Abstract:
Teza de doctorat îşi propune găsirea de soluţii originale în analiza imaginilor medicale ultrasonografice, cu aplicaţii, în diagnosticarea automată a steatozei şi extragerea curbei de intensităţi în domeniul timp pentru analiza leziunii hepatice focale în CEUS. Pentru diagnosticarea automată a steatozei se selectează o regiune de interes. Folosind tehnica de regresie robustă având ca idee de pornire algoritmul RANSAC, se obţine o regresie a profilului intensităţii mai puţin sensibilă la zgomot şi valori extreme din regiunea de interes selectată. Am realizat extragerea mai multor parametrii utili pentru clasificarea steatozei din imagini ultrasonografice standard reprezentând ficatul. Parametrii obţinuţi sunt utilizaţi la generarea vectorilor de caracteristici în clasificare. S-a realizat o clasificare automată a steatozei din imagini ultrasonografice folosind clasificatorul Random Forests. Cele mai bune clasificatoare în domeniul procesării imaginilor la ora actuală, Random Forests şi SVM ne-au ajutat să comparăm rezultatele clasificării gradului de severitate a steatozei hepatice. Datorită zgomotului speckle de tip multiplicativ şi a mişcării leziunii hepatice din secvenţa video ultrasonografică CEUS, curba de intensităţi în domeniul timp prezintă variaţii mari în amplitudine. Am propus o metodă nouă pentru extragerea curbei de intensităţi în domeniul timp din secvenţe video. Studiile noastre prezintă un interes atât pentru inginerie cât şi pentru medicină. Pentru inginerie am propus metode noi pentru clasificarea automată folosind imagini ultrasonografice, iar în medicină un ajutor în diagnosticarea pacienţilor.
