Clasificación de nódulos pulmonares en imágenes de TC basada en GSA
Escuela Superior de Tecnología de Sona, India
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Las técnicas de procesamiento de imágenes médicas se utilizan ampliamente en diversos campos de la medicina para la detección precoz de enfermedades. El sistema CAD (diagnóstico asistido por ordenador) proporciona una gran cantidad de información para analizar y evaluar la precisión de las estructuras diferenciales en un corto periodo de tiempo. La calidad de la imagen con bordes detallados es el factor central de esta investigación, en la que se utiliza una técnica de preprocesamiento baja para el filtrado. Como método avanzado en comparación con el filtro mediano estándar, el fil...
Las técnicas de procesamiento de imágenes médicas se utilizan ampliamente en diversos campos de la medicina para la detección precoz de enfermedades. El sistema CAD (diagnóstico asistido por ordenador) proporciona una gran cantidad de información para analizar y evaluar la precisión de las estructuras diferenciales en un corto periodo de tiempo. La calidad de la imagen con bordes detallados es el factor central de esta investigación, en la que se utiliza una técnica de preprocesamiento baja para el filtrado. Como método avanzado en comparación con el filtro mediano estándar, el filtro mediano adaptativo realiza un procesamiento espacial para preservar los detalles y suavizar el ruido no impulsivo. La segmentación de la imagen se realiza mediante técnicas de detección de bordes en imágenes de TAC pulmonar para adquirir información, que es un paso previo para la extracción y selección de características. Para detectar las estructuras diferenciales se propone un nuevo algoritmo de detección de bordes, que es el algoritmo de búsqueda gravitacional inspirado en la ley de la gravedad universal. En este enfoque, los bordes se detectan mediante la variación local de los valores de intensidad y el movimiento de los agentes se calcula utilizando el algoritmo de búsqueda gravitacional (GSA), que proporciona un marco rápido y preciso para la extracción y selección de características. Para la extracción de características se utiliza la matriz de co-ocurrencia de nivel gris.
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