КЕУДЕ ПАТОЛОГИЯСЫН АВТОКОРРЕЛЯЦИЯЛЫҚ ФУНКЦИЯ АРҚЫЛЫ АНЫҚТАУ - Абдикеримова, Гүлзира; SHEKERBEK, AINUR; Байбулова, Мақбал; Абдикаримова, Самал; Жолдасова, Шолпан (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2023)
Важной особенностью анализа изображений является видимая текстура на всех изображениях, используемых в биомедицинских исследованиях. Рентген грудной клетки является наиболее распространенным и широко используемым методом диагностики заболеваний легких. Он предоставляет быстрое и относительно доступное изображение внутренней структуры грудной клетки, включая легкие, сердце, ребра и диафрагму. Рентген грудной клетки может использоваться для обнаружения различных патологий и состояний легких, таких как: пневмония, отек легких, опухоли легких, эмфизема и туберкулез. Грудная клетка является объектом, который можно изобразить на рентгеновском снимке. Рентгенография грудной клетки является распространенным методом диагностики и образования изображений внутри грудной клетки. Правильное разделение легких на формы и размеры является важной причиной диагностики, благодаря которой может быть создана интеллектуальная информационная среда. Несмотря на использование рентгена, для уточнения диагноза заболевание может остаться незамеченным. В таком случай есть риск развития, которое может привести к летальному исходу. В статье рассматриваются проблемы кластеризации пневмоний с использованием функции автокорреляции для выявления максимально точного результата. Это обеспечивает надежный инструмент для диагностики рентгенограмм легких. Рентгеновские изображения являются полутоновыми, а также их пониженная контрастность. Предварительная обработка изображений и формирование данных являются важными шагами в процессе выявления и анализа основы грудной клетки на рентгеновских снимках. Поэтому для задачи были отобраны изображения из двух классов: здоровых и с пневмонией. В этой статье демонстрируется применимость функции автокорреляции для выявления интересных рентгенограммам грудной клетки на основе уровня детализации особенностей текстуры и извлечения k-средних.