Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48067
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКосарева, А. А.-
dc.contributor.authorКамлач, П. В.-
dc.contributor.authorКовалев, В. А.-
dc.coverage.spatialМинск-
dc.date.accessioned2022-09-13T11:53:59Z-
dc.date.available2022-09-13T11:53:59Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationКосарева, А. А. Определение схожего анатомического участка на КТ-изображении грудной клетки с использованием традиционных методов выделения признаков изображения = Determination of a Similar Anatomical Area on a Chest CT Image Using Traditional Image Feature Extraction Methods / Косарева А. А., Камлач П. В., Ковалев В. А. // Доклады БГУИР. – 2022. – Т. 20, № 5. – С. 48–56. – DOI : http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2022-20-5-48-56.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48067-
dc.description.abstractРассматриваются традиционные алгоритмы определения дескрипторов изображения, такие как SIFT, ORB, LBP, GLSM, для решения задачи поиска схожего анатомического участка на КТ-изображениях лёгких. В статье предлагается методика проведения сравнительного анализа традиционных алгоритмов определения дескрипторов изображений при решении задачи поиска схожего анатомического участка, а также определяются оптимальные анатомические признаки. Алгоритмы апробируются при поиске схожего анатомического слоя в рамках слоев изображений компьютерной томографии лёгких одного пациента, в рамках поиска схожей анатомической формы на слое среди изображений компьютерной томографии лёгких двух пациентов и среди изображений компьютерной томографии лёгких ста пациентов. В результате определено, что в ходе расчета методом GLSM получаются наилучшие результаты при решении задачи классификации анатомической области изображения (усредненная погрешность определения анатомического слоя составляет 5 %). Определено, что оптимальные признаки на КТ-изображении лёгких соответствуют наличию органов: сердца, печени и верхнего края лёгкого. Формулируются выводы о необходимости использования нейросетевых методов для улучшения погрешности определения схожего слоя, содержащего необходимую анатомическую структуру.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectдоклады БГУИРru_RU
dc.subjectкомпьютерная томография лёгкихru_RU
dc.subjectcomputed tomography of lungru_RU
dc.subjectSIFTru_RU
dc.subjectORBru_RU
dc.titleОпределение схожего анатомического участка на КТ-изображении грудной клетки с использованием традиционных методов выделения признаков изображенияru_RU
dc.title.alternativeDetermination of a Similar Anatomical Area on a Chest CT Image Using Traditional Image Feature Extraction Methodsru_RU
dc.typeArticleru_RU
local.description.annotationThe traditional image descriptor definition algorithms are considered, such as SIFT, ORB, LBP, GLSM. With the help of them, the searching task for a similar anatomical area on the CT images of the lungs is solved. The article proposes a methodology for performing a comparative traditional algorithms for determining images descriptors analysis and optimal anatomical features. Algorithms are tested when searching for a similar anatomical layer in the framework of the computer tomography images layers of of light patient, as part of the search for similar anatomical form on the layer among the computer tomography images of light two patients, and among the images of computed tomography of light hundred patients. As a result, it is determined that GLSM shows the best results when solving the task of classifying an image anatomical area (averaged error of determining the anatomical layer is 5 %). It is determined that the optimal signs on the lungs correspond to the presence of organs: heart, liver and top edge of the lung. Conclusions are fomulated about the need to use neural network methods to improve the error in determining the similar layer containing the necessary anatomical structure.-
Appears in Collections:№ 20(5)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kosareva_Opredeleniye.pdf1.12 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.