Методы обработки изображений для автоматизации диагностики патологии экстраокулярных мышц

Abstract

Рассматривается двухэтапный подход к сегментации изображений. Подход обеспечивает выделение области интереса на исходном изображении и поиск требуемых фрагментов для детектирования границ. Показана эффективность алгоритмов комплексированной обработки локальных фрагментов, соответствующих в совокупности одному классу эквивалентности. Созданы предпосылки для проблемно-ориентированной интерпретации изображений при выделении диагностических признаков интерференционных картин глаз. Two-stage approach to segmentation of images is considered. The approach ensures selection of an area of interest on the original image and searching for required fragments for the boundaries detection. Effectiveness of algorithms of integrated processing of the local fragments relevant in aggregate to one equivalence class is shown. Premises for problem oriented images interpretation are created at selecting diagnostic features of eyes interference images.