دراسة تحليلية لصور PET الطبية بواسطة DWT و PCA
DOI:
https://doi.org/10.31272/jae.i141.1019الكلمات المفتاحية:
: تحويل المويجات المنفصلة ، تحليل المكون الرئيسي ، صور PET الطبيةالملخص
ان الصور الطبية PET تحتاج الى توضيح للوصول الى تشخيص المرض بصورة صحيحة من خلال إزالة الضوضاء منها ويتم ذلك بتطبيق عدة تقنيات منها DWT, PCA . DWT خوارزمية تعمل على ضغط الصورة وإزالة الضوضاء من خلال تقسيم الصورة الى عدة مستويات، وإزالة الجزء الغير ضروري ( المهمل) من الصورة . اما خوارزمية PCA ( خوارزمية التحليل الأساسي ) تقوم بضغط معلمات الخطأ في الصورة ثم إعادة بناءها.
المراجع
Roopali D. P., Sinivas H., Basavarj H.,2015, Medical Color Image Enhancement using Wavelet Transform and Contrast Stretching Technique, International Journal of scientific and Research Publications, ISSN 2250-3153.
Jianan C., Kuang G.,2019, PET image using unsupervised deep learning, European Journal of Nuclear and Medicine imaging, European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging.
Zahra F., Nidhal K. E., 2019, Detection and recognition of brain tumor based on DWT, PCA and ANN, Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science.
Vishnu N. S. ,Pooja S., The wavelet Transform An Introduction, Book 2014.
Toufik B., Mokhtar N., 2012, The Wavelet Transform for Image Processing Applications: Advances in Wavelet Theory and Their Applications in Engineering, Physics and Technology.
Ashwani K., Yadav, R.,2015, De-noising of Ultrasound Image using Discrete Wavelet Transform by Symlet Wavelet and Filters, International conference on Advances in Computing, Communications and Informatics .
Amal H. A., Abbas A., Jamila H., 2018, Image Compression Using Principal Component Analysis, Al-Mustansiriyah Journal of Science.
Kwang I. K., Matthias O. F., Bernhard S., 2010, Image Modeling based on Kernel Principle Component Analysis.
