Визначення ефективності застосування методів виявлення границь об'єктів в медичних зображеннях

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота студента групи КН-409 Ярчака Андрія Віталійовича. Тема моєї роботи – «Визначення ефективності застосування методів виявлення границь об'єктів в медичних зображеннях». У своїй роботі я розробив програму для управління методами сегментації зображень у медичній сфері та для їх аналізу та порівняння. Система була розроблена мовою Python та низкою її модулів. Серед медичної сфери все частіше зустрічаються пристрої, на яких можна використати, після отримання знімку, фільтрації даних за допомогою виділення лише важливої інформації. Більшість із цих пристроїв використовують прості або складні алгоритми для виконання завдань. Одними з таких алгоритмів можуть бути детектор Канні, диференціальні оператори Собеля, Робертса та Превіта, а також оператор Марра. Дуже часто у повсякденному житті доводиться регулювати певний процес і підтримувати певний стан, незважаючи на негативні впливи на результативність знімку. Для управління такими процесами використовуються додаткові методи обробки зображення, перед безпосереднім використанням методів виявлення країв. Методи використовуються у різних галузях медицини для різноманітної діагностики. Поява першого алгоритму (Робертса), який виконує подібну функцію, датована у 1963 році Лоуренсом Робертсом. Завдяки простоті та низькій вартості цього методу подібні методи почали створювати різні вчені, та й завдяки практичній користі він та йому подібні залишаються актуальними і сьогодні. Bachelor's qualification work of student of KN-409 group Yarchak Andriy Vitaliyovych. The topic of my work - "Determining the effectiveness of methods for detecting the boundaries of objects in medical images." In my work, I designed a program to manage image segmentation methods in the medical field and to analyze and compare them. The system was developed in Python and a number of its modules. Among the medical field, there are more and more devices that can use, after taking a picture, data filtering by selecting only important information. Most of these devices use simple or complex algorithms to perform tasks. Examples include the Canny detector, the Sobel, Roberts, and Prewitt differential operators, and the Marr operator.