Способы получения медицинских изображений

Получение и обработка медицинских изображений

Как было умомянуто выше, в настоящее время все большее распространение получают цифровые (матричные) медицинские изображения. Перевод в цифровую форму (с с момента получения изображения или в последующем, при преобразовании из аналоговых) облегчает обработку изображений, сохранение и передачу медицинских визуальных данных. Эти возможности значительно расширились с появлением автоматизированных рабочих мест (АРМ) с большим объемом памяти для хранения данных и достаточной вычислительной мощностью.

Информационные технологии могут помочь на всех этапах получения и обработки медицинских изображений. Компьютеры непосредственно принимают участие в образовании некоторых типов изображений, которые не могут быть получены другим способом: компьютерная томография, позитронная эмиссионная томография, ядерный магнитный резонанс.

Цифровая обработка изображений может использоваться с целью:

а) улучшения качества изображения за счет компенсации дефектов регистрирующей системы, и уменьшения шума;

б) расчета клинически важных количественных параметров (расстояния, площади, объема и т.д.);

в) облегчения интерпретации (распознавания структуры, вычисления дозы для лучевой терапии);

г) планирования автоматизированного хирургического вмешательства.

Сжатие изображений уменьшает объем памяти для хранения данных и время для их передачи.

Хранение переведенных в цифровую форму изображений (например, на CD) упрощают организацию архивов и доступ к ним.

Передача преобразованных в цифровую форму изображений между лечебными заведениями позволяет нескольким экспертам быстро консультироваться для принятия диагностических или терапевтических решений и улучшает контроль диагностики и лечения пациента (телерадиология, телепатология).

Во многих случаях для установления диагноза врач зрительно анализирует изображения отдельных сечений объекта, полученных при томографическом обследовании. Однако, для некоторых клинических задач, подобных хирургическому планированию, необходимо понимать 3D структуру во всей ее сложности и видеть дефекты. Опыт показал, что «умозрительная реконструкция» объектов по изображениям их сечений (визуализация объема) чрезвычайно трудна и сильно зависит от опыта и воображения наблюдателя. В таких случаях хотелось бы представить человеческое тело так, как его увидел бы хирург или анатом. Современные информационные технологии позволяют производить процедуру визуализации объема автоматически, при помощи компьютера.

Этапы визуализации

В памяти ЭВМ, как известно, хранятся только цифровые коды. В виде цифровых кодов хранятся и описания любых изображений. Для превращения этого моря нулей и единиц в картинку на экране компьютер должен выполнить определенные операции. Процесс визуализации цифровых кодов изображения называется рендеринг. Для его осуществления используют понятия элементарных единиц изображения: пиксель и воксель (объемная единица изображения).

Приведем обзор этапов, используемых при визуализации объема. На рис. 8.2. показаны все фазы конвейера визуализации объема. После получения серии томографических изображений частей тела пациента данные обычно подвергаются некоторым процедурам предобработки для преобразования и, возможно, фильтрации. Дальнейшая обработка может следовать несколькими путями.

При использовании конкретных методов отдельные шаги обработки могут быть опущены, совмещены или переставлены местами.

Для улучшения качества объем можно подвергнуть процедуре фильтрации, подобно тому, как это делается при обработке 2D изображений.

Следующий шаг состоит в идентификации различных объектов, представленных в объемных данных так, чтобы их можно было выделить для визуализации или, наоборот, сделать невидимыми. Этот шаг включает сегментацию и интерпретацию. Простейший способ состоит в бинаризации данных с использованием порога интенсивности, например, для выделения костей из других тканей в компьютерной томографии. Однако, в некоторых случаях, особенно при использовании данных МРТ, требуются более изощренные методы сегментации.

После сегментации существует выбор, какой из методов рендеринга использовать далее. Более традиционные подходы, которые основаны на представлении объектов их поверхностями, сначала создают промежуточную модель, выделяя поверхности объекта.

Рис 8.2. Этапы конвейера визуализации объема.

Далее выполняется рендеринг с использованием любого стандартного метода машинной графики. Относительно недавно были разработаны подходы, основанные на воксельном представлении объемов, которые создают трехмерные изображения объекта непосредственно из объемных данных. Эти методы используют полную информацию о значениях интенсивности полутонового изображения для рендеринга поверхностей, разрезов или прозрачных и полупрозрачных объемов.

