Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Publikacje Pracowników PL z lat 1990-2010

Publikacje pracowników Politechniki Lubelskie z lat 1990-2010 dostępne są jak dotychczas w starej bazie publikacji
LINK DO STAREJ BAZY

MNiSW
7
Lista B
Status:
Warianty tytułu:
Application Chan-Vese methods in medical image segmentation
Autorzy: Prokop Paweł
Rok wydania: 2015
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: polski
Numer czasopisma: 4
Strony: 32 - 37
Bazy: Baztech | Index Copernicus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Inne
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Abstrakty: polski | angielski
W artykule przedstawiono problem wyznaczania krawędzi obiektów zamkniętych w obrazach medycznych CT, które będą podlegały dalszej analizie, na potrzeby diagnostyki medycznej. Zastosowanie przekształcenia, które wprowadza progowanie, pozwala na wyeliminowanie pikseli prezentują-cych obiekty dla tkanek, które nie podlegają dalszej analizie. Podejście to pozwoliło na wyostrzenie krawędzi obiektów prezentujących tkanki miękkie. Porównano sposób wykrycia krawędzi tkanek miękkich, dla obrazu pierwotnego i przetworzonego za pomocą przekształcenia, z zastosowaniem metody Chan-Vese. Wyostrzenie krawędzi obrazu poprawiło dokładność wykrywania obiektów prezentujących tkanki miękkie.
The article presents the problem of determining the edges of objects enclosed in a medical CT images, which will be subject to further analysis, for the purpose of medical diagnosis. The use of a transformation which introduces two-point thresholding, eliminates presenting pixels of objects for tissues that are not a subject to further analysis. This approach allowed us to sharpen the edges of objects presenting soft tissue. A way to detect the edge of the soft tissue was compared for the original image and processed one using the transformation using the method of Chan-Vese. Sharpening of edges of the image have improved the accuracy of detection of objects presenting the soft tissue.