обрабатывать большое количество графики и изображений. Быстрая сетевая система и скорость передачи модема позволяют передавать изображения за короткое время. Программное обеспечение для обработки изображений становится общим и распространенным элементом на персональных компьютерах. Например, Image Processing Toolbox в MATLAB предоставляет исчерпывающий набор эталонных стандартных алгоритмов и графических инструментов для обработки изображений, анализа, визуализации и разработки алгоритмов. Пользователь может выполнять улучшение изображения, размытие DE изображения, обнаружение признаков, уменьшение шума, сегментацию изображения, геометрические преобразования и регистрацию изображения без дополнительных действий.
В настоящее время медицинская визуализация стала одним из важнейших методов и техник визуализации и интерпретации диагностики в области медицины. Благодаря появлению высокопроизводительных цифровых компьютерных систем в последнее десятилетие произошло бурное развитие различных передовых методов и инструментов для обнаружения, хранения, передачи, анализа и отображения медицинских изображений . В настоящее время в больницах и учреждениях здравоохранения создается большой объем данных медицинских изображений с помощью различных методов, а именно магнитно-резонансной томографии (МРТ), ультразвуковой визуализации (УЗИ), однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (ОФЭКТ), позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ), ядерной медицины. (Сцинтиграфия), изображения компьютерной томографии (КТ), цифровая субтракционная ангиография (ЦСА), цифровая флюорография (ЦФ) и рентгенография (рентгенография). Носимые устройства Интернета вещей (IoT), вездесущие сети датчиков (USN) и сети датчиков тела (BSN) также генерируют массивный набор биосигналов, таких как частота сердечных сокращений, уровень кислорода, дыхание, артериальное давление, требуемых по низкой цене. Биомедицинские изображения и биосигналы играют важную роль в современных услугах электронного здравоохранения и стали неотъемлемой частью систем передачи медицинских данных . Медицинская коммуникационная система — это технология, позволяющая передавать любые медицинские данные из пункта оказания медицинской помощи нужному специалисту (специалистам). Данные передаются безопасно и быстро для доставки на мобильные устройства или компьютеры, чтобы врачи могли просмотреть данные и высказать свое мнение . Домен делает службы электронного здравоохранения очень успешными, жизнеспособными и неизбежными для экономически эффективной доставки обычным людям . Службы электронного здравоохранения пытаются использовать эти технологии, такие как астеррадиология, телеконсультации, телемедицина, теледиагностика и телематика, для улучшения ухода за пациентами и своевременного обслуживания.
Мультидисциплинарное комплексное развитие не только позволит избежать некоторых локальных дефектов, но и будет применяться на практике в полной мере. В области современной медицины технология обработки изображений стала важной отраслью. Шумовое загрязнение, сокрытие информации, организация нечетких краев и другие проблемы могут потенциально повлиять на точность патологической диагностики и лечения. больной болезнью. В начале 60-х годов 20 века обработка изображений была начальным этапом, обработка изображений не может быть широко распространена из-за отсталой технологии и неполного алгоритма, а также высокой стоимости оборудования для обработки изображений и более высокой стоимости хранения. В конце 80-х годов технология обработки изображений также постепенно вышла на сцену и получила дальнейшую популяризацию, основной причиной которой была более низкая стоимость. применение в более и более глубокой области .
В настоящее время цифровая обработка изображений в основном ориентирована на улучшение качества изображения; излучению необходимо одновременно собирать информацию о твердых и мягких тканях, подверженных влиянию артефактов и всевозможных шумов во время процедуры обработки изображения. Если больная ткань и коэффициент затухания нормальной ткани немного различаются, это не может отличить поражения. Однако цифровая обработка изображений может быть достигнута за счет сочетания различных математических алгоритмов и высокотехнологичного оборудования для получения более четкой анатомической структуры информации, в то же время снижения интенсивности излучения и, таким образом, получения более точной диагностической информации.

1.