(43-3) 08 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Improvements of programing methods for finding reference lines on X-Ray images

Al-Temimi A.M.S., Pilidi V.S.

Southern Federal University

 PDF, 823 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-3-397-401

Страницы: 397-401.

Аннотация:
Приводится математическое описание работы когерентного оптического коррелятора при многорастровом вводе длинных сигналов. Показано, что такой ввод позволяет ослабить величину ложных корреляционных максимумов, появляющихся в общем случае на выходе коррелятора с однорастровым вводом. Показано также, что ложные максимумы не появляются при обработке сигналов с кнопочной функцией неопределенности, что позволяет обойтись без многорастрового ввода. Результаты теоретического анализа подтверждаются экспериментами с ЛЧМ-сигналами и сигналами типа М-The paper gives an overview of the algorithms developed to obtain reference lines and angles on X-ray images. These geometrical characteristics are used in the medical analysis of human joints. We propose the algorithm’s modifications based on the analysis of numerous X-ray images. These modifications allowed obtaining a great increase in calculation speed and the improvement of final results quality given by the corresponding application. They also lead to a significant reduction of manual tuning of the program, arising only in the rare cases when the properties of given images differ significantly from the mean ones.

Ключевые слова:
reference lines and angles, Canny edge detection algorithm, reference lines, image processing, X-ray images, pattern recognition

Цитирование:
Al-Temimi, A.M.S. Improvements of programing methods for finding reference lines on X-Ray images / A.M.S. Al-Temimi, V.S. Pilidi // Computer Optics. – 2019. – Vol. 43(3). – P. 397-401. – DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-3-397-401.

Литература:
  1. Ильясова, Н.Ю. Исследование свойств внутриглазного инородного тела на основе анализа рентгенографических изображений черепа / Н.Ю. Ильясова, А.В. Куприянов, А.В. Устинов // Компьютерная оптика. – 2011. – Т. 35, № 2. – С. 268-274.
  2. Бабаев, М.В. Метод детектирования объектов и выделения границ для рентгенографических медицинских изображений / М.В. Бабаев, В.С. Пилиди, Н.А. Чернухин // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2012. – Т. 8. – C. 41-45.
  3. Samuvel, B. A mask based segmentation algorithm for automatic measurement of Cobb angle from scoliosis x-ray image / B. Samuvel, V. Thomas, M.G. Mini, J.R. Kumar // Proceedings of the International Conference on Advances in Computing and Communications (ICACC '12). – 2012. – P. 110-113.
  4. Гайдель, А.В. Исследование текстурных признаков для диагностики заболеваний костной ткани по рентгеновским изображениям / А.В. Гайдель, С.С. Первушкин // Компьютерная оптика.– 2013. – Т. 37, № 1. – С. 133-119.
  5. Anam, S. Texture analysis and modified level set method for automatic detection of bone boundaries in hand radiographs / S. Anam, E. Uchino, H. Misawa, N. Suetake // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. – 2014. – Vol. 5, Issue 10. – P. 119-126.
  6. Shivanand, S.G. Detection of Osteoarthritis using Knee X-Ray image analyses: a machine vision based approach / S.G. Shivanand, U.P. Pooja, R.M. Ramesh // International Journal of Computer Applications. – 2016. – Vol. 145, Issue 1. – P. 20-26.
  7. Аль Темими, А.М.С. Автоматизация процесса определения референтных линий на рентгенографических медицинских изображениях [Электронный ресурс] / А.М.С. Аль Темими, В.С. Пилидии // Инженерный вестник Дона. – 2017. – Т. 1. – URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2017/4007.
  8. Аль Темими, А.М.С. Об одном алгоритме анализа структуры рентгенографических медицинских изображений / А.М.С. Аль Темими, В.С. Пилиди // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. – 2018. – Т. 1(197). – С. 23-28.
  9. Соломин, Л.Н. Анализ показателей референтных линий и углов при изменении формы ног с использованием чрескостного остеосинтеза / Л.Н. Соломин, П.Н. Кулеш // Травматология и ортопедия России. – 2011. – Т. 2(60). – С. 62-69.
  10. Соломин, Л.Н. Определение референтных линий и углов длинных трубчатых костей: пособие для врачей / Л.Н. Соломин, Е.А. Щепкина // СПб.: РНИИТО им. Р.Р. Вредена, 2010. – C. 21.
  11. Соломин, Л.Н. Основы чрескостного остеосинтеза аппаратом Г.А. Илизарова / Л.Н. Соломин // СПб.: МОРСАР АВ, 2005. – 544 с.
  12. Paley, D. Principles of deformity correction / D. Paley // N.Y: Springer-Verlag, 2005. – 806 p.
  13. Аль Темими, А.М.С. Система анализа рентгенографических изображений коленного сустава / А.М.С. Аль Темими // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018610378. Дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 10 января 2018.
  14. Gonzalez, R. Digital image processing / R. Gonzalez, R. Woods // Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, Inc., 2005. – 1072 p.
  15. Canny, J.F. A computational approach to edge detection / J.F. Canny // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1986. – Vol. PAMI-8, Issue 6. – P. 679-698.
  16. Meyer, F. Color image segmentation / F. Meyer // International Conference on Image Processing and its Applications. Maastricht, The Netherlands. – 1992. – P. 303-306.
  17. Suhas, S. An efficient MRI noise removal technique using linear and nonlinear filters / S. Suhas, C.R. Venugopal // International Journal of Computer Applications. – 2018. – Vol. 179, Issue 15. – P. 17-20.
  18. Crow, F.C. Summed-area tables for texture mapping / F.C. Crow // Computer Graphics. – 1984. – Vol. 18, Issue 3. – P. 207-212.
  19. Viola, P. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / P. Viola, M. Jones // Proceedings of the  IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2001. – P. 511-518.
  20. Liu, T.-S. Improved Canny algorithm for edge detection of core image / T.-S. Liu, R.-X. Liu, Ping-Zeng, S.-W. Pan // The Open Automation and Control Systems Journal. – 2014. – Vol. 6. – P. 426-432.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20