Medical image enhancement using threshold decomposition driven adaptive morphological filter

One of the most common degradations in medical images is their poor contrast quality. This suggests the use of contrast enhancement methods as an attempt to modify the intensity distribution of the image. In this paper, a new edge detected morphological filter is proposed to sharpen digital medical images. This is done by detecting the positions of the edges and then applying a class of morphological filtering. Motivated by the success of threshold decomposition, gradientbased operators are used to detect the locations of the edges. A morphological filter is used to sharpen these detected edges. Experimental results demonstrate that the detected edge deblurring filter improved the visibility and perceptibility of various embedded structures in digital medical images. Moreover, the performance of the proposed filter is superior to that of other sharpener-type filters

Segmentación de hematomas epidurales, usando una técnica computacional no lineal en imágenes de tomografía computarizada cerebral

Mediante este trabajo se propone una técnica computacionalno lineal para segmentar un hematoma epidural (EDH), presenteen imágenes de tomografía computarizada multicapa.Esta técnica consta de 4 etapas desarrolladas en el dominiotridimensional. Ellas son: pre-procesamiento, segmentación,pos-procesamiento y entonación de parámetros. La etapa depre-procesamiento se divide en dos fases. En la primera, denominadadefinición de un volumen de interés (VOI), se empleaun algoritmo de umbralización por bandas el cual permite,fundamentalmente, acotar el EDH considerado. En lasegunda fase, identificada como filtrado, se aplica un bancode algoritmos computacionales para disminuir el impacto delos artefactos y atenuar el ruido presente en las imágenes. Losalgoritmos que conforman esta fase son: el filtro de erosiónmorfológica (MEF) y el filtro de mediana (MF). Por otra parte,durante la etapa de segmentación se implementa un algoritmode agrupamiento, denominado crecimiento de regiones (RG),el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas. A fin decompensar el efecto del MEF el EDH, segmentado preliminarmente,es sometido a la etapa de pos-procesamiento la cualse basa en la aplicación de un filtro de dilatación morfológicade tipo binaria (MDF). Durante la entonación de parámetros,el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado para comparar las segmentacionesdilatadas del EDH, obtenidas automáticamente,con la segmentación del EDH generada por un neurocirujanode manera manual. La combinación de parámetros que generanel Dc más elevado, permite establecer los parámetrosóptimos de cada una de los algoritmos computacionales queconforman la técnica no lineal propuesta. Los resultados obtenidospermiten reportar un Dc superior a 0.90 lo cual indicauna buena correlación entre las segmentaciones generadaspor el experto neurocirujano y las producidas por la técnicacomputacional desarrollada

Detección de hemorragia intracraneal intraparenquimatosa, en imágenes de tomografía computarizada cerebral, usando una técnica computacional no lineal

El artículo propone una técnica computacionalno lineal para segmentar una hemorragia intracranealintraparenquimatosa (IPH), presenteen imágenes de tomografía computarizada multicapa.Esta técnica consta de 4 etapas desarrolladas en el dominiotridimensional. Ellas son: pre- procesamiento, segmentación,pos-procesamiento y entonación de parámetros. Laetapa de pre-procesamiento se divide en dos fases. En laprimera, denominada definición de un volumen de interés(VOI), se emplea un algoritmo de umbralización simpleel cual permite, fundamentalmente, acotar la IPH considerada.En la segunda fase, identificada como filtrado,se aplica un banco de filtros para disminuir el impacto delos artefactos y atenuar el ruido presente en las imágenes.Los filtros que conforman esta fase son: el filtro de erosiónmorfológica (MEF), el filtro de mediana (MF) y un filtro basadoen la magnitud del gradiente. Por otra parte, durantela etapa de segmentación se implementa un algoritmo deagrupamiento, denominado crecimiento de regiones (RG),el cual es aplicado a las imágenes pre-procesadas. A finde compensar el efecto del MEF, la IPH segmentada preliminarmentees sometida a la etapa de posprocesamientola cual se basa en la aplicación de un filtro de dilataciónmorfológica (MDF). Durante la entonación de parámetros,el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado para comparar lassegmentaciones de la IPH, obtenidas automáticamente,con la segmentación de la IPH generada, manualmente,por un neurocirujano. La combinación de parámetros quegeneran el Dc más elevado, permite establecer los parámetrosóptimos de cada una de los algoritmos computacionalesque conforman la técnica no lineal propuesta. Losresultados obtenidos permiten reportar un Dc superior a0.86 lo cual indica una buena correlación entre las segmentacionesgeneradas por el experto neurocirujano y lasproducidas por la técnica computacional desarrollada

