Grin logo
en de es fr
Shop
GRIN Website
Publish your texts - enjoy our full service for authors
Go to shop › Medicine - Other

Techniki wizyjne w operacjach medycznych. Zastosowania "Regularized Distance Level Set Evolution" w segmentacji obrazów

Summary Excerpt Details

Czy możliwe jest wydobycie precyzyjnych informacji z chaosu obrazów medycznych, gdzie każdy piksel kryje potencjalną diagnozę? Ta publikacja stanowi fascynującą podróż w głąb zaawansowanych technik segmentacji obrazów, odsłaniając potęgę aktywnej konturowej analizy. Skupiając się na ewolucji ustalonych poziomów (Level Set Evolution), praca ta oferuje kompleksowy przegląd metod, które przekształcają surowe dane wizualne w użyteczne informacje kliniczne. Od parametrycznych aktywnych konturów (snake), po modele wariacyjne i równania różniczkowe, czytelnik zostaje wprowadzony w świat matematycznych narzędzi, które pozwalają na precyzyjne wyodrębnianie struktur anatomicznych i identyfikację patologii. Zrozum, jak energia wewnętrzna i zewnętrzna konturów wpływa na dokładność segmentacji i jak parametry takie jak α i β kształtują krzywe aproksymujące obiekty medyczne. Odkryj, w jaki sposób te zaawansowane algorytmy znajdują zastosowanie w analizie zdjęć rentgenowskich, obrazów USG, tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego, otwierając nowe możliwości w diagnostyce i planowaniu leczenia. Publikacja ta jest nieocenionym źródłem wiedzy dla naukowców, inżynierów i lekarzy, którzy pragną wykorzystać potencjał wizji komputerowej w medycynie, eksplorując zagadnienia takie jak segmentacja obrazów medycznych, analiza obrazu medycznego, wizja komputerowa, modelowanie wariacyjne oraz zaawansowane techniki wykorzystujące równania różniczkowe w procesie segmentacji. Poznaj przyszłość diagnostyki obrazowej, w której aktywne kontury i ewolucja ustalonych poziomów odgrywają kluczową rolę w dążeniu do coraz dokładniejszych i bardziej spersonalizowanych terapii. Zanurz się w świat innowacyjnych algorytmów, które rewolucjonizują sposób, w jaki postrzegamy i interpretujemy obrazy medyczne, transformując dane w realne korzyści dla pacjentów. To nie tylko książka, to brama do przyszłości medycyny opartej na danych i zaawansowanej analizie obrazów, gdzie segmentacja obrazów, ewolucja ustalonych poziomów, oraz precyzyjne aktywne kontury stają się fundamentem lepszej diagnostyki i skuteczniejszego leczenia.

Excerpt


Spis treści (Inhaltsverzeichnis)

  • 1. WSTĘP
  • 2. PRZEGLĄD METOD SEGMENTACJI OBRAZÓW W OPARCIU O AKTYWNE KONTURY
    • 2.1. Parametryczne aktywne kontury (snake)
      • 2.1.1. Energia wewnętrzna
      • 2.1.2. Energia zewnętrzna

Cel i główne tematy (Zielsetzung und Themenschwerpunkte)

Praca ma na celu przedstawienie przeglądu metod segmentacji obrazów medycznych opartych na aktywnych konturach, ze szczególnym uwzględnieniem ewolucji ustalonych poziomów (Regularized Distance Level Set Evolution). Opisuje teoretyczne podstawy i praktyczne zastosowanie tych metod w analizie obrazów medycznych.

  • Segmentacja obrazów medycznych
  • Aktywne kontury (snake)
  • Ewolucja ustalonych poziomów (Level Set Evolution)
  • Modele wariacyjne i równania różniczkowe w segmentacji
  • Zastosowanie w analizie obrazów medycznych

Streszczenia rozdziałów (Zusammenfassung der Kapitel)

1. WSTĘP: Rozdział wprowadzający omawia znaczenie wizualizacji danych w medycynie, przedstawiając różne rodzaje obrazów medycznych (fotografie, zdjęcia rentgenowskie, USG, tomografia komputerowa, rezonans magnetyczny). Podkreśla potrzebę narzędzi do segmentacji i analizy tych obrazów, wskazując na złożoność zadania, szczególnie w przypadku obrazów o wysokiej złożoności. Wprowadza pojęcie segmentacji jako podziału obrazu na jednorodne regiony i omawia klasyczne techniki segmentacji, wskazując na ich ograniczenia w przypadku obrazów złożonych. Rozdział zapowiada dalszą część pracy, koncentrując się na metodach segmentacji opartych na aktywnych konturach i ewolucji ustalonych poziomów.

