1 research outputs found

    Algorithm for segmentation of chest images of digital gamma cameras

    No full text
    Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету". Керівник проекту: к. т. н., доцент Мірошниченко Олександра Сергіївна.Сегментація зображень - це, поряд із мультимодальною та мономодальною реєстрацією, операція, що має найбільшу застосовність у медичній обробці зображень. Є багато операцій та досліджень, як і додатки та випадки, коли сегментація органічної тканини є першим кроком. Випадком сегментації зображень грудної клітини на рентгенологічних знімках є той, за якими органи грудної клітини є одними з найбільшим числом наукових публікацій. Це пов’язано, з одного боку, з необхідністю продовжувати інновації в існуючих алгоритмах, а з іншого - із застосовністю у багатьох ситуаціях, пов’язаних з діагностикою, лікуванням та моніторингом захворювань важливих органів, що розташовані в грудній клітині , а також для клінічного планування.Image segmentation is, along with multimodal and monomodal registration, the operation that has the greatest applicability in medical image processing. There are many operations and studies as well as applications and cases where segmentation of organic tissue is the first step. By chance The segmentation of chest images on X-rays is the one behind which chest organs are among the largest scientific publications. This is due, on the one hand, to the need to continue innovations in existing algorithms, and on the other - with the applicability of many situations related to diagnosis, treatment and monitoring diseases of important organs located in the chest, as well as for clinical planning.1. Калашников С.Д. Физические основы проектирования сцинтилляционных гамма-камер. – М.: Энергоатомиздат. – 1985. 3. Медична інформатика: підручник для студентів медичних ВНЗ / за ред. В.Г. Кнігавко. – Харків: ХНМУ, 2015. – 288 с. 2. Медична інформатика в модулях: практикум / за ред. І.Є. Булах.- Київ: «Медицина», 2009. – 208 с. 3. Медицинская информатика: учебник / И.Е. Булах, Ю.Е. Лях, В.П. Марценюк, И.И. Хаимзон. – Київ: «Медицина», 2012. – 424 с. 4. A. K. Jain // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. – 1994. – № 4 (32). – P. 768–778 5. Dorigo M. The Ant System: Optimization by a Colony of Cooperating Agents / M. Dorigo, V. Maniezzo, A. Colorni // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics – 1996. – Part B, 1(26). – P. 29–41. 6.Скобцов Ю. А. Сегментация изображений методом муравьиных колоний / Ю. А. Скобцов, С. А. Эль-Хатиб, А. И. Эль- Хатиб // Вестник Херсонского Национального Технического Университета. – Херсон, 2013. – № 1(46). – C. 204–211. 7.Dorigo M. Optimization, learning and natural algorithms : PhD.thesis / Marko Dorigo. – Milano, 1992. – 25 p. 8. Dorigo M. Ant Colony Optimization / M. Dorigo, T. Stzle. – MIT Press, Cambridge, 2004. – 35 p. 9. Huizhi C. A Novel Image Segmentation Algorithm Based on Artificial Ant Colonies. / C. Huizhi, P. Huang, S. Luo // Medical Imaging and Informatics (MIMI) : Second International Conference, Beijing, August 14–16. – Berlin : Springer Verlag, 2007. – P. 52
    corecore