Алгоритмы сегментации и распознавания объектов на медицинских изображениях на основе шиарлет — преобразования и нейронных сетей

Резюме: В работе рассматриваются общие подходы к обработке изображений, анализа визуальных данных и компьютерного зрения. Представляются основные методы обнаружения признаков и краев, связанные с этими подходами. Также дано краткое описание современных алгоритмов обнаружения краев и классификации, пригодные для выделения и характеристики патологии в легких на медицинских снимках.

Ключевые слова: изображение, обработка и анализ изображений, методы обнаружения признаков, методы классификации, нейросетевые технологии, вейвлет и шиарлет-преобразование.

Y.A. Hamad, K.V. Simonov, А.S. Kents 

Algorithms for segmentation and recognition of objects on medical images based on chiarlet transformation and neural networks

Summary: The paper considers general approaches to image processing, analysis of visual data and computer vision. The main methods for detecting features and edges associated with these approaches are presented. A brief description of modern edge detection and classification algorithms suitable for isolating and characterizing the type of pathology in the lungs in medical images is also given.

Keywords: image, image processing and analysis, feature detection methods, classification methods, machine learning methods, neural network technologies, wavelet and shеalet transform.

doi 10.34219/2078-8320-2020-11-2-35-45