NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Doku geliştirme, dijital görüntü işlemede en önemli tekniklerden biridir ve dokular bilgiyi ayırdığı için tıbbi görüntülemede önemli bir rol oynar. Çoğu görüntü dokusu geliştirme tekniği, sabit fraksiyonel düzen kullanan klasik integral sıralı diferansiyel maske operatörleri veya fraksiyonel diferansiyel maske operatörleri kullanır. Bu maskeler, düşük mekansal frekans içeriğinin aşırı derecede geliştirilmesini, geniş mekansal frekans içeriğinin yetersiz geliştirilmesini ve yüksek mekansal frekans gürültüsünün tutulmasını sağlayabilir. Mevcut doku geliştirme yaklaşımlarını geliştirmek için, düzeltilmek yerine fraksiyonel diferansiyel sırayı dinamik olarak ayarlayan geliştirilmiş bir Değişken Sıralı Kesirli Merkezli Fark (VOFCD) şeması türetiyoruz. Yeni VOFCD tekniği, hem gri ölçek hem de renkli görüntü geliştirme için Lagrange 3 noktalı interpolasyon formülü kullanan ikinci sıra Riesz fraksiyonel diferansiyel operatörüne dayanmaktadır. Daha sonra bu yöntemi, inme ve Parkinson hastalığı olan hastalarla ilgili fotoğrafları ve bir dizi tıbbi görüntüyü geliştirmek için kullanıyoruz. Deneyler, geliştirilmiş fraksiyonel diferansiyel maskemizin diğer fraksiyonel diferansiyel maske operatörlerine göre gürültü oranı değerine daha yüksek bir sinyale sahip olduğunu göstermektedir. İlgili nicel analize dayanarak, yeni yöntemin mevcut yöntemler üzerinde üstün bir doku geliştirmesi sunduğu sonucuna varıyoruz.
Özgün kaynak özetini okuyun
Texture enhancement is one of the most important techniques in digital image processing and plays an essential role in medical imaging since textures discriminate information. Most image texture enhancement techniques use classical integral order differential mask operators or fractional differential mask operators using fixed fractional order. These masks can produce excessive enhancement of low spatial frequency content, insufficient enhancement of large spatial frequency content, and retention of high spatial frequency noise. To improve upon existing approaches of texture enhancement, we derive an improved Variable Order Fractional Centered Difference (VOFCD) scheme which dynamically adjusts the fractional differential order instead of fixing it. The new VOFCD technique is based on the second order Riesz fractional differential operator using a Lagrange 3-point interpolation formula, for both grey scale and colour image enhancement. We then use this method to enhance photographs and a set of medical images related to patients with stroke and Parkinson's disease. The experiments show that our improved fractional differential mask has a higher signal to noise ratio value than the other fractional differential mask operators. Based on the corresponding quantitative analysis we conclude that the new method offers a superior texture enhancement over existing methods.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.