I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   5 Octo b e r   2 0 1 8 ,   p p . 3 6 2 0 ~ 3 6 2 6   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 5 . p p . 3 6 2 0 - 3626          3620       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   En la rg e Medica I m a g e Using  Lin e - c o lu m n Int erpo l a tion    (LCI) Me thod       J ufr ia dif  Na ` a m ,   J uli us   Sa nt o ny ,   Yuha nd ri,   Su m ij a n,  G u na di Widi   N urca hy o   F a c u lt y   o f   Co m p u ter S c ien c e ,   Un iv e rsitas   P u tra I n d o n e sia   Y P T P a d a n g ,   2 5 2 2 1 ,   I n d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   1 1 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   J u n   2 8 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   J ul   5 ,   2 0 1 8       Qu a li ty   o f   m e d ica i m a g e   h a a n   im p o rtan ro le  in   c o n stru c ti n g   rig h m e d ica d iag n o sis.  T h is  p a p e re c o m m e n d a   m e th o d   t o   im p ro v e   th e   q u a li ty   o m e d ica i m a g e b y   in c re a sin g   th e   siz e   o f   th e   i m a g e   p ix e ls.   B y   in c re a sin g   th e   siz e   o f   p ix e ls,   th e   siz e   o f   th e   o b je c ts  c o n tain e d   th e re in   is  a lso   g re a ter,  m a k in g   it   e a sie to   o b se rv e .   In   th is   stu d y   m e d ica ima g e o f   Bra in   CT - S c a n ,   Ch e st X - Ra y   a n d   P a n o ra m ic  X - Ra y   we re   p ro c e ss e d   u sin g   L in e - Co lu m n   In terp o latio n   (L CI)  M e th o d .   T h e   re su lt o f   th e   trea t m e n a r e   th e n   c o m p a re d   to   Ne a re st   Ne ig h b o In terp o latio n   (NN I),   Bil in e a In terp o latio n   (BL I)  a n d   Bicu b ic   In terp o latio n   (BCI)  p ro c e ss in g   re su lt s.  T h e   e x p e rime n sh o w th a L in e - Co lu m n   In terp o lati o n   M e t h o d   p r o d u c e a   larg e r   i m a g e   w it h   d e ta il o f   th e   o b jec ts  in   it   a re   n o b lu rre d   a n d   h a e q u a v isu a e ffe c ts.   T h u s,  th is   m e th o d   is   e x p e c ted   to   b e   a   re f e re n c e   m a teri a in   e n larg in g   th e   siz e   o f   th e   m e d ica im a g e   f o e a se   in   c li n ica a n a ly sis.   K ey w o r d :   B icu b ic   in ter p o latio n     B ilin ea r   in ter p o latio n   E n lar g   L i n e - c o l u m n   i n ter p o latio n   Me d ical  i m a g   Nea r est   n ei g h b o r   in ter p o latio n     Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   J u f r iad if   Na ` a m   Facu lt y   o f   C o m p u ter   Scien ce ,   Un i v er s ita s   P u tr I n d o n esia Y PT P a d an g ,   J l.  R a y L u b u k   B eg al u n g   P ad an g ,   2 5 2 2 1 ,   I n d o n esia.   E m ail:  j u f r iad if n aa m @ g m ail. c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   Me d ical  i m ag e s   ar clin ic al  n ee d   to   u n d er s tan d   d is ea s es  in   ca r an d   tr ea t m en [ 1 ] [ 2 ] .   Go o d   i m a g in g   ea s e   m ed ical  p er s o n n el  to   p r o d u ce   m o r p r ec is cli n ical  tr ial s .   Ho w e v er ,   to   o b tain   g o o d   i m a g e,   a   s o p h is ticated   tec h n o lo g y   w h ic h   is   u s u all y   ex p e n s i v is   to   b r eq u ir ed .   T h p r o cu r em e n ts   o f   s u c h   eq u ip m e n t i s   ch ar g ed   to   t h p atien [ 3 ] .   T h er ef o r e,   b etter   in f o r m ati o n   tech n o lo g y   ap p r o ac h   is   n ee d ed   to   d iag n o s e     d is ea s es  [ 4 ] .   On e   s u ch   in f o r m atio n   tec h n o lo g y   ap p r o ac h   i s   th m ed ical  i m a g e.   Me d ical  i m ag e s   ca n   b u s ed   f o r   ea r l y   d iag n o s is   i n   ac cu r ate l y   id en ti f y i n g   d y s f u n ctio n al  o b j ec ts   in   th h u m an   b o d y   [ 5 ] .   So m s tep s   ar e   r eq u ir ed   in   th p r o ce s s i n g   o f   m ed ical  i m ag e s   f o r   b etter   i n f l u en ce   o f   cli n ical   o u tco m es.   T h n ec es s ar y   s tep   is   to   i m p r o v t h ac c u r ac y   o f   t h i m ag e   f ir s t.  