Técnica local basada en conjuntos difusos de tipo 2 para mejorar la imagen de manchas

The proposed approach in the paper comes under “Advanced Soft Computing Based Medical Image Processing Research” and the work has been conducted by Dr. Dibya Jyoti Bora (Assistant Professor), School of Computing Sciences, The Assam Kaziranga University, Jorhat, Assam in the year 2018-2019. Introduction: HE stain images, although considered as the golden standard for medical image diagnosis, are still found to suffer from poor contrast and degradation in color quality. In this paper, a Type-2 fuzzy set-based enhancement technique is proposed for HE stain image enhancement with special care towards color-based computations and measurements. Methods: This paper introduces a new approach based on Type-2 fuzzy set for HE stain image enhancement where Bicubic Interpolation plays an important part. Unsharp Masking is also employed as a post enhancement factor. Results: From the results, it is clearly visible that cell nuclei and other cell bodies are easily distinguishable from each other in the enhanced result produced by our proposed approach. It implies that vagueness in the edges surrounding the objects in the original image is removed to an acceptable level. Conclusions: The proposed approach is found to be, through both subjective and objective evaluations, an efficient preprocessing technique for a better HE stain image analysis. Originality: The ideas involved in this paper are original. If work by other researchers are mentioned in any part of the paper, then they are cited properly. Limitation: The relatively high time complexity is the only limitation associated with the proposed approach.El enfoque propuesto en el artículo se encuentra en el proyecto “Investigación avanzada de procesamiento de imágenes médicas basadas en computación suave”, el trabajo ha sido realizado por el doctor Dibya Jyoti Bora (profesor asistente), de la Facultad de Ciencias de la Computación, Universidad de Assam Kaziranga, Jorhat, Assam en el año 2018-2019. Introducción: las imágenes de tinción HE, aunque consideradas como el estándar ideal para el diagnóstico de imágenes médicas, aún sufren de poco contraste y degradación en la calidad del color. En este documento se propone una técnica de mejora basada en conjuntos difusos tipo 2 para optimizar la imagen de tinción HE con especial cuidado hacia los cálculos y mediciones basados en el color. Métodos: este documento presenta un nuevo enfoque basado en el conjunto difuso tipo 2 para mejorar laimagen de tinción HE, donde la interpolación bicúbica juega un papel importante. La máscara de desenfoque también se emplea como factor de mejora posterior. Resultados: a partir de los resultados es claramente visible que los núcleos celulares y otros cuerpos celulares son fácilmente distinguibles entre sí en el resultado mejorado producido por el enfoque propuesto. Esto implica que la vaguedad en los bordes que rodean los objetos en la imagen original se elimina a un nivel aceptable. Conclusiones: se encuentra que el enfoque es, a través de evaluaciones tanto subjetivas como objetivas, una técnica de preprocesamiento eficiente para un mejor análisis de imagen de tinción HE. Originalidad: las ideas involucradas en este documento son originales. Si el trabajo de otros investigadores se menciona en alguna parte del artículo se citan correctamente. Limitación: la complejidad de tiempo relativamente alta es la única limitación asociada con el enfoque propuesto

Framework for comprehensive enhancement of brain tumor images with single-window operation

Usage of grayscale format of radiological images is proportionately more as compared to that of colored one. This format of medical image suffers from all the possibility of improper clinical inference which will lead to error-prone analysis in further usage of such images in disease detection or classification. Therefore, we present a framework that offers single-window operation with a set of image enhancing algorithm meant for further optimizing the visuality of medical images. The framework performs preliminary pre-processing operation followed by implication of linear and non-linear filter and multi-level image enhancement processes. The significant contribution of this study is that it offers a comprehensive mechanism to implement the various enhancement schemes in highly discrete way that offers potential flexibility to physical in order to draw clinical conclusion about the disease being monitored. The proposed system takes the case study of brain tumor to implement to testify the framework