| LEADER |
05030nam a22002657a 4500 |
| 001 |
1767673 |
| 024 |
|
|
|3 10.34279/0923-009-004-002
|
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b العراق
|
| 100 |
|
|
|9 558237
|a محمد، سري جاسم
|g Mohammed, Sura Jasim
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a Instantly Enhanced Image Selection for Mammogram Images Segmentation
|
| 246 |
|
|
|a اختيار الصورة المحسنه آنيا لتجزئة صور الماموكرام
|
| 260 |
|
|
|b الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
|c 2019
|
| 300 |
|
|
|a 16 - 29
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a النظام المقترح هو تصميم نظام (التشخيص بمساعدة الكومبيوتر) من شأنه تحقيق دقه أعلى لتشخيص كتل سرطان الثدي خلال مرحلة المعالجة المسبقة للصورة، اقترح أسلوب هجين لتصفية وتحسين صور الماموكرام. تم استخدام اثنين من تقنيات التحسين القوية، هم "معادلة المدرج التكراري تكيف التباين المحدد" و"المعادلة المدرج التكراري الديناميكية". عند تطبيق أكثر من تقنيه متشابهات تقريبا بالفاعلية على صوره وكفاءة هذي التقنيات تختلف في كل حالة تحسين صوره، فإن الانتقاء اللحظي (الآني) بين تلك الصور الناتجة هو أفضل طريقه مقترحه لتمرير الصورة الأفضل إلى الخطوة القادمة في نظام التصنيف وذلك بالاعتماد على حسابات رياضية. من أجل تحقيق نتائج أفضل، تم حساب مربع معدل الخطأ ونسبة ذروة الإشارة إلى الضوضاء. تتطلب هذه الحسابات تعاونا فوريا (آنيا) بين البرنامج المنفذ (ماتلاب) والذاكرة المستخدمة لتخزين ومقارنة القيم المحسوبة. يوفر اختيار الصورة آنيا طريقة فعالة لاختيار أفضل صورة محسنة من بين مخرجات التقنيات المطبقة حتى يتم تمريرها إلى مرحلة التجزئة.اقتُرحت طريقة تجزئه نمو المنطقة البذرية وعمليات مورفولوجية لإزالة العلامات والجزء العضلي من الصورة. استخرجت المناطق المشتبه بها من منطقة الثدي باستخدام طريقة التجزئة قطع الرسم البياني. تشير النتائج التجريبية المحصلة إلى أن مناطق الثدي قد أخذت على الوجه التحديد وفق الصور الحقيقية.
|
| 520 |
|
|
|b The proposed system is to design a CAD (Computer-aided diagnosis) system that would achieve higher precision of breast cancer masses diagnosis through image preprocessing step. Hybrid approach is proposed to filter and enhance mammogram images. Tow strong enhancement techniques are used, they are "contract limit adaptive histogram equalization” (CLAHE) and "Dynamic histogram equalization" DHE. When there are more than one technique nearly similar in effectiveness are applied on an image and their efficiency is varied at each enhancing case, the instant selection between those resulted images is the best-proposed way to passing the better image to the next step in the classification system; that is based on mathematical calculations. in order to achieve best results in terms of mean square error (MSE) and peak signal to noise ratio (PSNR), these calculations require an instantaneous collaboration between the implementing program (Matlab) and the memory that used for storing and comparing the calculated values. Instantly image selection provides an effective way to adopt the best enhanced image between the outputs of the applied techniques to be passing to segmentation stage. Seeded region growing (SRG) segmentation method and morphological operations are proposed for the purpose of eliminate labels and pectoral muscle part from the image. Extracting the suspected regions from the breast area is done using graph cut segmentation method.
|
| 653 |
|
|
|a سرطان الثدي
|a الأورام الخبيثة
|a صور الماموكرام
|
| 692 |
|
|
|b Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization
|b Filtering
|b Graph Cut technique
|b Enhancement and Segmentation
|
| 773 |
|
|
|4 علوم المعلومات وعلوم المكتبات
|6 Information Science & Library Science
|c 002
|e Iraqi Journal of Information Technology
|f Al-Maǧallaẗ al-ʻirāqiyyaẗ li-tiknulūǧiyā al-maʻlūmāt
|l 004
|m مج9, ع4
|o 0923
|s المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات
|v 009
|x 1994-8638
|
| 700 |
|
|
|9 558245
|a عباس، ذكرى حيدر على
|g Abbas, Thekra Hayder Ali
|e م. مشارك
|
| 856 |
|
|
|u 0923-009-004-002.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|
| 995 |
|
|
|a HumanIndex
|
| 999 |
|
|
|c 1030238
|d 1030238
|
