Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

1 Proces analizy i rozpoznawania. 2 Jak przygotować dwie klasy obiektów?

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "1 Proces analizy i rozpoznawania. 2 Jak przygotować dwie klasy obiektów?"— Zapis prezentacji:

1 1 Proces analizy i rozpoznawania

2 2 Jak przygotować dwie klasy obiektów?

3 3 Pierwsza klasa (obroty o 10 o ):

4 4

5 5

6 6 Z jaką rozdzielczością zapisywać bitmapy?

7 7 Inna klasa (obroty o 30 o ):

8 8

9 9 Wykresy współczynników:

10 10

11 11

12 12

13 13 Metryka Euklidesowa:

14 14 Do procesu rozpoznawania wybrano np. współczynnik W2 ρ 1 dla pierwszej klasy ρ 2 dla drugiej klasy ρ 1 < ρ 2 ? obiekt rozpoznawany

15 15 Jeżeli współczynników będzie więcej? ρ 1 dla pierwszej klasy ρ 2 dla drugiej klasy ρ 1 < ρ 2 ? obiekt rozpoznawany dwa współczynniki WiWi WjWj WiWi WjWj

16 16 Analiza i wybór cech kluczowych dla rozpoznawania obrazów medycznych : a) aorta prawidłowa, b) zwężenie naczynia, c) tętniak aorty. Tomografia komputerowa aorty brzusznej:

17 17 Realizacja programu : Wysegmentowany obiekt oraz jego obliczone parametry

18 18 Analiza cech : Jako cechy do klasyfikacji obrazów wybrano momenty M1, M2, M6 oraz M9. Pierwsze trzy służą do wstępnego podziału na dwie grupy: aorty w normie oraz naczynia ze zmianami patologicznymi. W drugim etapie aorty ze zmianami chorobowymi są przydzielane do jednej z dwóch pozostałych klas na podstawie momentu M9. Obrazy zostały podzielone na trzy klasy:  Klasa 1 – zdjęcia aort bez zmian patologicznych,  Klasa 2 – aorta z przewężeniem,  Klasa 3 – aorta miejscowo pogrubiona (tętniak).

19 19 Analiza cech cd:

20 20 Analiza cech cd:

21 21 Przykład klasyfikacji obiektu :

22 22 Wpływ rozmiaru okna filtrów na miary jakości obrazu przekształconego

23 23 Dla obrazu:

24 24 Wizualne odzwierciedlenia wpływu częstotliwości próbkowania obrazu rentgenowskiego na odwzorowanie odczytanego przekroju szczeliny stawowej z zapisanego cyfrowo radiogramu bez wykonanych dodatkowych przekształceń: 600 dpi 300 dpi 200 dpi 100 dpi

25 25 Przekrój obrazu stawu kolanowego poddanego filtracji medianowej, zapisywanego z rozdzielczościami odpowiednio: 600, 300, 200 oraz 100 dpi:

26 26 Średnia różnica: Średnia różnica między obrazem oryginalnym i przekształconym nieznacznie wzrasta przy zwiększaniu rozmiaru okna stosowanych filtrów.

27 27 Zawartość strukturalna: Stosunek sumy kwadratów obrazu oryginalnego do sumy kwadratów obrazu przetworzonego (zawartość strukturalna) również zmienia się nieznacznie.

28 28 Znormalizowana korelacja wzajemna: Minimalne wahania znormalizowanej korelacji wzajemnej.

29 29 Jakość korelacji: W jakości korelacji występują również niewielkie wahania.

30 30 Maksymalna różnica (szczytowy błąd bezwzględny): Maksymalna różnica między obrazem oryginalnym i przetworzonym wykazuje dość znaczne wahania szczególnie przy zmianie wielkości okna filtru z parzystej na nieparzystą.

31 31 Wierność obrazu: Wierność obrazu zmienia się w zakresie 0,1 % (dla filtru średniego o 0,3 %).

32 32 Błąd średnio- kwadratowy:

33 33 Szczytowy błąd średnio- kwadratowy:

34 34 Normalizowany błąd bezwzględny:

35 35 Znormalizowany błąd średnio- kwadratowy:

36 36 Stosunek sygnału do szumu:

37 37 Współczynnik korelacji:

38 38 Odchylenie standardowe:

39 39 Można zauważyć, że stosowanie filtrów o oknach wielkości [n n], gdzie n jest parzyste znacznie pogarsza jakość filtracji (szczególnie dla filtru medianowego), co wynika z faktu, że w takich przypadkach pobierane zostają do analizy punkty nie z pełnego otoczenia przekształcanego punktu obrazu.

40 40 1.znormalizowana korelacja wzajemna, jakość korelacji, wierność obrazu oraz stosunek sygnału do szumu wykazują największe wartości dla n nieparzystego z malejącym trendem zmian; 2.natomiast parametry z grupy błędów średniokwadratowych takie jak: średnia różnica, zawartość strukturalna, maksymalna różnica, błąd średniokwadratowy, szczytowy błąd średniokwadratowy oraz znormalizowany błąd średniokwadratowy przyjmują największe wartości dla n parzystego z rosnącym trendem zmian. Przy stosowaniu powyższych parametrów można zauważyć dwa trendy: Z pierwszej grupy najbardziej czułym wydaje się być stosunek sygnału do szumu, zaś z drugiej maksymalna różnica.

41 41

42 42 Analizować można również wpływ wielkości okna stosowanych filtrów na odwzorowanie profilu przekroju stawu kolanowego: Profile badanego stawu przy wielkości okna filtrów [3 3]

43 43 Profile badanego stawu przy wielkości okna filtrów [5 5]

44 44 Profile badanego stawu przy wielkości okna filtrów [9 9]

45 45 Profile badanego stawu przy wielkości okna filtrów [19 19]


Pobierz ppt "1 Proces analizy i rozpoznawania. 2 Jak przygotować dwie klasy obiektów?"

Podobne prezentacje


Reklamy Google