2. PRZEGLĄD METOD SEGMENTACJI OBRAZÓW W OPARCIU O AKTYWNE KONTURY: Ten rozdział przedstawia aktywne kontury jako modele matematyczne minimalizujące energię krzywej, zależną od kształtu i położenia obrazu. Opisuje dynamiczne zachowanie krzywej, definiowane przez segmenty funkcji wielomianowych. Omawia dwa główne typy aktywnych modeli konturu: parametryczne aktywne kontury (snake) i aktywne geodezyjne kontury. Szczegółowo analizuje parametryczne aktywne kontury, opisując ich działanie, energię wewnętrzną (zależną od elastyczności i sztywności krzywej) i energię zewnętrzną (zależną od informacji z obrazu i ograniczeń narzuconych przez użytkownika). W kontekście energii wewnętrznej analizuje wpływ parametrów α i β na kształt krzywej. W odniesieniu do energii zewnętrznej, rozdział omawia energię obrazu, uwzględniającą linie, krawędzie i zakończenia.

Słowa kluczowe (Schlüsselwörter)

Segmentacja obrazów, aktywne kontury, ewolucja ustalonych poziomów, modele wariacyjne, równania różniczkowe, analiza obrazu medycznego, wizja komputerowa.

Najczęściej zadawane pytania

Czego dotyczy dokument?

Dokument jest językowym przeglądem metod segmentacji obrazów medycznych, z uwzględnieniem spisu treści, celów, głównych tematów, streszczeń rozdziałów i słów kluczowych.

Jakie są główne cele i tematy poruszane w dokumencie?

Głównym celem jest przedstawienie przeglądu metod segmentacji obrazów medycznych opartych na aktywnych konturach, ze szczególnym uwzględnieniem ewolucji ustalonych poziomów. Tematy obejmują segmentację obrazów medycznych, aktywne kontury (snake), ewolucję ustalonych poziomów (Level Set Evolution), modele wariacyjne i równania różniczkowe w segmentacji, a także zastosowanie w analizie obrazów medycznych.

Co to są aktywne kontury (snake)?

Aktywne kontury (snake) to modele matematyczne minimalizujące energię krzywej, zależną od kształtu i położenia obrazu. Są definiowane przez segmenty funkcji wielomianowych i dzielą się na parametryczne aktywne kontury i aktywne geodezyjne kontury.

Czym charakteryzuje się energia wewnętrzna w parametrycznych aktywnych konturach?

Energia wewnętrzna w parametrycznych aktywnych konturach zależy od elastyczności i sztywności krzywej, z uwzględnieniem parametrów α i β, które wpływają na kształt krzywej.

Jakie rodzaje energii zewnętrznej są brane pod uwagę w kontekście segmentacji obrazów?

W kontekście energii zewnętrznej uwzględniana jest energia obrazu, która uwzględnia linie, krawędzie i zakończenia.

Jakie są główne rodzaje obrazów medycznych wymienione we wstępie?

We wstępie wymienione są różne rodzaje obrazów medycznych, takie jak fotografie, zdjęcia rentgenowskie, USG, tomografia komputerowa i rezonans magnetyczny.

Jakie słowa kluczowe są związane z tematyką dokumentu?

Słowa kluczowe to: segmentacja obrazów, aktywne kontury, ewolucja ustalonych poziomów, modele wariacyjne, równania różniczkowe, analiza obrazu medycznego, wizja komputerowa.

Excerpt out of 31 pages  - scroll top

Buy now

Title: Techniki wizyjne w operacjach medycznych. Zastosowania "Regularized Distance Level Set
Evolution" w segmentacji obrazów

Literature Review , 2018 , 31 Pages , Grade: 5.0

Autor:in: Ludwin Molina (Author)

Medicine - Other
Look inside the ebook

Details

Title
Techniki wizyjne w operacjach medycznych. Zastosowania "Regularized Distance Level Set Evolution" w segmentacji obrazów
Grade
5.0
Author
Ludwin Molina (Author)
Publication Year
2018
Pages
31
Catalog Number
V502967
ISBN (eBook)
9783346091673
Language
Polish
Tags
techniki zastosowania regularized distance level set evolution
Product Safety
GRIN Publishing GmbH
Quote paper
Ludwin Molina (Author), 2018, Techniki wizyjne w operacjach medycznych. Zastosowania "Regularized Distance Level Set Evolution" w segmentacji obrazów, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/502967
Look inside the ebook
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
Excerpt from  31  pages
Grin logo
  • Grin.com
  • Payment & Shipping
  • Contact
  • Privacy
  • Terms
  • Imprint