La tecnologa de mejora de imgenes se utiliza a menudo para mejorar la calidad de las imgenes mdicas y ayuda a los mdicos o a los sistemas expertos a identificar y diagnosticar enfermedades. En este trabajo se estudian las caractersticas de las imgenes de resonancia magntica (IRM) con detalles complejos y difciles de realzar y se propone un algoritmo de mejora basado en la transformada contourlet sin submuestreo (NSCT) denominado MIE-NSCT. La NSCT se utiliz para la descomposicin de las subbandas de la IRM. Para las subbandas de paso alto, se propusieron cuatro reglas difusas para mejorar los detalles del contorno de los bordes multiescala y multidireccionales de ocho direcciones adyacentes, mientras que para las subbandas de paso bajo, se propuso un nuevo algoritmo de mejora del histograma adaptativo. Se resolvi el problema de la amplificacin del ruido y la prdida de detalles durante el proceso de mejora. El algoritmo se verific en el conjunto de datos pblico BraTS2017 y se compar con otros mtodos avanzados. Los resultados experimentales mostraron que MIE-NSCT tena ventajas obvias en la mejora de la calidad de las imgenes mdicas, y las imgenes mdicas de alta calidad mostraron un rendimiento mejorado en la clasificacin de tumores. MIE-NSCT es adecuado para la integracin en un sistema experto interactivo para proporcionar apoyo a la visualizacin del diagnstico de enfermedades.
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