Book: Feature Extraction in Medical Image Retrieval - A New Design of Wavelet Filter Banks Introduction: Medical imaging has become an essential tool in modern healthcare, with a vast array of image databases being created as a result of its widespread use. These repositories contain images from various modalities, including multidimensional and coaligned multimodality images, offering opportunities for evidence-based diagnosis, teaching, and research. Over the past two decades, advances in medical image analysis have led to the development of numerous algorithms and techniques that enable commercial solutions with sufficient performance in terms of accuracy, reliability, and speed. One such technique is content-based image retrieval (CBIR), which utilizes visual features such as color, texture, and shape as search criteria, complementing traditional text-based retrieval methods. The purpose of this book is to emphasize the design of wavelet filter banks as efficient and effective feature descriptors for medical image retrieval. Specifically, it presents three contributions: 1. A novel, generalized design of a family of multiplier-free orthogonal wavelet filter banks is presented, based on the doubleshifting orthogonality property with allowable deviation from the original filter coefficients. 2. A low-complexity symmetric Daub4 orthogonal wavelet filter bank is introduced, achieved by slightly altering the perfect reconstruction condition to make the designed filter bank symmetric and obtain dyadic filter coefficients. 3. The first dyadic Gabor wavelet filter bank is proposed, based on a slight alteration in the orientation parameter without disturbing the remaining Gabor wavelet parameters.

Книга: Извлечение признаков в поиске медицинских изображений - новый дизайн банков фильтров вейвлетов Введение: Медицинская визуализация стала важным инструментом в современном здравоохранении, в результате ее широкого использования создается широкий спектр баз данных изображений. Эти репозитории содержат изображения из различных методов, включая многомерные и объединенные мультимодальные изображения, предлагая возможности для диагностики, обучения и исследований на основе фактических данных. За последние два десятилетия достижения в области анализа медицинских изображений привели к разработке многочисленных алгоритмов и методов, которые позволяют создавать коммерческие решения с достаточной производительностью с точки зрения точности, надежности и скорости. Одним из таких методов является поиск изображений на основе содержимого (CBIR), который использует визуальные признаки, такие как цвет, текстура и форма, в качестве критериев поиска, дополняя традиционные способы поиска на основе текста. Цель этой книги - подчеркнуть дизайн банков вейвлет-фильтров как эффективных и действенных дескрипторов признаков для поиска медицинских изображений. В частности, в нем представлены три вклада: 1. Представлена новая обобщенная схема семейства банков ортогональных вейвлет-фильтров без множителей, основанная на свойстве ортогональности двойного сдвига с допустимым отклонением от исходных коэффициентов фильтра. 2. Вводится набор симметричных Daub4 ортогональных вейвлет-фильтров низкой сложности, достигаемый небольшим изменением условия идеального восстановления, чтобы сделать спроектированный набор фильтров симметричным и получить диадические коэффициенты фильтра. 3. Предложен первый набор диадических вейвлет-фильтров Габора, основанный на небольшом изменении параметра ориентации без нарушения остальных вейвлет-параметров Габора.

Livre : Extraire les signes dans la recherche d'images médicales - une nouvelle conception de banques de filtres d'ondelettes Introduction : L'imagerie médicale est devenue un outil important dans les soins de santé modernes, grâce à son utilisation généralisée, une large gamme de bases de données d'images est créée. Ces référentiels contiennent des images provenant de diverses méthodes, y compris des images multimodales multidimensionnelles et combinées, offrant des possibilités de diagnostic, d'apprentissage et de recherche fondées sur des données probantes. Au cours des deux dernières décennies, les progrès de l'analyse des images médicales ont conduit au développement de nombreux algorithmes et méthodes qui permettent de créer des solutions commerciales avec des performances suffisantes en termes de précision, de fiabilité et de vitesse. L'une de ces méthodes est la recherche d'images basées sur le contenu (CBIR), qui utilise des caractéristiques visuelles telles que la couleur, la texture et la forme comme critères de recherche, complétant les méthodes de recherche traditionnelles basées sur le texte. L'objectif de ce livre est de souligner la conception de banques de filtres à ondelettes comme descripteurs de signes efficaces et efficients pour la recherche d'images médicales. En particulier, il présente trois contributions : 1. Un nouveau schéma généralisé de la famille de banques de filtres à ondelettes orthogonales sans multiplicateurs est présenté, basé sur la propriété d'orthogonalité du double décalage avec un écart admissible par rapport aux coefficients initiaux du filtre. 2. Un ensemble de filtres à ondelettes symétriques Daub4 orthogonales de faible complexité est introduit, obtenu par une légère variation de la condition de récupération parfaite pour rendre symétrique l'ensemble de filtres conçu et obtenir les coefficients diadiques du filtre. 3. premier ensemble de filtres à ondelettes diadiques de Gabor a été proposé sur la base d'une légère variation du paramètre d'orientation sans perturber les autres paramètres d'ondelettes de Gabor.

