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Image Processing

Updated 6 months ago

Image Processing

Improving image quality is a critical fact for medical reason. This has to be done either in nearly real time, so that the medical operator has a clean view of the explored body, either in not in real time. This last fact is especially important when focusing on a region for which the operator wants to take a screen-shot in to analyse it more in depth or in order to share it. This book aims at gathering all the materials, methods and challenges related to the Image Processing.

All work in this repository is under the licence bsd available here

Sudoers :

Leaderboard

Objectif du Leaderboard :

Le Leaderboard à pour objet d'évaluer la qualité des algorithmes de débruitage proposés par la communauté, les algorithmes sont triés en fonction de leur performances.

Les critères d'évaluation sont :

  • Le temps de calcul
  • Les ressources mobilisées (cpu, mémoire)
  • la qualité du débruitage

La qualité du débruitage est définie par un script de métriques qui est en cours d'optimisation, pour le moment nous nous contentons du ration signal/bruit comme indicateur de qualité d'image. Nous comparons la qualité de l'image avant et après débruitage pour sortir un ensemble de métriques. Une métrique mieux adaptée aux images échographiques sera probablement nécessaire.

Le package EchoImageProcessing contient un script de création d'image à partir des données renvoyées par l'échographe (au format csv), un script de débruitage de base et un script de de métriques.

Architecture du leaderboard

-Django -Javascript-boostrap -Sqlite

Le server-web communique avec une VM par rabbitmq-rpc, jetez un oeil sur le package callme pour plus d'informations. Le code du server Le code du serveur de débruitage

Installation

-install django-server sudo pip install -r requirements.txt

-install DenoiseServer sudo pip install -r /path/to/requirements.txt

Utilisation du leaderboard

Il y a deux façons de fournir un code à tester :

  • En uploadant du code directement par le leaderboard, un code d'exemple est défini dans le github
  • En codant dans l'IDE

Il faut définir deux fonctions, votre fonction d'installation des modules, et votre fonction de débruitage.
Les images processés sont disponibles dans le dossier de débruitage dans le repo DenoiseServer.