Разработка информационных технологий обработки и идентификации неоднородностей на изображениях с использованием нейронных сетей

• Автор: Хлесткин, Андрей Юрьевич
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 152 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ОБЗОР СИСТЕМ ФОРМИРОВАНИЯ И ОБРАБОТКИ ЛУЧЕВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
1.1 Анализ систем формирования цифровых изображений
1.2 Анализ цифровой обработки медицинских изображений
1.3 Параметры оценки качества лучевых изображений
1.4 Модель формирования изображения на рентгеновской пленке
1.5 Модели формирования цифрового изображения в пространственной
области
1.6 Операции квантования цифровых рентгеновских и томографических
изображений
1.7 Сравнительный анализ аналоговых и цифровых лучевых
изображений
ГЛАВА 2. КОМПЬТЕРНАЯ ОБРАБОТКА ЦИФРОВЫХ РЕНТГЕНОВСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
2.1 Линейное повышение контраста рентгеновских изображений
2.2 Гамма-преобразование цифрового рентгеновского изображения
2.3 Видоизменение и эквализация гистограмм цифровых рентгеновских
изображений
2.4 Пространственная фильтрация лучевых изображений
2.5 Частотные методы улучшения рентгеновских снимков
2.6 Фильтрация низких частот с помощью Фурье-преобразования
2.7 Фильтрация высоких частот рентгеновских изображений
2.8 Полосовая частотная фильтрация рентгеновских изображений
2.9 Геометрические преобразования и нормализация сцинтйграфических
изображений г.;;.т;...

ГЛАВА 3. ОБНАРУЖЕНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ
НЕОДНОРОДНОСТЕЙ НА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ
3.1 Сканирование рентгеновского изображения сердца и гистограммы распределения интенсивностей яркости
3.2 Сканирование краеобразующей дуги ССС и гистограммы распределения интенсивностей яркости
3.3 . Анализ сканирования фрагментов рентгенограмм
3.4 Геометрический анализ снимков сердца
3.5 Разработка методов формирования мультимодального изображения слияния рентгенограммы и сцинтиграммы
3.6 Разработка и применение специализированных нейронных сетей для распознавания неоднородностей на лучевых изображениях
3.7 Нейронные сети в системе компьютерной диагностики заболеваний.
ГЛАВА 4. КОМПЬЮТЕРНО-ДИАГНОСТИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС «БМИ». АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ
4.1 Организация программного комплекса
4.2 Функциональные возможности обработки изображений программным комплексом «БМЯ»
4.3 Программные модули цифровой обработки рентгенографических снимков
4.4 Компьютерная ассистируемая диагностика изображения сердечнососудистой системы
4.5 --Программный модуль формирования мультимодального изображения слияния рентгенограммы и сцинтиграммы
4.6 Аппаратная реализация программного комплекса «БМЯ» на базе ПЛИС в виде автономного радиотехнического устройства ;
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
ДПФ - дискретное преобразование Фурье
КАД - компьютерная ассистируемая диагностика
КТ - компьютерная томография
КА - коэффициент абсорбации
КТИ - кардиоторокальный индекс
МРТ - магниторезонансная томография
мнк - метод наименьших квадратов
ОПФ - обратное преобразования Фурье
ПЗС - прибор с зарядовой связью
ПЛИС - программируемая логическая интегральная схема ПЭТ - позитронно-эмиссионная томография ССС - сердечно-сосудистая система ФРТ - функция рассеяния точки
В этом масштабировании все компоненты волнового числа кк попадают в интервал (-1, 1).
Отметим, муар-эффект (рис. 1.5, 1.6) и эффекты, возникающие из-за наложения спектров с учетом введенных терминологий.
ИИ §§§

а) в)
Рис. 1.5 Муар-эффект на рентгенограмме ССС: а) — исходное изображение с двумя
периодическими структурами: верхняя -к— [0,21;0,22] , нижняя к = [0,21;0,24] ; 6) — каждая четвертая; в) - каждая пятая точка выбирается в каждом направлении соответственно
Периодическая структура не удовлетворяет условию дискретизации,
исходный спектр содержит единственный пик, который отмечен длинным
вектором к, обозначенный на рис. 1.6.
Рис. 1.6 Объяснения муар-эффекта на примере периодической структуры, которая не удовлетворяет условию дискретизации