: Extracción de signos en la búsqueda de imágenes médicas - un nuevo diseño de bancos de filtros de wavelets Introducción: La imagen médica se ha convertido en una herramienta importante en la atención médica moderna, como resultado de su amplio uso se crea una amplia gama de bases de datos de imágenes. Estos repositorios contienen imágenes de diferentes métodos, incluyendo imágenes multimodales multidimensionales y combinadas, ofreciendo oportunidades de diagnóstico, aprendizaje e investigación basadas en evidencia. En las últimas dos décadas, los avances en el análisis de imágenes médicas han llevado al desarrollo de numerosos algoritmos y técnicas que permiten la creación de soluciones comerciales con un rendimiento suficiente en cuanto a precisión, fiabilidad y velocidad. Una de estas técnicas es la búsqueda de imágenes basadas en contenido (CBIR), que utiliza rasgos visuales como color, textura y forma como criterios de búsqueda, complementando las formas tradicionales de búsqueda basadas en texto. objetivo de este libro es resaltar el diseño de los bancos de filtros de wavelet como descriptores de características eficaces y eficientes para la búsqueda de imágenes médicas. En concreto, presenta tres aportaciones: 1. Se presenta un nuevo esquema generalizado de la familia de bancos de filtros de wavelet ortogonal sin multiplicadores, basado en la propiedad de ortogonalidad de doble desplazamiento con una desviación válida de los coeficientes de filtro originales. 2. Se introduce un conjunto de filtros de wavelet de baja complejidad simétricos Daub4 ortogonales, conseguidos por un pequeño cambio en la condición de recuperación ideal para hacer simétrico el conjunto de filtros diseñado y obtener coeficientes de filtro diádicos. 3. Se ha propuesto un primer conjunto de filtros de wavelet diádicos de Gabor, basado en un ligero cambio en el parámetro de orientación sin alterar el resto de parámetros de wavelet de Gabor.

Buch: Merkmalsextraktion bei der Suche nach medizinischen Bildern - Neues Design von Wavelet-Filterbanken Einführung: Die medizinische Bildgebung ist zu einem wichtigen Instrument im modernen Gesundheitswesen geworden, durch ihre breite Nutzung entsteht eine Vielzahl von Bilddatenbanken. Diese Repositorien enthalten Bilder aus einer Vielzahl von Techniken, einschließlich multidimensionaler und gepoolter multimodaler Bilder, die Möglichkeiten für evidenzbasierte Diagnose, Training und Forschung bieten. In den letzten zwei Jahrzehnten haben Fortschritte in der medizinischen Bildanalyse zur Entwicklung zahlreicher Algorithmen und Methoden geführt, die kommerzielle Lösungen mit ausreichender istung in Bezug auf Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit ermöglichen. Eine dieser Methoden ist die inhaltsbasierte Bildersuche (CBIR), die visuelle Merkmale wie Farbe, Textur und Form als Suchkriterien verwendet und traditionelle textbasierte Suchmethoden ergänzt. Ziel dieses Buches ist es, das Design von Wavelet-Filterbänken als effektive und effektive Merkmalsdeskriptoren für die Suche nach medizinischen Bildern hervorzuheben. Konkret werden drei Beiträge vorgestellt: 1. Es wird ein neues verallgemeinertes Schema einer Familie orthogonaler Wavelet-Filterbänke ohne Multiplikatoren vorgestellt, das auf der Orthogonalitätseigenschaft einer Doppelverschiebung mit einer zulässigen Abweichung von den ursprünglichen Filterkoeffizienten beruht. 2. Es wird ein Satz symmetrischer Daub4 orthogonaler Wavelet-Filter mit geringer Komplexität eingeführt, der durch eine geringfügige Änderung der idealen Wiederherstellungsbedingung erreicht wird, um den entworfenen Satz von Filtern symmetrisch zu machen und dyadische Filterkoeffizienten zu erhalten. 3. Es wird ein erster Satz dyadischer Gabor-Wavelet-Filter vorgeschlagen, der auf einer geringfügigen Änderung des Orientierungsparameters beruht, ohne die übrigen Gabor-Wavelet-Parameter zu verletzen.

