• Die medizinische Bildgebung hat in den letzten Jahren aufgrund ihrer wesentlichen Rolle im Gesundheitswesen zunehmende Aufmerksamkeit erhalten.
  • Die Computer-Vision-Technik hat große Anwendungen in der Chirurgie und bei der 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 lebenswichtigen Rolle im Gesundheitswesen 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, Verbesserungen und neue Techniken bezüglich der 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 Beurteilung als auch für die quantitative multiparametrische Analyse in Forschungsanwendungen von entscheidender Bedeutung 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 Hybrid-PET/MRT in komplexen anatomischen Regionen wie Kopf/Hals (HN) erzielt werden. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die Hybrid-PET/MRT eine höhere Registrierungsgenauigkeit bietet als retrospektiv registrierte Bilder.

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Computer Vision für prädiktive Analyse und Therapie

Computer VisionDie Computer-Vision-Technik hat große Anwendungen in der Chirurgie und bei der Therapie bestimmter Krankheiten gezeigt. In jüngster Zeit haben Technologien der dreidimensionalen (3D) Modellierung und des Schnellprototypings 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 ihrem Körper schaden 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 System zur Hinderniserkennung mittels Linienlaser, um Stürze bei älteren Menschen zu verhindern.

In diesem System durchläuft ein Linienlaser eine horizontale Ebene in einer bestimmten Höhe über dem Boden, 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 nützlich und nicht für eine Außenumgebung.

Grundlegende Algorithmen für die medizinische Bildgebung

Die Organsegmentierung ist eine Voraussetzung fürCAD-Systeme. Tatsächlich ist der Segmentierungsalgorithmus der wichtigste und grundlegendste für die Bildverarbeitung und verbessert auch das Niveau der Krankheitsvorhersage und -therapie. C. Pan et al. in China „Leukocyte Image Segmentation Using Novel Saliency Detection Based on Positive Feedback of Visual Perception“ verwenden die polyharmonische Extreme Learning Machine (EPELM) und das positive Feedback der Wahrnehmung, um auffällige Objekte zu erkennen, was im Vergleich zu vorhandenen Algorithmen vollständig datengesteuert ist ohne Vorwissen oder gekennzeichnete Proben. Ein auf EPELM basierendes positives Rückkopplungsmodul konzentriert sich auf den Fixationsbereich, um Objekte zu verstärken, 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 im Bereich Computer Vision in Bezug auf medizinische Bildgebung und klinische Anwendungen vor.