Feature Selection of the Combination of Porous Trabecular with Anthropometric Features for Osteoporosis Screening

This study aims to select the important features from the combination of porous trabecular pattern with anthropometric features for osteoporosis screening. The study sample has their bone mineral density (BMD) measured at the proximal femur/lumbar spine using dual-energy X-ray absorptiometry (DXA). Morphological porous features such as porosity, the size of porous, and the orientation of porous are obtained from each dental radiograph using digital image processing. The anthropometric features considered are age, height, weight, and body mass index (BMI). Decision tree (J.48 method) is used to evaluate the accuracy of morphological porous and anthropometric features for selection data. The study shows that the most important feature is age and the considered features for osteoporosis screening are porosity, vertical pore, and oblique pore. The decision tree has considerably high accuracy, sensitivity, and specificity

Blockage in Coronary Artery Detection and Quantification in Coronary Angiography

The segmentation of the coronary angiography is extremely crucial in computer-aided diagnosis of arterial motion evaluation. It is difficult to create an automated vessel segmentation method using vascular structures because of the wide range of intensities and noise. The suggested method is an unsupervised method that uses coronary angiogram of the heart as a source and in order to get vascular centerlines, segment vessels, and identify heart vein blockages. First, a preprocessing procedure is utilised to enhance and get rid of the image's low frequency noise using morphological filters and a contrast constrained adaptive histogram equalisation. The extraction of the vascular structure is done using a morphological hessian-based method. The wide and narrow vessels are removed using two distinct scales. After that, the vessel's axis of rotation is extracted. In order to find the bifurcation, it employs a branch detection algorithm. Obstructions are located by considering the diameter across the vessel's cross section.  The efficiency of the suggested method has been evaluated, as evidenced by testing results on a variety of images, achieving an accuracy of 97.08%

Incorporating the Geometric Relationship of Adjacent Objects in Multi-Object Shape Analysis

Modeling the shared boundary region between adjacent 3D objects can provide useful information regarding the geometric relationship of objects when performing multi-object shape analysis. Our analysis goes about modeling the shared boundary region of 3D objects with a 2D s-rep. An s rep is able to capture shape features like width, boundary locations, boundary normals, and object curvature. A 2D s-rep is fit to the shared boundary region of adjacent objects by mapping the shared boundary region onto the medial surface of an ellipsoid. Mapping onto a flat surface allows for the creation of the 2D s-rep, which we can map back to the curved shared boundary region. Incorporating the 2D s-rep of the shared boundary region along with the 3D s-reps of the adjacent objects allows for a more detailed multi-object representation to utilize for shape analysis. We conducted an experiment with computer-generated data of pairs of deformed ellipsoids that were either stretched, bent, or shifted and analyzed how well our representation is able to classify a deformed pair of ellipsoids from an undeformed pair. Our study found that a representation that included a 2D s-rep of the shared boundary region slightly increased the classification accuracy for classifying stretched, bent, and shifted ellipsoids.Bachelor of Scienc

