ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تقييم فعالية و دقة خوارزمية مطابقة صور شبكية العين

Evaluation the efficiency and accuracy of retinal images registration algorithm

847   0   12   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2016
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

نقدم في هذه البحث خوارزمية لمطابقة صور شبكية العين تعتمد بشكل أساسي على تابع الارتباط المتقاطع, كما ستقوم بتفحص و تقييم دقة خوارزمية المطابقة المدروسة على مستوى عنصر الصورة عن طريق حساب توابع الارتباط المحمية بين توابع كثافة عناصر الصورة المستخرجة من الأوعية الدموية المتُتبعة بعد تنفيذ المطابقة بين الصور المختلفة.

المراجع المستخدمة
Harvey A, Lawlor J, McNaught A, Williams J and Fletcher- Holmes D 2002 Hyperspectral imaging for the detection of retinal diseases, Proc SPIE. 4816.325-335
Mordant DJ, AlAbboud I, Muyo G, Gorman A, Sallam A, Ritchie P, Harvey A, McNaught AI 2011 Spectral imaging of the retina, Eye (Lond). Mar;25(3).309-20
Alabboud I, Muyo G, Gorman A, Mordant D, McNaught A, Petres C, Petillot Y, Harvey A 2007 New spectral imaging techniques for blood oximetry in the retina, Proc. SPIE 6631
قيم البحث

اقرأ أيضاً

تقدم الدراسة طريقة جديدة لاقتطاع منطقة العصب البصري و الأوعية الدموية من صور شبكية العين، تم استخدام صور من قاعدتي بيانات مختلفتين و تضمنت الصور المأخوذة حالات مختلفة مثل تغيرات الإضاءة و اختلاف موقع العصب البصري في صورة الشبكية و اختلاف تباين الصور و ألوانها. تم التغلب على مشكلة الإضاءة من خلال اعتماد مرحلة معالجة مسبقة يتم فيها تصحيح إضاءة الصورة وفقاً للهسيتوغرام و توزع السويات الرمادية فيها، بينما تم في المرحلة التالية استخدام العمليات المورفولوجية لترشيح الصورة الناتجة و الحصول على المنطقة ذات الأهمية فيها، تلى ذلك عملية تحديد مركز العصب البصري و نصف قطره من خلال دراسة إحصائية للمنطقة الناتجة من المرحلة السابقة ثم اقتطاع العصب البصري، أما بالنسبة للأوعية الدموية فقد تم استخدام عمليات تصحيح الإضاءة ذاتها ثم الترشيح باستخدام المرشح الوسيط، و بإنجاز عملية الإغلاق و الطرح و عمليات الفتح و التنحيف المورفولوجية تم التوصل إلى الصورة التي تتضمن منطقة الأوعية الدموية و تم بعد ذلك تعتيبها و تنحيفها للحصول على صورة الأوعية الدموية النهائية.
قواعد الارتباط هي حقل هام في التنقيب عن البيانات، و الذي يُستخدم لاكتشاف معرفة مفيدة من قواعد بيانات ضخمة. و تُستخدم قواعد الارتباط لاستخلاص معلومات من صفقات قواعد البيانات. و خوارزمية الأسبقية هي التطبيق العملي لقواعد الارتباط، و بدورها تُستخدم ل إيجاد مجموعات من البيانات المتكررة في صفقات قواعد البيانات. نقدّم في هذا البحث تحسيناً جديداً لخوارزمية الأسبقية بتخفيض توليد مجموعات بنود البيانات المُرشّحة مما يؤدي إلى زيادة فعّالية خوارزمية الأسبقية.
في هذه الدراسة تم التركيز على المقارنة بين عدة طرق استيفاء لتشكيل سطح التضاريس لمنطقة الدراسة انطلاقاً من قياسات حقلية لشبكات تربيعية ذات تباعدات مختلفة.
يهدف البحث إلى دراسة إمكانية استخدام التسوية الغير مباشرة للمسالك الأرضية حصرا في إيجاد مناسيب المراصد الأرضية ضمن أعمال المرحلة الأولى من المسح الطبوغرافي للتجمعات السكانية بدلا" من التسوية المباشرة الكلاسيكية المطلوبة في دفتر الشروط الفنية – الصادر عن مديرية الطبوغرافيا – دمشق.
تقترح الدراسة طريقة جديدة لتجزيء صور الرحم فوق السمعية للحصول على صور الجنين منها و ذلك اعتماداً على عدة مراحل، تتضمن المرحلة الأولى عملية المعالجة المسبقة و التي يتم فيها إزالة ضجيج البقع من الصور فوق السمعية اعتماداً على الترشيح المتتالي من قبل مرش حي جابور و الوسيط. يلي هذه المرحلة تطبيق خوارزمية مخطط الشكل الفعال المستقلة عن الحواف لتجزيء صور الرحم. أما المرحلة الأخيرة فتمثل عملية المعالجة اللاحقة و فيها يتم تطبيق عدد من عمليات الهندسة الصورية(المورفولوجيا) للتخلص من المناطق غير المرغوبة و الحصول على المناطق الهامة فقط. تم اختبار النظام المصمم على قاعدة بيانات صور طبية فوق سمعية محملة من مركز الصور فوق السمعية الطبية ULTRASCAN CENTRE الموجود في مدينة Kaloor في الهند إذ تم تحميل الصور من موقع المركز على الانترنت. أظهرت الاختبارات العملية أن تقنية الترشيح المتتالي المقترحة قد حسنت أداء خوارزمية مخطط الشكل الفعال بشكل كبير بحيث تمكن النظام المقترح من تجزيء صور الرحم حتى بوجود ضجيج كبير على الصور.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا