PROCESAREA IMAGINILOR DIGITALE CU IMPLEMENTAREA ALGORITMILOR ÎNVĂŢĂRII NESUPERVIZATE

Maria CRISTEI Universitatea de Stat din Moldova

Rezumat

Lucrarea de faţă prezintă elaborarea unei aplicaţii informatice de procesare a imaginilor bazată pe algoritmi de analiză, de segmentare în baza modelului de culori, cu implementarea metodei de învăţare automată nesupervizată K-means şi a algoritmului de detectare a contururilor Canny, în vederea îmbunătăţirii calităţii imaginilor de înaltă rezoluţie şi extragerii datelor relevante pentru utilizarea ulterioară a acestora în analiza automată sau pentru interpretarea prin afişare. Utilizarea aplicaţiei elaborate la prelucrarea şi analiza imaginilor biomedicale (tomografii computerizate, radiografii, rezonanţă magnetică, ultrasunete şi altele) face posibilă îmbunătăţirea contrastului, codarea intensităţii (nivelurilor de gri) imaginilor monocrome în culori, detectarea contururilor şi recunoaşterea formelor specifice, contribuind astfel la determinarea mai uşoară a unor anomalii. De asemenea, acestea pot fi utilizate pentru monitorizarea pacienţilor şi pentru descoperirea/ identificarea de boli şi tumori, îmbunătăţind astfel actul medical. Cuvinte-cheie: segmentare, învăţare automată, învăţare nesupervizată, algoritm, model