Цель исследования – развитие методологии когнитивного определения параметров медицинских полутоновых изображений на основе методов двойного спектрального сканирования. Описана математическая модель рентгеноконтрастных изображений сосудов, на основе которой был разработан метод определения параметров сосудов с помощью спектрального сканирования. Модель основана на представлении ориентированных перепадов яркости с помощью функций Уолша. При свертке такой модели сосуда с вейвлетами, основанными на первых функциях Уолша, в точках перепадов яркости результат свертки выдаст экстремум, который можно использовать как информативный параметр наличия контура сосуда. Агрегирование информации с множества таких параметров в локальной области даст усредненную характеристику этой области, что приведет к значительному снижению влияния шумов на конечный результат за счет допустимого снижения разрешения локализации значимых окклюзий артерий. Усредненные результаты свертки функций Уолша рекомендуется вычислять с помощью двумерного спектрального преобразования Уолша в скользящем окне с последующим селектированием частот. Метод проиллюстрирован на примере классификации контура границы модели сосуда и реального рентгеноконтрастного изображения артерии с большим уровнем шумов. Проведено сравнение теоретических и практических подходов к решению задачи обнаружения контура артерий. Экспериментальные исследования предложенного метода показали возможность оценки информативных параметров даже в условиях анализа изображений с неудовлетворительной контрастностью и с низким соотношением сигнал/шум. Использование метода двойного спектрального сканирования в системах автоматического анализа рентгеноконтрастных ангиографических изображений позволяет получать информативные параметры в условиях высоких шумов на изображениях.
The purpose of the study is to develop a methodology for cognitive determination of medical halftone images’ parameters based on dual spectral scanning methods. The mathematical model of radiopaque images of vessels is described in this work. Based on this model, the method for determining the vessel parameters using spectral scanning was developed. The model is based on the representation of oriented brightness differences using Walsh functions. This vessel model was convolved with wavelets based on the first Walsh functions. The result of the convolution will yield extremes at the points of brightness differences. We can use this result as an informative parameter for the presence of a vessel contour. Information from many such parameters in a local area is aggregated and gives an averaged characteristic of this area. This leads to a significant decrease in the influence of noise on the final result due to an acceptable decrease in the resolution of localization of significant arterial occlusions. The averaged results of the convolution of Walsh functions are recommended to be calculated using a two-dimensional spectral Walsh transform in a sliding window with subsequent frequency selection. The method is illustrated by the example of classifying the contour of the boundary of a vessel model and a real radiopaque image of an artery with a high noise level. A comparison of theoretical and practical approaches to solving the problem of detecting the contour of arteries is carried out. Experimental studies of the proposed method have shown the possibility of estimating informative parameters even under conditions of analyzing images with unsatisfactory contrast and with a low signal-to-noise ratio. The use of the dual spectral scanning method in systems for automatic analysis of radiopaque angiographic images allows obtaining informative parameters in conditions of high noise in the images.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.