''

Kitap: Tıbbi Görüntü Alımında Özellik Çıkarma - Dalga Filtre Bankalarının Yeni Bir Tasarımı Giriş: Tıbbi görüntüleme, modern sağlık hizmetlerinde önemli bir araç haline geldi ve yaygın kullanımının bir sonucu olarak çok çeşitli görüntü veritabanları oluşturdu. Bu depolar, çok boyutlu ve havuzlanmış çok modlu görüntüler de dahil olmak üzere çeşitli yöntemlerden görüntüler içerir ve kanıta dayalı tanı, eğitim ve araştırma için fırsatlar sunar. Son yirmi yılda, tıbbi görüntü analizindeki gelişmeler, doğruluk, güvenilirlik ve hız açısından yeterli performansa sahip ticari çözümler sağlayan çok sayıda algoritma ve yöntemin geliştirilmesine yol açmıştır. Böyle bir yöntem, geleneksel metin tabanlı arama yöntemlerini tamamlayan, arama kriterleri olarak renk, doku ve şekil gibi görsel özellikleri kullanan içerik tabanlı görüntü aramasıdır (CBIR). Bu kitabın amacı, dalga filtre bankalarının tasarımını, tıbbi görüntü alımı için etkili ve verimli özellik tanımlayıcıları olarak vurgulamaktır. Özellikle üç katkı sunar: 1. Orijinal filtre katsayılarından kabul edilebilir bir sapma ile çift vardiyalı ortogonalite özelliğine dayanan, faktörsüz ortogonal dalgacık filtreleri banka ailesinin yeni bir genelleştirilmiş şeması sunulmuştur. 2. Düşük karmaşıklığa sahip bir dizi simetrik Daub4 ortogonal dalga filtresi, tasarlanan filtre setini simetrik hale getirmek ve ikili filtre katsayıları elde etmek için ideal indirgeme koşulundaki küçük bir değişiklikle elde edilir. 3. Diadik Gabor wavelet filtrelerinin ilk seti, kalan Gabor wavelet parametrelerini ihlal etmeden oryantasyon parametresindeki küçük bir değişikliğe dayanarak önerilmiştir.

كتاب |: استخراج الميزات في استرجاع الصور الطبية - تصميم جديد لبنوك تصفية الموجات: أصبح التصوير الطبي أداة مهمة في الرعاية الصحية الحديثة، مما أدى إلى إنشاء مجموعة واسعة من قواعد بيانات الصور نتيجة لاستخدامها على نطاق واسع. تحتوي هذه المستودعات على صور من مجموعة متنوعة من الطرق، بما في ذلك الصور متعددة الوسائط متعددة الأبعاد والمجمعة، مما يوفر فرصًا للتشخيص والتدريب والبحث القائم على الأدلة. على مدى العقدين الماضيين، أدى التقدم في تحليل الصور الطبية إلى تطوير العديد من الخوارزميات والطرق التي تمكن الحلول التجارية بأداء كافٍ من حيث الدقة والموثوقية والسرعة. إحدى هذه الطرق هي البحث عن الصور القائم على المحتوى (CBIR)، والذي يستخدم الميزات المرئية مثل اللون والملمس والشكل كمعايير بحث، تكمل طرق البحث التقليدية القائمة على النص. الغرض من هذا الكتاب هو التأكيد على تصميم بنوك مرشحات الموجات باعتبارها واصفات ميزات فعالة وفعالة لاسترداد الصور الطبية. ويقدم التقرير على وجه الخصوص ثلاثة مساهمات: 1. يتم تقديم مخطط معمم جديد لعائلة من ضفاف مرشحات الموجات المتعامدة بدون عوامل، بناءً على خاصية التعامد للتحول المزدوج مع انحراف مقبول عن معاملات المرشح الأصلية. 2. يتم تقديم مجموعة من مرشحات الموجات المتماثلة Daub4 المتعامدة ذات التعقيد المنخفض، والتي يتم تحقيقها من خلال تغيير طفيف في حالة الاختزال المثالية لجعل المجموعة المصممة من المرشحات متماثلة والحصول على معاملات مرشح صبغية. 3. تم اقتراح المجموعة الأولى من مرشحات موجات غابور، بناءً على تغيير طفيف في معلمة الاتجاه دون انتهاك معلمات موجة غابور المتبقية.