Impulsive noise removal from color images with morphological filtering

This paper deals with impulse noise removal from color images. The proposed noise removal algorithm employs a novel approach with morphological filtering for color image denoising; that is, detection of corrupted pixels and removal of the detected noise by means of morphological filtering. With the help of computer simulation we show that the proposed algorithm can effectively remove impulse noise. The performance of the proposed algorithm is compared in terms of image restoration metrics and processing speed with that of common successful algorithms.Comment: The 6th international conference on analysis of images, social networks, and texts (AIST 2017), 27-29 July, 2017, Moscow, Russi

Clinical implications of bioinformatics

Over the past decade, the science of clinical bioinformatics has become one of the fastest growing areas of research and development within the healthcare environment. Indeed, the job of a bioinformatician has become an integral part of research laboratories. In particular, clinical bioinformatics aims to address the challenges in diagnosis, prognosis, and therapies of patients with diseases such as cancer, neurodegenerative (e.g. ALS, Alzheimer’s and Parkinson’s disease), allergic (e.g. asthma), and psychiatric disorders (e.g. depression), amongst others.peer-reviewe

Detectability of fibrils by dilation technique in digital mammography

The detectability of fibrils in mammographic phantom images by morphological enhancement was analysed in the present study. Materials that mimic fibrils were imaged by a digital mammography machine at 28 and 29 kVP. The images were processed by a dilation technique to produce second set of images. Receiver operating characteristic analysis was performed to compare the detection performance from the two sets of images. As compared to original images, the 28 kVP's fibrils images from dilation technique become more prominence to be detected by observers. While at 29 kVP only a few observers can found the fibrils images from dilation technique. This study suggests morphological enhancement of mammography image did not increase the detection of low frequency signals of the images

Erstellung quantitativer Imaging-Biomarker zur Detektion von fibrosiertem Lungengewebe im HR-CT

Ziel dieser Arbeit war die Erstellung von Imaging-Biomarkern, die robust zwischen fibrosiertem und gesundem Lungengewebe im HR-CT unterscheiden können. Mit Hilfe morphologischer Bildverarbeitungsverfahren sollten die Charakteristika von fibrosiertem Lungengewebe verstärkt und numerisch ausgewertet werden. Hierfür wurden HR-CT-Bilddaten von 78 Patienten mit fibrosiertem Lungengewebe und 23 Patienten mit unauffälligem Lungenparenchym untersucht. Zu Beginn erfolgte eine semiautomatische Segmentierung der Schnittbilder, um anschließend die für fibrosiertes Lungengewebe typischen morphologischen Charakteristika hervorzuheben. Da diese Merkmale bei Lungengesungen nicht vorliegen, führt diese Bearbeitung zu einer Verstärkung der Unterschiede zwischen Patienten mit Lungenfibrose und Lungengesunden. Dazu erfolgte nach der Segmentierung im zweiten Schritt eine Binarisierung durch drei festgelegte Schwellenwertbereiche, um morphologische Charakteristika des Lungengewebes hervorzuheben. Im dritten Schritt wurden diese Merkmale durch vier verschiedene Kombinationen aus Closing- und Opening-Strukturelementen verstärkt. Die Ergebnisse zeigen für alle vier erstellten Parameter statistisch hoch signifikante Gruppenunterschiede. Zur Klassifizierung der insgesamt 39 Datenreihen wurden, auf einer logistischen Regressionsanalyse basierend, die AUC-Werte der ROC-Kurven bestimmt. Eine erste Auswertung erfolgte nach der Binarisierung und eine zweite Auswertung nach der Verstärkung der morphologischen Charakteristika durch Closing- und Opening-Operationen. Schon nach der Binarisierung zeigten sich AUC-Werte bis zu 0,976. Der analysierte Schwellenwertbereich S3-500; -200 HE brachte für die meisten Parameter die prädiktivsten Werte hervor. Der Parameter Cluster-Pixel/CT-Seg-Pixel im Schwellenwertbereich S3 mit einem 5×5 Pixel großem Closing- und einem 3×3 Pixel großem Opening-Strukturelement erreichte einen maximalen AUC-Wert von 0,989. Durch den ersten Arbeitsschritt der Binarisierung konnte im Schwellenwertbereich S3 robust zwischen den Gruppen mit fibrosiertem und gesundem Lungengewebe unterschieden werden. Die Verstärkung der morphologischen Charakteristika konnte eine zusätzliche Verbesserung der AUC-Werte erzielen. Eingebettet in ein Konzept, wie z. B. von Radiomics, stellt dieses Modell einen funktionierenden und robusten Imaging-Biomarker dar.The purpose of this study was the creation of imaging biomarkers to distinguish patients with pulmonary fibrosis and healthy subjects in high-resolution CTs. Intensification of characteristics of pulmonary fibrosis, based on morphological image processing, was performed and evaluated numerically. Datasets of 78 patients with the diagnosis of pulmonary fibrosis and 23 healthy subjects were studied and compared. At first semiautomatic lung parenchyma segmentation was performed. After that, the segmented images were used to isolate and to enhance specif- ic morphological fibrosis characteristics. Next, binary images were created for each of three different Hounsfield unit (HU) threshold ranges. To intensify the morphological fibrosis characteristics, basic image processing methods like morphological opening and closing were applied, leading to different, parameterized image variations of the normal and the fibrotic group. Statistical analysis shows significant differences, between both patient groups, for all parameter settings. In order to find the best parameter settings, a logistic regression analysis was implemented and the values of the area under the receiver operator charac- teristic (ROC) curve (AUC) were computed. A first group comparison was performed after the binarization of the images and a second comparison after the enhancement of the specific fibrosis characteristics by the closing and opening operations. Based on the analysis of binary image, AUC values of up to 0,976 could be found. The threshold range of -500 to -200 HU lead to the highest AUC values. Application of the morpho- logical image processing operations lead to a slight increase up to AUC values being 0,989. These findings suggest that the evaluated image processing operations can serve as a valuable numerical image marker for a reproducible, and observer independent differen- tiation between normal and fibrotic lung parenchyma. The concept fits well into the current radiomics philosophy