Abstrakt. Trots ny teknik behöver trådlös kapsel endoskopi hög mängd diagnos-tid på grund av förekomsten av många värdelösa ramar, skapade av grumliga vätskor, livsmedel och fekala material. Dessa material och vätskor presenterar ett brett spektrum av färger och/eller bubbelliknande texturmönster. Vi föreslår därför en kaskadmetod för informativ ramdetektion, som använder lokal färghistogram för att isolera starkt förorenade icke-bubblade (HCN) ramar, och Gauss Laguerre Transform (GLT) baserad multiupplösning norm-1 energifunktion för att isolera signifikant bubblade (SB) ramar. Övervakad stöd vektor maskin används för att klassificera HCN ramar (Stage-1), medan automatisk bubbel segmentering följt av tröskel operation (Stage-2) antas för att upptäcka informativa ramar genom att isolera SB ramar. Ett experiment med 20.558 ramar från de tre videorna visar 97,48 % genomsnittlig detektion noggrannhet enligt den föreslagna metoden, jämfört med metoder som antar Gabor-baserade-(75,52 %) och diskreta wavelet-baserade funktioner (63,15 %) med samma färgfunktion.
En metod för att eliminera värdelösa informationsramar från endoskopi bilder föreslås av Bashar i REF.
Detecting Informative Frames from Wireless Capsule Endoscopic Video Using Color and Texture Features
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}