T h is   i m p r o v e m e n m a k es  th e   d iag n o s i s   ac c u r ate.   T h tas k   o f   r ef i n i n g   t h m ed ical  i m ag ca n   b s u p p o r ted   b y   in cr ea s in g   t h s ize  o f   t h e   i m a g e,   b u s t ill  p a y i n g   atten ti o n   to   th p r eser v atio n   o f   t h d etails  o f   t h p ar ticu lar   i m ag [ 6 ] .   T h en lar g ed   i m a g co n tai n s   p r o b le m s   s u c h   as lo s s   o f   co n tr a s t a n d   t h d etail  b ec o m e s   b lu r r ed .   B esid es,  en lar g in g   t h i m a g s ize  is   al s o   f u n d a m e n tal   p r o ce s s .   L ar g er   s izes  s h o u ld   b ab l to   r etain   i m p o r tan co n ten i n   i m a g er y   as  w ell  as  v i s u al  e f f ec ts   in   g e n er al.   T h m ai n   d is ad v a n ta g es  t h at  o f te n   o cc u r   ar e   lo ca s tr u ctu r al  d a m a g o r   v is u al  ef f ec t s   [ 7 ] .   I n cr ea s in g   th i m a g s iz is   r eq u ir ed   to   in cr ea s th s ize  o f   t h e   in itial  i m a g p ix e ls .   T h i m a g en lar g e m e n ad d s   n e w   p i x el s   an d   n ar r o w s   t h s a m p li n g   i n ter v al  o f   t h i m ag e   to   th p ix e v a lu in ter p o lati o n .   T h v al u o f   t h i s   ad d itio n al  p ix e is   d eter m i n ed   b y   t h in ter p o latio n   ( t h v alu o f   its   n ei g h b o r in g   p i x el s ) .   E x is ti n g   in ter p o latio n   m et h o d s   ar Nea r est  Neig h b o r   I n ter p o latio n   ( NNI ) ,   B ilin ea r   I n ter p o latio n   ( B L I )   an d   B icu b ic  I n ter p o latio n   ( B C I )   [ 8 ] .   I n   th is   r esear c h ,   w p r o p o s L in e - c o lu m n   I n ter p o latio n   Me t h o d   ( L C I )   as   n e w   m e t h o d .   T h is   m eth o d   i s   test ed   to   e n lar g e   th e   s ize  o f   t h m ed ical  i m ag e .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E n la r g Med ica l I ma g Usi n g   Lin e - C o lu mn   I n terp o la tio n   ( LC I )   Meth o d   ( Ju fr ia d if  N a ` a m )   3621   L ar g er   i m a g s izes  p r o d u ce   l ar g er   o b j ec ts   b y   r etai n i n g   t h e   v alu o f   th eir   lo ca s tr u ct u r e.   T h u s ,   th r es u lt  o f   th is   m a g n if ica tio n   m ak e s   b ette r   o b s er v atio n   to   th o b j ec ts   in   th i m ag e.   Th L C I   m et h o d   is   test ed   u s i n g   m ed ical  i m ag o f   B r ain   C T - Scan ,   C h est  X - R a y   a n d   P a n o r a m ic  X - R a y   in   Ma tlab   s o f t w ar e.   T h s a m d ata  ar al s o   tes ted   in   th e   s a m w a y   b y   i m p le m e n ti n g   NNI ,   B L I ,   an d   B C I   m et h o d s   [ 9 ] .   Fu n d a m e n tal   p r in cip les  th at   n ee d   to   b f u l f ill ed   b y   i m ag e   en lar g e m en is   t h at  t h co m p o s itio n   r atio ,   n a m el y   t h v alu a n d   p o s itio n   o f   p i x el  m u s b t h s a m as  th o r i g in a i m ag ca n   b test ed   u s i n g   a   h is to g r a m .   Sev er al  s tu d ie s   o n   i m ag e   s ize   en lar g e m e n w er S u etak e   et   al  [ 10 ]   co n d u cted   s tu d y   to   ac ce ler ate  i m a g e n lar g e m e n u s i n g   B C I   m et h o d   ag ai n s e m p t y   p ix el s   u s i n g   b ac k   p r o j ec tio n   tec h n iq u e.   B esid es  t h at ,   Z h an g   et   al  [ 1 1 ]   p er f o r m ed   i m ag e x p an s io n   u s in g   t h n ea r e s q u ad r atic  p o l y n o m ial  p r ec is io n   ( NNI )   m et h o d .   I m ag e n lar g e m e n r esu l ts   w e r also   test ed   f o r   ed g d etec ti o n s u c h   as  s t u d y   b y   Z h o n g   et  al  [ 1 2 ]   co n d u cted   s tu d y   o f   r etain in g   t h b o r d er   o f   an   o b j ec t a g ain s t a n   e n lar g ed   i m ag u s in g   t h B C I   m et h o d .     T h er w ill  b ad d itio n al  p i x el s   in   i m a g e n lar g e m e n t.  T h v alu e   o f   t h ese  ad d itio n a p ix e ls   m a y   b e   e m p t y ,   m is s i n g   o r   n o s y n ch r o n ized   ( ex ac t) .   Oliv ier   et  al.   [ 1 3 ]   c o n d u cted   s tu d y   in   t h d eter m i n atio n   o f   m is s i n g   p ix el   v alu e s   i n   e n lar g in g   h i g h - r eso lu t io n   i m a g es   u s i n g   t h n ea r est   n e ig h b o r   m eth o d .   B ash ar   et   al.   [1 4 ]   co n d u cted   s tu d y   u s i n g   th b ili n ea r   i n ter p o latio n   m eth o d   to   esti m ate  in co r r ec p ix el  v al u es  i n   f ac e   i m a g r ec o g n itio n .   Kai - y u   et   al  [ 1 5 ]   d esig n ed   m et h o d   to   en lar g e   h ig h - q u alit y   an d   f a s i m ag e   d is p la y   b ased   o n   FP G A   ( F ield   P r o g r a m m ab le  Gate   A r r a y )   u s i n g   t h B ic u b ic  m et h o d .   Go p in ath a n   e t   a [ 1 6 ]   co n d u cted   a   s tu d y   to   r e m o v e   n o i s ( d en o i s e)   b y   ap p l y in g   th e   B L I   m et h o d   to   t h i m a g p o r tio n   h av in g   lo w   f r eq u e n c y .     T h lim ited   n u m b er   an d   d if f e r en e m p h asizes  o f   th o s p r ev io u s   s t u d ies,  w co n d u c ted   s tu d y   to   e n lar g t h e   i m a g b y   u s i n g   L i n e - c o lu m n   I n ter p o latio n   Me th o d   o n   g r a y s ca le  m ed ical  i m ag e s .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h o b j ec ts   co n tai n ed   i n   t h m ed ical  i m a g m u s t   b o b s er v ab le.   E r r o r s   in   th e   o b s er v ati o n   o f   th e s e   o b j ec ts   ca n   lead   to   m i s d iag n o s is .   T h is   er r o r   co m p licate s   th e   p atien t's   ca r an d   tr ea tm e n t   p r o ce s s .   T o   f ac ilit ate  th is   o b s er v a tio n ,   it  is   n ec es s ar y   to   en lar g t h s ize  o f   t h o b j ec t.  I n   th is   s t u d y ,   m et h o d   o f   en lar g i n g   o b j ec ts   in   m ed ical  i m a g es i s   p r o p o s ed   w h er th s eq u en ce   o f   th p r o ce s s   ca n   b s ee n   in   Fig u r 1 .   T h p r o ce s s   s tag e s   o f   t h is   s t u d y   co n s i s o f   4   ( f o u r   p r o ce s s es  to   p r o d u ce   a n   e n lar g ed   i m ag e   f ile) .   E v er y   s tep   o f   en lar g e m en p r o ce s s   p r o d u ce s   i m a g s ize  2   ti m es  t h s ize  o f   t h i n p u i m a g p ix el.   T h e   ac tiv atio n   p r o ce s s   ca n   r ep ea tead ly   b d o n u n til  th m ax i m u m   s ize  o f   m e m o r y   t y p d ata   u s ed   is   n o   lo n g er   s u f f icie n t ( o u t o f   m e m o r y ) .   I ll u s tr atio n   o f   L C I   m eth o d   ca n   b s ee n   i n   Fi g u r 2 .           Fig u r 1 .   Stag o f   p r o ce s s   o n   C L I   m et h o d             ( a)   ( b )   ( c)     Fig u r 2 .   I llu s tr atio n   o f   L C I ,   ( a)   A d d   an d   in p u t t h e   p ix e m a p p in g ,   ( b )   L in I n ter p o latio n ,   ( c)   C o lu m n   I n ter p o latio n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   5 Octo b er   2 0 1 8 :   3 6 2 0 - 3626   3622   2 . 1 .   I np ut  I m a g e   T h in p u i m a g e s   p r o ce s s ed   in   th is   r esear ch   ar o b tain ed   f r o m   r ad io lo g y   d ep ar t m e n o f   C en tr al   Gen er al  Ho s p ital  ( R SUP )   Dr .   M.   Dj am il  P ad an g .   A ll  o f   t h i m ag e s   ar in   th f o r m   o f   t h g r a y s ca le  i m ag e   w h er d etails  ab o u t   th d ata  ca n   b s ee n   in   T ab le  1 .   T h is   in p u i m a g w a s   u s ed   in   p r ev io u s   s tu d ie s   w it h   a   s p ec if ic  p u r p o s [ 1 7 - 1 8 ] .       T ab le  1 .   I n p u t I m a g Sp ec i f ic atio n   C a t e g o r y   F o r mat   Q u a n t i t y   C o mp u t e d   T o mo g r a p h y   S c a n   ( C T   S c a n )   W i n d o w s b i t ma p   ( b mp )   5   C h e st   X - Ray   Jo i n t   P h o t o g r a p h i c   Ex p e r t s G r o u p   ( j p g )   42   P a n o r a mi c   X - R a y   P o r t a b l e   N e t w o r k   G r a p h i c s (p n g )   27       2 . 2 .   P ix el  Addi t io n   I m ag e n lar g e m e n i s   d o n b y   ad d in g   n e w   p ix el s .   