Оба эти подхода имеют свои достоинства. Решение о том, какой из методов следует использовать для конкретного приложения, зависит как от размера памяти и мощности компьютера, так и от целей визуализации. Недавно был разработан новый подход к визуализации объема, использующий методы рендеринга, основанные на преобразованиях.

Наиболее важными структурами для описания объемных данных являются:

— бинарная воксельная модель: воксели могут принимать два значения: 1 (объект) или 0 (нет объекта). Эта очень простая модель и используется редко. Для того, чтобы уменьшить необходимый для хранения объем памяти, бинарные объемы могут быть рекурсивно разбиты на меньшие объемы, содержащие воксели равной величины; результирующая структура данных называется 8-деревом или октантным деревом.

— полутоновая воксельная модель: каждый воксель содержит информацию об интенсивности. Для полутоновых объемов также разработаны структуры в виде 8-дерева.

— обобщенная воксельная модель: кроме информации об интенсивности каждый воксель содержит атрибуты, характеризующие его принадлежность к различным объектам, и/или данные от других источников (например, МРТ или ПЭТ).

— «интеллектуальные объемы»: в качестве развития обобщенной воксельной модели рассматривается модель, в которой свойства объектов (такие как цвет, имена в различных языках, указатели на дополнительную информацию) и их взаимосвязи моделируются на символьном уровне. Подобная структура данных является основной для таких продвинутых приложений, как медицинские атласы.

Полутоновой объем обычно включает большое число различных структур, затеняющих друг друга. Для того, чтобы изобразить одну из них, следует решить, какую часть данных необходимо использовать, а какую игнорировать.

Первым шагом распознавания объекта должно быть разделение полутонового объема на разные области, которые являются однородными по отношению к некоторому формальному критерию и соответствуют реальным (анатомическим) объектам. Такой процесс называется сегментацией. Для представления результатов подходящей структурой данных является обобщенная воксельная модель. На следующем шаге интерпретации, области могут быть идентифицированы и соотнесены осмысленным понятиям, таким как «белое вещество» или «желудочек».

Все методы сегментации можно разделить на два типа: «бинарные» и «нечеткие», в соответствии с тем, какая логика положена в основу: бинарная или нечеткая. При бинарной сегментации ответ на вопрос, принадлежит ли воксель определенной области, всегда «да» или «нет». Такая информация является предпосылкой, например, для создания поверхностного представления по объемным данным. Однако недостатком метода является то, что он не справляется со случаями неопределенности или случаями, когда объект занимает только часть вокселя. В случае нечеткой сегментации не обязательно принимать точное решение «да» или «нет» – каждому вокселю приписываются вероятности того, что он принадлежит той или иной материи.

Сейчас имеется большое количество методов сегментации для 3D медицинских изображений, которые можно разбить на три типа: методы на основе точек, границ и областей. При сегментации на основе точек воксели классифицируются только в соответствии с величиной их интенсивности. При сегментации на основе границ, в изображаемом объеме определяют неоднородности в распределении интенсивности, используя для этого первые или вторые производные. При сегментации на основе областей, рассматриваются свойства целых областей, такие как размер или форма. Часто используется комбинация нескольких разных подходов.

Дата добавления: 2018-11-24 ; просмотров: 511 ; Мы поможем в написании вашей работы!

Источник

Медицинские изображения

Способы получения медицинских изображений. Их значение для правильной постановки диагноза. Анализ стандартов, позволяющих их создание, хранение, передачу и печать. Применение специализированного решения Synapse в лечебно-профилактических учреждениях.

Рубрика	Медицина
Вид	статья
Язык	русский
Дата добавления	14.02.2016
Размер файла	9,5 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

НГТУ Энвижн груп

Ильиных Полина Сергеевна

В статье рассмотрены медицинские изображения, их виды, характеристики, обработка и хранения таких изображений.

Медицинские изображения; векторные и матричные изображения; PACS

The article deals with medical images, their types, characteristics, processing and storage of such images.

Medical images; vector and matrix image; PACS

Довольно часто для установления диагноза и выбора лечения врачи используют медицинские изображения. Медицинские изображения — это структурно-функциональный образ органов человека, предназначенный для диагностики заболеваний и изучения анатомо-физиологической картины организма. Также их называют диагностическим изображением. Способы получения медицинских изображений складываются из методов лучевой диагностики — рентгенологический, магнитно-резонансный, радионуклидный и ультразвуковой.

