فایل ورد کامل مدل مبتنی بر شبکیه ادراک بصری: کاربردی برای تصاویر پزشکی در حال پردازش

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل مدل مبتنی بر شبکیه ادراک بصری: کاربردی برای تصاویر پزشکی در حال پردازش،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۸ صفحه

معیارهای کیفیت تصویر مدل مبتنی بر سیستم بینایی انسان (HVS) ، به شدت با ارزیابی از کیفیت تصویر و همچنین با عملکرد انسان مشاهده گر در روند تشخیص بصری مرتبط است. مدل سازی فیزیولوژیکی شبکیه یک نقش حیاتی در توسعه روش های پردازش تصویر با عملکرد بالا برای ادراک بصری بهتر بازی می کند. برای پردازش تصویر در تشخیص پزشکی، مراحل مختلف مانند پیش پردازش تصویر، تقسیم بندی تصویر، استخراج ویژگی، شناخت تصویر و تفسیر ان، طی می شود. این کار با هدف توسعه پردازش تصویر مبتنی بر سیستم بینایی انسان است که باعث صرفه زمانی در مقایسه با روش های پردازش معمولی می شود. هدف اصلی از این کار این است که توسعه یک مدل بر پایه شبکیه چشم است که ساختار عصبی پیچیده ای دارد، قادر به تشخیص سیگنال نور ورودی و تبدیل سیگنال قبل از انتقال آن از طریق عصب بینایی است. این مدل شبکیه شامل گیرنده نوری، لایه برون شبیه شبکیه و لایه ی درونی-شبیه شبکیه نمایش وییژگی هایی مانند خواص فشرده سازی و فیلتر مکانی در پردازش اطلاعات بصری می باشد. مقدار فرکانس فضایی با استفاده از روش تبدیل کسینوسی گسسته (DCT) باعث افزایش کنتراست دید در ارزیابی منطقه تیره و حفظ همان در منطقه روشن با استفاده از لایه های گیرنده نوری شبکیه چشم می شود. کانتور کنتراست به وسیله مدل سازی لایه خارجی شبیه شبکیه از شبکیه چشم و کانالparvo در سطح داخلی-شبیه شبکه مدل شد، برای استخراج جزئیات دقیق تصاویر، مانند خواص روشنایی، فرکانس فضایی و زمانی برای توسعه مدل مبتنی بر سیستم بینایی انسان در نظر گرفته شد. مدل ارائه شده برای طیف گسترده ای از تصاویر پزشکی کاربرد دارد. و با نتایج شبیه سازی اعمال آن ثابت شده است که مقادیر ویژگی بافت تصویر پردازش یافت texture بهتر از تصویر اصلی ورودی است. علاوه بر این، این روش ثابت می کند که هنگام مقایسه با روش های پردازش تصویر معمول انعطاف پذیر تر است و اجرای عملی ان آسان تر است.

عنوان انگلیسی:

Retinal model-based visual perception: Applied for medical image processing

~~en~~ writers :

T. Rajalakshmi a,, Shanthi Prince

The Human Visual System (HVS) model based image quality metrics, correlates strongly with the evaluations
of image quality as well as with human observer performance in the visual recognition process.
Physiological modeling of retina plays a vital role in the development of high-performance image processing
methods for better visual perception. For image processing in medical diagnosis, one has to follow
several steps like image preprocessing, image segmentation, feature extraction, image recognition, and
interpretation. This work aims at developing human visual system based image processing which stands
advantageous when compared with the conventional processing methods. The main aim of this work is to
develop a model for retina, which has complex neural structure, capable of detecting the incoming light
signal and transforms the signal before transmitting it through the optic nerve. This retinal model comprises
of the photoreceptor, outer-plexiform and inner-plexiform layers exhibiting the properties of compression
and spatiotemporal filtering in the processing of visual information. The spatial frequency value
is evaluated using Discrete Cosine Transform (DCT) technique thereby enhancing the contrast visibility in
the dark area and maintaining the same in the bright area using photoreceptor layer of the retina.
Contour contrast enhancement is achieved by modeling outer- plexiform layer of retina and parvo channel
of the inner-plexiform layer is modeled to extract finer details of the image. The properties like luminance,
spatial and temporal frequencies were considered to develop the human visual system based
retinal model. The proposed model is applied to a wide variety of medical images and with simulated
results it has been proved that the texture feature values of the processed image are found to be higher
than the original input image. Further, this method proves to be more flexible which enables easier practical
implementation when compared to that of generic medical image processing techniques.

$$en!!