39ACADEMIC RESEARCH IN EDUCATIONAL SCIENCES VOLUME 2 | ISSUE 6 | 2021
ISSN: 2181-1385
Scientific Journal Impact Factor (SJIF) 2021: 5.723 DOI: 10.24412/2181-1385-2021-6-352-356
MRT VA RENTGEN TASVIRLARIGA ISHLOV BERISH USUL VA
ALGORITMLARI
Hamidillo Fayzillo o'g'li Xursandov
Samarqand Davlat Universiteti magistranti hamidilloxursandov@gmail .com
ANNOTATSIYA
Ushbu maqolada rentgen tasvirlarini qayta ishlash. An'anaviy algoritmlarning imkoniyatlari va sifatini oshirishda qo'llaniladigan usullar va tasvirlarning axborot tarkibi o'rganilgan. Texnikalari adaptiv shovqinlarni filtrlash taklif qilingan va ishlab chiqilgan va bu sohadagi muammolar ham yoritib o'tilgan.
Kalit so'zlar: MRT tasvirlari; bir jinsli sohalar yorug'ligi farqini o'zgartirish; xalaqitlarni yo'qotish; gistogramma ko'rinishini o'zgartirish; chegaralarni kuchaytirish; Furye konvertatsiyasi.
METHODS AND ALGORITHMS FOR PROCESSING MRI AND X-RAY
IMAGES
ABSTRACT
This article discusses X-ray image processing in this article. The methods used to improve the capabilities and quality of traditional algorithms and the information content of images are studied. Adaptive noise filtering techniques have been proposed and developed, and problems in this area have been highlighted.
Keywords: MRI images; change the brightness of homogeneous areas; removal of obstacles; change the appearance of the histogram; strengthening borders; Fourier conversion.
KIRISH
Magnit-rezonans tomografiyani (MRT) sog'liqni saqlashda qo'llash va amaliyot sifatida radiologiyaning paydo bo'lishi tibbiyotdagi klassik mutaxassisliklar bilan taqqoslaganda nisbatan yangi. 1970-yillarda va undan keyingi yillarda uning nazariyasi bor. 1980-yillarda qabul qilinganida, MRTdan foydalanish tez sur'atlar bilan o'sib bordi va natijada yangi yangi yo'nalishlarni yaratdi. Bunday rivojlanishlardan biri bu MRT tasvirlarini xuddi shunga o'xshash tarzda tahlil qilish uchun hisoblash texnikasidan foydalanishdir. Arzon va kuchli hisoblash texnikasi va
ACADEMIC RESEARCH IN EDUCATIONAL SCIENCES VOLUME 2 | ISSUE 6 | 2021
ISSN: 2181-1385
Scientific Journal Impact Factor (SJIF) 2021: 5.723 DOI: 10.24412/2181-1385-2021-6-352-356
parallel ishlanmalar paydo bo'lishi bilan kompyuterli ko'rish, MRT tasvirini tahlil qilish ham misli ko'rilmagan o'sishga guvoh bo'ldi.
ADABIYOTLAR TAHLILI VA METODOLOGIYA
MRT va rentgen tasvirlariga ishlov berish usul va algoritmlari sohasi keng qamrovli soha bo'lib, borada ko'plab olimlar izlanishlar olib borishmoqda. Aggarval N, Agrawal R. uchun birinchi va ikkinchi darajali statistika xususiyatlari magnit-rezonansli miya tasvirlarining tasnifi. J Signal Inf jarayoni.2012; 03 (02): 146-153. Nabizoda N, Kubat M. Miya shishi aniqlanishi va segmentatsiyasi MRT tasvirlari: gabor to'lqinli va boshqalar. Comput Electr Eng.2015; 45: 286-301. Ishin A, Direkoglu C, §ah M. MRI asosidagi miya shishi tasvirini ko'rib chiqish, chuqur o'rganish usullaridan foydalangan holda segmentatsiya. Procedia Comput Sci. 2016; 102: 317-324. R.C Gonsales va R.E Woods, raqamli tasvirni qayta ishlash, 4-nashr. Jumladan, Kaiforniya Universiteti tadqiqotchi olimi Anil K.Jain bu borada juda ko'p ishlar olib borgan. A.K.Jain, tomonidan 1989-yilda "Fundamentals of Digital Image Processing" nomli kitoblar foydalanuvchilarga bu sohani o'rganishida juda katta yordam bermoqda. Yurtimizda esa bu soha bo'yicha hali ko'zga ko'rinarli tadqiqotlar olib borilmagan.
