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.

Livro: Extração de sinais na busca de imagens médicas - novo design de bancos de filtros de wavlets Introdução: Visualização médica tornou-se uma ferramenta importante na saúde moderna, que cria uma ampla gama de bancos de dados de imagem. Estes repositórios contêm imagens de vários métodos, incluindo imagens multimodais multidimensionais e combinadas, oferecendo oportunidades de diagnóstico, treinamento e pesquisa baseadas em dados reais. Nas últimas duas décadas, os avanços na análise de imagens médicas levaram ao desenvolvimento de muitos algoritmos e técnicas que permitem a criação de soluções comerciais com produtividade suficiente em termos de precisão, confiabilidade e velocidade. Um desses métodos é procurar imagens baseadas em conteúdo (CBIR), que usa sinais visuais, como cor, textura e forma, como critérios de busca, complementando os métodos tradicionais de busca baseados no texto. O objetivo deste livro é enfatizar o design de filtros wavlet bancos como um efetivo e eficaz descriptor de sinais para a busca de imagens médicas. Em particular, apresenta três contribuições: 1. Apresenta um novo padrão genérico de uma família de filtros de wavlet ortogonal sem multiplicadores, baseado na propriedade ortogonalística de uma mudança dupla, com uma variação válida dos coeficientes de filtro originais. 2. É introduzido um conjunto de filtros wavlet de baixa complexidade de Daub4 simétricos, alcançado por uma pequena alteração na condição de recuperação ideal para tornar simétrico o conjunto de filtros projetado e obter os coeficientes diádicos do filtro. 3. O primeiro conjunto de filtros de wavlet diadicos de Gabor foi oferecido, baseado em uma pequena alteração do parâmetro de orientação sem violar os parâmetros de wavlet de Gabor.

Recupero dei segni nella ricerca di immagini mediche - nuovo design delle banche dei filtri di wavlet Introduzione: la visualizzazione medica è diventata uno strumento importante per la salute moderna, creando una vasta gamma di database di immagini. Questi repository contengono immagini provenienti da diversi metodi, tra cui immagini multimodali multi-dimensioni e combinate, che offrono funzionalità di diagnostica, formazione e ricerca basate su dati reali. Negli ultimi due decenni, i progressi nell'analisi delle immagini mediche hanno portato allo sviluppo di numerosi algoritmi e metodi che consentono di creare soluzioni commerciali con prestazioni adeguate in termini di precisione, affidabilità e velocità. Uno di questi metodi è la ricerca di immagini basate su contenuto (CBIR), che utilizza i segni visivi, come il colore, la texture e la forma, come criteri di ricerca, completando i metodi tradizionali di ricerca basati sul testo. Lo scopo di questo libro è di sottolineare il design delle banche di filtri wavlet come descrittori di segni efficaci ed efficaci per la ricerca di immagini mediche. In particolare, presenta tre contributi: 1. Un nuovo schema generalizzato di una famiglia di filtri wavlet ortogonali senza moltiplicatori, basato sulla proprietà ortogonalistica del doppio spostamento con una deviazione valida dai fattori di filtro originali. 2. Viene immesso un set di filtri wavlet ortogonali simmetrici Daub4 di bassa complessità, che si traduce in un piccolo cambiamento della condizione di ripristino ideale per rendere simmetrico il set di filtri progettato e ottenere i coefficienti di filtro diadici. 3. È stato proposto il primo set di filtri wavlet diadici di Gabor, basato su una piccola modifica del parametro di orientamento senza violare gli altri parametri wavlet di 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.

