Информации алгоритмическое обеспечение обработки и анализа изображений медицинского эксперимента

Резюме: Исследование посвящено обработке и анализу данных медицинского эксперимента в рамках задачи сегментации биологических структур на изображениях, получаемых с камеры эндоскопа. Представлен обзор методов и алгоритмов по улучшению яркостных характеристик изображений, сегментации и выделению контуров. В результате проведения исследований адаптирована вычислительная методика для сегментации и выделения контуров на медицинских изображениях на основе алгоритмов шиарлет-преобразования и цветового кодирования. Выполнены экспериментальные исследования для решения задач сегментации и выделения контуров на изображениях, получаемых в результате медицинских экспериментов. Тестирование показало высокую точность при выделении границ объектов интереса, с учетом глубины залегания изучаемых тканей.

Ключевые слова: медицинские изображения, компьютерное зрение, предварительная обработка, контрастирование, шиарлет-преобразование, сегментация, построение контуров, цветовое кодирование.

I.V. Khomkolov, A.V. Medievsky, A.G. Zotin, K.V. Simonov, A.S. Kruglyakov

Algorithmic support for processing and analysis of medical experiment images

Summary: The study is devoted to the processing and analysis of medical experiment data as part of the task of segmenting biological structures in images obtained from the endoscope camera. A review of methods for improving the brightness characteristics of images, segmentation and edge detection is presented. As a result of the research, a computational technique has been developed for segmentation and edge detection in medical images based on shearlet transform and color coding. Experimental studies have been carried out to solve the problems of segmentation and contour detection in images obtained as a result of medical experiments. Testing of the technique showed high accuracy in identifying the boundaries of objects of interest taking into account the depth of the studied tissues.

Keywords: medical imaging, computer vision, preprocessing, contrasting, shearlet transform, segmentation, contouring, color coding.

DOI: 10.34219/2078-8320-2023-14-3-35-42