Використання перетворення Карунена-Лоева для аналізу МРТ-зображень людини

Abstract

The aim of this work is to develop new method for feature extraction from MRI images based on Karhunen-Loeve transform. Application of Karhunen-Loeve transform for multidimensional MRI images feature extraction is presented. The main result of this work is that the first basis function has the major contribution into decomposition of MRI picture, the next basis functions contributions are decreasing with their number. Recommendations for feature extraction using proposed approach for diagnosis and classification of brain diseases are given.References 11, figures 1.Работа посвящена применению преобразования Каренена-Лоэва для анализа МРТ-изображений. Рассмотрена специфика его применения для многомерных изображений. Показаны возможности преобразования Карунена-Лоэва для получения признаков МРТ-изображений. Установлено, что наибольший вклад имеют первые базисные функции. Приведены рекомендации касательно возможных методов получения признаков для классификации и диагностики заболеваний, которые влияют на строение мозга человека.Библ. 11, рис. 1Робота присвячена використанню перетворення Карунена-Лоева для аналізу МРТ-зображень. Розглянута специфіка його використання для багатовимірних зображень. Показані можливості використання перетворення Карунена-Лоева для отримання ознак МРТ-зображень. Встановлено, що найбільший внесок у представлення зображення мають декілька перших базисних функцій. Надано рекомендації щодо одного з можливих методів отримання ознак МРТ-зображень для класифікації та діагностики хвороб, що впливають на будову мозку людини.Бібл. 11, рис. 1