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