So   t h i m a g s ize  is   e n lar g ed   to   n   t i m es,  th e   eq u atio n   is :     c n z f . ) (                   ( 1 )     w h er e:  f ( z)   : i m ag e n lar g e m e n t   n : i m ag s ize  p r o lif er atio n   c:  in p u t i m a g e   Fo r   ea ch   e n lar g e m e n p r o ce s s   in   th e   tes tin g   p h ase,   ad d itio n   o f   as   m a n y   p i x els   as  th e   p r ev i o u s   i m a g e   is   ap p lied .   So   t h i m a g s ize  b ec o m e s   2 - f o ld   f r o m   t h p r e v io u s   s ize.   An   e x a m p le  ill u s tr atio n   o f   t h ad d itio n   o f   p ix els  ca n   b s ee n   i n   Fig u r 2 ( a) .   I f   k in itialize s   th n u m b er   o f   i n itial  i m a g co lu m n s   an d ,   b in itializes   th n u m b er   o f   r o w s   t h en   th n u m b er   o f   i m ag e   en lar g e m en co lu m n s   b ec o m es  k x   a n d   th e   r ea r in g   r o w   b ec o m e s   b x .   T h en   th eq u a tio n s   o f   m a n y   r o w s   a n d   co lu m n s   o f   m a g n if ica tio n   i m a g ar as f o llo w s :     1 kc kc kx                   ( 2 )     1 bc bc bx                   ( 3 )     2 . 3 .   I np ut  P ix el  M a pp ing   T o   m ap   an   in itial  p i x el  i m a g e   v al u w i th   a   m ag n i f ied   i m a g b ased   o n   p ix e p o s itio n ,   th e   f o llo w i n g   eq u atio n   p ix el  i n p u t is  u s ed :     ) 1 , 1 ( ) , ( b b k k b k c z                 ( 4 )     2 . 4 .   L ine In t er po la t io n   L i n I n ter p o latio n   is   th p r o ce s s   o f   ch ar g in g   ag ai n s e m p t y   p ix els  u s i n g   th clo s es v al u e   in   r o w .   T h p o s i tio n   o f   t h p r o ce s s e d   r o w   is   in ter r u p ted   b y   a n   e x is t in g   p i x el  v alu e.   T h i llu s tr atio n   o f   th lin e   in ter p o latio n   ca n   b s ee n   i n   F ig u r 2 ( b ) .   T h v alu e   o f   t h e m p t y   p i x el s   b et w ee n   th e   li n es   is   s p ec i f ied   u s i n g   th f o llo w i n g   f o r m u la :     2 ) , 1 ( ) , 1 ( ) , ( b k b k b k z z z               ( 5 )     2 . 5 .   Co lu m n I nte rpo la t io n   On ce   th b la n k   p i x el  v a lu i n   r o w   f illed ,   co lu m n s   ar in ter p o lated .   I n ter p o latio n   o f   co lu m n s   is   t h e   p r o ce s s   o f   ch ar g i n g   ag a in s e m p t y   p i x els  u s in g   t h clo s est   v alu i n   s in g le  co lu m n .   T h p o s itio n   o f   th e   p r o ce s s ed   co lu m n   i s   in ter r u p t ed   b y   an   ex is ti n g   p ix el  v al u e.   I llu s tr atio n   o f   lin i n ter p o latio n   ca n   b s ee n   i n   Fig u r 2 ( c) .   T h v alu o f   e m p t y   p ix el s   b et w ee n   co lu m n s   ar ca lcu lated   u s i n g   t h f o llo w i n g   f o r m u la:     2 ) 1 , ( ) 1 , ( ) , ( b k b k b k z z z               ( 6 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E n la r g Med ica l I ma g Usi n g   Lin e - C o lu mn   I n terp o la tio n   ( LC I )   Meth o d   ( Ju fr ia d if  N a ` a m )   3623   3.   RE SU L T S AN AN AL Y SI   T ests   co n d u cted   o n   t h is   m et h o d   is   t h cr o p p ed   m ed ical  i m a g d ata   w it h   m an u al  [ 1 7 ] .   T h is   is   ess e n tial  to   eli m in ate  u n n ee d e d   ar ea s   in   th an al y s is .   O n i m ag o f   ea ch   d ata  f o r m at  p r esen ted   i n   th i s   p ap er   ca n   b s ee n   in   Fig u r 3 .   P r io r   to   th p r o ce s s   o f   i m ag e n l ar g e m e n t,  a n   i m ag ar ea   t h at   w o u ld   b ec o m th e   o b j ec o f   o b s er v atio n   w as  ta k en .   T h p r o ce s s   o f   ta k in g   t h is   ar ea   w as  d o n b y   c u tt in g   ( cr o p ) .   I m ag o f   p r o ce s s in g   r es u lt c a n   b s ee n   i n   T ab le  2 .   B ased   o n   th test   r esu lts   i n   T a b le  2 ,   it  ca n   b o b s er v ed   th at  th i m a g r esu lt  h as  r elati v el y   th s a m e   s ize.   T h d if f er e n ce   is ,   t h i m ag r esu lts   o f   th p r o p o s ed   m eth o d   h as  o n l y   1 - p ix el  co l u m n   a n d   1 - p i x el  r o w   less   t h a n   t h o s o f   t h NNI ,   B L I   a n d   B C I   m e th o d s .   