A Pixon-based Image Segmentation Method Considering Textural Characteristics of Image

Image segmentation is an essential and critical process in image processing and pattern recognition. In this paper we proposed a textured-based method to segment an input image into regions. In our method an entropy-based textured map of image is extracted, followed by an histogram equalization step to discriminate different regions. Then with the aim of eliminating unnecessary details and achieving more robustness against unwanted noises, a low-pass filtering technique is successfully used to smooth the image. As the next step, the appropriate pixons are extracted and delivered to a fuzzy c-mean clustering stage to obtain the final image segments. The results of applying the proposed method on several different images indicate its better performance in image segmentation compared to the other methods

Unsupervised color texture segmentation based on multi-scale region-level Markov random field models

In the field of color texture segmentation, region-level Markov random field model (RMRF) has become a focal problem because of its efficiency in modeling the large-range spatial constraints. However, the RMRF defined on a single scale cannot describe the un-stationary essence of the image, which highly limits its robustness. Hence, by combining wavelet transformation and the RMRF model, we present a multi-scale RMRF (MsRMRF) model in wavelet domainin this paper. In the Bayesian framework, the proposed model seamlessly integrates the multi-scale information stemmed from both the original image and the region-level spatial constraints. Therefore, the new model can accurately describe the characteristics of different kinds of texture. Based on MsRMRF, an unsupervised segmentation algorithm is designed for segmenting color texture images. Both synthetic color texture images and remote sensing images are employed in the comparative experiments, and the experimental results show that the proposed method can obtain more accurate segmentation results than the competitors.This work was financially supported by the Key Technology Projects of Henan province of China under Grant 15210241004, Supported by Program for Changjiang Scholars and Innovative Research Team in University, the Key Technology Projects of Henan Educational Department of China under Grant 16A520036, the Key Technology Projects of Henan Educational Department of China under Grant 16B520001,the National Natural Science Foundation of China under Grant 41001251, Anyang science and technology plan project: Researches on Road Extraction Algorithm based on MRF for High Resolution Remote Sensing Image, and the Research and Cultivation Fund Project of Anyang Normal University under Grant AYNU-KP-B08

Adaptive segmentation of textured images by using the coupled Markov random field model

Author name used in this publication: (David) Dagan FengCentre for Multimedia Signal Processing, Department of Electronic and Information Engineering2006-2007 > Academic research: refereed > Publication in refereed journalVersion of RecordPublishe

Assessment of the performance of an enhanced planar processing algorithm for whole-body bone scintigraphy : a phantom study

