Level sets and computational intelligence algorithms to medical image analysis in e-medicus system

In this work, there were implemented methods to analyze and segmentation medical images by using topological, statistical algorithms and artificial intelligence techniques. The solution shows the architecture of the system collecting and analyzing data. There was tried to develop an algorithm for level set method (LSM) applied to piecewise constant image segmentation. These algorithms are needed to identify arbitrary number of phases for the segmentation problem. The image segmentation refers to the process of partitioning a digital image into multiple regions. There is typically used to locate objects and boundaries in images. There was also shown an algorithm for analyzing medical images using a neural network MLP.

W artykule zostały zaimplementowane metody do analizy i segmentacji obrazów medycznych przy użyciu algorytmów topologicznych, statystycznych i technik sztucznej inteligencji. Rozwiązanie przedstawia architekturę systemu do gromadzenia i analizy danych. Opracowano algorytmy oparte na metodzie zbiorów poziomicowych (MZP) jako odcinkowo stałą segmentację obrazu. Algorytmy te są potrzebne do identyfikacji dowolnej liczby faz dla problemu segmentacji, która odnosi się do procesu dzielenia cyfrowego obrazu w różnych regionach. Metoda używana jest zwykle do lokalizacji obiektów i brzegów w obrazach. W pracy przedstawiono również algorytm do analizy obrazów medycznych z wykorzystaniem sieci neuronowej MLP.