"Разработка методов и алгоритмов обработки медицинских изображений с использованием методов искусственного интеллекта"


Из формулы (2.25) очевидно, что спектр действительного сигнала s(x) есть



Download 168,71 Kb.
bet12/13
Sana21.02.2022
Hajmi168,71 Kb.
#39251
TuriАвтореферат
1   ...   5   6   7   8   9   10   11   12   13
Из формулы (2.25) очевидно, что спектр действительного сигнала s(x) есть:
(2.27), где:
(2.28)
(2.29)
Sc(u), Ss(u) - действительная и мнимая части спектра.
При компьютерной обработке последовательности отсчётов сигнала интегральн ы е соотношения заменяют соответствующими операциями дискретного суммирования. Очевидно, что для цифрового сигнала ПФ в общем случае не может быть реализовано из-за необходимости суммирования безконечного числа членов.
Компьютерные алгоритмы ПФ дискретной последовательности отсчётов s(p) , имеющей конечную длину 0<=p<=N-1 , сводятся к вычислению конечного числа коэффициентов S(q), 0<=q<=Q-1 , согласно соотношению:
(2.30)
Формула (2.30) представляет собой дискретную аппроксимацию преобразования (2.25), при которой функция s(x) заменяется ступенчатой функцией s(p)=s(хp) в пределах протяжённости элемента дискретизации, где: x p =pdx (dx – шаг дискретизации ). Выражение (2.30) есть приближение, качество которого должно улучшаться при увеличении N и соответствующем уменьшении шага дискретизации dx .
В работе я также планирую заняться распознаванием двумерных контрастных изображений объектов по инвариантным информативным признакам, для реализации чего мною намечено в частности решение 3-ёх задач:
1. Формирование множества информативных признаков для распознавания, которые должны быть инвариантными как к смещению фигур в плоскости, так и к их поворотам.
2. Определение параметров НС, параметров обучающего алгоритма.
3. Проведение корректного обучения НС.
Эффективность работы системы распознавания с выбранными параметрами будет оцениваться в результате цикла статических испытаний, по результатам которых будет приниматься решение о необходимости корректирования параметров системы.
3. Выводы по работе и перспективы исследований
Результатом данной работы является обобщение и систематизация теоретических сведений о методах и алгоритмах обработки изображений. Был проведен научный поиск по теме "Разработка методов и алгоритмов обработки медицинских изображений с использованием методов искусственного интеллекта, проведен анализ существующих разработок в области использования нейронных сетей для этих целей, обоснована актуальность темы магистерской работы, определены направления исследования в данной области. Проанализировав существующие на сегодняшний день алгоритмы и методы обработки медицинских изображений, можно подвести итоги.
Значительная часть задач обработки информации и анализа данных связана с изображениями. Примерами могут служить обработка и анализ данных дистанционного зондирования Земли со спутников, объемные изображения объектов, полученные с помощью голографических устройств, результаты применения методов неразрушающих исследований и контроля в промышленности, разработка “органов зрения” роботов и современных медицинских систем диагностики (рентгенография, машинная томография, эндоскопия и т.д.). Для успешного решения задач поиска и идентификации объектов, определения различного рода их количественных характеристик необходимо, чтобы первичные изображения характеризовались высоким визуальным качеством, которое теряется из-за неудовлетворительных условий получения изображений, несовершенства систем передачи видеоинформации и ее отображения, влияния помех и т.п.
Поэтому актуальной является задача преобразования изображений с целью улучшения их визуального качества и повышения информативности. Все основное множество методов, которые решают эту задачу, делится на методы обработки в частотной и пространственной областях . Для обработки изображений в пространственной области наибольшее распространение получили методы пяти классов, которые были рассмотрены выше:

Download 168,71 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   5   6   7   8   9   10   11   12   13




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