T h is   d ef icien c y   is   ca u s ed   b y   t h ad d iti o n   o f   p i x els   o n l y   o n   th s id elin e s   o f   t h o r ig i n al  p i x els.  Ho w e v er ,   t h is   1 - p i x el  d i f f er en ce   ca n   s till   b i g n o r ed   b ec au s i i s   o n l y   a   d ef icien c y   in   t h f i n al  r o w   o r   co lu m n   p o s itio n   an d   n o th p o s itio n   o f   th o b j ec to   b o b s er v ed   in   th m ed ical   i m a g e.       T ab le  2 .   T w o   T im e s   E n lar g e m en t Re s u l t ( T h Size  is   2 5 % o f   th Or ig i n al  S ize )   M e d i c a l   I mag e   C r o p p e d   I mag e   En l a r g e   I mag e / H i st o g r a m   L C I   M e t h o d   ( P r o p o se d )   N N I   M e t h o d   B L I   M e t h o d   B C I   M e t h o d   B r a i n   CT - S c a n     ( 7 8   x   1 1 2   p i x e l )     ( 1 5 5   x   2 2 3   p i x e l )     ( 1 5 6   x   2 2 4   p i x e l )     ( 1 5 6   x   2 2 4   p i x e l )     ( 1 5 6   x   2 2 4   p i x e l )             C h e st   X - Ray     ( 2 0 9   x   2 5 1   p i x e l )     ( 4 1 7   x   5 0 1   p i x e l )     ( 4 1 8   x   5 0 2   p i x e l )     ( 4 1 8   x   5 0 2   p i x e l )     ( 4 1 8   x   5 0 2   p i x e l )             P a n o r a m i c   X - Ray     ( 1 4 8   x   2 3 3   p i x e l )     ( 2 9 5   x   4 6 5   p i x e l )     ( 2 9 6   x   4 6 6   p i x e l )     ( 2 9 6   x   4 6 6   p i x e l )     ( 2 9 6   x   4 6 6   p i x e l )                   0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 300 350 400 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 300 350 400 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 300 350 400 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 300 350 400 0 50 100 150 200 250 0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 50 100 150 200 250 0 500 1000 1500 2000 2500 0 50 100 150 200 250 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 0 50 100 150 200 250 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 0 50 100 150 200 250 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 0 1 2 3 4 5 6 x   1 0 4 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0 50 100 150 200 250 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 0 50 100 150 200 250 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 0 50 100 150 200 250 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 0 50 100 150 200 250 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   5 Octo b er   2 0 1 8 :   3 6 2 0 - 3626   3624               ( a)   ( b )   ( c)     Fig u r 3 .   I m a g tes t ( a)   B r ain   C T - Scan ,   ( b )   C h e s t X - R a y ,   ( c)   P an o r am ic  X - R a y       T h f o r m   o f   o b j ec ts   co n tain e d   in   th i m a g o f   th r esu l ts   ca n   b w ell  o b s er v ed .   T h is   c an   b s ee n   f r o m   t h f l u ctu a tio n   o f   t h h is to g r a m   g r ap h ,   p ar ticu lar l y   t h r o u g h   t h r elati v el y   s i m ilar   s p r ea d   o f   g r e y   v al u es.   P r in cip all y ,   th d if f er e n ce   b et w ee n   o b j ec ts   o n   th i m a g o f   th p r o p o s ed   m et h o d   ap p ea r s   m o r s h ar p l y .     T h s p r ea d   o f   m o r g r a y   v al u es  ca u s es  t h s h ar p n e s s   o f   t h i s   o b j ec t.  Her e   is   th r esu lt  o f   th en lar g e m e n t   p r o ce s s   to   4   ti m e s   f r o m   th e   in itial  i m a g to   B r ain   C T - Sca n   i m ag e.   T h r esu l ts   o f   t h co m p ar is o n   ca n   b s ee n   in   Fi g u r 4 .           ( a)   ( b )           ( c)   ( d )     Fig u r 4 .   4   tim e s   B r ain   C T - Sc an   I m a g en lar g e m en t ( i n   o r ig in al  s ize) ,   ( a)   P r o p o s ed   m et h o d ,   ( b )   NNI   m et h o d ,   ( c)   B L I   m et h o d ,   ( d )   B C I   m eth o d       T h p ix el  s ize  at  4   ti m es  m ag n i f icatio n   r es u lt s   f o r   th p r o p o s ed   m et h o d   is   3 0 9 x 4 4 5   p ix els,  w h ile  t h e   o th er   m eth o d   h as   t h s a m e   s i ze ,   w h ic h   is   3 1 2 x 4 4 8   p ix els.  