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Automated Analysis of Orthopaedic X-ray Images based on Digital-Geometric Techniques

机译:基于数字几何技术的骨科X射线图像自动分析

摘要

This thesis reports several methods for automated analysis and interpretation of bone X-ray images. Automatic segmentation of the bone part in a digital X-ray image is a challenging problem because of its low contrast against the surrounding flesh. In this thesis, we propose a fully automated X-ray image segmentation technique, which is based on a variant of entropy measure of the image. We have also analyzed the geometric information embedded in the long-bone contour image to identify the presence of abnormalities in the bone and perform fracture detection, fracture classification, and bone cancer diagnosis.
机译:本文报道了几种自动分析和解释骨骼X射线图像的方法。在数字X射线图像中自动分割骨骼部分是一个具有挑战性的问题,因为它与周围肉体的对比度较低。在本文中,我们提出了一种基于图像熵度量的全自动X射线图像分割技术。我们还分析了长骨轮廓图像中嵌入的几何信息,以识别骨骼中是否存在异常,并执行骨折检测,骨折分类和骨癌诊断。

著录项

  • 作者

    Bandyopadhyay Oishila;

  • 作者单位
  • 年度 2016
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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