Książka |: Funkcja ekstrakcji w retrieval obrazu medycznego - Nowa konstrukcja Wavelet Filter Banks Wprowadzenie: Obrazowanie medyczne stało się ważnym narzędziem w nowoczesnej opiece zdrowotnej, tworząc szeroką gamę baz danych obrazu w wyniku jego powszechnego stosowania. Repozytoria te zawierają obrazy z różnych metod, w tym wielowymiarowe i zbiorcze obrazy multimodalne, oferujące możliwości diagnostyki, szkoleń i badań opartych na dowodach. W ciągu ostatnich dwudziestu lat postępy w analizie obrazu medycznego doprowadziły do rozwoju licznych algorytmów i metod, które umożliwiają rozwiązania komercyjne o wystarczającej wydajności pod względem dokładności, niezawodności i szybkości. Jedną z takich metod jest wyszukiwanie obrazów opartych na treści (CBIR), które wykorzystuje funkcje wizualne, takie jak kolor, tekstura i kształt jako kryteria wyszukiwania, uzupełniające tradycyjne metody wyszukiwania oparte na tekście. Celem tej książki jest podkreślenie projektu banków filtrów fal jako skutecznych i wydajnych deskryptorów funkcji do odzyskiwania obrazu medycznego. W szczególności przedstawia trzy wkłady: 1. Przedstawiono nowy uogólniony schemat rodziny banków ortogonalnych filtrów fal bez czynników, oparty na właściwości ortogonalności podwójnego przesunięcia z dopuszczalnym odchyleniem od oryginalnych współczynników filtra. 2. Wprowadza się zestaw symetrycznych Daub4 ortogonalnych filtrów fali o niskiej złożoności, osiąganych przez niewielką zmianę idealnego stanu redukcji, aby zaprojektowany zestaw filtrów był symetryczny i uzyskiwał współczynniki filtra dyadowego. 3. Proponowany jest pierwszy zestaw diadycznych filtrów fali Gabora, opartych na niewielkiej zmianie parametru orientacji bez naruszania pozostałych parametrów fali Gabora.

Book: Feature Extraction in Medical Image Retrieval - A New Design of Wavelet Filter Banks Introduction: Medical Image הפך לכלי חשוב בתחום הבריאות המודרנית, ויצר מגוון רחב של מאגרי תמונות. מאגרים אלה מכילים תמונות ממגוון שיטות, כולל תמונות מולטימודליות רב-ממדיות ומאובזרות, המציעות הזדמנויות לאבחנה מבוססת ראיות, הכשרה ומחקר. במהלך שני העשורים האחרונים, התקדמות בניתוח תמונות רפואיות הובילה לפיתוח של אלגוריתמים ושיטות רבים המאפשרים פתרונות מסחריים עם ביצועים מספיקים במונחים של דיוק, אמינות ומהירות. שיטה אחת היא חיפוש תמונות מבוססות תוכן (CBIR), אשר משתמשת במאפיינים ויזואליים כגון צבע, מרקם וצורה כמו קריטריוני חיפוש, המשלימים שיטות חיפוש מסורתיות המבוססות על טקסט. מטרת הספר היא להדגיש את העיצוב של מאגרי מסנני הגל כתיאור תכונה יעיל ויעיל לאחזור תמונה רפואית. במיוחד, הוא מציג שלוש תרומות: 1. הוצגה תוכנית חדשה של משפחה של בנקים של מסנני גל אורתוגונליים ללא גורמים, המבוססת על תכונה של אורתוגונליות של הזזה כפולה עם סטייה מקובלת ממקדמי הסינון המקוריים. 2. קבוצה של מסנני גל סימטריים Daub4 אורתוגונליים של מורכבות נמוכה, מושגת על ידי שינוי קטן בתנאי ההפחתה האידיאלי כדי להפוך את מערכת המסננים לסימטרית ולהשיג מקדמי סינון דיאדיים. 3. הקבוצה הראשונה של מסנני גל גאבור מוצעת, בהתבסס על שינוי קטן בפרמטר האוריינטציה מבלי להפר את הפרמטרים הנותרים של גל גאבור.''

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.

本書：醫學圖像搜索中的特征提取-小波濾波器庫的新設計介紹：醫學成像已成為現代醫療保健中的重要工具，其廣泛使用產生了廣泛的圖像數據庫。這些存儲庫包含來自多種方法的圖像，包括多維和組合的多模式圖像，提供了基於證據的診斷，培訓和研究的機會。在過去的二十中，醫學圖像分析的進步導致了多種算法和技術的發展，這些算法和技術使商業解決方案能夠在精度，可靠性和速度方面具有足夠的性能。一種這樣的方法是基於內容的圖像搜索（CBIR），它使用視覺特征（例如顏色，紋理和形狀）作為搜索標準，以補充傳統的基於文本的搜索方式。本書的目的是強調小波濾波器庫的設計是用於醫學圖像搜索的有效和有效的特征描述符。具體而言，它提供了三項投入：1項。提出了一種基於雙剪切正交特性且允許偏離原始濾波器系數的無倍數正交小波濾波器堆棧系列的新廣義方案。2.介紹了一組低復雜度對稱Daub4正交小波濾波器，該濾波器通過對理想還原條件的微小變化而實現，以使設計的一組濾波器對稱並獲得濾波器的二元系數。3.提出了第一組二極管小波加博爾濾波器，該濾波器基於方向參數的微小變化而不破壞其余的加博爾小波參數。