A cintigrafia óssea de corpo inteiro representa um dos exames imagiológicos mais frequentes realizados em medicina nuclear. Para além de outras aplicações, este procedimento é capaz de fornecer o diagnóstico de metástases ósseas. Em doentes oncológicos, a presença de metástases ósseas representa um forte indicador prognóstico da longevidade do doente. Para além disso, a presença ou ausência de metástases ósseas irá influenciar o planeamento do tratamento, requerendo para isso uma interpretação precisa dos resultados imagiológicos. Problema: Tendo em conta que a metastização óssea é considerada uma complicação severa relacionada com aumento da morbilidade e diminuição de sobrevivência dos doentes, o conceito de patient care torna-se ainda mais imperativo nestas situações. Assim, devem ser implementadas as melhores práticas imagiológicas de forma a obter o melhor resultado possível do procedimento efetuado, associado ao desconforto mínimo do doente. Uma técnica provável para atingir este objetivo no caso específico da cintigrafia óssea de corpo inteiro é a redução do tempo de aquisição, contudo, as imagens obtidas por si só teriam qualidade de tal forma reduzida que os resultados poderiam ser enviesados. Atualmente, surgiram novas técnicas, nomeadamente relativas a processamento de imagem, através das quais é possível gerar imagens cintigráficas com contagem reduzida de qualidade comparável àquela obtida com o protocolo considerado como standard. Ainda assim, alguns desses métodos continuam associados a algumas incertezas, particularmente no que respeita a sustentação da confiança diagnóstica após a modificação dos protocolos de rotina. Objetivos: O presente trabalho pretende avaliar a performance do algoritmo Pixon para processamento de imagem por meio de um estudo com fantoma. O objetivo será comparar a qualidade de imagem e a detetabilidade fornecidas por imagens não processadas com aquelas submetidas à referida técnica de processamento. Para além disso, pretende-se também avaliar o efeito deste algoritmo na redução do tempo de aquisição. De forma a atingir este objetivo, irá ser feita uma comparação entre as imagens obtidas com o protocolo standard e aquelas adquiridas usando protocolos mais rápidos, posteriormente submetidas ao método de processamento referido. Material e Métodos: Esta investigação for realizada no departamento de Radiologia e Medicina Nuclear do Radboud University Nijmegen Medical Centre, situado na Holanda. Foi utilizado um fantoma cilíndrico contendo um conjunto de seis esferas de diferentes tamanhos, adequado à técnica de imagem planar. O fantoma foi preparado com diferentes rácios de atividade entre as esferas e o background (4:1, 8:1, 17:1, 22:1, 32:1 e 71:1). Posteriormente, para cada teste experimental, o fantoma foi submetido a vários protocolos de aquisição de imagem, nomeadamente com diferentes velocidades de aquisição: 8 cm/min, 12 cm/min, 16 cm/min e 20 cm/min. Todas as imagens foram adquiridas na mesma câmara gama - e.cam Signature Dual Detector System (Siemens Medical Solutions USA, Inc.) - utilizando os mesmos parâmetros técnicos de aquisição, à exceção da velocidade. Foram adquiridas 24 imagens, todas elas submetidas a pós-processamento com recurso a um software da Siemens (Siemens Medical Solutions USA, Inc.) que inclui a ferramenta necessária ao processamento de imagens cintigráficas de corpo inteiro. Os parâmetros de reconstrução utilizados foram os mesmos para cada série de imagens, estando estabelecidos em modo automático. A análise da informação recolhida foi realizada com recurso a uma avaliação objetiva (utilizando parâmetros físicos de qualidade de imagem) e outra subjetiva (através de dois observadores). A análise estatística foi efetuada recorrendo ao software SPSS versão 22 para Windows. Resultados: Através da análise subjetiva de cada rácio de atividade foi demonstrado que, no geral, a detetabilidade das esferas aumentou após as imagens serem processadas. A concordância entre observadores para a distribuição desta análise foi substancial, tanto para imagens não processadas como imagens processadas. Foi igualmente demonstrado que os parâmetros físicos de qualidade de imagem progrediram depois de o algoritmo de processamento ter sido aplicado. Para além disso, observou-se ao comparar as imagens standard (adquiridas com 8 cm/min) e aquelas processadas e adquiridas com protocolos mais rápidos que: imagens adquiridas com uma velocidade de aquisição de 12 cm/min podem fornecer resultados melhorados, com parâmetros de qualidade de imagem e detetabilidade superiores; imagens adquiridas com uma velocidade de 16 cm/min fornecem resultados comparáveis aos standard, com valores aproximados de qualidade de imagem e detetabilidade; e imagens adquiridas com uma velocidade de 20 cm/min resultam em valores diminuídos de qualidade de imagem, bem como redução a nível da detetabilidade. Discussão: Os resultados obtidos foram igualmente estabelecidos por meio de um estudo clínico numa investigação independente, no mesmo departamento. Foram incluídos cinquenta e um doentes referidos com carcinomas da mama e da próstata, com o objetivo de estudar o impacto desta técnica na prática clínica. Os doentes foram, assim, submetidos ao protocolo standard e posteriormente a uma aquisição adicional com uma velocidade de aquisição de 16 cm/min. Depois de as imagens terem sido cegamente avaliadas por três médicos especialistas, concluiu-se que a qualidade de imagem bem como a detetabilidade entre imagens era comparável, corroborando os resultados desta investigação. Conclusão: Com o objetivo de reduzir o tempo de aquisição aplicando um algoritmo de processamento de imagem, foi demonstrado que o protocolo com 16 cm/min de velocidade de aquisição será o limite para o aumento dessa mesma velocidade. Após processar a informação, este protocolo fornece os resultados mais equivalentes àqueles obtidos com o protocolo standard. Tendo em conta que esta técnica foi estabelecida com sucesso na prática clínica, pode-se concluir que, pelo menos em doentes referidos com carcinomas da mama e da próstata, o tempo de aquisição pode ser reduzido para metade, duplicando a velocidade de aquisição de 8 para 16 cm/min

