- Tytuł:
-
Ekstrakcja cech teksturalnych w klasyfikacji obrazów tomograficznych wątroby
Texture feature extraction in liver CT image analysis - Autorzy:
-
Duda, D.
Krętowski, M.
Bézy-Wendling, J. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/341025.pdf
- Data publikacji:
- 2007
- Wydawca:
- Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
- Tematy:
-
klasyfikacja obrazów medycznych
analiza tekstury
tomografie komputerowe wątroby
computer-aided diagnosis
texture analysis
liver CT images - Opis:
-
W pracy przedstawiono nową metodę opisu tekstur, przystosowaną do analizy grupy obrazów, przedstawiających na różne sposoby ten sam fragment organu. Charakteryzując obszary zainteresowania, uwzględniono nie tylko cechy teksturalne wyliczone na ich podstawie, ale również ich zależność od warunków pozyskiwania obrazów. Zaproponowano kilka sposobów konstrukcji przestrzeni parametrów odzwierciedlających zmianę tekstury, która zachodzi pod wpływem zmian warunków akwizycji. Proponowaną metodę zweryfikowano doświadczalnie w klasyfikacji obrazów tomograficznych wątroby. Rozpoznawano cztery typy tkanki, dla każdego przypadku rozważono trzy momenty akwizycji, związane z obecnością i propagacją środka kontrastującego. Wyniki uzyskane przy użyciu różnych zestawów cech teksturalnych i klasyfikatora w postaci dipolowych drzew decyzyjnych pokazują, że uwzględnienie zmian tekstury pod wpływem propagacji środka kontrastującego znacznie poprawia diagnozę.
In the work, a new method of texture characterization from multiple scan series is presented. Images with the same slice position, acquired at different conditions, are analyzed simultaneously. Thereby not only texture characteristics of the considered region of interest are taken into account, but also their variations over the different acquisition moments. A few approaches to description of these variations were proposed. They were applied in recognition of four types of hepatic tissue. Liver CT images were acquired during the three typical phases related to presence and propagation of contrast material. Experiments with various sets of texture parameters and dipolar decision tree as a classifier showed that simultaneous analysis of texture features derived from three subsequent acquisition moments could considerably improve the classification accuracy. - Źródło:
-
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 51-66
1644-0331 - Pojawia się w:
- Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł