2.3.2. Trabecular bone segmentation

2.3.2. Trabecular bone segmentation
Once the normalisation was over, the local contrast enhancement
transformation (LCET) technique was used to enhance both
the bone contrast attribute and total image intensity. The aim was
to define the point transformation dependent on window (W),
such that the distribution was localised around the mean of the
intensity and covered the entire intensity range. The latent
hypothesis is that W is large enough to contain a statistically
representative distribution of the local variation of grey levels, yet
small enough to be unaffected by the gradual change of contrast
between the centre and periphery of the image. If each pixel in the
normalised ROI (IN) is p, and small running window is W, a new
segmented image (IF) would result as follows

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.3.2. trabecular กระดูกแบ่งเมื่อ normalisation ที่ได้ ปรับความคมชัดเฉพาะเทคนิคการแปลง (LCET) ถูกใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพทั้งกระดูกแตกต่างคุณลักษณะและรวมภาพความเข้ม มีจุดมุ่งหมายเพื่อกำหนดจุดการแปลงขึ้นอยู่กับหน้าต่าง (W),เช่นว่าการแจกจ่ายที่ไหนรอบค่าเฉลี่ยของการเข้มข้น และครอบคลุมช่วงความเข้มทั้งหมด แฝงอยู่สมมติฐานคือ W ขนาดใหญ่พอที่จะประกอบด้วยการทางสถิติผันแปรภายในของระดับสีเทา ยังตัวแทนจำหน่ายขนาดเล็กพอที่จะไม่ถูกกระทบจากการเปลี่ยนแปลงสมดุลของความคมชัดระหว่างศูนย์และยสปริงของรูป ถ้าแต่ละพิกเซลในตัวร้อย normalised (IN) p และหน้าต่างขนาดเล็กทำเป็น W ใหม่รูปแบ่งเป็นส่วน ๆ (ถ้า) จะส่งผลดังนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.3.2 การแบ่งส่วนกระดูก trabecular
เมื่อฟื้นฟูได้มากกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพความคมชัดในท้องถิ่น
การเปลี่ยนแปลง (LCET) เทคนิคที่ถูกใช้ในการเพิ่มทั้ง
ความคมชัดของคุณลักษณะของกระดูกและความเข้มของภาพรวม ตั้งเป้าไว้ว่า
จะกำหนดจุดการเปลี่ยนแปลงขึ้นอยู่กับหน้าต่าง (W),
ดังกล่าวว่าการจัดจำหน่ายได้รับการแปลเป็นภาษาท้องถิ่นรอบเฉลี่ยของ
ความรุนแรงและครอบคลุมช่วงความรุนแรงทั้งหมด แฝง
สมมติฐานคือ W มีขนาดใหญ่พอที่จะมีสถิติ
การกระจายตัวแทนของการเปลี่ยนแปลงในท้องถิ่นระดับสีเทา แต่
เล็กพอที่จะได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงทีละน้อยของความคมชัด
ระหว่างศูนย์และบริเวณขอบของภาพ หากพิกเซลในแต่ละ
ผลตอบแทนการลงทุนปกติ (IN) เป็น P และหน้าต่างขนาดเล็กที่ใช้เป็น W, ใหม่
ภาพแบ่งส่วน (ถ้า) จะส่งผลดังต่อไปนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.3.2 . trabecular กระดูกแบ่ง
เมื่อการฟื้นฟูได้ เหนือกว่า ความคมชัดในท้องถิ่น การเปลี่ยนแปลง (
lcet ) ใช้เทคนิคเพิ่มทั้ง
กระดูกความคมชัดคุณลักษณะและความเข้มของภาพทั้งหมด มีจุดมุ่งหมายเพื่อกำหนดจุดการเปลี่ยนแปลง
ขึ้นอยู่กับหน้าต่าง ( W )
ให้กระจายเป็นวงรอบค่าเฉลี่ยของความเข้มและความเข้ม
ครอบคลุมทั้งหมดสมมติฐานแฝง
คือ W มีขนาดใหญ่พอที่จะมีสถิติการเปลี่ยนแปลง
ตัวแทนท้องถิ่นของระดับสีเทาเลย
ขนาดเล็กพอที่จะรับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงอย่างค่อยเป็นค่อยไปของความคมชัด
ระหว่างศูนย์และขอบของภาพ ถ้าแต่ละพิกเซลใน
–ร้อยเอ็ด ( ใน ) คือ P และหน้าต่างวิ่งเล็ก W ใหม่
แบ่งภาพ ( ถ้า ) จะได้ผลดังนี้