Медицинская Техника / Медицинская техника №5, 2011 / с. 18-22

Оценка движения на изображениях в ангиографии

А.С. Афанасенко

Аннотация

В статье рассмотрены вопросы влияния подвижности органов и тканей на качество рентгеновских изображений в ангиографии. Показано, что использование информации о движении позволяет несколькими путями повысить диагностическую ценность снимков. Рассмотрен метод совмещения блоков, позволяющий извлечь из серии изображений информацию о движении в виде поля векторов смещения. Предложены модификации данного метода, включающие в себя сегментацию изображения на подвижные и неподвижные участки на основе измеряемых характеристик шума, а также введение коэффициента мерцаний, позволяющего улучшить устойчивость метода к колебаниям средней яркости.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Арсений Сергеевич Афанасенко, канд. техн. наук, доцент кафедры электронных и телевизионных систем, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, инженер-программист, ЗАО НИПК «Электрон», г. С.-Петербург,
e-mail: afanasenko@electronxray.com

Список литературы

1. Фальк Я. Квантовая эффективность и качество изображения в рентгенотелевизионных системах / Автореферат диссертации к. т. н. – С.-Петербург: Издательство СПбГЭТУ (ЛЭТИ), 2007. С. 14.
2. Афанасенко А.С. Компенсация перемещений пациента в процессе ангиографического исследования // Биотехносфера. 2010. № 4 (10). С. 16-19.
3. Шишкин Е.В., Боресков А.В. Компьютерная графика. Динамика, реалистические изображения. – М.: Диалог-МИФИ, 1995. С. 76.
4. Maintz J.B.A., Viergever M.A. A Survey of Medical Image Registration // Medical Image Analysis. 1998. Vol. 2. № 1. PР. 1-36.
5. Vogel J., Schiele B. Semantic Modeling of Natural Scenes for Content-Based Image Retrieval // International Journal of Computer Vision. 2007. № 2. PР. 133-157.
6. Blake A. and Isard M. Active Contours: The application of techniques from graphics, vision, control theory and statistics to visual tracking of shapes in motion. – Springer-Verlag, London, 1998.
7. Cootes T.F., Taylor C.J., Cooper D.H., Graham J. Active shape models – their training and application // Computer Vision and Image Understanding. 1995. Vol. 61. № 1. PР. 38-59.
8. Orchard M.T. A comparison of techniques for estimating block motion in image sequence coding // SPIE, Visual Communications and Image Processing IV. 1989. Vol. 1199. PР. 248-258.
9. Stefano L., Viarani E. Vehicle detection and tracking using the block matching algorithm / Proc. of 3rd IMACS/IEEE, Athens, Greece. July 1999. Vol. 1. PР. 4491-4496.
10. Thoma R., Bierling M. Motion compensating interpolation considering covered and uncovered background // Signal Processing: Image Communications. 1989. Vol. 1. PР. 191-212.
11. Amer A., Dubois E. Reliable and fast structure-oriented video noise estimation // IEEE Trans Circuits and Systems for Video Technology. 2005. № 15. PР. 113-118.
12. Foi A., Trimeche M., Katkovnik V., Egiazarian K. Practical Poissonian-Gaussian noise modeling and fitting for single image raw data // IEEE Transactions on Image Processing. 2008. Vol. 17. № 10. PР. 1737-1754.