Abstract
The existing methods of angiograms processing do not provide the required speed and quality of segmentation, which determines the accuracy of diagnostic solutions. Therefore, to reduce the angiograms processing time a method has been developed for segmentation of the vessels illustrations on the 3098pangiograms, and analyze the result of segmentation by means of conversion with the generalized comb wavelet function at the vessels localization and the replacement of several processing levels by the one. The latter is achieved by the fact that the convolution with a generalized comb wavelet function is similar to using a set of bandpass filters. At the phase of segmentation results analysis of the vessels skeleton excretion was increased using morphological processing. The implementation of the developed method has allowed to reduce angiogram images processing time at 43% that is required to combine the diagnostic and therapeutic potential of the angiography method during a single procedure. Thus, the noise resistance characteristics may be changed as follows: the probability of the 1st type error is 1.22 times reduced, and the probability of the 2nd type error 1.14 times increases. As a result of experiments, it was shown that the developed method provides the vessels localization quality required for accurate singling out of the diagnostic parameters of heart disorders, which improves the accuracy of heart diseases diagnosing.
Highlights
Результаты, получаемые при диагностике поражений сосудов на современном оборудовании, характеризуются очень большим размером 3D-данных высокого разрешения [1]
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
Технологический аудит и резервы производства — No 4/1(12), 2013, © Новицький О
Summary
Метод работы [3] выполняет локализацию дерева сосудов на ангиограмме путем анализа собственных значений матрицы Гессе H(x, y) в каждой точке изображения I(x, y), x = 1, ..., N ; y = 1, ..., M. Целью работы является повышение качества выделения скелетона на изображении ангиограмм путем морфологической обработки и сокращение времени обработки ангиограмм за счет применения обобщенных гребенчатых вейвлет-функций для локализации сосудов. Предполагалось, что сосуды на ангиограмме обозначены темным цветом на более светлом фоне, тогда они могут быть выделены при помощи следующих условий на собственные значения матрицы Гессе в каждой точке изображения: λh(x, y) λl (x, y),. При реализации базового метода работы [3] в процессе многомасштабной обработки функция gc, β(x, y) вычислялась для каждого из значений масштаба s из фиксированного множества S. Таблица 2 Результаты исследования эффективности модифицированного метода в сравнении с базовым
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
