Enfoques de segmentación basados en texturas para imágenes médicas: Fundamentos, conceptos, diseño e implementación algoritmos, comparaciones algoritmos

En los últimos años, la atomización del diagnóstico médico ha aumentado exponencialmente. Uno de los pasos más críticos y fundamentales del análisis de imágenes es la segmentación. Los resultados de la segmentación desempeñan un papel crucial y fundamental en el análisis de imágenes, como la representación, la medición de características, la descripción e incluso la clasificación y la interpretación. El presente estudio propone varios métodos innovadores de segmentación para imágenes médicas. Los métodos de segmentación propuestos se basan en conceptos derivados de combinaciones de morfología, transformada wavelet discreta (DWT), transformada wavelet estacionaria (SWT), filtros de bordes, umbrales y métodos basados en texturas. Las ventajas de los métodos morfológicos son el filtrado de ruido, la esqueletización, el engrosamiento, el marcado de objetos, la simplificación de formas, el adelgazamiento, el casco convexo, la segmentación de objetos del fondo y la descripción cuantitativa de objetos (proyecciones, área, perímetro). En este libro se analizan varios métodos de segmentación de imágenes de tuberculosis (TB), una de las infecciones bacterianas crónicas que causa más muertes en todo el mundo que cualquier otra enfermedad infecciosa.

Pagina's: 120, Paperback, Ediciones Nuestro Conocimiento