Explicación de los términos de segmentación de imágenes médicas
Técnica de procesamiento de imágenes que divide una imagen en varias regiones específicas con propiedades únicas. Este es un paso crítico antes del análisis de imágenes.
La denominada segmentación de imágenes médicas consiste en segmentar una imagen médica en función de ciertas características similares de la imagen médica (como brillo, color, textura, área, forma, ubicación, características estadísticas locales o características espectrales). , etc.) El proceso de formación de varias regiones "conectadas" mutuamente desconectadas. ). Las características relevantes muestran consistencia o similitud en la misma área, pero muestran diferencias obvias en diferentes áreas, es decir, los píxeles tienen algunas características discontinuas en el límite del área.
La región, como conjunto conectado de píxeles y unidad de segmentación básica en la segmentación de imágenes, se puede definir según los diferentes grados de conectividad: 4 áreas conectadas y 8 áreas conectadas. La conectividad de una región significa que entre dos píxeles cualesquiera de una región, existe una ruta conectada compuesta por píxeles que pertenecen completamente a esta región. Si la conectividad de una región está determinada únicamente por píxeles adyacentes en cuatro posiciones positivas (arriba, abajo, izquierda, derecha) o cuatro posiciones de las esquinas (arriba a la izquierda, abajo a la izquierda, arriba a la derecha, abajo a la derecha), se denomina conectividad 4; si La conectividad de una región se determina en función de los píxeles adyacentes a la posición de las cuatro esquinas y la posición de las cuatro esquinas al mismo tiempo, lo que se denomina conectividad de 8.
1. Segmentación de imágenes médicas: Es un paso complejo y crítico en el campo del procesamiento y análisis de imágenes médicas. Su propósito es segmentar partes de especial importancia en imágenes médicas y extraer características relevantes, proporcionando así una base confiable para el diagnóstico clínico y la investigación patológica y ayudando a los médicos a realizar diagnósticos más precisos.
2. Segmentación de imágenes médicas: existen muchos modos de imagen para imágenes médicas, como resonancia magnética y tomografía computarizada. Cada elemento de una imagen bidimensional se denomina píxel y cada elemento de una imagen tridimensional se denomina vóxel. En algunos casos, una imagen tridimensional se puede representar como una serie de cortes bidimensionales para observación, lo que tiene las ventajas de una baja complejidad computacional y pequeños requisitos de memoria.
3. Segmentación de imágenes médicas: segmentar automáticamente objetivos a partir de imágenes médicas es una tarea difícil porque las imágenes médicas son muy complejas y carecen de características lineales simples. Además, la precisión de los resultados de la segmentación también se ve afectada por la influencia de; algunos factores, como el efecto de volumen, la desigualdad en la escala de grises, los artefactos, la proximidad en escala de grises entre diferentes tejidos blandos, etc. Para las técnicas de corrección utilizadas comúnmente, los artefactos en imágenes de RM y TC se pueden dividir en:
(1) Artefactos que deben procesarse mediante algoritmos de filtrado adecuados, como artefactos de ruido, artefactos de sensibilidad e inconsistencias de bordes. artefactos (2) artefactos que requieren algoritmos apropiados de pintura de imágenes, como artefactos de movimiento (3) artefactos que requieren algoritmos específicos, como volumen parcial y falta de uniformidad en la escala de grises; Aunque existen muchos algoritmos en el campo del procesamiento de imágenes para abordar los problemas anteriores, la segmentación de imágenes médicas sigue siendo un problema complejo y desafiante. Desde la perspectiva del procesamiento de imágenes médicas, la clasificación basada en escala de grises y tecnología de características de textura es un método de clasificación convencional. Además, el uso de herramientas de aprendizaje automático para optimizar estos algoritmos de segmentación de imágenes es una tecnología que está atrayendo cada vez más atención.
4. Algunos métodos de segmentación de imágenes de TC comúnmente utilizados son: basado en umbrales, basado en regiones, basado en modelos de deformación, basado en difusos y basado en redes neuronales.
5. Factores que influyen:
(1) Ruido: debido a la influencia del equipo de imágenes, los principios de las imágenes y las diferencias individuales, las imágenes médicas generalmente contienen mucho ruido. Debido a que el ruido tiene restricciones independientes sobre la posición y el espacio, se puede aprovechar la distribución del ruido para reducirlo.
(2) Artefactos: los artefactos generalmente se producen durante el registro de imágenes y la reconstrucción tridimensional (como la TC, en principio, solo pueden ser muy pequeños y no se pueden eliminar). Los artefactos en las imágenes de TC incluyen: efecto de volumen parcial, artefacto de franja, artefacto de movimiento, artefacto de endurecimiento del haz, artefacto de anillo, artefacto de metal, etc. Debido a estos artefactos, la segmentación de la imagen de TC es difícil y la precisión de la segmentación de diferentes partes del tejido es diferente.