An Algorithm on Generalized Un Sharp Masking for Sharpness and Contrast of an Exploratory Data Model

In the applications like medical radiography enhancing movie features and observing the planets it is necessary to enhance the contrast and sharpness of an image. The model proposes a generalized unsharp masking algorithm using the exploratory data model as a unified framework. The proposed algorithm is designed as to solve simultaneously enhancing contrast and sharpness by means of individual treatment of the model component and the residual, reducing the halo effect by means of an edge-preserving filter, solving the out of range problem by means of log ratio and tangent operations. Here is a new system called the tangent system which is based upon a specific bargeman divergence. Experimental results show that the proposed algorithm is able to significantly improve the contrast and sharpness of an image. Using this algorithm user can adjust the two parameters the contrast and sharpness to have desired output

Caracterización en función del volumen de hematomas epidurales, subdurales e intraparemquimatosos

Mediante este trabajo se propone lacomparación entre tres técnicas utilizadaspara obtener el volumen ocupadopor hematomas epidurales, subdurales e intraparenquimatosos,en imágenes de tomografía computarizadamulticapa (MSCT). La determinación de este volumen esde vital importancia puesto que, de acuerdo con la literatura,dicho volumen es un predictor invaluable para decidirla conducta a seguir respecto a la presencia de loshematomas mencionados. Las técnicas consideradas sebasan en determinación de: a) Longitudes (LT), b) Áreas(AT) y c) Volúmenes explícitos (VCT). La LT parte de unahipótesis geométrica y estima el volumen a partir de lasdimensiones del hematoma (largo y ancho) y del espesorde las capas que conforman las imágenes de MSCT quecontienen cualquiera de los mencionados hematomas.Adicionalmente, mediante la AT, un neurocirujano desarrollaun proceso manual para obtener las áreas de cadauna de las capas en la que aparece el hematoma considerado.Usando tales áreas se puede calcular el mencionadovolumen. Por otra parte, la VCT produce la segmentacióndel hematoma mediante la aplicación de 4 etapas desarrolladasen el dominio 3D. Ellas son: pre- procesamiento,segmentación, pos-procesamiento y entonación de parámetros.La etapa de pre-procesamiento se divide en dosfases. En la primera, denominada definición de un volumende interés (VOI), se emplea un algoritmo de umbralizaciónsimple el cual permite, fundamentalmente, acotarcada uno de los hematomas candidatos. En la segundafase, identificada como filtrado, se aplica un banco de filtrospara disminuir el impacto de los artefactos y atenuarel ruido presente en las imágenes. Los filtros que conformanesta fase son: el filtro de erosión morfológica (MEF),el filtro de mediana (MF) y un filtro basado en la magnituddel gradiente. Por otra parte, durante la etapa de segmentaciónse implementa un algoritmo de agrupamiento,denominado crecimiento de regiones (RG), el cual es aplicadoa las imágenes pre-procesadas. A fin de compensarel efecto del MEF, las segmentaciones preliminares de loshematomas son sometidos a la etapa de posprocesamientola cual se basa en la aplicación de un filtro de dilataciónmorfológica (MDF). Durante la entonación de parámetros,el coeficiente de Dice (Dc) es utilizado para comparar lassegmentaciones de los hematomas, obtenidas automáticamente,con la segmentación de los hematomas generadas,manualmente, por un neurocirujano. La combinaciónde parámetros que generan el Dc más elevado, permiteestablecer los parámetros óptimos de cada una de los algoritmoscomputacionales que conforman la técnica nolineal propuesta. Los resultados obtenidos permiten reportarun Dc superior a 0.86 lo cual indica una buena correlaciónentre las segmentaciones generadas por el expertoneurocirujano y las producidas por la técnica computacionaldesarrollada. Finalmente, la VCT permite el cálculodel volumen del hematoma considerando el número devóxeles que conforman el hematoma segmentado automáticamente