113

Тиббиётда бемор ҳақида ахборотни тақдим этишда тиббий тасвирлар катта аҳамиятга эга бўлиб, уларнинг визуал яхши кўриниши, кўпроқ маълумот бериши, информативлиги контрастига боғлиқ. Тасвир контрастини баҳолаш тиббий тасвирлашда, айниқса мультиспирал компьютер томографияси сканерлари контекстида ҳал қилувчи аҳамиятга эга. Мазкур тадқиқот ишида мультиспирал компьютер томографияси сканерларидан олинган тиббий тасвирларда тасвир контрастини миқдорий баҳолаш учун мос оптимал баҳолаш мезонларини аниқлаш мақсад қилинган. Бунда тасвир контрастини эталонсиз баҳоловчи мезонлар таҳлил қилиниб, мультиспирал компьютер томографияси сканерларидан олинган турли тиббий тасвирлар тўпламидан фойдаланган ҳолда тажрибалар ўтказилиши натижасида Global Contrast Factor, Haralick contrast ва Root Mean Square учта мезон танланди.

  • Web Address
  • DOI
  • Date of creation in the UzSCI system 13-05-2024
  • Read count 113
  • Date of publication 30-12-2023
  • Main LanguageO'zbek
  • Pages29-34
English

In medicine, medical images are of great importance in providing information about the patient, and their visual appearance, more information, and informativeness depend on the contrast. Image contrast estimation is crucial in medical imaging, especially in the context of multispiral CT scanners. The purpose of this research work is to determine the optimal evaluation criteria for the quantitative evaluation of image contrast in medical images obtained from multispiral computed tomography scanners. In this case, three parameters were selected: Global Contrast Factor, Haralick contrast and Root Mean Square, as a result of conducting experiments using different sets of medical images obtained from multispiral computed tomography scanners.

Русский

В медицине медицинские изображения имеют большое значение в предоставлении информации о пациенте, а от контрастности зависит их внешний вид, информативность и информативность. Оценка контрастности изображения имеет решающее значение в медицинской визуализации, особенно в контексте мультиспиральных компьютерных томографов. Целью данной исследовательской работы является определение оптимальных критериев количественной оценки контрастности изображений в медицинских изображениях, полученных с помощью мультиспиральных компьютерных томографов. В данном случае были выбраны три параметра: глобальный коэффициент контрастности, контраст Харалика и среднеквадратичный результат в результате проведения экспериментов с использованием различных наборов медицинских изображений, полученных с мультиспиральных компьютерных томографов.

Ўзбек

Тиббиётда бемор ҳақида ахборотни тақдим этишда тиббий тасвирлар катта аҳамиятга эга бўлиб, уларнинг визуал яхши кўриниши, кўпроқ маълумот бериши, информативлиги контрастига боғлиқ. Тасвир контрастини баҳолаш тиббий тасвирлашда, айниқса мультиспирал компьютер томографияси сканерлари контекстида ҳал қилувчи аҳамиятга эга. Мазкур тадқиқот ишида мультиспирал компьютер томографияси сканерларидан олинган тиббий тасвирларда тасвир контрастини миқдорий баҳолаш учун мос оптимал баҳолаш мезонларини аниқлаш мақсад қилинган. Бунда тасвир контрастини эталонсиз баҳоловчи мезонлар таҳлил қилиниб, мультиспирал компьютер томографияси сканерларидан олинган турли тиббий тасвирлар тўпламидан фойдаланган ҳолда тажрибалар ўтказилиши натижасида Global Contrast Factor, Haralick contrast ва Root Mean Square учта мезон танланди.

Name of reference
1 1. Beghdadi, Azeddine & Qureshi, Muhammad & Amirshahi, Seyed Ali & Chetouani, Aladine & Pedersen, Marius. (2020). A Critical Analysis on Perceptual Contrast and Its Use in Visual Information Analysis and Processing. IEEE Access. PP. 1-1. 10.1109/ACCESS.2020.3019350.
2 2. Голуб Ю.И., Старовойтов Ф.В. Исследование локальных оценок контраста цифровых изображений при отсутствии эталона // Системный анализ и прикладная информатика. 2019. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-lokalnyh-otsenok kontrasta-tsifrovyh-izobrazheniy-pri-otsutstvii-etalona
3 3. Gade, P. & Walsh, P. (2013). Use of GCF aesthetic measure in the evolution of landscape designs. IJCCI 2013 - Proceedings of the 5th International Joint Conference on Computational Intelligence. 83-90.
4 4.https://www.kaggle.com/datasets/akhileshdkapse/super-image-resolution
5 5.https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/face-mask-detection
Waiting