![](/images/graphics-bg.png)
Medical Image Visual Appearance Improvement Using Bihistogram Bezier Curve Contrast Enhancement: Data from the Osteoarthritis Initiative
المؤلفون المشاركون
Chaudhary, K. T.
Ali, J.
Yupapin, P. P.
Gan, Hong-Seng
Swee, Tan Tian
Abdul Karim, Ahmad Helmy
Sayuti, Khairil Amir
Tham, Weng-Kit
Wong, Liang-Xuan
Abdul Kadir, Mohammed Rafiq
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-05-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Well-defined image can assist user to identify region of interest during segmentation.
However, complex medical image is usually characterized by poor tissue contrast and low background luminance.
The contrast improvement can lift image visual quality, but the fundamental contrast enhancement methods often overlook the sudden jump problem.
In this work, the proposed bihistogram Bezier curve contrast enhancement introduces the concept of “adequate contrast enhancement” to overcome sudden jump problem in knee magnetic resonance image.
Since every image produces its own intensity distribution, the adequate contrast enhancement checks on the image’s maximum intensity distortion and uses intensity discrepancy reduction to generate Bezier transform curve.
The proposed method improves tissue contrast and preserves pertinent knee features without compromising natural image appearance.
Besides, statistical results from Fisher’s Least Significant Difference test and the Duncan test have consistently indicated that the proposed method outperforms fundamental contrast enhancement methods to exalt image visual quality.
As the study is limited to relatively small image database, future works will include a larger dataset with osteoarthritic images to assess the clinical effectiveness of the proposed method to facilitate the image inspection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gan, Hong-Seng& Swee, Tan Tian& Abdul Karim, Ahmad Helmy& Sayuti, Khairil Amir& Abdul Kadir, Mohammed Rafiq& Tham, Weng-Kit…[et al.]. 2014. Medical Image Visual Appearance Improvement Using Bihistogram Bezier Curve Contrast Enhancement: Data from the Osteoarthritis Initiative. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049111
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gan, Hong-Seng…[et al.]. Medical Image Visual Appearance Improvement Using Bihistogram Bezier Curve Contrast Enhancement: Data from the Osteoarthritis Initiative. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049111
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gan, Hong-Seng& Swee, Tan Tian& Abdul Karim, Ahmad Helmy& Sayuti, Khairil Amir& Abdul Kadir, Mohammed Rafiq& Tham, Weng-Kit…[et al.]. Medical Image Visual Appearance Improvement Using Bihistogram Bezier Curve Contrast Enhancement: Data from the Osteoarthritis Initiative. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049111
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049111
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)