T h is   4 x 3   p i x el  d i f f er en ce   is   n o v er y   i n f lu e n tial ,   w h er e:     000086 . 0 139776 12 448 312 4 3 x x   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E n la r g Med ica l I ma g Usi n g   Lin e - C o lu mn   I n terp o la tio n   ( LC I )   Meth o d   ( Ju fr ia d if  N a ` a m )   3625   0 . 0 0 0 0 8 6   is   th r elativ el y   s m a ll  d if f er e n ce   b et w ee n   i m a g s i ze   in   th p r o p o s ed   m et h o d   co m p ar ed   to   th i m a g s ize  o f   ex i s ti n g   m e th o d s .   I n   Fig u r 4   ca n   also   b o b s er v ed   th at  th d if f er en c b et w ee n   t h n e p ix el  v al u es  o n   t h p r o p o s ed   m et h o d   an d   th u n d er l y in g   p i x els  o f   t h in i tial  i m ag is   n o s o   co n s p icu o u s .   T h er ef o r e,   th d etails  o f   t h o b j ec ts   in   th i m a g ar s till   th s a m e.   T h d if f er en ce s   o f   t h i s   p r o p o s ed   m et h o d   to   ex is ti n g   m et h o d s   ( NNI ,   B L I   an d   B C I )   a r a d d itio n al  p ix el  v alu e s   clo s er   to   th v alu o f   n eig h b o r in g   p ix els   s o   th d etail  v ie w   is   n o t b l u r r ed .       4.   CO NCLU SI O N     Fro m   th te s r es u lt s   o f   t h m ed ical  i m ag ca n   b s ee n   th at  th i m a g en lar g e m en u s i n g   L C I   ca n   in cr ea s t h s ize  o f   t h o r ig in al  i m a g e.   E ac h   s ta g in   t h p r o ce s s   p r o d u ce s   an   i m a g s iz t w o   ti m es  lar g e r   th an   t h o r ig in al   i m ag e.   T h u s ,   th o b j ec ts   co n ta in ed   i n   th e   i m a g r e s u l ar lar g er   a n d   s h ar p er .   T h is   s t u d y   in d icate s   t h at  t h L C I   m et h o d   ca n   f ac i litate  t h o b s er v atio n   o f   o b j ec ts   in   th m ed ical  i m ag in   t h p r o ce s s   o f   m ed ical  an al y s is .       ACK NO WL E D G E M E NT   W w o u ld   li k to   t h an k   f o r   Di r ec to r   an d   all  s ta f f   o f   Dep ar t m en o f   R ad io lo g y ,   Dr .   M.   Dj am il  C e n ter   Gen er al  Ho s p ital,  P ad an g ,   w h i ch   h a s   allo w ed   th u s o f   t h d ata  in   th i s   s t u d y .       RE F E R E NC E S   [1 ]   B.   I.   Re in e r ,   e t   a l ,   T h e   Cli n ica Im p e ra ti v e   o f   M e d ica I m a g in g   In f o rm a ti c s,”  Jo u rn a o f   Dig it a Im a g in g ,   v o l. 2 2 ,   n o . 4 ,   p p .   3 4 5 - 3 4 7 ,   2 0 0 9 .   [2 ]   S .   Bh a rg a v a   a n d   A .   S o m k u w a r,   Ev a lu a ti o n   o f   No ise   Ex c lu sio n   o f   M e d i c a Im a g e u sin g   H y b rid iza ti o n   o f   P a rti c a l   S w a r m   Op ti m iz a ti o n   a n d   Biv a riate   S h rin k a g e   M e th o d s,”  In tern a ti o n a Jo u r n a o f   El e c tri c a a n d   Co m p u ter  En g in e e rin g   (IJECE),   v o l. 5 ,   n o . 3 ,   p p . 4 2 1 - 4 2 8 ,   2 0 1 5 .   [3 ]   A .   T .   B.   A le x   a n d   K.  T .   Rick y ,   M e d ica Im a g in g   In f o r m a ti c s,   S p rin g e Ne w   Yo rk   Do rd re c h He id e lb e rg ,   L o n d o n ,   p p . 3 ,   2 0 1 0 .   [4 ]   S .   P o h o a ta  a n d   A .   G ra u r,   " HD T V   S y ste m   f o P a rk in s o n ' Dise a se   Dia g n o sis,"   A d v a n c e in   El e c tri c a a n d   Co m p u ter   En g in e e rin g ,   v o l. 1 3 ,   n o . 2 ,   p p . 9 1 - 9 6 ,   2 0 1 3 .   [5 ]   F .   M a li k ,   e a l ,   " A n   En se m b le  o f   Clas si f ie rs  b a se d   A p p ro a c h   f o P re d icti o n   o f   A lzh e i m e r' Dis e a se   u sin g   f M R I   Im a g e s b a se d   o n   F u sio n   o f   V o lu m e tri c ,   T e x tu ra a n d   He m o d y n a m ic F e a tu re s,"   A d v a n c e s in   El e c tri c a a n d   Co m p u ter   En g in e e rin g ,   v o l. 1 8 ,   n o . 1 ,   p p . 6 1 - 7 0 ,   2 0 1 8 .   [6 ]   R.   M .   Ko k a te  a n d   V.  K.  S h a n d il y a ,   E n h a n c e m e n T e c h n iq u e o f   M e d ica Im a g e s - A   R e v ie w ,   In te rn a ti o n a Jo u r n a l   o f   A d v a n c e d   Re se a rc h   in   Co m p u t e a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g ,   v o l. 5 ,   n o . 