MUHOKAMA VA NATIJALAR
Tasvir sifatini oshirish shartli ravishda ikkiga bo'lish mumkin. Birinchisi ta'mirlashdir, ya'ni olingan tasvirdagi xatoliklarni yo'qotib, nuqsonsiz yoki shunga yaqinroq tasvir olish. Masalan, tasvirdagi yoyilish (ya'ni tasvirning yuvilib ketishi), sochma dog'lar, o'lcham va shakllarning buzilishini yo'qotish kabi muammolarni yechish. Ta'mirlashni yorqin ifodalovchi misol-tasvirdagi atmosfera hodisalari ta'siri, boshqa misol su'niy yo'ldoshlardan olingan tasvirlarga yer aylanaligi va atmosfera ta'siri, rentgen (tibbiyot) tasvirlarning kamchiligini yo'qotish va hokazo.
Tasvirlar sifatini oshirishning ikkinchi usuli - bu tasvirni is'temolchi idrok etish uchun qulay holga keltirish, ya'ni , yaqin joylashgan nuqtalar orasidagi farqni kamaytirish, turli sohalarning chegaralarini kuchaytirish, turli sohalarni turli rangda berish (masalan biologik va tibbiy masalalarda), tasvir tiniqligini oshirish va boshqalar mana shu usulni qo'llanishiga misol bo'la oladi .
Mohiyatan farqlanishga qaramay, bu usullarda tasvirga ishlov berishning bir xil matematik usullardan foydalaniladi (1-jadval). Amalda tasvirlar sifatini oshirishning 2-usuli ko'proq ishlatiladi. [1]
ACADEMIC RESEARCH IN EDUCATIONAL SCIENCES VOLUME 2 | ISSUE 6 | 2021
ISSN: 2181-1385
Scientific Journal Impact Factor (SJIF) 2021: 5.723 DOI: 10.24412/2181-1385-2021-6-352-356
Ko'p xollarda, matematik jihatdan tasvir o'zidan ikkita fazoviy f(x,y) o'zgaruvchili funksiyani aks ettiradi. (x,y) nuqtadagi funksiyaning qiymati ushbu nuqtadagi intensivlik darajasiga ekvivalent hisoblanadi.
Tasvirni qayta ishlashda qo'llaniladigan ba'zi o'zgartirishlar:
1. Fure o'zgartirishi.
2. Diskret kosinus o'zgartirish.
3. Radon o'zgartirishi.
4. Proeksion o'zgartirish.
1-jadval
Atama Ta'rif
Diskret o'zgartirish Bu o'zgartirish turida, boshlang'ich va natijaviy ma'lumotlar diskret qiymatlar ko'rinishida bo'ladi.
Chastota sohasi Tasvir turli chastotali davriy signallar summasi sifatida namoyish etilgan soha.
Fazoviy soha Tasvir fazodagi nuqtalar ko'rinishida namoyish etilgan, har biriga intensivlikning qandaydir qiymati mos keladi.
O'zgartirish Tasvirni alternativ matematik ko'rinishi.
Uslub va algoritmlar:
1. Bir jinsli sohalar yorug'ligi farqini o'zgartirish.
2. Halaqitlarni yo'qotish.
3. Gistogramma ko'rinishini o'zgartirish.
4. Chegaralarni kuchaytirish.
Bir jinsli sohalar yorug'lik darajasining farqini oshirish uchun manba tasvirdagi nuqtalarga turli sohalar bir-biridan ajralib turadigan qilib yangi qiymat berishga aytiladi. Bundan har bir nuqta atrofdagilarga bog'liq bo'lmagan holda qaraladi.
Ko'pincha tasvirdagi ob'ekt yorug'ligi fon yorug'ligidan juda kam farq qiladi, ob'ektni sifatli ajratib olish uchun avvalo bu yorug'lik darajalari orasidagi farqni kuchaytirish zarur.
ACADEMIC RESEARCH IN EDUCATIONAL SCIENCES VOLUME 2 | ISSUE 6 | 2021
ISSN: 2181-1385
Scientific Journal Impact Factor (SJIF) 2021: 5.723 DOI: 10.24412/2181-1385-2021-6-352-356
Buni amalga oshirishning eng oddiy usullaridan biri f yorug'lik darajasini gij ga funksional akslantirishdir: g ij=R(f j).
Xalaqitlarni yo'qotishning keng tarqalgan usullaridan biri tekislashdir. Tasvirlarni tekislash ikkiga: mahalliy, umumiy usullarga bo'linadi. Umumiy usullar ishlash uchun butun tasvir yoki hech bo'lmaganda uning katta qismidagi axborotni hamda oldindan tasvirdagi halaqit haqidagi boshlang'ich ma'lumotni talab etadi. Bu talablar ayniqsa keyingisi, har vaqt ham bajarilavermaydi, natijada tasvirda mayda qismlar yo'qolishi yoki chegaralar yuvilishi (yoyilish) hollari ro'y berishi mumkin.
