12-APR segmentation and global Hu-F descriptor for human spine MRI image retrieval

The image retrieval system has been used to provide the needed correct images to the physicians while the diagnosis and treatment process is being conducted. The earlier image retrieval system was a text-based image retrieval system (TBIRS) that used keywords for the image context and it requires human’s help to manually make text annotation on the images. The text annotation process is a laborious task especially when dealing with a huge database and is prone to human errors. To overcome the aforementioned issues, the approach of a content-based image retrieval system (CBIRS) with automatic indexing using visual features such as colour, shape and texture becomes popular. Thus, this study proposes a semi-automated shape segmentation method using a 12-anatomical point representation method of the human spine vertebrae for CBIRS. The 12 points, which are annotated manually on the region of interest (ROI), is followed by automatic ROI extraction. The segmentation method performs excellently, as evidenced by the highest accuracy of 0.9987, specificity of 0.9989, and sensitivity of 0.9913. The features of the segmented ROI are extracted with a novel global Hu-F descriptor that combines a global shape descriptor, a Hu moment invariant, and a Fourier descriptor based on the ANOVA selection approach. The retrieval phase is implemented using 100 MRI data of the human spine for thoracic, lumbar, and sacral bones. The highest obtained precision is 0.9110 using a normalized Manhattan metric for lumbar bones. In a conclusion, a retrieval system to retrieve lumbar bones of the MRI human spine has been successfully developed to help radiologists in diagnosing human spine diseases

Sistem dapatan semula imej untuk aplikasi perubatan

Dapatan semula imej (DSI) adalah sistem pencarian imej yang menggunakan ciri-ciri tertentu atau konteks khusus dalam sesuatu imej. Dalam bidang perubatan, sistem DSI digunakan untuk menyediakan imej yang diperlukan secara tepat dan pantas kepada pakar perubatan. Proses itu biasanya berlaku pada dan ketika diagnosis dan rawatan penyakit dilakukan. Sistem dapatan semula yang awal dan masih digunakan dengan meluas dalam bidang perubatan adalah sistem DSI berdasarkan teks (TBIRS). TBIRS menggunakan kata kunci dalam konteks sesuatu imej dan ia memerlukan anotasi teks secara manual. Proses anotasi teks adalah tugas yang memerihkan lebih-lebih lagi jika melibatkan pangkalan data yang besar. Ini memungkinkan kebarangkalian berlakunya kesilapan manusia adalah tinggi. Untuk mengatasi masalah yang dinyatakan, sistem DSI berdasarkan kandungan (CBIRS) dengan pengindeksan automatik adalah dicadangkan. Kaedah ini melibatkan pemprosesan imej perubatan berdasarkan komputer yang menggunakan fitur visual imej seperti warna, bentuk dan tesktur. Namun begitu, umum mengetahui bahawa suatu algoritma tertentu dalam CBIRS adalah khusus untuk satu modaliti sahaja dan melibatkan bahagian yang tertentu. Ini ditambahkan pula bahawa CBIRS telah mengabaikan persepsi manusia dalam tugas menakrif sesuatu imej dan akibatnya, menyebabkan wujudnya masalah jurang semantik. Oleh itu, sistem DSI hibrid (HBIRS) yang menggabungkan kekuatan kedua-dua TBIRS dan CBIRS telah diperkenalkan bagi menangani masalah jurang semantik khususnya dan sekaligus memantapkan sistem DSI amnya. Satu kerangka sistem DSI yang cekap iaitu HBIRS juga telah dicadangkan. Walau bagaimanapun, kajian ini hanya melibatkan TBIRS dan CBIRS bagi aplikasi perubatan, dan prototaip TBIRS yang dikaji menggunakan imej X-Ray turut dicadangkan