Principal Components Analysis in Biomedical Images
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22340%2F01%3A00003847" target="_blank" >RIV/60461373:22340/01:00003847 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Principal Components Analysis in Biomedical Images
Popis výsledku v původním jazyce
Linear and non-linear methods of image de-noising form a fundamental tool in many problems related to engineering, environmental and biomedical systems. The paper presents the use of the two-dimensional finite impulse response (FIR) filters and the discrete wavelet transform (DWT) for signal decomposition and reconstruction using selected method of thresholding to suppress undesirable signal components. The fundamental part of the paper is devoted to the suggestion of image components enhancement by principal component analysis based upon the original image de-noised by selected methods. The proposed algorithm is discussed in the paper in connection with different types of noise and methods of its rejection. Applications studied in the paper include biomedical image processing and namely analysis of magnetic resonance images (MRI). Algorithms and methods suggested in the paper are presented in the Matlab environment allowing the Web server use for remote image analysis as well.
Název v anglickém jazyce
Principal Components Analysis in Biomedical Images
Popis výsledku anglicky
Linear and non-linear methods of image de-noising form a fundamental tool in many problems related to engineering, environmental and biomedical systems. The paper presents the use of the two-dimensional finite impulse response (FIR) filters and the discrete wavelet transform (DWT) for signal decomposition and reconstruction using selected method of thresholding to suppress undesirable signal components. The fundamental part of the paper is devoted to the suggestion of image components enhancement by principal component analysis based upon the original image de-noised by selected methods. The proposed algorithm is discussed in the paper in connection with different types of noise and methods of its rejection. Applications studied in the paper include biomedical image processing and namely analysis of magnetic resonance images (MRI). Algorithms and methods suggested in the paper are presented in the Matlab environment allowing the Web server use for remote image analysis as well.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2001
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proc. of the 13th Int. Conf. on Process Control PC '01
ISBN
80-227-1542-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
"P111-1"-"P111-4"
Název nakladatele
Slovak University of Technology
Místo vydání
Bratislava
Místo konání akce
Štrbské pleso
Datum konání akce
11. 6. 2001
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—