Tojások CT és MR felvételeinek szegmentálása invariáns momentumokkal a fajtanemesítés támogatására

Abstract

A digitális képfeldolgozás az informatika egyik legintenzívebben kutatott területe napjainkban. A statisztikai eszközök használata 2D/3D képek szegmentálásra nagyon hatékony eszközöket biztosít, azonban a statisztikai módszerek alkalmazása előtt a problémák redukciójára van szükség, azaz az egyes képekből, képrészletekből azokat jól leíró, alacsony dimenziójú, un. sajátság vektorokat kell kinyerni. Nagyon gyakran csak az intenzitást használják ilyen célra, azonban számtalan különböző sajátság származtatható az egyes pixelek/voxelek intenzitásaiból, így nehéz feladat kiválasztani azokat, amelyek a legjobban képesek reprezentálni egy képet/képrészletet.

A dolgozat a statisztikai módszerek alkalmazását hivatott bemutatni a képfeldolgozásban úgy, hogy reprezentál egy, az agrártudomány területéhez kapcsolódó alkalmazási lehetőséget. Kaposvárról kapott tojások MR és CT felvételein végeztünk szegmentációt és az így készült maszkokból kinyert adatokat hasonlítottuk a képekhez mellékelt, biológusok által készített kézi mérések eredményeihez. Célunk a valós adatokhoz minél jobban közelítő értékek produkálása volt, amelyekkel elérhetnénk, hogy az időigényes kézi mérések helyett a képfeldolgozás eszközeivel vizsgálhassák a tojások sárgájának és fehérjéjének tömegét, majd alkalmazhassák az így szerzett információkat a fajtanemesítés területén.

Ezen dolgozatban forgatás, eltolás és skálázás invarianciát biztosító sajátságok használatának hatékonyságát vizsgáljuk meg 3D CT és MRI képek automatikus szegmentációjára. A sajátságok felhasználásával számos különböző statisztikai tanuló algoritmust teszteltünk, rejtett Markov-mezők használatával kiegészítve. A teszteket saját, kézzel szegmentált adatbázison hajtottuk végre. Az eredmények alapján kijelenthetjük, hogy az invariáns momentumok használata jobb szegmentációt eredményez a tojás CT és MRI képeken, mint az intenzitások önálló használata, így a javasolt módszer (sajátságok+statisztikai model) megoldást ad a tojások fehérje- és sárgájarészének mérésére, akár nagyobb adathalmazon is.