Visão computacional em aplicações de saúde

Visão computacional em aplicações de saúde é perfilada pela BTW Media porque evidências publicadas a vinculam à infraestrutura da internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• A imagem médica tem atraído crescente atenção nos últimos anos devido ao seu componente vital em aplicações de saúde.
• A técnica de visão computacional tem mostrado grande aplicação em cirurgia e terapia de algumas doenças.

A pesquisa em visão computacional, processamento de imagens e reconhecimento de padrões fez progressos substanciais nas últimas décadas. Além disso, a imagem médica tem atraído crescente atenção nos últimos anos devido ao seu componente vital em aplicações de saúde. Pesquisadores publicaram uma grande quantidade de ciência básica e dados documentando o progresso e a aplicação de saúde em imagens médicas.

Análise de imagens médicas

Este tema tenta abordar a melhoria e novas técnicas nos métodos de análise de imagem médica. Primeiro, a integração de informações multimodais realizadas a partir de diferentes técnicas de diagnóstico por imagem é essencial para uma caracterização abrangente da região sob exame. Portanto, o corregistro de imagens tornou-se crucial tanto para a avaliação visual qualitativa quanto para a análise multiparamétrica quantitativa em aplicações de pesquisa. S. Monti et al.

na Itália "Uma Avaliação dos Benefícios da Aquisição Simultânea no Corregistro PET/MR em Imagens de Cabeça/Pescoço" comparam e avaliam o desempenho entre os métodos tradicionais de corregistro aplicados ao PET e RM adquiridos como modalidades únicas e os resultados obtidos com o corregistro implícito de um PET/RM híbrido, em regiões anatômicas complexas como cabeça/pescoço (HN). Os resultados experimentais mostram que o PET/RM híbrido fornece uma precisão de registro mais alta do que as imagens corregistradas retrospectivamente.

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Visão computacional para análise preditiva e terapia

A técnica devisão computacionaltem mostrado grande aplicação em cirurgia e terapia de algumas doenças. Recentemente, a modelagem tridimensional (3D) e as tecnologias de prototipagem rápida impulsionaram o desenvolvimento de modalidades de imagem médica, como TC e RM. P. Gargiulo et al. na Islândia "Novas Direções em Modelagem Médica 3D: Anatomia e Funções de Impressão 3D no Planejamento Neurocirúrgico" combinam imagens de TC e RM com tractografia DTI e usam protocolos de segmentação de imagem para modelar em 3D a base do crânio, tumor e cinco tratos de fibra eloquentes. Os autores fornecem uma abordagem terapêutica de grande potencial para preparação neurocirúrgica avançada.

Os idosos são propensos a quedas e isso prejudica o corpo e, consequentemente, tem sérios impactos mentais negativos sobre eles. T.-H. Lin et al. em Taiwan "Sapatos de Prevenção de Quedas Usando Sistema de Detecção de Obstáculos a Laser em Linha Baseado em Câmera" projetam um interessante sistema de detecção de obstáculos a laser em linha para prevenir quedas em idosos.

No sistema, uma linha de laser passa por um plano horizontal e tem uma altura específica em relação ao solo, e o eixo óptico em uma câmera tem um ângulo inclinado específico em relação ao plano; assim, a câmera pode observar o padrão do laser para obter os obstáculos potenciais. Infelizmente, este sistema projetado é útil principalmente para aplicações internas, em vez de ambientes externos.

Algoritmos fundamentais para imagens médicas

A segmentação de órgãos é um pré-requisito para os sistemasCAD. De fato, o algoritmo de segmentação é o mais importante e básico para o processamento de imagens e também melhora o nível de previsão e terapia de doenças. C. Pan et al. na China "Segmentação de Imagem de Leucócitos Usando Detecção de Saliência Inovadora Baseada em Feedback Positivo da Percepção Visual" usam o conjunto de máquina de aprendizado extremo poliharmônico (EPELM) e feedback positivo da percepção para detectar entidades salientes, o que é totalmente orientado por dados sem qualquer conhecimento prévio e amostras rotuladas em comparação com os algoritmos existentes. Um módulo de feedback positivo baseado em EPELM foca na área de fixação com o propósito de intensificar entidades, inibir ruídos e promover a saturação na percepção. Experimentos em vários bancos de dados de imagens padrão mostram que o novo algoritmo supera os algoritmos convencionais de detecção de saliência e também segmenta células nucleadas com sucesso em diferentes condições de imagem.

Suas pesquisas identificam a necessidade crítica de perspectivas clínicas e teóricas das imagens médicas. Este blog traz vários novos desenvolvimentos em visão computacional sobre imagens médicas e aplicações clínicas.