Илюхин Евгений Леонидович

Тема: "Разработка специализированной компьютерной системы обработки томограмм новообразований печени"
Научный руководитель: к.т.н., доцент Ярошенко Николай Александрович
Мой e-mail: iluhin@sktel.com.ua

Библиотека по теме:"Обработка томограмм новообразований печени" Составитель: Илюхин ЕЛ

1. Zeyun Yu, Chandrajit Bajaj A FAST AND ADAPTIVE METHOD FOR IMAGE CONTRAST ENHANCEMENT

   Исходный URL: http://ccvweb.csres.utexas.edu/cvc/papers/ICIP04.pdf

   В этой статье описан быстрый подход для повышения контраста изображения, основанного на ограниченной контрастной манипуляции. Этот подход не только быстр и легок в осуществлении, но также имеет несколько других многообещающих свойств (адаптивный, мультимасштабный, взвешенная локализация, и т.д.).В этой статье также обсуждается анизотропная версия подхода. Для демонстрации работы подготовлены несколько примеров медицинских изображений, включая изображения магнитно – резонансной томографии мозга, изображения компьютерной томографии груди и изображения маммографии.

   Перевод, осуществленный Илюхиным Е.Л.

2. Компьютерная обработка изображений.

   Исходный URL: http://aco.ifmo.ru/el_books/image_processing/

   Обработка изображений с использованием библиотеки Intel Image Processing Library. В данной статье рассмотрены методы масочной и нелинейной фильтрации, линейного и нелинейного контрастирования и бинаризации.

3. Nicolas Bonnier, Eero P. Simoncelli LOCALLY ADAPTIVE MULTISCALE CONTRAST OPTIMIZATION

   Исходный URL: http://www.cns.nyu.edu/pub/eero/bonnier05a.pdf

   В этой статье описан простой мультишкальный алгоритм, который используется для увеличения видимости локальных деталей в изображении. Метод, основан на гамма - коррекции амплитуд коэффициентов в мультишкальном разложении. Демонстрация работы метода представлена на двух изображениях примера. Кроме того предложено несколько усовершенствований и расширений к этому подходу.

   Перевод, осуществленный Илюхиным Е.Л.

4. Габуния Р.И. «КОМПЬЮТЕРНАЯ ТОМОГРАФИЯ В КЛИНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ», М: 1995., с.134 - 153

   Данный материал содержит аатомические параметры печени. Подробно описаны патанатомические характеристики злокачественных новообразований печени. Приведны основные инструментальные способы диагностики злокачественных новообразований и подробно освещена методика проведения компьютерной томографии. Все заболевания сопровождаются илюстрациями.

5. Зонневельд, Ф.В. «ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ» //Журнал «Медицинская визуализация», январь – март 1999, с.44 - 52

   Данный материал содержит подробную информацию об физических основах компьютерной томографии. Содержится информация о преимуществах Кт по сравнению с другими методами визуализации, а также техника проведения тмографического исследования.

6. Бобровник Ю. «КОМПЬЮТЕРНАЯ ТОМОГРАФИЯ: СОВРЕМЕННЫЕ ПРОГРАММЫ ПОСТПРОЦЕСИНГА И ИХ ВОЗМОЖНОСТИ» //Журнал «Променева діагностика, променева терапія», №3, 2002, с. 74 - 78

   Целью данной статьи является попытка дать короткий обзор программ постпроцессинга и их диагностических возможностей на примере программ, которые предлагаются компанией General Electric Medical Systems.

7. «ПРОЦЕДУРА ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ» //Сумский Государственный Университет, Кафедра прикладной математики.

   Исходный URL: http://neuronets.chat.ru/bp.html

   В данной статье на примерах показаны все стадии обучения многослойных искусственных нейронных сетей посредством метода обратного распространения

8. А.Б.Колкер «Повышение точности решения задач вычислительной томографии путем нелинейной фильтрации восстановленного изображения.»

   Исходный URL: http://www.iae.nsk.su/~trofimov/IPP/CT/kolk/kolker.htm

   При решении задач вычислительной томографии возникает известная проблема (общая для всех методов решения некорректных задач), обусловленная противоречием между разрешающей способностью и устойчивостью алгоритмов восстановления – увеличение разрешающей способности (т.е. уменьшение систематической ошибки восстановления) вызывает увеличение уровня случайной ошибки восстановления и наоборот. Для решения этой проблемы предлагается использовать модифицированный медианный фильтр с рекурсивным формированием апертуры, который и рассмотрен в данной статье.

9. «СЕТИ ВСТРЕЧНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ» //Сумский Государственный Университет, Кафедра прикладной математики.

   Исходный URL: http://neuronets.chat.ru/nets.html

   Возможности сети встречного распространения, превосходят возможности однослойных сетей. Время же обучения по сравнению с обратным распространением может уменьшаться в сто раз. Встречное распространение не столь общее, как обратное распространение, но оно может давать решение в тех приложениях, где долгая обучающая процедура невозможна. В статье будет показано, что помимо преодоления ограничений других сетей встречное распространение обладает собственными интересными и полезными свойствами.