Segmentation Methods in Biomedical Image Processing

Disertační práce pojednává o moderních metodách a přístupech ke zpracování obrazů, konkrétně k jejich segmentaci, klasifikaci a vyhodnocování parametrů. Jedná se především o zpracování medicínských snímků měkkých tkání pořízených metodou magnetické rezonance (MR) a dále mikroskopických obrazů tkání. Ze segmentovaných obrazů lze jednoduše popsat hranice hledaných objektů. Tyto nalezené hranice mohou sloužit k dalšímu zpracování jako výpočet obvodů, obsahů, povrchů, objemů nebo dokonce k trojrozměrné rekonstrukci zobrazovaného objektu. Popsaná navržená řešení lze použít pro klasifikaci zdravých či postižených tkání snímaných metodami MR či jinými. V disertační práci jsou uvedeny příklady aplikací, ve kterých byly navržené segmentační metody použity. V oblasti segmentace obrazů se práce zaměřuje na metody založené na řešení parciálních diferenciálních rovnic. Jedná se o moderní přístupy zpracování obrazů, zvané též aktivní kontury. Tento přístup ke zpracování obrazů je velmi výhodný u segmentace reálného obrazu, který je zatížený šumem, má neostré hrany a přechody mezi objekty. Výsledkem disertační práce jsou navržené metody pro automatickou segmentaci obrazů a klasifikaci objektů.The PhD thesis deals with modern methods of image processing, especially image segmentation, classification and evaluation of parameters. It is focused primarily on processing medical images of soft tissues obtained by magnetic resonance tomography (MR) and microscopic images of tissues. It is easy to describe edges of the sought objects using of segmented images. The edges found can be useful for further processing of monitored object such as calculating the perimeter, surface and volume evaluation or even three-dimensional shape reconstruction. The proposed solutions can be used for the classification of healthy/unhealthy tissues in MR or other imaging. Application examples of the proposed segmentation methods are shown in this thesis. Research in the area of image segmentation is focused on methods based on solving partial differential equations. This is a modern method for image processing, often called the active contour method. It is of great advantage in the segmentation of real images degraded by noise with fuzzy edges and transitions between objects. The results of the thesis are methods proposed for automatic image segmentation and classification.

Coronal loop detection from solar images and extraction of salient contour groups from cluttered images.

This dissertation addresses two different problems: 1) coronal loop detection from solar images: and 2) salient contour group extraction from cluttered images. In the first part, we propose two different solutions to the coronal loop detection problem. The first solution is a block-based coronal loop mining method that detects coronal loops from solar images by dividing the solar image into fixed sized blocks, labeling the blocks as Loop or Non-Loop , extracting features from the labeled blocks, and finally training classifiers to generate learning models that can classify new image blocks. The block-based approach achieves 64% accuracy in IO-fold cross validation experiments. To improve the accuracy and scalability, we propose a contour-based coronal loop detection method that extracts contours from cluttered regions, then labels the contours as Loop and Non-Loop , and extracts geometric features from the labeled contours. The contour-based approach achieves 85% accuracy in IO-fold cross validation experiments, which is a 20% increase compared to the block-based approach. In the second part, we propose a method to extract semi-elliptical open curves from cluttered regions. Our method consists of the following steps: obtaining individual smooth contours along with their saliency measures; then starting from the most salient contour, searching for possible grouping options for each contour; and continuing the grouping until an optimum solution is reached. Our work involved the design and development of a complete system for coronal loop mining in solar images, which required the formulation of new Gestalt perceptual rules and a systematic methodology to select and combine them in a fully automated judicious manner using machine learning techniques that eliminate the need to manually set various weight and threshold values to define an effective cost function. After finding salient contour groups, we close the gaps within the contours in each group and perform B-spline fitting to obtain smooth curves. Our methods were successfully applied on cluttered solar images from TRACE and STEREO/SECCHI to discern coronal loops. Aerial road images were also used to demonstrate the applicability of our grouping techniques to other contour-types in other real applications

Methodik zur Modellierung von photogrammetrischen Messungen zur Charakterisierung der Genauigkeit von Werkzeugmaschinen