Implementation of an enhanced planar processing protocol in clinical practice

Introdução: A cintigrafia óssea é um dos exames mais frequentes em Medicina Nuclear. Esta modalidade de imagem médica requere um balanço apropriado entre a qualidade de imagem e a dose de radiação, ou seja, as imagens obtidas devem conter o número mínimo de contagem necessárias, para que apresentem qualidade considerada suficiente para fins diagnósticos. Objetivo: Este estudo tem como principal objetivo, a aplicação do software Enhanced Planar Processing (EPP), nos exames de cintigrafia óssea em doentes com carcinoma da mama e próstata que apresentam metástases ósseas. Desta forma, pretende-se avaliar a performance do algoritmo EPP na prática clínica em termos de qualidade e confiança diagnóstica quando o tempo de aquisição é reduzido em 50%. Material e Métodos: Esta investigação teve lugar no departamento de Radiologia e Medicina Nuclear do Radboud University Nijmegen Medical Centre. Cinquenta e um doentes com suspeita de metástases ósseas foram administrados com 500MBq de metilenodifosfonato marcado com tecnécio-99m. Cada doente foi submetido a duas aquisições de imagem, sendo que na primeira foi seguido o protocolo standard do departamento (scan speed=8 cm/min) e na segunda, o tempo de aquisição foi reduzido para metade (scan speed=16 cm/min). As imagens adquiridas com o segundo protocolo foram processadas com o algoritmo EPP. Todas as imagens foram submetidas a uma avaliação objetiva e subjetiva. Relativamente à análise subjetiva, três médicos especialistas em Medicina Nuclear avaliaram as imagens em termos da detetabilidade das lesões, qualidade de imagem, aceitabilidade diagnóstica, localização das lesões e confiança diagnóstica. No que respeita à avaliação objetiva, foram selecionadas duas regiões de interesse, uma localizada no terço médio do fémur e outra localizada nos tecidos moles adjacentes, de modo a obter os valores de relação sinal-ruído, relação contraste-ruído e coeficiente de variação. Resultados: Os resultados obtidos evidenciam que as imagens processadas com o software EPP oferecem aos médicos suficiente informação diagnóstica na deteção de metástases, uma vez que não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas (p>0.05). Para além disso, a concordância entre os observadores, comparando essas imagens e as imagens adquiridas com o protocolo standard foi de 95% (k=0.88). Por outro lado, no que respeita à qualidade de imagem, foram encontradas diferenças estatisticamente significativas quando se compararam as modalidades de imagem entre si (p≤0.05). Relativamente à aceitabilidade diagnóstica, não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas entre as imagens adquiridas com o protocolo standard e as imagens processadas com o EPP software (p>0.05), verificando-se uma concordância entre os observadores de 70.6%. Todavia, foram encontradas diferenças estatisticamente significativas entre as imagens adquiridas com o protocolo standard e as imagens adquiridas com o segundo protocolo e não processadas com o software EPP (p≤0.05). Para além disso, não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas (p>0.05) em termos de relação sinal-ruído, relação contraste-ruído e coeficiente de variação entre as imagens adquiridas com o protocolo standard e as imagens processadas com o EPP. Conclusão: Com os resultados obtidos através deste estudo, é possível concluir que o algoritmo EPP, desenvolvido pela Siemens, oferece a possibilidade de reduzir o tempo de aquisição em 50%, mantendo ao mesmo tempo uma qualidade de imagem considerada suficiente para fins de diagnóstico. A utilização desta tecnologia, para além de aumentar a satisfação por parte dos doentes, é bastante vantajosa no que respeita ao workflow do departamento

Identification of Multiple Hard X-Ray Sources in Solar Flares: A Bayesian Analysis of the 2002 February 20 Event

The hard X-ray emission in a solar flare is typically characterized by a number of discrete sources, each with its own spectral, temporal, and spatial variability. Establishing the relationship among these sources is critical to determining the role of each in the energy release and transport processes that occur within the flare. In this paper we present a novel method to identify and characterize each source of hard X-ray emission. The\uf0a0method permits a quantitative determination of the most likely number of subsources present, and of the relative probabilities that the hard X-ray emission in a given subregion of the flare is represented by a complicated multiple source structure or by a simpler single source. We apply the method to a well-studied flare on 2002 February 20 in order to assess competing claims as to the number of chromospheric footpoint sources present, and hence to the complexity of the underlying magnetic geometry/topology. Contrary to previous claims of the need for multiple sources to account for the chromospheric hard X-ray emission at different locations and times, we find that a simple two-footpoint-plus-coronal-source model is the most probable explanation for the data. We also find that one of the footpoint sources moves quite rapidly throughout the event, a factor that presumably complicated previous analyses. The inferred velocity of the footpoint corresponds to a very high induced electric field, compatible with the fields in thin reconnecting current sheets

Development of image restoration method using hierarchical MRF model

In this thesis, hierarchical Markov random field model-based method for image denoising and restoration is implemented. This method employs a Markov random field(MRF) model with three layers. The first layer represents the underlying texture regions and the second layer represents the noise free image. The third layer represents the observed noisy image. Iterated conditional modes (ICM) algorithm is used to find the maximum a posterior (MAP) estimation of the noise free image as well as the texture region field. This method can effectively suppress additive noise and restore image details. A noise-free gray-scale image is considered. Then Gaussian noise is applied to the image so that the image becomes noisy. The aim is to remove this noise from the image. Image is considered as the combination of disjoint texture regions, and a three-layered hierarchical MRF is used to model the image. The algorithm starts with choosing the number of the regions, iteration time and a MRF neighborhood system. Initially, the local variance of all the pixels is calculated considering a (3*3) window sliding through the image. K-means clustering is applied to the local variance feature image. The MRF parameters are estimated and then the clustered images and the noise-free image are updated using the ICM algorithm and the process is repeated till the MRF parameters become constant. The output obtained is the noise-free image. The method used employs a three-layered MRF model which can express both smooth and texture signals. The advantage of hierarchical MRF model is that the texture information of the image is considered while the process of denoising, so that the edge information and other interesting structures of the image are not lost and the image is restored efficiently