2 ,   p p . 5 3 3 - 5 3 5 ,   2 0 1 6 .     [7 ]   W .   Do n g ,   e a l ,   Op t im ize d   I m a g e   Re siz in g   Us in g   S e a m   Ca rv in g   a n d   S c a li n g ,   A CM   T ra n sa c t io n o n   G ra p h ics ,   A s so c iatio n   f o Co m p u ti n g   M a c h in e ry ,   v o l. 2 9 ,   n o . 5 ,   p p . 1 - 1 0 ,   2 0 0 9 .     [8 ]   L .   S e o n g su   a n d   J.   G wa n g g il ,   L a g ra n g e   M e th o d   f o r   Up sa m p li n g ,   A d v a n c e d   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y   L e tt e r s,   v o l. 8 0 ,   p p . 9 - 1 3 ,   2 0 1 5 .     [9 ]   M a th W o rk s:  I m a g e   P r o c e ss in g   we b site,  2 0 1 8 .   A v a il a b le:   h tt p s:/ /www . m a th w o rk s.co m / m a t lab c e n tral/an sw e rs/1 4 1 0 3 - im a g e - p ro c e ss in g   [1 0 ]   N.  S u e tak e ,   e a l ,   F a st i m a g e   e n larg e m e n u sin g   p re d e f in e d   c o d e b o o k   a n d   e ig e n sp a c e   b a c k p ro jec ti o n   f o lo st p ix e l,   Op ti c a Re v ie w ,   v o l. 1 8 ,   n o . 6 ,   p p . 4 2 3 4 2 9 ,   2 0 1 1 .     [1 1 ]   F .   Z h a n g ,   e a l ,   En larg in g   im a g e   b y   c o n stra in e d   lea st  sq u a re   a p p r o a c h   w it h   sh a p e   p re se rv in g ,   Jo u rn a o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l. 3 0 ,   n o   3 ,   p p . 4 8 9 4 9 8 ,   2 0 1 5 .     [1 2 ]   X .   Z h o n g ,   e a l ,   A   n o v e a d a p t iv e   i m a g e   z o o m in g   sc h e m e   v ia  w e i g h ted   lea st - sq u a re e stim a ti o n ,   F ro n ti e rs  o f   Co m p u ter S c ien c e ,   v o l. 9 ,   n o . 5 ,   p p . 7 0 3 - 7 1 2 ,   2 0 1 5 .     [1 3 ]   R.   Oliv ier  a n d   C.   Ha n q ian g ,   Ne a re st  Ne i g h b o V a lu e   In ter p o lati o n ,   (IJA CS A In tern a ti o n a Jo u r n a o f   A d v a n c e d   Co m p u ter S c ien c e   a n d   A p p li c a ti o n s,  v o l. 3 ,   n o . 4 ,   p p . 1 - 6 ,   2 0 1 2 .   [1 4 ]   F .   Ba sh a r ,   e a l ,   " F a c e   Re c o g n it io n   u sin g   S im il a rit y   P a tt e rn   o f   I m a g e   Dir e c ti o n a Ed g e   Re sp o n se , "   A d v a n c e in   El e c tri c a a n d   Co m p u ter E n g in e e rin g ,   v o l. 1 4 ,   n o . 1 ,   p p . 6 9 - 7 6 ,   2 0 1 4 .   [1 5 ]   L .   Ka i - yu ,   e a l ,   T h e   a p p li c a ti o n   o f   B - sp li n e   b a se d   i n terp o lati o n   i n   re a l - ti m e   i m a g e   e n larg in g   p ro c e ss in g ,   T h e   2 0 1 4   2 n d   In ter n a ti o n a Co n f e re n c e   o n   S y st e m s an d   In f o rm a ti c s (ICS A 2 0 1 4 ),   S h a n g h a i ,   p p . 8 2 3 - 8 2 7 ,   2 0 1 4 .   [1 6 ]   S .   G o p in a t h a n ,   e a l ,   W a v e let  a n d   F F T   Ba se d   Im a g e   De n o isin g   Us in g   No n - L in e a F il ters ,   In tern a t io n a Jo u r n a o f   El e c tri c a a n d   Co m p u ter E n g in e e rin g   (IJECE),   v o l . 5 ,   n o . 5 ,   p p . 1 0 1 8 - 1 0 2 6 ,   2 0 1 5 .   [1 7 ]   J.  Na `a m ,   e a l ,   De tec ti o n   o f   p ro x im a c a ries   a th e   m o lar  tee th   u sin g   e d g e   e n h a n c e m e n a lg o rit h m ,   In tern a ti o n a l   Jo u rn a o f   El e c tri c a a n d   C o m p u ter E n g in e e rin g   (IJECE),   v o l. 8 ,   n o . 5 ,   p p .   3 2 5 9 - 3 2 6 6 ,   2 0 1 8 .               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   5 Octo b er   2 0 1 8 :   3 6 2 0 - 3626   3626   B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        J u fr ia d if  Na ` a m   wa b o rn   in   P a d a n g ,   W e st  S u m a tra  -   in   1 9 6 7 .   H e   is  a n   A ss o c iate   P ro f e ss o in   F a c u lt y   o f   Co m p u ter  S c ien c e ,   Un iv e rsitas   P u tra  In d o n e sia   Y P T K.  He   re c e iv e d   th e   Ba c h e lo r   De g re e   in   In f o rm a ti c M a n a g e m e n a n d   M a ste De g re e   in   In f o rm a ti o n   T e c n o lo g y   in   1 9 9 4   a n d   2 0 0 6   f ro m   Un iv e rsitas   P u tra  In d o n e sia   YP T K.  