تحلیل تصاویر اسکن استخوان تمام بدن با استفاده بهبود کمی درخشندگی

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

 تحلیل تصاویر اسکن استخوان تمام بدن با استفاده بهبود کمی درخشندگی دارای ۲۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد تحلیل تصاویر اسکن استخوان تمام بدن با استفاده بهبود کمی درخشندگی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی تحلیل تصاویر اسکن استخوان تمام بدن با استفاده بهبود کمی درخشندگی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن تحلیل تصاویر اسکن استخوان تمام بدن با استفاده بهبود کمی درخشندگی :

تعداد صفحات :۲۰

چکیده مقاله:

امروزه کاربرد پردازش تصویر در علوم مختلف بر کسی پوشیده نیست. در این میان پردازش تصویر در پزشکی، به منظور تشخیص بیماری ها، به نتایج قابل قبولی دست یافته است. یکی از این کاربردها که در این پایان نامه به آن پرداخته شده است، تشخیص ضایعه در اسکن استخوان تمام بدن می باشد. اسکن تمام بدن استخوان در تشخیص ضایعات خوش خیم نظیر بیماریهای عروقی و متابولیک استخوان و صدمات ورزشی و نیز بررسی فراگستری استخوانی کاربرد دارد. از اصلی ترین معیارهای تشخیص نواحی مشکوک به بروز عارضه در بدن، نواحی با درخشندگی بالا در تصویر نسبت به نواحی مجاور و یا عدم تقارن درخشندگی تصویر در نواحی دو سمت بدن می باشد. در این تحقیق نرم افزاری در خصوص آشکارسازی نواحی مشکوک به بیماری در اسکن استخوان تمام بدن، پیاده سازی شده که در آن راهکارهای افزایش میزان شدت پیکسلها بطوریکه عملیات قطعه بندی تصویر را آسانتر کند، مورد بررسی قرار گرفته است و روش ابداعی محقق در زمینه آماده سازی تصویر برای تبدیل به حالت باینری و پیدا کردن نواحی مشکوک به بیماری پیاده سازی شده است. به علاوه نرم افزار طراحی شده امکان ایجاد گزارش را بصورت خودکار داشته که این ویژگی کمک بسیار موثری به پزشک خواهد بود.ارزیابی نرم افزار، با اجرای آن بر روی ۱۱ تصویر اسکن استخوان تمام بدن و ارائه نتایج آن به پزشک متخصص، انجام شده که از مجموع ۴۴ ناحیه دارای عارضه، نرم افزار موفق به یافتن ۴۱ ناحیه صحیح شده که ۹۳/۱۸ درصد موارد را با موفقیت شناسایی نموده است. از لحاظ تعداد نواحی اشتباه در تشخیص نیز در مجموع ۱۱ تصویر ۳۰ مورد مشاهده گردید که بطور میانگین ۲/۷۲ عدد اشتباه تشخیص در هر تصویر را نشان می دهد.