Количественная оценка сложности контура медицинских изображенний

Abstract

Two quantitative characteristics of the contour image are proposed. The process for their preparation and the results of a quantitative evaluation of image edges is described.

• medical image
• complexity of image edges

Аннотация (на русском)

Количественная оценка сложности контура медицинских изображенний

Предложены две количественные характеристики сложности контура изображения. Описан способ их получения и приведены результаты количественной оценки сложности контуров изображений.

For citation

References

1. Rangayyan, RM. Fractal analysis of contours of breast masses in mammograms./Rangayyan, RM, Nguyen, TM//Journal of Digital Imaging. -2007. -Vol. 20(3). -Pp. 223-237. http://www.nonlinearbiomedphys.com/content/4/1/7.
2. Fractal analysis of medical images in the irregular region of interest/Oczeretko, Edvard, Borowska, Marta, Kitlas, Agnieszka et al.//BioInformatics and BioEngineering, BIBE 2008. 8th IEEE International Conference on/Dept. of Med. Inf., Univ. of Bialystok, Bialystok. -Vol. 1. -2008. -October. -P. 6.
3. Reljin, Irini S. Fractal geometry and multifractals in analyzing and processing medical data and images/Reljin, Irini S, Reljin, Branimir D.//Archive of Oncology. -2002. -Vol. 10(4). -Pp. 283-293.
4. Po-Whei Huang. Automatic classification for pathological prostate images based on fractal analysis/Po-Whei Huang, Cheng-Hsiung Lee//IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING. -2009. -July. -Vol. 28, no. 7. -Pp. 1037-1050.
5. Bhagwati,Charan. Early detection of breast cancer using self similar fractal method/Bhagwati, Charan, Sinha,G.R.//International Journal of Computer Applications. -2010. -November. -Vol. 10, no. 4. -Pp. 39-43.
6. Medical images classification for skin cancer diagnosis based on combined texture and fractal analysis/Dobrescu, R, Dobrescu, M, Mocanu, M., Popescu, D.//WSEAS TRANSACTIONS on BIOLOGY and BIOMEDICINE. -2010. -July. -Vol. 7, no. 3. -Pp. 223-232.
7. Papaioannou, V. Fractals and power law in pulmonary medicine. implications for the clinician/Papaioannou, V., Pneumatikos, I,//PNEUMON. -2010. -July -September. -Vol. 23, no. 3. -Pp. 250-259.
8. Коновалов В.К. Прицельная 3d-реконструкция при изучении качественных характеристик поверхности шаровидных образований легких/Коновалов В.К., Шойхет Я.Н., Федоров В.В.//Проблемы клинической медицины. -2011. -№ 3-4. -С. 20-25.
9. Леонов С.Л. Анализ погрешностей данных при мультиспиральной компьютерной томографии шаровидных образований легких/Леонов С.Л. Козлов Д.Ю., Колмогоров В.Г. и др.//Проблемы клинической медицины. -2011. № 3-4. -С. 16-19.
10. Ставицкий Р.В. Применение рентгеновской сканирующей денситометрии и компьютерной томографии для оценки эффекта лечения опухоли/Ставицкий Р.В., Лебеденко И.М., Бурдина И.И.//Медицинская техника. -1995. -№3. -С. 20-28.
11. Останин С.А. Уточнение отношения между фрактальной размерностью и степенью спектра мощности сигнала/Останин С.А., Шайдук А.М.//Журнал радиоэлектроники. -2012. -№8. - С. 2 http://jre.cplire.ru/jre/aug12/5/text.html
12. Шайдук А. М. Проблема стандартизации масштаба при вычислении фрактальной размерности медицинских изображений/Шайдук А. М., Останин С.А., Коновалов В.К.//Известия Алтайского государственного университета. -2012. -T.№73. -С. 233-235.
13. Klonowski, W. Simple fractal method of assessment of histological images for application in medical diagnostics/Klonowski, W., Stepien, R., Stepien, P.//Nonlinear biomedical physics. -2010. -Vol. 4. -Pp. 1-8. www.nonlinearbiomedphys.com/content/4/1/7.
14. Al-Kadi, O.S. Texture analysis of aggressive and nonaggressive lung tumor ce ct images/Al-Kadi, O.S., Watson, D.//IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING. -2008. -Vol. 55, no. 7. -Pp. 1822-1830.
15. Taleb-Ahmed, A. Analysis methods of ct-scan images for the characterization of the bone texture: First results/Taleb-Ahmed, A., Dubois, P., Duquenoy, E.//Pattern Recognition Letters. -2003. -Vol. 24. -Pp. 1971-1982.
16. Dar-Ren Chen, Ruey-Feng Chang, Chii-Jen Chen, Ming-Feng Ho, et al. Classification of breast ultrasound images using fractal feature//Clinical Imaging -2005 -Vol. 29, Issue 4, Pp.235-245
17. Потапов А.А., Гуляев Ю.В., Никитов С.А., Пахомов А.А., Герман В.А. Новейшие методы обработки изображений/Под ред. А.А. Потапова.-М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008.-496 с. (монография -по гранту РФФИ № 07 -07 -07005).
18. Хофер М. Компьютерная томография. Базовое руководство. 2-е издание, переработанное и дополненное: -М.: Мед.лит., 2008. -224 с.
19. Линденбратен Л.Д., Королюк И.П. Медицинская радиология и рентгенология (основы лучевой диагностики и лучевой терапии): Учебник.-М: Медицина, 2003.
20. Осадчий А.С., Вачев А.Н., Дмитриев О.В., Степанов М.Ю., Кириченко Н.Д. Опухоль каротидная (хемодектома)//Russian electronic journal of radiology -Том 2, №2, 2012, с.56-59.
21. Материалы Всероссийского конгресса лучевых диагностов/М., МЕДИ Экспо, 2007 -482с.
22. Савельева Г.М., Бреусенко В. Г. Соломатина А. А. и др. Диагностика опухолей и опухолевидных образований яичников//Росс. вест, акуш.-гинек. 2005. -№6. -С. 53-61.
23. Розенфельд А. Распознавание и обработка изображений с помощью вычислительных машин: Пер. с анг. -М.: Мир, 1972.
24. У.Прэтт. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982
25. T.Y.Kong, A.Rosenfeld. (Editors) Topological algoritms for digital image processing. Machine intelligence and pattern recognition. Volume 19. Elsevier. Amsterdam-Lausanne-New York-Oxford-Shanon-Tokyo. 1996.
26. Пытьев Ю.П. Морфологический анализ изображений//Доклад АН СССР. 1983. Т.269. № 5. С.1061 -1064.
27. Marr D., Hildreth E. Theory of edge detection//Proc. R. Soc. (London). 1980. B207. Pp.187 -217.
28. Canny. J. A computational approach to edge detection//IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 1986. №8. Pp.679 -698.
29. Seeger U. and Seeger R. Fast corner detection in grey-level images//Pattern Recogn. Lett. 1994. №15(7). Pp.669 -675.
30. Hua Lia, Anthony Yezzia, A hybrid medical image segmentation approach based on dual-front evolution model”, IEEE, 2005.
31. A. Tsai, A. Yezzi, and A.S. Willsky, “Curve evolution implementation of the mumford-shah functional for image segmentation, denoising, interpolation, and magnification,” IEEE Trans. on Image Processing, -2001. -vol. 10, no. 8, Pp. 1169-1186
32. Мирошниченко С.Ю., Труфанов М.И., Анциферов А.В. Cпособ выделения контуров объектов изображения и устройство для его реализации/Патент RU 2383925 C2, 2007.