An Werkzeugmaschinen können steuerungsintegrierte geometrisch-kinematische Korrekturmodelle, wie z.B. das VCS, sowie Laserinterferometer und Lasertracker zur Bestimmung von Korrekturparametern als Stand der Technik angesehen werden. Defizite bestehen derzeit in der Charakterisierung des genauigkeitsrelevanten Maschinenzustandes durch Bestimmung von Verformungen sowie der räumlichen Lagevermessung bewegter Maschinenbaugruppen im gesamten Arbeitsraum. Photogrammetrische Verfahren sind zwar prinzipiell in der Lage, dies zu realisieren, erreichen aber nicht die notwendige Genauigkeit und können hinsichtlich der Anzahl der Kameras und des Sichtfeldes nicht an die räumlichen Gegebenheiten einer Werkzeugmaschine angepasst werden. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines photogrammetrischen Verfahrens zur Charakterisierung des Maschinenzustandes mit hoher Genauigkeit. Grundlage ist ein Messmodell, in dem die kinematische Struktur und die Messanordnung zusammengeführt wird. Weiterhin werden alle Objektzustände zusammengeführt, um einen möglichst hohen Informationsgehalt zu erreichen und diesen für statistische Auswertungen zugänglich zu machen. Zur Verifizierung werden Analysen von Komponenten und Maschinen sowie die Simulation von Messungen vorgestellt. Dabei wird die kinematische Achsanordnung im Messmodell berücksichtigt, was sowohl die Erstellung optimierter Messkonfigurationen als auch die direkte Parameterermittlung von Korrekturmodellen ermöglicht. Für die Bestimmung thermo-elastischer Verlagerungen an einem Hexapod wird eine erweiterte 6DoF-Messkonfiguration, bestehend aus stationären und mit der Maschine bewegten Kameras, vorgestellt. Damit können Messunsicherheiten von weniger als 10 μm bzw. 10 μm /m in einem Messvolumen von 600 mm x 600 mm x 400 mm experimentell verifiziert werden. Im Mittelpunkt steht dabei die Entwicklung eines Modellierungskonzepts für photogrammetrische Messungen. Anhand von Beispielmessungen wird gezeigt, dass dadurch die erzielbare Messgenauigkeit deutlich erhöht werden kann. Im Vordergrund steht dabei die Kombination der Modelle von Maschine und Messsystem sowie des Messzyklus in einem geschlossenen Messmodell. Durch die Entwicklungen im Bereich Industrie 4.0 besteht ein zunehmender Bedarf, Maschinen zu konfigurieren und zu kalibrieren. Gleichzeitig verbessern sich Leistung, Verfügbarkeit und Zugänglichkeit von maschinenspezifischen Modellen. Die Kombination von maschinenspezifischen Modellen mit Modellen der Messsysteme unter Verwendung der entwickelten Methodik ermöglicht eine deutliche Erhöhung der Messgenauigkeit.:Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung und Motivation 1 1.1 Bedeutung und Genauigkeit von Werkzeugmaschinen 2 1.2 Erfassung der Genauigkeit 4 1.3 Anforderungen der Industrie 4.0 an WZM 5 1.4 Inhalt und Aufbau dieser Arbeit 6 2 Aufbau, Verhalten und Korrektur von WZM 9 2.1 Kinematischer Aufbau von WZM 10 2.2 Fertigungs- und Maschinengenauigkeit 11 2.3 Genauigkeitsbestimmende Verhaltensbereiche 13 2.4 Steuerungsintegrierte Korrektur 18 2.5 Methoden zur Erfassung von Abweichungen 20 2.6 Typische Messmittel an WZM 21 2.7 Defizite 29 3 Photogrammetrische Methoden 33 3.1 Bildentstehung 34 3.2 Bildverarbeitung 38 3.3 Objektrekonstruktion 41 3.4 Genauigkeitskenngrößen 50 3.5 Auswertemethoden 53 3.6 Potenziale und Defizite 59 4 Konkretisierung der Zielstellung 61 4.1 Bedarf 62 4.2 Zielstellung 63 4.3 Methodik 63 5 Entwicklung eines Modellierungskonzeptes für WZM 65 5.1 Struktur und Parameter der Modelle 66 5.2 Genauigkeitsrelevante Einflussgrößen 70 5.3 Modellierungskonzept 78 5.4 Beispielhafte Modellierung: DMU80 90 6 Realisierung und Test der Modellumgebung 95 6.1 Hard- und Softwarekonzept 96 6.2 Softwarekomponenten 97 6.3 Bildaufnahme und Bildspeicher 98 6.4 Realisierung und Test der Bildmessung 99 6.5 Implementierung der Modellkomponenten 107 6.6 Realisierung und Test der Ausgleichungskomponente 109 6.7 Verifikation der 3D-Koordinatenbestimmung 111 6.8 Zwischenfazit 112 7 Experimentelle Verifikation 113 7.1 Komponentenanalyse 115 7.2 Analyse von Maschinen 131 7.3 Simulation von Messkonfigurationen 144 8 Zusammenfassung und Ausblic