Please use this identifier to cite or link to this item:
http://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/6983
Title: | ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМА НА ОСНОВІ ДЕСКРИПТОРА КОЛЬОРУ В РОЗПІЗНАВАННІ ЛАПАРОСКОПІЧНИХ ВІДЕОЗОБРАЖЕНЬ |
Other Titles: | Theusageofalgorythm based on color descriptor in the laparoscopic images classification |
Authors: | Ляшенко, А.В. Годлевський, Л.С. Баязітов, Д.Н. Бузиновський, А.Б. Liashenko, A.V. Hodlevskyi, L.S. Baiazitov, D.M. Buzynovskyi, A.B. |
Keywords: | лапароскопічна хірургія; комп’ютерний зір аналіз зображень підтримка рішень computer vision analysis of images support of decisions laparoscopic surgery |
Issue Date: | 2017 |
Publisher: | ЖДТУ |
Series/Report no.: | Вісник ЖДТУ. Серія : Технічні науки;1(79) |
Abstract: | Класифікація зображень відповідно до певних нозологічних форм, які виявляють при лапароскопічному дослідженні органів черевної порожнини, передбачає застосування характеристик - дескрипторів кольору структур черевної порожнини підозрілих щодо патологічних змін. Однак до останнього часу поодинокі дослідження з питань створення комп’ютерних автоматизованих діагностичних (КАД) систем в лапароскопічній хірургії не визначало можливості діагностичних процедур за ознаками кольору. Тому метою роботи було дослідження ефективності використання алгоритму розпізнавання об’єктів – ділянок відеолапароскопічних зображень органів черевної порожнини навчанням каскадного класифікатора за дескрипторами кольору. Загальна схема КАД базувалась на реалізації алгоритму, який передбачав захоплення відео- зображення, гама-корекцію, конвертацію зображення із шкали RGB в шкалу HSV, екстракцію характерних ознак з наступною селекцією та на завершальному етапі – класифікацію зображень, яка здійснювалась з використанням бази даних відповідних зображень та технологій навчання класифікатора за каскадними ознаками. Отримані результати засвідчили, що застосування КАД дозволяє отримати істиннопозитивні результати розпізнавання найбільшим числом при розпізнаванні кістозного та метастатичного ураження печінки (відповідно 84,0 % та 68,0 %). |
URI: | http://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/6983 |
Appears in Collections: | Вісник ЖДТУ. Серія: Технічні науки |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.