Sukhwinder Singh Oberoi

A utiliza o de tecnologias de processamento de imagem e de vis o por computador tem demonstrado uma efic cia not vel na an lise de imagens de ultra-sons renais para o reconhecimento de problemas relacionados com c lculos renais. A motiva o para esta investiga o a crescente preval ncia da doen a renal em todo o mundo, que um grave problema de sa de. O estudo centra-se nos c lculos renais, uma doen a comum e dolorosa que exige um diagn stico atempado e preciso. A imagiologia por ultra-sons, preferida pela sua natureza n o invasiva, isenta de radia o e rent vel, sofre frequentemente de ru do de manchas e de baixo contraste, o que complica a identifica o e classifica o precisas dos c lculos renais. Isto sublinha a necessidade de t cnicas avan adas de processamento de imagem para melhorar a qualidade da imagem de ultra-sons e o valor do diagn stico. Ao adotar uma abordagem abrangente que inclui a aquisi o de imagens, o pr -processamento, a extra o de carater sticas e a classifica o, a investiga o visa desenvolver um sistema autom tico para a dete o fi vel e precisa de c lculos renais. O objetivo final criar um sistema robusto de dete o assistida por computador que ajude os profissionais m dicos, reduzindo a carga de diagn stico, minimizando os erros e aumentando a efici ncia da dete o de c lculos.

Wykorzystanie technologii przetwarzania obrazu i wizji komputerowej wykazalo niezwyklą skutecznośc w analizie obraz w ultrasonograficznych nerek w celu rozpoznawania problem w związanych z kamieniami nerkowymi. Motywacją dla tego badania jest rosnąca częstośc występowania chor b nerek na calym świecie, co stanowi poważny problem zdrowotny. Badanie koncentruje się na kamicy nerkowej, powszechnym i bolesnym schorzeniu wymagającym szybkiej i dokladnej diagnozy. Obrazowanie ultrasonograficzne, preferowane ze względu na jego nieinwazyjny, wolny od promieniowania i oplacalny charakter, często cierpi z powodu szumu plamkowego i niskiego kontrastu, co komplikuje dokladną identyfikację i klasyfikację kamieni nerkowych. Podkreśla to potrzebę stosowania ulepszonych technik przetwarzania obrazu w celu poprawy jakości obrazu ultrasonograficznego i wartości diagnostycznej. Przyjmując kompleksowe podejście, kt re obejmuje akwizycję obrazu, wstępne przetwarzanie, ekstrakcję cech i klasyfikację, badania mają na celu opracowanie automatycznego systemu do niezawodnego i dokladnego wykrywania kamieni nerkowych. Ostatecznym celem jest stworzenie solidnego, wspomaganego komputerowo systemu wykrywania, kt ry pomaga lekarzom poprzez zmniejszenie obciążenia diagnostycznego, minimalizację blęd w i zwiększenie skuteczności wykrywania kamieni.

L'utilizzo di tecnologie di elaborazione delle immagini e di computer vision ha dimostrato una notevole efficacia nell'analisi delle immagini ecografiche dei reni per il riconoscimento dei problemi legati alla calcolosi renale. La motivazione di questa ricerca la crescente prevalenza di malattie renali in tutto il mondo, che rappresentano un grave problema sanitario. Lo studio si concentra sui calcoli renali, una condizione comune e dolorosa che richiede una diagnosi tempestiva e accurata. L'imaging a ultrasuoni, preferito per la sua natura non invasiva, priva di radiazioni ed economica, spesso soffre di rumore speckle e basso contrasto, complicando l'identificazione e la classificazione accurata dei calcoli renali. Ci sottolinea la necessit di tecniche di elaborazione delle immagini avanzate per migliorare la qualit delle immagini ecografiche e il valore diagnostico. Adottando un approccio completo che comprende l'acquisizione delle immagini, la pre-elaborazione, l'estrazione delle caratteristiche e la classificazione, la ricerca mira a sviluppare un sistema automatico per il rilevamento affidabile e preciso dei calcoli renali. L'obiettivo finale quello di creare un robusto sistema di rilevamento assistito da computer che aiuti i professionisti del settore medico riducendo il carico diagnostico, minimizzando gli errori e migliorando l'efficienza del rilevamento dei calcoli.

L'utilisation des technologies de traitement d'images et de vision par ordinateur a montr une efficacit remarquable dans l'analyse des images d' chographie r nale pour la reconnaissance des probl mes li s aux calculs r naux. Cette recherche est motiv e par la pr valence croissante des maladies r nales dans le monde, qui constituent un grave probl me de sant . L' tude se concentre sur les calculs r naux, une affection courante et douloureuse qui n cessite un diagnostic rapide et pr cis. L'imagerie par ultrasons, privil gi e en raison de son caract re non invasif, non irradiant et rentable, souffre souvent d'un bruit de chatoiement et d'un faible contraste, ce qui complique l'identification et la classification pr cises des calculs r naux. Cela souligne la n cessit d'am liorer les techniques de traitement de l'image afin d'am liorer la qualit de l'image ultrasonore et la valeur diagnostique. En adoptant une approche globale comprenant l'acquisition, le pr traitement, l'extraction des caract ristiques et la classification des images, la recherche vise mettre au point un syst me automatique de d tection fiable et pr cis des calculs r naux. L'objectif final est de cr er un syst me robuste de d tection assist e par ordinateur qui aide les professionnels de la sant en r duisant la charge diagnostique, en minimisant les erreurs et en am liorant l'efficacit de la d tection des calculs.

Der Einsatz von Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Technologien hat sich bei der Analyse von Nieren-Ultraschallbildern zur Erkennung von Nierensteinproblemen als u erst effizient erwiesen. Die Motivation f r diese Forschung ist die weltweit steigende Pr valenz von Nierenerkrankungen, die ein ernstes Gesundheitsproblem darstellen. Die Studie konzentriert sich auf Nierensteine, eine h ufige und schmerzhafte Erkrankung, die eine rechtzeitige und genaue Diagnose erfordert. Die Ultraschallbildgebung, die wegen ihrer nicht-invasiven, strahlungsfreien und kosteng nstigen Natur bevorzugt wird, leidet oft unter Speckle-Rauschen und geringem Kontrast, was die genaue Identifizierung und Klassifizierung von Nierensteinen erschwert. Dies unterstreicht den Bedarf an verbesserten Bildverarbeitungstechniken, um die Qualit t und den diagnostischen Wert von Ultraschallbildern zu erh hen. Durch einen umfassenden Ansatz, der Bilderfassung, Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Klassifizierung umfasst, soll ein automatisches System zur zuverl ssigen und genauen Nierensteinerkennung entwickelt werden. Ziel ist es, ein robustes computergest tztes Erkennungssystem zu schaffen, das medizinisches Fachpersonal unterst tzt, indem es den diagnostischen Aufwand verringert, Fehler minimiert und die Effizienz der Steinerkennung erh ht.