Analysis of ultrasound image biological image algorithm in the restoration of muscle group movement function / Análise do algoritmo de imagem biológica por ultrassom na restauração da função de movimento do grupo muscular / Análisis del algoritmo de imágenes biológicas de imágenes de ultrasonido en la restauración de la función de movimiento del grupo muscular

ABSTRACT

ABSTRACT Objective: By studying the recognition effect of ultrasonic biological image data analysis on muscle group motion function, the evaluation value and significance of ultrasonic biomedical image combination algorithm on muscle group motion function are discussed. Methods: A Gabor filtering algorithm is proposed to smooth the original image. The MVEF algorithm is used to enhance the ultrasonic image and binary further the image again. Using the principle of the Hove transform, the thickness of the muscle is automatically estimated. Results: The square of correlation coefficients of the manual measurement method, Gabor filtering algorithm and MVEF algorithm are 91.3%, 91.3% and 87.8%, respectively. The difference between the manual measurement and the estimation based on the Gabor filtering algorithm is 1.45 ± 0.48mm. The difference between the results of manual measurement and the MVEF algorithm is 1.38 ± 0.56mm. The computation time of the MVEF algorithm and Gabor algorithm are 5 seconds and 0.3 seconds, respectively. Conclusions: The algorithm proposed in this study can effectively measure the muscle thickness, fast, convenient and accurate, and can reflect the contractility of skeletal muscle well, which is of great value for the recognition and evaluation of muscle group movement function. Level of evidence II; Therapeutic studies - investigation of treatment results.

RESUMO

RESUMO Objetivo: Ao estudar o efeito de reconhecimento da análise de dados de imagem biológica ultrassônica na função de movimento do grupo muscular, o valor de avaliação e a importância do algoritmo de combinação de imagem biomédica ultrassônica na função de movimento do grupo muscular são discutidos. Métodos: Um algoritmo de filtragem Gabor é proposto para suavizar a imagem original. O algoritmo MVEF é usado para aprimorar ainda mais a imagem ultrassônica e binar a imagem novamente. Usando o princípio da transformada de H ove, a espessura do músculo é automaticamente estimada. Resultados: O quadrado dos coeficientes de correlação do método de medição manual, algoritmo de filtragem Gabor e algoritmo MVEF são 91,3%, 91,3% e 87,8%, respectivamente. A diferença entre a medição manual e a estimativa baseada no algoritmo de filtragem Gabor é 1,45 ± 0,48 mm. A diferença entre os resultados da medição manual e o algoritmo MVEF é de 1,38 ± 0,56 mm. O tempo de cálculo do algoritmo MVEF e do algoritmo Gabor é de 5 segundos e 0,3 segundos, respectivamente. Conclusões: O algoritmo proposto neste estudo pode medir efetivamente a espessura muscular, de forma rápida, conveniente e precisa, e pode refletir bem a contratilidade do músculo esquelético, o que é de grande valor para o reconhecimento e avaliação da função de movimento do grupo muscular. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos- investigação dos resultados do tratamento.

RESUMEN

RESUMEN Objetivo: Al estudiar el efecto de reconocimiento del análisis de datos de imágenes biológicas ultrasónicas sobre la función del movimiento del grupo muscular, se discuten el valor de evaluación y la importancia del algoritmo de combinación de imágenes biomédicas ultrasónicas sobre la función del movimiento del grupo muscular. Métodos: Se propone un algoritmo de filtrado de Gabor para suavizar la imagen original. El algoritmo MVEF se utiliza para mejorar aún más la imagen ultrasónica y volver a binar la imagen. Utilizando el principio de la transformada de H ove, el grosor del músculo se estima automáticamente. Resultados: El cuadrado de los coeficientes de correlación del método de medición manual, el algoritmo de filtrado de Gabor y el algoritmo MVEF son 91,3%, 91,3% y 87,8%, respectivamente. La diferencia entre la medición manual y la estimación basada en el algoritmo de filtrado de Gabor es de 1,45 ± 0,48 mm. La diferencia entre los resultados de la medición manual y el algoritmo MVEF es 1,38 ± 0,56 mm. El tiempo de cálculo del algoritmo MVEF y el algoritmo de Gabor son 5 segundos y 0,3 segundos respectivamente. Conclusiones: El algoritmo propuesto en este estudio puede medir eficazmente el grosor muscular, de forma rápida, conveniente y precisa, y puede reflejar bien la contractilidad del músculo esquelético, lo cual es de gran valor para el reconocimiento y evaluación de la función del movimiento de grupos musculares. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos- investigación de los resultados del tratamiento.