Методы компьютерной обработки биомедицинских изображений в среде Matlab


Анализ изображений для решения задач медицинской диагностики в среде Matlab



Download 0,5 Mb.
bet7/9
Sana13.07.2022
Hajmi0,5 Mb.
#791359
TuriРеферат
1   2   3   4   5   6   7   8   9
Bog'liq
Sirgabaev Temirbek

3. Анализ изображений для решения задач медицинской диагностики в среде Matlab
3.1. Система анализа и обработки медицинских изображений
Под изображением понимают образ, отражающий объект или сцену. Подобие достигается вследствие физических законов получения изображения (например, оптическое изображение). Изображение несет информацию о пространственной структуре, включая геометрическое положение, форму, особенности деталей, четкость, ориентацию и размеры. Данный термин может иметь несколько разных понятий , но самым общим является определение изображения как геометрического пространства, в котором каждая точка имеет определенное значение. Все способы получения изображения можно разбить на контактные и бесконтактные. Контактные способы создают изображение путем механического давления на хитроумную систему датчиков или, наоборот, на основе давления датчиков на объект. Бесконтактные методы формируют изображения на основе регистрации излучения. Существуют еще промежуточные методы, которые формируют изображения. Например, контактным методом (в результате давления на жидкокристаллическую панель) формируется первичное изображение, затем бесконтактным методом (фотографированием панели) создается цифровое изображение для анализа. Все бесконтактные методы можно разделить на три категории: – регистрация излучения, проходящего через объект (формирование действительного изображения); – регистрация излучения, отраженного от границ объекта (формирование мнимого изображения); – регистрация излучения, производимого элементами объекта. Ярким примером действительных изображений являются рентгеновские . Суть построения изображения на основе рентгеновского излучения заключается в прохождении излучения через ткань или материал исследуемого объекта. Примером изображения, построенного на основе отражения от границ объекта, служит результат оптической микроскопии . Падающий свет отражается от поверхности объекта и регистрируется фотоприемником. Интенсивность и частота оптического излучения формируют значения, составляющие изображение. Отражающую поверхность можно найти для очень большого диапазона спектра излучений. В зависимости от длины волны меняются свойства изображения. Объектами на оптических изображениях являются предметы или их фрагменты, видимые в оптическом диапазоне . Какие конкретно объекты анализируются, зависит от решаемой задачи. Характеристики изображения сильно зависят от типа и качества оборудования для его ввода, что значительно влияет на качество определения границ и вносит погрешность в вычисление характеристик. В целом изображения оптического диапазона можно разделить на полутоновые (черно-белые) и цветные. Изображения на основе люминесценции и термографические изображения могут служить примерами излучения производимого элементами объекта. Они обычно используются для поиска нарушений и патологии, которые проявляются в изменении температур, или для контроля над энергетическими процессами. Термографические изображения полутоновые, но обычно отображаются посредством палитризируемого изображения в псевдоцветах. Значение пикселя в данном изображении соответствует значению температуры на поверхности объекта. Примерами изображений, формируемых контактными методами, могут служить плантографические изображения и изображения атомно-силовой микроскопии . Искусственно созданные изображения могут быть сформированы на основе данных разной природы. Здесь пространственная природа не несет традиционный смысл и в качестве пространственных координат используются самые разные физические величины. Например, если в качестве осей взять давление и концентрацию, а в качестве значений точек такого пространства – магнитные свойства вещества, получается искусственное псевдоизображение. На таком изображении 9 удобно исследовать эти свойства в комплексе, что открывает перед исследователем новые возможности. Изображения в вычислительных устройствах представляются либо как векторные, либо как растровые . Векторное изображение формируется на основе процесса рисования, инвариантно к масштабированию, поворотам и другим проективным преобразованиям. Его описание состоит из инструкций по рисованию и графических примитивов. Изображение данного типа удобно использовать, если объекты на нем простые и их немного. При увеличении количества объектов размеры такого изображения сильно возрастают, поэтому для отображения объектов фотографического типа используется растровое изображение. Элементарной единицей растровых изображений является пиксель. Если растровое изображение рассматривать как матрицу, то пиксель будет соответствовать элементу матрицы. Растровые изображения подразделяются на бинарные, полутоновые, цветные и мультиспектральные. Бинарные изображения имеют два уровня яркости, где один соответствует фону, а другой – объекту на изображении. К отдельному типу относят мультифазное изображение, которое является объединением нескольких бинарных изображений в индексированном представлении . Причем объекты каждого бинарного изображения отображаются отдельным полутоновым уровнем или цветом. Мультифазное изображение получают в результате процедуры идентификации бинарных объектов, т. е. каждый объект или группа объектов имеют свой индивидуальный признак (для мультифазного изображения это цвет). Оно наследует все свойства бинарного изображения, где нулевой уровень цвета соответствует фону, а все остальные уровни – объекту. Разумеется, для такого изображения выполняется бинарная обработка. Цель использования мультифазного изображения – выделение, сохранение и классификация объектов прямо на изображении. В полутоновом изображении пиксель задается единственной величиной. Для определения цвета используются по крайней мере три полутоновых величины. Если для формирования пикселя необходимо много величин, то данное изображение является мультиспектральным . Человеческий глаз не распознает мультиспектральные изображения, поэтому в вычислительной технике они редко используются и в большинстве случаев приводятся к цветным изображениям за счет уменьшения спектрального пространства. Если с формированием бинарных и полутоновых изображений все просто, то цветное изображение может быть: 1) индексируемым или палитризированным; 2) упакованным; 3)представлять собой отдельные плоскостные планы . Индексированное изображение по своей организации соответствует полутоновому изображению или обычной матрице. В данном случае значения пикселей сопровождаются таблицей, в которой каждый возможный цвет описывается индексом. Чаще всего такая таблица состоит из четырех столбцов. Первый столбец содержит индексы цвета, и именно эти индексы определяют значение пикселя в изображении. Второй, третий и четвертый столбцы задают три значения цвета. Для нахождения точки изображения по значению пикселя формируется индекс в таблице, по которому задается полный цвет. Часто в таблицах значения индекса опускаются, если индекс соответствует порядковому номеру строки. Такие таблицы называются палитрами. Отсюда происходит и второе название данных изображений – палитризированные, возникшее исторически и связанное с проблемами экономии памяти в задачах отображения изображений в графических режимах видеопамяти, таких, как CGA, EGA и VGA. Следующие два класса изображений сразу хранят все три значения цвета пикселя. Их различие заключается в расположении этих значений. Цветное изображение можно представить в виде цветовых компонент. Чаще всего они соответствуют красному (R), зеленому (G) и синему (B) каналам. Число компонент цветового пространства определяет глубину изображения. Цветовые компоненты могут быть упакованы последовательно в одной плоскости (как rgbrgbrgb ...) или разделены в нескольких плоскостях (как RRR ... GGG ... BBB ...). Изображения с упакованными цветовыми компонентами, как правило, используются в большинстве графических систем и известны под аббревиатурой DIB (Device Independent Bitmap – аппаратнонезависимый растр) . При применении этого формата программист может получить доступ ко всем элементам структур, описывающих изображение, при помощи обычного указателя. Эти данные не используются для непосредственного управления экраном, так как они всегда хранятся в системной памяти, а не в специализированной видеопамяти.

Download 0,5 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3   4   5   6   7   8   9




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish