Artículos de investigación

Fusión de imágenes médicas en dominio wavelet

un modelo algorítmico

Vol. 17 Núm. 1 (2021)
Publicado: 2021-01-11
Satya Prakash Yadav
Sachin Yadav
Introducción: Las técnicas de Image Fusion constan de tres etapas: extracción de características, reducción
de dimensiones y clasificación.
 
Problema: Este artículo presenta un enfoque novedoso para el análisis multi resolución.
 
Objetivo: Es más utilizado en la ciencia de fusión de imágenes, que captura las características de una imagen
no solo en diferentes resoluciones, sino también en diferentes orientaciones.
 
Metodología: Este algoritmo basado en Wavelet tiene ventajas adicionales de implementación rápida,
versatilidad, ahorro de memoria auxiliar, propiedades de reconstrucción completa y simplicidad ya que se
utilizó la transformación de wavelet.
 
Resultados: Los resultados de la simulación de las imágenes de resonancia magnética y tomografía
computarizada muestran una calidad de imagen perfectamente aceptable y cubren la detección de
enfermedades en la imagen final posterior.
 
Conclusión: El análisis de componentes principales (PCA) basado en algoritmos de fusión permitirá a los
investigadores médicos o clínicos aplicar correctamente la fusión de imágenes y la transmisión de datos, lo
que conduce a mejores prácticas de atención para minimizar las redundancias y también puede manejar la
pérdida de datos.
 
Originalidad: la fusión de imágenes puede disminuir el tamaño de la imagen, lo que puede disminuir el ancho de banda al transmitir imágenes. Esto también comprime las imágenes; aquí se intenta mantener la misma consistencia.
 
Limitaciones: como se trata de un método relativamente nuevo, los errores en el manejo de los datos clínicos
pueden provocar deficiencias en el tratamiento del paciente. La calidad de la imagen no debe disminuir con
este uso.
 
 
 
Palabras clave: Array, Array, Array, Array, Array, Array

Cómo citar

[1]
S. P. Yadav y S. Yadav, «Fusión de imágenes médicas en dominio wavelet: un modelo algorítmico», ing. Solidar, vol. 17, n.º 1, pp. 1–23, ene. 2021, doi: 10.16925/2357-6014.2021.01.07.

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