Computer vision in healthcare applications

• L'imagerie médicale a suscité une attention croissante ces dernières années en raison de son rôle essentiel dans les applications de soins de santé.
• La technique de vision par ordinateur a montré de grandes applications en chirurgie et en thérapie de certaines maladies.

La recherche en vision par ordinateur, en traitement d'images et en reconnaissance de formes a fait des progrès substantiels au cours des dernières décennies. De plus, l'imagerie médicale a attiré une attention croissante ces dernières années en raison de son rôle vital dans les applications de soins de santé. Les chercheurs ont publié une multitude de données scientifiques fondamentales documentant les progrès et les applications de l'imagerie médicale dans le domaine de la santé. Voir aussi: Ziggo Group nomme ses dirigeants avant l'introduction en Bourse à Amsterdam en 2027.

Analyse d'image médicale

Ce thème tente d'aborder les améliorations et les nouvelles techniques concernant les méthodes d'analyse d'image médicale. Tout d'abord, l'intégration d'informations multimodales provenant de différentes techniques d'imagerie diagnostique est essentielle pour une caractérisation complète de la région examinée. Par conséquent, le recalage d'images est devenu crucial à la fois pour l'évaluation visuelle qualitative et pour l'analyse quantitative multiparamétrique dans les applications de recherche. S. Monti et al. en Italie « An Evaluation of the Benefits of Simultaneous Acquisition on PET/MR Coregistration in Head/Neck Imaging » comparent et évaluent les performances entre les méthodes de recalage traditionnelles appliquées à la TEP et à l'IRM acquises en tant que modalités uniques et les résultats obtenus avec le recalage implicite d'une TEP/IRM hybride, dans des régions anatomiques complexes telles que la tête/le cou (HN). Les résultats expérimentaux montrent que la TEP/IRM hybride offre une précision de recalage plus élevée que les images recalées rétrospectivement. Voir aussi: Alejandro Estua.

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Vision par ordinateur pour l'analyse prédictive et la thérapie

Vision par ordinateur La technique de vision par ordinateur a montré de grandes applications en chirurgie et en thérapie de certaines maladies. Récemment, les technologies de modélisation tridimensionnelle (3D) et de prototypage rapide ont stimulé le développement des modalités d'imagerie médicale, telles que le scanner et l'IRM. P. Gargiulo et al. en Islande « New Directions in 3D Medical Modeling: 3D-Printing Anatomy and Functions in Neurosurgical Planning » combinent des images CT et IRM avec la tractographie DTI et utilisent des protocoles de segmentation d'images pour modéliser en 3D la base du crâne, la tumeur et cinq faisceaux de fibres éloquents. Les auteurs offrent une approche thérapeutique potentielle de grande valeur pour la préparation neurochirurgicale avancée.

Les personnes âgées sont sujettes aux chutes, ce qui nuit à leur corps et a par conséquent de graves répercussions mentales négatives sur elles. T.-H. Lin et al. à Taïwan « Fall Prevention Shoes Using Camera-Based Line-Laser Obstacle Detection System » conçoivent un système intéressant de détection d'obstacles par ligne laser pour prévenir les chutes chez les personnes âgées. Dans ce système, une ligne laser traverse un plan horizontal à une hauteur spécifique par rapport au sol, et l'axe optique d'une caméra a un angle d'inclinaison spécifique par rapport au plan, ce qui permet à la caméra d'observer le motif laser pour détecter les obstacles potentiels. Malheureusement, ce système conçu est principalement utile pour les applications intérieures plutôt que pour un environnement extérieur. Voir aussi: Alejandro Manzo.

Algorithmes fondamentaux pour l'imagerie médicale

La segmentation d'organes est un prérequis pour les systèmes de CAO. En effet, l'algorithme de segmentation est le plus important et le plus fondamental pour le traitement d'images et améliore également le niveau de prédiction et de thérapie des maladies. C. Pan et al. en Chine « Leukocyte Image Segmentation Using Novel Saliency Detection Based on Positive Feedback of Visual Perception » utilisent l'ensemble de la machine d'apprentissage extrême polyharmonique (EPELM) et la rétroaction positive de la perception pour détecter les objets saillants, ce qui est entièrement piloté par les données sans aucune connaissance préalable ni échantillons étiquetés par rapport aux algorithmes existants. Un module de rétroaction positive basé sur EPELM se concentre sur la zone de fixation dans le but d'intensifier les objets, d'inhiber les bruits et de favoriser la saturation de la perception. Des expériences sur plusieurs bases de données d'images standard montrent que le nouvel algorithme surpasse les algorithmes de détection de saillance conventionnels et segmente également avec succès les cellules nucléées dans différentes conditions d'imagerie.

Leurs recherches identifient le besoin critique de perspectives cliniques et théoriques sur les images médicales. Ce blog présente divers nouveaux développements en vision par ordinateur concernant l'imagerie médicale et les applications cliniques. Voir aussi: Alejandro Hernandez.