ОБРАБОТКА МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В СОВРЕМЕННЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ПАКЕТАХ

 

Информатика, вычислительная техника и автоматизация

Гундина М.А., Шлык В.А.

Белорусский национальный технический университет, Беларусь

 

ОБРАБОТКА МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В СОВРЕМЕННЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ПАКЕТАХ


 При установлении диагноза и проведении терапии медики все больше полагаются на медицинские изображения, к которым относятся рентгенограммы, УЗИ, магнитно-резонансная  томография и  т.д.

Целью алгоритмов  анализа  медицинских  изображений является обеспечение медицинских учреждений надежной поддержкой для диагностирования и лечения. Ручная обработка медицинских изображений требует больших усилий и часто чревата ошибками. Более того, интерпретация таких изображений требует  от  врачей  перестройки  способа  мышления  и  может  приводить  к  большим разночтениям.

Чтобы обеспечить эффективную работу врача с алгоритмами обработки в интерактивном режиме, алгоритм должен выполняться  за  достаточно  короткое  время,  позволяющее  пользователю  оставаться активным  за  экраном (обычно  при  работе  с  медицинской  информацией  весь  процесс должен  занимать  не  больше  нескольких  минут) [1].

Преобразование яркости рентгеновских снимков

Изображение, получаемое на рентгеновской пленке под воздействием рентгеновских лучей, зачастую требует дальнейшей обработки: инверсии, повышения четкости изображения или других операций. Во многих случаях изображения изначально нерезкие, либо имеет другие явные недостатки.

 

Рисунок 1 – Изображения, обработанные в среде MatLab: Исходная рентгенограмма легких (слева). Негативное изображение (в центре). Результат расширения интенсивности из интервала [0, 0.5] (справа)

Пригодность снимков определяется уровнями контрастности, резкости и плотности. Эти факторы необходимо учитывать при обработке снимков, чтобы обеспечить возможность изучения мелких деталей снимаемого объекта.

Существует множество современных пакетов, позволяющих исправить описанные недостатки: MatLab, Mathematica, Adobe Photoshop, Virtual Painter и другие.

Image processing toolbox среды Matlab имеет разнообразный набор функций обработки многомерных числовых массивов, в частности, изображений. Создание негативного изображения является полезной процедурой для усиления значимых светлых участков. Выделение полосы яркости (рис. 1 справа) позволяет сделать более полный анализ снимка [2].

Выделение областей интереса на снимке крови

При обработке полученных образцов препаратов необходим анализ структуры полученного изображения. Выделение объектов определенной структуры. Возникает необходимость построения отслеживающего алгоритма системы машинного зрения. На рис. 2 показано применение соответствующего алгоритма для определения эритроцитов в плазме крови человека. Полученный алгоритм позволяет выделить найденные эритроциты определенным образом.

 

Рисунок 2 – Снимок эритроцитов человека при увеличении в 40 раз (слева) [3].  Бинарное изображение эритроцитов (в центре). Обработанное изображение (справа)

Распознавая клетки, система способна решить, какие именно детали изображения видны и их местоположение, ориентацию в рабочем пространстве. В процессе распознавания каждой клетки используется пороговая обработка изображения и конвертация его в бинарное изображение, а затем выделение областей интереса. Система сравнивает области изображения с параметрами, которые заданы как входные. Плохо совпадающие области не рассматриваются, а правдоподобные уточняются. Яркими линиями на рис.2 показаны эритроциты, занимающие определенную разработчиком площадь и имеющие определенный характер границ. Данный подход может быть применен при разработке приборов, осуществляющих анализ крови, либо приборов, анализирующих строение какой-либо механической системы.

Литература:

  1. Breton, V. The Healthgrid White Paper / V. Breton, Studies in Health Technology and Informatics, Vol. 112, pp. 249-318, IOS Press, 2005
  2. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB/ Р. Гонсалес,Р. Вудс, С. Эддинс. –М.: Техносфера, 2006. – 616 с. 
  3. MicroscopeImagingStation, Gallerry[Электронный ресурс]. – Режим доступа: http: // www.exploratorium.edu 18.03.2012- Загл. с экрана.