دانلود ترجمه مقاله یک مقاله مروری درباره پردازش تصویر پزشکی (سال ۲۰۱۷) (ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️)

یک مقاله مروری درباره پردازش تصویر پزشکی

A Review Paper On Medical Image Processing

چکیده

۱- مقدمه

۲- پیش زمینه

۳- الگوریتم‌های استفاده شده برای پردازش تصویر در مراحل متفاوت

۴- تبدیل هاف-دایره‌ای

۵- نتیجه گیری

چکیده

پردازش تصویر بیومدیکال رشد چشمگیری را تجربه کرده است، و به یک زمینه پژوهشی بین رشته‌ای جذاب برای متخصصینی از زمینه‌های علوم ریاضی، کامپیوتر، مهندسی، آمار، فیزیکی، بیولوژی و پزشکی تبدیل شده است. پردازش تشخیصی به کمک کامپیوتر امروزه به یک بخش مهم روتین بالینی تبدیل شده است. با توسعه تکنولوژی‌های جدید و استفاده از روش‌های مختلف عکس برداری، چالش‌های بسیاری بوجود آمده اند؛ برای مثال، مهم است که چگونه یک حجم قابل توجه از تصاویر پردازش شوند به طوری که اطلاعاتی با کیفیت بالا بتوانند برای تشخیص بیماری و درمان تولید شوند. هدف اصلی این مقاله ارائه مقدمه‌ای برای مفاهیم و تکنیک‌های پایه برای پردازش تصویر پزشکی و تشویق به مطالعه بیشتر و پژوهش در پردازش تصویر است. پیشرفت سریع علوم پزشکی و اختراع انواع دارو به بشریت و کل تمدن سود رسانده است. علوم مدرن شگفتی‌هایی را در زمینه جراحی با خود به همراه داشته است. اما تشخیص درست و مناسب بیماری قبل از درمان، یک مسئله ضروری اولیه است. هر چه ابزارهای پزشکی پیچیده تر باشند، تشخیص بهتری امکان پذیر می‌شود. عکس برداری پزشکی نقش مهمی را در تشخیص بالینی و درمان بازی می‌کند. عکس برداری پزشکی اغلب به عنوان راهی برای نمایش ساختارهای آناتومی بدن با کمک اشعه ایکس است که از مقطع نگاری کامپیوتری و عکس برداری و رزونانس مغناطیسی حاصل شده است. اما اغلب این نوع عکس برداری بیشتر مناسب عملکرد فیزیولوژیک است تا آناتومی. با رشد کامپیوتر و تکنولوژی عکس برداری، عکس برداری پزشکی به شدت عرصه‌های پزشکی را تحت تاثیر قرار داد. از آنجایی که کیفیت عکس برداری پزشکی بر تشخیص بیماری بسیار تاثیر داشته است، پردازش تصویر پزشکی به یکی از کاربردهای بالینی و مهم تبدیل شده است که تصاویری را برای آینده ذخیره و بازیابی می‌کند که پیش نیازی فرآیندی برای ذخیره دقیق این تصاویر هستند.

مقدمه

پردازش تصویر بیومدیکال رشد چشمگیری را تجربه کرده است، و به یک زمینه پژوهشی بین رشته‌ای جذاب برای متخصصینی از زمینه‌های علوم ریاضی، کامپیوتر، مهندسی، آمار، فیزیکی، بیولوژی و پزشکی تبدیل شده است. پردازش تشخیصی به کمک کامپیوتر امروزه به بخش مهمی از روتین بالینی تبدیل شده است.. با توسعه تکنولوژی‌های جدید و استفاده از روش‌های مختلف عکس برداری، چالش‌های بسیاری بوجود آمده اند؛ برای مثال، مهم است که چگونه یک حجم قابل توجه از تصاویر پردازش شوند به طوری که اطلاعاتی با کیفیت بالا بتوانند برای تشخیص بیماری و درمان تولید شوند.

