Введение 2
Глава 1. Обработка медицинских изображений 5
1.1. Общие преобразования 5
1.2. Г истограммное преобразование изображений 9
Глава 2. Основные алгоритмы преобразования изображений в среде MATLAB 12
2.1. Гистограммное преобразование 12
2.2. Фильтрация изображений 15
Глава 3. Исследование эффективности работы программы Project2 4.8 18
3.1. Исходные данные 18
3.2. Преобразование изображений 22
Заключение 38
Список используемой литературы 39
Стремительное развитие новых технологий и инструментальных средств диагностической визуализации обусловлено современными потребностями человечества в появлении новых систем и методов, расширяющих возможности клинического мониторинга.
Наряду с прогрессом развития инструментальных средств, существенную роль играют компьютерные методы обработки графической информации. Современные методики компьютерной обработки биомедицинских изображений обеспечивают улучшение изображений для их наилучшего визуального восприятия врачом - диагностом.
Цифровая обработка изображений имеет весьма широкие сферы применения, включая зрительное восприятие изображения. Однако если люди способны воспринимать лишь электромагнитное световое излучение видимого диапазона, машинная обработка изображений покрывает практически весь спектр электромагнитных и других волн. Например, это ультразвуковые изображения.
Ультразвуковые исследования являются одним из методов обнаружения патологий молочной железы. Ультразвуковое исследование - это метод визуализации на основе использования высокочастотных звуковых волн для получения поперечных изображений тела, который считается процедурой с высокой точностью безопасности.
Данное исследование применяется для диагностики рака, поражающего следующие органы:
1. Молочные железы
2. Матка
3. Щитовидная железа
4. Сердце и др.
Часто результаты УЗИ требуют проведения дополнительных типов обследований, чтобы уточнить диагноз, локализацию и вид опухоли. Необходимость в дополнительных исследованиях увеличивают нагрузку врачей-диагностов.
В нашей работе мы будем использовать MATLAB. Данный программный продукт является средой для выполнения технических и научных вычислений, в котором интегрированы вычисления,
визуализация и программирование в удобной пользовательской среде. Базовым элементом MATLAB является массив элементов (матрица), который не требует задания фиксированной размерности, что позволяет легко формулировать условия и решения многих вычислительных задач, которым требуется матричное представление объектов.
Существует программный продукт Project2 4.8 для обнаружения новообразований на изображениях УЗИ. Входными данными этого программного продукта являются изображения, полученные
непосредственно с аппарата УЗИ.
Таким образом, поставлена цель: Провести анализ влияния различных преобразований изображений на эффективность программного продукта для выявления новообразований на изображениях УЗИ.
Решаемые задачи:
1. Изучение методов преобразования медицинских изображений.
2. Реализация в пакете Matlab этих методов.
3. Исследование эффективности данных методов.
4. Выбор наиболее эффективных способов преобразования и их параметров.
5. Исследование эффективности работы программы Project2 4.8 при использовании преобразованных изображений.
Изучены стандартные методы преобразования изображений в пакете Matlab. Проведены преобразования заданных изображений. Проведен анализ влияния преобразований на работу программного продукта по выделению образований.
Рассмотрена эффективность следующих преобразований для представленной базы экспериментальных изображений:
Увеличение контрастности изображения; усредняющий НЧ фильтр; фильтр Лапласа; равномерное преобразование гистограммы; экспоненциальное преобразование гистограммы; гиперболическое преобразование гистограммы; степенное преобразование; преобразование по закону Рэлея.
Установлено, что наибольший процент улучшенных изображений получается при использовании преобразования Рэлея. При этом улучшается 70% обработанных изображений. Таким образом, был выбран алгоритм преобразования изображений УЗИ, который улучшает работу программного продукта Project2 4.8.
