Страница: 5/5
РЭЗЮМЭ
дысертацыйнай працы Недзьведзя Аляксандра Мiхайлавiча “Сегментацыя слабакантрастных вiдарысаў гiсталагiчных аб¢ектаў”
Ключавыя словы: сегментацыя, медыцынскiя вiдарысы, сiстэмы аналiзу вiдарысаў, матэматычная марфалогiя, колер, гiсталагiчныя аб¢екты.
Дысертацыйная праца прысвечана праблеме сегментацыi аб¢ектаў на вiдарысах гiсталагiчных прэпаратаў. Яе мэтай з¢яўляецца распрацоўка алгарытмаў, дазваляючых вылучыць гiсталагiчныя аб¢екты на вiдарысе прэпарата, захаваўшы геаметрычныя i аптычныя ўласцiвасцi аб¢екта. Прапанавана класiфiкацыя аб¢ектаў для вызначэння алгарытму сегментацыi. Распрацаваны алгарытм паўтонавага патанчэння, якi ўлiчвае асаблiвасцi вiдарысаў гiсталагiчных прэпаратаў. На падставе метадаў матэматычнай марфалогii распрацаваны алгарытмы сегментацыi сасудаў i валокнаў пры дробным i буйным аптычным павелiчэннi. На падставе алгарытмаў сегментацыi распрацаваны алгарытм iдэнтыфiкацыi сасудаў i валокнаў пры буйным павелiчэннi. Распрацаваны алгарытмы сегментацыi плошчавых аб¢ектаў (клетак, ядзер клетак, папярочнага сячэння сасудаў i валокнаў) метадамi матэматычнай марфалогii i аб¢яднання абласцей, а таксама алгарытм вызначэння клетак на бiнарным вiдарысе, атрыманым у вынiку парогавай сегментацыi. Для выканання сегментацыi гiсталагiчных аб’ектаў на каляровых вiдарысах распрацавана сiстэма каардынат апiсання колеру PHS. Прадстаўлена сiстэма аналiзу вiдарысаў Bioscan, у якой рэалiзаваны вышэйапiсаныя алгарытмы. Атрыманыя ў дысертацыйнай працы вынiкi прызначаны для рэалiзацыi ў аўтаматычных сiстэмах аналiзу гiсталагiчных прэпаратаў i могуць выкарыстоўвацца пры традыцыйнай апрацоўцы i аналiзе гiсталагiчных аб’ектаў.
SUMMARY
Dissertation of Nedzved Alexander
“Segmentation of low contrast images of histology objects”
Key words: segmentation, medical images, image analysis systems, mathematical morphology, color, histology objects.
Dissertation is devoted to the problem of object segmentation on histology preparations images. The purpose of research is the elaboration of image segmentation algorithms, allowing to must determine histology objects on preparation images, and preserving objects’ geometrical and optical properties. Object classification is proposed for determination of segmentation algorithm. Algorithm of gray thinning was developed for histology images. Algorithm of fibre and vessel segmentation in small and major magnifications has been worked out on the basis of mathematical morphology methods. Algorithm identification of vessels and fibres, that use results of segmentation, was developed. The algorithms of segmentation of the square objects (cells, nuclei, cross-section of fibres and vessels) were developed by the mathematical morphology and merging region methods. The system of coordinates PHS of color description was collaborated for segmentation of histology objects on color images. Image analysis system Bioscan is described. This system uses the algorithms that have been developed in this dissertation. Results of research can be uses for realization on automatic histology image analysis systems and for processing and analyzing histology objects.
Подписан к печати 3.02.2000. Формат бумаги 60x84 1/16.
Офсетная печать. Объем 1 п.л. Тираж 100 экз. Зак. №9
_________________________________________
Отпечатано на ризографе Института технической кибернетики
НАН Беларуси. 220012, Минск, Сурганова, 6
Реферат опубликован: 15/06/2005 (11388 прочтено)