M o re o v e r,   h e   c o m p lete d   h is  Do c to ra te  o In f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y   a s   In f o rm a ti c M e d ica I m a g e   e x p e rti se   fro m   G u n a d a r m a   Un iv e r sit y   in   Ja n u a ry   2 0 1 7 .   He   h a m e m b e r   o f   IEE (9 4 3 1 3 3 3 3 ).   S c o p u I d   is  5 7 1 8 9 3 7 1 4 9 9 .   C u rre n tl y ,   h e   h a b e e n   re se a r c h in g   o n   A lg o rit h m a n d   In f o r m a ti c M e d ica I m a g e .       E - m a il ju f riad if n a a m @g m a il . c o m         J u li u S a n t o n y   wa b o rn   in   P a d a n g   P a n jan g ,   W e st  S u m a tera ,   In d o n e sia ,   o n   Ju ly   2 9 th   1 9 7 3 .   His   De p a rtme n is  Co m p u ter  S c ien c e ,   Un iv e rsitas   P u tra  In d o n e sia   YP T P a d a n g ,   W e S u m a ter a   In d o n e sia   a n d   He   is  a n   A ss o c ia te  P r o f e ss o r.   He   g r a d u a ted   th e   Ba c h e lo De g re e   in   1 9 9 6   i n   In f o rm a ti c s M a n a g e m e n f o r m   Gu n a d a rm a   Un iv e r sit y   a n d   M a ste r   De g re e   in   2 0 0 6   i n   In f o rm a ti o n   T e c n o lo g y   f ro m   Un iv e rsita P u tr a   In d o n e sia   Y P T K.  T h e n ,   h e   g ra d u a ted   th e   Do c to ra te  De g re e   o f   In f o rm a ti o n   T e c h n o l o g y   a M e d ica I m a g e   e x p e rti se   f ro m   G u n a d a r m a   Un iv e rsit y   in   De c e m b e r   2 0 1 5 .   S c o p u Id   is  5 7 1 8 9 3 6 2 0 2 1 .   S u sta in a b ly ,   h e   h a s   b e e n   re se a rc h in g   o n   Im a g e   P ro c e ss in g   A l g o rit h m   f o M e d ica Im a g e s.  E - m a il ju li u ss a n to n y @ y a h o o . c o . id         Yuh a n d r w a b o rn   in   T a n ju n g   A la m   o n   M a y   1 5 .   He   is  a n   A ss istan P ro f e ss o in   F a c u lt y   o Co m p u ter  S c ien c e ,   Un iv e rsitas   P u tra  In d o n e s ia  YP T K.  He   re c e iv e d   th e   Ba c h e lo De g re e   in   In f o rm a ti c M a n a g e m e n a n d   M a ste De g r e e   in   In f o r m a ti o n   T e c n o lo g y   in   1 9 9 2   a n d   2 0 0 6   f ro m   Un iv e rsitas   P u tra  In d o n e sia   Y P T K.  M o re o v e r,   h e   c o m p lete d   h is  Do c to ra te  o f   In f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y   a In f o r m a ti c M e d i c a I m a g e   e x p e rti se   f ro m   G u n a d a rm a   Un iv e rsit y   in   A p ril   2 0 1 7 .   He   is  a   lec tu re a th e   F a c u lt y   o f   Co m p u ter  S c ien c e ,   Un iv e rsitas   P u tra  I n d o n e sia   Y P T K.    S c o p u s   Id   is   5 7 1 9 3 4 3 0 9 2 0 .   E - m a i l:   y u y u @u p iy p tk . a c . id         S u m ija n   wa b o rn   in   Ng a n ju k   o n   M a y   7   1 9 6 6 .   He   re c e iv e d   th e   B a c h e lo De g re e   in   In f o r m a ti c s   M a n a g e m e n in   1 9 9 1   f ro m   U n iv e rsitas   P u tra  I n d o n e sia   Y P T K,  M a ste o f   In f o r m a ti o n   T e c h n o lo g y   in   1 9 9 8   f ro m   Un iv e r sity   T e c h n o lo g y   M a la y sia   (U T M ).   He   c o m p lete d   h a Do c to ra te   o f   In f o r m a ti o n   T e c h n o l o g y   a s   M e d ica I m a g e   Ex p e rti se   f ro m   G u n a d a rm a   Un iv e rsit y   in   De c e m b e r   2 0 1 5 .   He   is  m e m b e o f   A CM   (2 3 1 4 5 7 5 1 ) .   S c o p u Id   is  5 7 1 9 4 7 8 7 0 7 6 .     E - m a il so e @u p iy p tk . o rg         G u n a d W i d Nu r c a h y o   w a b o rn   i n   T e m a n g g u n g ,   1 4   M a rc h   1 9 6 9 .   He   w a g ra d u a ted   Ba c h e lo r   d e g re e   in   In f o rm a ti c M a n a g e m e n a Un iv e rsitas   P u tra  In d o n e sia   YP T P a d a n g   i n   1 9 9 2 .     He   c o m p lete d   h is  M a ste r   a n d   P h in   Co m p u ter  S c ien c e   a Un iv e rs it T e k n o lo g M a lay sia   in   2 0 0 3 .   S c o p u s I d   is  5 7 2 0 0 5 6 3 3 5 6 .   E - m a il g u n a d iw id i@ y a h o o . c o . i d     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.