Mahalliy usulda tekislashning eng oddiy ko'rinishi nuqta qiymatini uning ma'lum atrofidagi o'rtacha qiymatiga almashtirishidir: [1]
Bu yerda S (x,y) va uning atrofini o'z ichiga oluvchi to'plam, r-to'plamdagi nuqtalar soni, f (n,m)-ularning qiymatlari.
Agar tasvirni tasodifiy jarayon desak, (o'rni ko'rsatilgan) R element Z yorug'lik bilan aniqlanadigan hodisa uchun Pi(P,Z) birinchi tartibli ehtimollar taqsimoti zichligini aniqlash zarur. Bu qiymat odatda nuqta koordinatalariga bog'liqsiz aniqlanadi va barcha yorug'liklar uchun hisoblanganda H (Z) gistogramma hosil qiladi.
Gistogrammani oddiygina hisoblash mumkin, ya'ni har bir f element uchun H(fj) = H (fj)+1 ko'rinishli amal bajarib, tasvirning barcha elementlari ko'rib chiqiladi, so'ngra massivning har bir elementi N ga bo'linib [0, 1] oraliqqa keltiriladi. Massiv (J+1) ta elementga ega bo'ladi, bu yerda 1 tasvirning eng katta yorug'lik darajasi. Gistogramma tasvir sifatini oshirish uchun qulay vositalardan biridir.
Odatda chegara yuqori chastotali filtrlar (quyidagi formula) yordamida kuchaytiriladi:
A -,_(m, n) =
0-10 -1 4 -1 0-10
A 2 (m, n) =
■1 -1 -1 ■1 8 -1 ■1 -1 -1
A 3 (m, n) =
1-2 1 - 2 4 - 2 1-2 1
ko'rinib turibdiki bu filtrlarning ish niqoblari o'rtacha nol qiymatga ega bo'ladi, ya'ni niqobdagi manfiy va musbat qiymatlarni umumiy yig'indisi nolga teng (yoki yaqin). Buning sababi, niqob qo'llanganda bir jinsli maydon uchun nol natija, chegaraviy soha uchun esa noldan farqli natija olinishi kerak.
ACADEMIC RESEARCH IN EDUCATIONAL SCIENCES VOLUME 2 | ISSUE 6 | 2021
ISSN: 2181-1385
Scientific Journal Impact Factor (SJIF) 2021: 5.723 DOI: 10.24412/2181-1385-2021-6-352-356
Chegаrаviy sоhаni ^'^а^^Ьт^ yаnа bir usuli bu stаtistik аyirmаlаshdir. Undа hаr bir element qiymаti о'rtа kvаdrаtik chetlаshishning stаtistik bаhоsigа bо'linаdi:
О'rtаchа kvаdrаtik chetknish
kооrdinаtli nuqtаning birоr N(i,j) айюй bо'yichа hisоblаnаdi. f j- esа (i,j) nuqtаdа mаnbа tаsviri pаst chаstоtаli filtrlаsh yо'li bilаn tаqribiy hisоblаngаn о'rtаchа yоrug'lik qiymаtidir. Sifаti оshirilgаn g(i,j) tаsvir mаnbа tаsvirdаn chegаrаviy sоhаlаrdаgi qiymаtlаri kаttа, bоshqа sоhаlаrdа esа kichik bо'lishi bilаn fаrqlаnаdi. Chegаrа kuchаytirishning yаnа kо'plаb turli shаrоitlаrni hisоbgа оluvchi usullаri mаvjud.
XULOSA
Xulоsа qilib аytgаndа, yаqin о'tmishdаn tо hоzirgi kungаchа MRT vа rentgen tаsvirlаrini sifаtini yаxshilаsh usul vа аlgоritmlаri IT sоhаsining eng dоlzаrb muаmшоlаridаn biri Ьо'НЬ kelmоqdа. Chunki keyingi yillаrdаgi tibbiyоtdа bemоrlаrgа tаshxis qо'yish uchun sifаtli tаsvirlаrgа tаlаb kuchаyib bоrmоqdа. Bemоr hаr sаfаr rentgen аppаrаtidа tekshirilish о'rnigа tаsvirlаrni tаshqi xоtirа qurilmаsidа sаqlаsh оrqаli bоshqа shifоkоrgа murоjааt qilib tаshxisni qаytа qо'ydirishi mumkin. Bu muашшоlаrning yechimi sifаtidа tozirgi kundа kоmpyuter tоmоgrаfïyаsi keng rivоjlаnmоqdа vа tibbiy mаrkаzlаrdа jоriy etilmоqdа.
REFERENCES
1. SH.А. Umаrоv - Tаsvirlаrgа rаqашli isЫоv berish (mа'ruzа mаtni), Fаrg'оnа, 2015.
2. Rаfаel C. GonzBles, Richаrd E. Woods - Цифровая обработка изображений (издание3-е). Москва: Техносфера, 2012.
3. Сойфер В.А Обработка комьпютерных кадров Часть 2. 1996.