Группы медицинских изображений

Медицинские изображения можно поделить на две группы цифровые и аналоговые.

Аналоговыми изображениями являются изображения содержащие информацию непрерывного характера. Как и все аналоговые изображения, медицинские также имеют недостатки. Такие как их хранение, передача, обработка. Также в них присутствует лишние сигналы или шумы, которые ухудшают их качества.

Цифровые изображения в свою очередь представлены в виде матричной структуры. Главные их плюсы это высокое качество и отсутствие шумов, как у аналоговых изображениях. Их легко сохранять на разных носителях информации, обрабатывать и пересылать по сетям передачи данных.

Аналоговые изображение можно перевести в матричные и наоборот. Для оцифровки аналоговых изображений используют сканеры. А для оцифровки пленочных рентгенограмм с вою очередь используются так называемые дигитайзеры — транспарентные сканеры. Цифровые изображения получают из аналоговых посредством аналого-цифровых преобразователей.

Виды представление медицинских изображений

Представление медицинских изображений делится на два вида векторное и матричное.

Векторные изображения состоят из набора элементарных линий и кривых, описываемых математическими формулами в виде объектов- векторами. Данные изображения имеют векторную характеристику и могут изменяться исходя из требований без потери качества. Единственный недостаток таких изображений они требует значительные ресурсы памяти компьютера.

Матричные изображения они имеют в своей основе растр, состоящий из большого числа ячеек — пикселей, либо, при объемном характере, — вокселей. Соответственно чем больше пикселей, тем лучше качестов изображения. При обработки таких изображений сталкиваешься с их деформацией, особенно при изменении его размера. Появляется зернистость и теряется детализация изображения. В рентгенологии данный факт наблюдается при попытках произвести бумажные копии при цифровой флюорографии и компьютерной томографии.

И также матричные изображения модно перевести в векторные и наоборот.

В матричных изображениях каждому элементу в матрице соответствует участок адресуемой памяти. То в медицинской диагностике экранная площадь дисплея обычно формируется в виде следующих матриц: 64×64, 128×128, 256×256, 512×512. 1024×1024, 2048х 2048, 4096х 4096 пикселей. Чем крупнее матрица, тем более детально оно представлено. Но также с увеличением качества возрастает емкость адресуемой памяти. Что ведет к дополнительным аппаратным и программным ресурсам. Следовательно выбирают оптимальный уровень размера матрицы, при котором сохраняется баланс качества и производительности.

«Так, например, в радионуклидной визуализации — ОФЭКТ, ПЭТ, — при которой диагностическая информация носит, в основном, функциональный характер, отдают предпочтение крупным матрицам: 128х 128 и 256х 256. Таким способом освобождается оперативная память компьютера для выполнения сложных параметрических расчетов и построений. В цифровой рентгенографии, компьютерной и магнитно-резонансной томографии, при которых решаются диагностические задачи преимущественно структурного характера, применяются более мелкие матрицы: 512х 512, 1024х 1024»

Помимо размера матрицы растровые изображения также имеют различную структуру пикселя. Как известно, каждый пиксель изображения формируется в адресуемой памяти процессора различным числом бит — от 1 до 24. Так называемая глубина пикселя. Чем большим количеством бит представлен каждый пиксел изображения, тем оно богаче по своим зрительным свойствам. Тем больше требуется производительности. Поэтому в лучевой диагностике применяют разлиную глубину пикселя. Так, в ультразвуковой диагностике, которая решает, в основном, функциональные задачи, либо опознание сравнительно грубых морфологических структур, чаще используют 6-битный пиксель, у которого 64 оттенка серого цвета, реже — 8-битный с 256 оттенками серой шкалы. При формировании таких образов в памяти компьютера потребуется 1-5 МБ памяти.

При построении объемных изображении и создание четырехмерной графики требуется еще больше ресурсов. Современные компьютерные томографы для выполнения одного исследования с потоковыми и трехмерными файлами с цветовым кодированием данных требуют до 5 ГБ оперативной памяти компьютера. В некоторых системах для получения медицинских изображений принята воксельная (объемная) структура их образования и интерпретации. Размерность воксельной матрицы такая же, как и пиксельной: 256х 256, 512х 512 и т.д.