نتیجه گیری

در این مقاله، برخی از مفاهیم پایه پردازش تصویر پزشکی را مطرح کردیم. مهم است تاکید کنیم که هیچ یک از این عرصه‌های مسئله به صورت رضایت بخشی حل نشده‌اند، و همه الگوریتم‌های تشریح شده هنوز باید بهبود یابند. به خصوص، قطعه بندی یک رویه اد هاک با بهترین نتایج بدست آمده با برنامه‌های تعاملی با ورودی قابل توجه از سمت کاربر باقی مانده است. با این وجود، پیشرفت‌هایی در زمینه تحلیل اتوماتیک تصویر‌های پزشکی در چند سال گذشته به لطف بهبود‌های سخت افزاری، روش‌های عکس برداری، تکنیک‌های پردازش تصویر، و البته ریاضیات، صورت گرفته است. جریان‌های منحنی محور یک ابزار فوق العاده برای تعدادی از وظایف پردازش تصویر اثبات شده اند و قطعا تاثیر قابل توجهی بر تکنولوژی دارند. چالش‌های ریاضی در عکس برداری پزشکی هنوز قابل توجه هستند و تکنیک‌های ضروری در مورد هر شاخه اصلی ریاضیات قابل لمس هستند. به صورت خلاصه، می‌توانیم از کمک‌های بسیاری استفاده کنیم.خلاصه اینکه نیاز است که از کمک‌های بسیاری استفاده کنیم.

Abstract

Biomedical image processing has experienced dramatic expansion, and has been an interdisciplinary research field attracting expertise from applied mathematics, computer sciences, engineering, statistics, physics, biology and medicine. Computer-aided diagnostic processing has already become an important part of clinical routine. Accompanied by a rush of new development of high technology and use of various imaging modalities, more challenges arise; for example, how to process and analyze a significant volume of images so that high quality information can be produced for disease diagnoses and treatment. The principal objectives of this course are to provide an introduction to basic concepts and techniques for medical image processing and to promote interests for further study and research in medical imaging processing. The rapid progress of medical science and the invention of various medicines have benefited mankind and the whole civilization. Modern science also has been doing wonders in the surgical field. But, the proper and correct diagnosis of diseases is the primary necessity before the treatment. The more sophisticate the bio-instruments are, better diagnosis will be possible. The medical image plays an important role in clinical diagnosis and therapy of doctor and teaching and researching etc. Medical imaging is often thought of as a way to represent anatomical structures of the body with the help of X-ray computed tomography and magnetic resonance imaging. But often it is more useful for physiologic function rather than anatomy. With the growth of computer and image technology medical imaging has greatly influenced medical field. As the quality of medical imaging affects diagnosis the medical image processing has become a hotspot and the clinical applications wanting to store and retrieve images for future purpose needs some convenient process to store those images in details.

Introduction

Biomedical image processing has experienced dramatic expansion, and has been an interdisciplinary research field attracting expertise from applied mathematics, computer sciences, engineering, statistics, physics, biology and medicine. Computer-aided diagnostic processing has already become an important part of clinical routine. Accompanied by a rush of new development of high technology and use of various imaging modalities, more challenges arise; for example, how to process and analyze a significant volume of images so that high quality information can be produced for disease diagnoses and treatment.

Conclusion

In this paper, we sketched some of the fundamental concepts of medical image processing. It is important to emphasize that none of these problem areas has been satisfactorily solved, and all of the algorithms we have described are open to considerable improvement. In particular, segmentation remains a rather ad hoc procedure with the best results being obtained via interactive programs with considerable input from the user. Nevertheless, progress has been made in the field of automatic analysis of medical images over the last few years thanks to improvements in hardware, acquisition methods, signal processing techniques, and of course mathematics. Curvature driven flows have proven to be an excellent tool for a number of image processing tasks and have definitely had a major impact on the technology base. The mathematical challenges in medical imaging are still considerable and the necessary techniques touch just about every major branch of mathematics. In summary, we can use all the help we can get!

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

یک مقاله مروری درباره پردازش تصویر پزشکی

A Review Paper On Medical Image Processing