Anwendungen der Computer Vision im Gesundheitswesen

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• Die medizinische Bildgebung hat in den letzten Jahren aufgrund ihrer entscheidenden Rolle bei Gesundheitsanwendungen zunehmende Aufmerksamkeit erhalten.
• Die Computer-Vision-Technik hat große Anwendungen in der Chirurgie und Therapie bestimmter Krankheiten gezeigt.

Die Forschung in den Bereichen Computer Vision, Bildverarbeitung und Mustererkennung hat in den letzten Jahrzehnten erhebliche Fortschritte gemacht. Darüber hinaus hat die medizinische Bildgebung in den letzten Jahren aufgrund ihrer entscheidenden Rolle bei Gesundheitsanwendungen zunehmende Aufmerksamkeit erhalten. Forscher haben eine Vielzahl grundlegender wissenschaftlicher Daten veröffentlicht, die die Fortschritte und Anwendungen der medizinischen Bildgebung im Gesundheitswesen dokumentieren.

Medizinische Bildanalyse

Dieses Thema versucht, die Verbesserungen und neuen Techniken in Bezug auf Methoden der medizinischen Bildanalyse zu behandeln. Zunächst ist die Integration multimodaler Informationen aus verschiedenen diagnostischen Bildgebungstechniken für eine umfassende Charakterisierung der untersuchten Region unerlässlich. Daher ist die Bildregistrierung sowohl für die qualitative visuelle Bewertung als auch für die quantitative multiparametrische Analyse in Forschungsanwendungen entscheidend geworden. S. Monti et al.

in Italien „An Evaluation of the Benefits of Simultaneous Acquisition on PET/MR Coregistration in Head/Neck Imaging" vergleichen und bewerten die Leistung zwischen traditionellen Registrierungsmethoden, die auf PET und MRT als Einzelmodalitäten angewendet werden, und den Ergebnissen, die mit der impliziten Registrierung eines hybriden PET/MRT in komplexen anatomischen Regionen wie Kopf/Hals (HN) erzielt wurden. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass hybrides PET/MRT eine höhere Registrierungsgenauigkeit bietet als retrospektiv registrierte Bilder.

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Computer Vision für prädiktive Analyse und Therapie

Computer VisionDieComputer-Vision-Technik hat große Anwendungen in der Chirurgie und Therapie bestimmter Krankheiten gezeigt. In jüngster Zeit haben Technologien der dreidimensionalen (3D) Modellierung und des Rapid Prototyping die Entwicklung medizinischer Bildgebungsmodalitäten wie CT und MRT vorangetrieben. P. Gargiulo et al. in Island „New Directions in 3D Medical Modeling: 3D-Printing Anatomy and Functions in Neurosurgical Planning" kombinieren CT- und MRT-Bilder mit DTI-Traktographie und verwenden Bildsegmentierungsprotokolle, um die Schädelbasis, den Tumor und fünf eloquente Faserbündel in 3D zu modellieren. Die Autoren bieten einen potenziell wertvollen therapeutischen Ansatz für die fortgeschrittene neurochirurgische Vorbereitung.

Ältere Menschen sind anfällig für Stürze, die ihren Körper schädigen und folglich schwerwiegende negative psychische Auswirkungen auf sie haben. T.-H. Lin et al. in Taiwan „Fall Prevention Shoes Using Camera-Based Line-Laser Obstacle Detection System" entwerfen ein interessantes linienlaserbasiertes Hinderniserkennungssystem zur Sturzprävention bei älteren Menschen.

In diesem System verläuft eine Laserlinie in einer bestimmten Höhe über dem Boden in einer horizontalen Ebene, und die optische Achse einer Kamera hat einen bestimmten Neigungswinkel zur Ebene, sodass die Kamera das Lasermuster beobachten kann, um potenzielle Hindernisse zu erkennen. Leider ist dieses entworfene System hauptsächlich für Innenanwendungen und nicht für eine Außenumgebung nützlich.

Grundlegende Algorithmen für die medizinische Bildgebung

Die Orgelsegmentierung ist eine Voraussetzung fürCAD-Systeme. Tatsächlich ist der Segmentierungsalgorithmus der wichtigste und grundlegendste für die Bildverarbeitung und verbessert auch das Vorhersage- und Therapieniveau von Krankheiten. C. Pan et al. in China „Leukocyte Image Segmentation Using Novel Saliency Detection Based on Positive Feedback of Visual Perception" verwenden die gesamte polyharmonische Extreme Learning Machine (EPELM) und positive Rückkopplung der Wahrnehmung, um auffällige Objekte zu erkennen, was im Vergleich zu bestehenden Algorithmen vollständig datengesteuert ist ohne Vorwissen oder beschriftete Proben. Ein auf EPELM basierendes positives Rückkopplungsmodul konzentriert sich auf den Fixationsbereich, um Objekte zu intensivieren, Rauschen zu unterdrücken und die Wahrnehmungssättigung zu fördern. Experimente mit mehreren Standardbilddatenbanken zeigen, dass der neue Algorithmus herkömmliche Salienzerkennungsalgorithmen übertrifft und auch kernhaltige Zellen unter verschiedenen Bildgebungsbedingungen erfolgreich segmentiert.

Ihre Forschung identifiziert den kritischen Bedarf an klinischen und theoretischen Perspektiven auf medizinische Bilder. Dieser Blog stellt verschiedene neue Entwicklungen in der Computer Vision in Bezug auf medizinische Bildgebung und klinische Anwendungen vor.