В цветном изображении используется трехбайтный пиксель, содержащий 16,7 млн. цветов. Но такое изображение требует большего объема памяти компьютера. Поэтому используют индексированный цвет, который содержит 256 цветов. Главные его плюсы в том, что он требует меньше памяти, быстрее и проще передается по линиям передачи связи.

Хранение и архивация

Хоть медицинские изображения и представлены в цифровом виде, для хранения же чаще используются рентгеновские снимки. Как уже стало известно медицинские изображения представляются огромными объемами данных. Одно изображение может занимать от нескольких мегобайт до одного гигабайта и более.

Для более удобного хранения и передачи данных был принят стандарт DICOM. Стандарт позволяет создавать, хранить, передавать и печатать все медицинские изображения. Через DICOM передаются изображения в сети PACS-архивация и передача медицинских изображений, далее они отправляются в RIS-радиологическая информационная сеть, и в HIS- госпитальная информационная сеть.

На рынке существует несколько специализированных решений внедрения системы PACS. Например, такое решение есть у FUJIFILM под названием Synapse. Система позволяет реализовать единую диагностическую историю пациента, в сети из нескольких лечебно-профилактических учреждений. Врачи же в свою очередь получают большие возможности анализа, обработки и хранения медицинских изображений, а также их запись на различные съемные носители информации, импорт данных в формате DICOM 3.0. А встроенные технологии сжатия изображений, обеспечивают оптимизацию объема архива и нагрузку на сети передачи данных. В Synapse реализованы такие решения как

· система архивирования медицинских диагностических изображений Synapse

· система 3D-реконструкции Synapse 3D

· система доступа к диагностическим изображениям с помощью мобильных устройств Synapse Mobility

· система автоматизированной компьютерной диагностики для маммографии Digital Mammography CAD

· рабочая станция для маммографии Axon Mammo.

Такое же решение есть у компании HPпод названием HP Medical Archiving — HP MAS

Медицинские изображения необходимая часть в правильной постановке диагноза. И правильная и качественная их обработка зависит непосредственно от вычислительных ресурсов специализированных компьютеров. Одни служат для управления аппаратом, другие же непосредственно применяются для обработки полученных изображений. Они позволяют получать, совмещать и моделировать 3D и 4D изображения.

медицинский изображение диагноз synapse

1. Радиологическая информационная система

2. Система архивирования медицинских диагностических изображений (архив) «Synapse».

3. Архивирование данных в медицинских учреждениях.

4. Медицинские изображения и их обработка

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Медицинские информационные технологии. Перспективы и современные тенденции развития рынка систем электронных медицинских карт. Формирование общенациональной медицинской сети. Внедрение электронных медицинских карт в лечебно-профилактических учреждениях.

презентация [310,5 K], добавлен 02.06.2013

Национальная программа демографической безопасности Республики Беларусь, задачи диспансеризации взрослого населения. Анализ системы профилактических медицинских и скрининговых осмотров работников предприятий с вредными условиями труда в Свислочской ЦРБ.

курсовая работа [62,3 K], добавлен 22.11.2014

Характеристика профессиональной деятельности медицинской сестры в ряду медицинских работников. Личные качества, необходимые для работы медсестрой. Профессиональные факторы риска для медицинских работников в лечебно-профилактических учреждениях.

курсовая работа [518,5 K], добавлен 29.12.2013

Медицинские учреждения — специализированные лечебно-профилактические заведения, их характеристика, назначение, классификация. Структурные подразделения учреждений; лечебно-охранительный, гигиенический, противоэпидемический режимы; организация работы.

презентация [4,6 M], добавлен 11.02.2014

Методы стерилизации, разрешенные для применения в лечебно-профилактических учреждениях. Изделия, подлежащие стерилизации. Методы дезинфекции: кипячение, паровой, воздушный, химический. Предстерилизационная обработка. Оценка эффективности стерилизации.

презентация [191,6 K], добавлен 13.12.2012

Характеристика классов опасности и групп медицинских отходов. Отходы лечебно-профилактических учреждений как материалы, вещества, изделия, утратившие свои первоначальные потребительские свойства в ходе осуществления различных медицинских манипуляций.

курсовая работа [54,3 K], добавлен 07.02.2016

Нормативные документы, регламентирующие требования к соблюдению дезинфекционного режима в лечебно-профилактических учреждениях. Методы стерилизации, их отличия и преимущества. Виды индикаторов, применяемых для контроль соблюдения критических параметров.

реферат [1,5 M], добавлен 22.04.2011

Источник