Fusión de imágenes médicas en dominio wavelet: un modelo algorítmico - Yadav, SATYA PRAKA; Yadav, Sachin (Ingeniería Solidaria, 2021)
Introducción: Las técnicas de Image Fusion constan de tres etapas: extracción de características, reducciónde 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 imagenno 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 seutilizó la transformación de wavelet. Resultados: Los resultados de la simulación de las imágenes de resonancia magnética y tomografíacomputarizada muestran una calidad de imagen perfectamente aceptable y cubren la detección deenfermedades en la imagen final posterior. Conclusión: El análisis de componentes principales (PCA) basado en algoritmos de fusión permitirá a losinvestigadores médicos o clínicos aplicar correctamente la fusión de imágenes y la transmisión de datos, loque conduce a mejores prácticas de atención para minimizar las redundancias y también puede manejar lapérdida 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 clínicospueden provocar deficiencias en el tratamiento del paciente. La calidad de la imagen no debe disminuir coneste uso.
Keywords: imagen fusionada; algoritmos de fusión; análisis de componentes principales; ICA; transformación de ondas; fusión de imágenes