Сочинение на тему Сегментация медицинской визуализации

Особенности извлечения обычно на контурах диаметра, объема, степени округлости. Обильные методы доступны для извлечения особенностей из медицинского изображения. После того, как функции извлечены, перечислены самые лучшие функции, которые являются оптимальными для классификации узелков легкого, и они будут классифицированы на основе этих выбранных функций.

Одной из основных причин трудностей при сегментации легочных узелков является прикрепление других легочных структур с легочными узлами. Автоматически исправленный метод может быть применен, чтобы преодолеть это, что делается локально.

Доступны многие методы сегментации, но их можно в основном классифицировать на методы на основе гистограммы, методы на основе границ, методы на основе областей и гибридные методы.

Сегментация легочных узелков – сложная задача. Иногда ясно видимое повреждение не имеет информации, связанной с ним, чтобы объявить, что это раковая ткань. Предоставление пиксельных вероятностей будет игнорировать все ковариации между пикселями, делая дальнейший анализ еще более жестким. Предоставление множественных гипотез принесло бы пользу целому ряду методов диагностики, что может привести к дальнейшим диагностическим тестам, которые устранят неоднозначности. Чаще всего автокодер используется вместе с U-Net для сегментации неоднозначных медицинских изображений.

Поскольку сегментация легких является этапом предварительной обработки перед обнаружением легких, для упрощения процесса сегментации создается область интереса (ROI). Плохая сегментация часто является недостатком производительности. Легочные узелки обычно подразделяются на: изолированные, юкстаплевральные и юкставаскулярные. Изолированный и юпстлевральный часто встречаются в области интереса и могут быть легко сегментированы. В то время как юкставаскуляр может быть пропущен. Полуавтоматические методы сегментации и методы кодирования двунаправленной цепи используются для преодоления отсутствия юкставаскулярных узлов. При исправлении границ, чтобы избежать исключения узлов, избыточная сегментация должна быть минимизирована.

Сверточные нейронные сети можно использовать для изучения представлений высокого уровня на основе данных обучения. CNN вместе с авто-кодерами может использоваться для классификации узлов. Грудная КТ производит объем срезов, которыми можно манипулировать, чтобы продемонстрировать различные объемные представления структур тела в легких. 3D CNN может в полной мере использовать трехмерную контекстную информацию. Стратегия 3D CNN с несколькими представлениями может обеспечить более низкую частоту появления ошибок, чем стратегия «один вид – одна сеть», при этом используя меньше параметров. При определении того, какая архитектура лучше всего подходит, необходимо учитывать количество параметров, время обучения и частоту ошибок проверки.

Существует важный класс изображений, где даже полного контекста изображения недостаточно для разрешения всех двусмысленностей. Такие неоднозначности распространены в приложениях медицинской визуализации, например, при сегментации аномалий легких на КТ-изображениях. Повреждение может быть ясно видимым, но информация о том, является ли это раковой тканью или нет, может быть недоступна только на этом изображении.

Во многих случаях: особенно в медицинских приложениях, где последующий диагноз или лечение зависит от карты сегментации, алгоритм, который предоставляет только наиболее вероятную гипотезу, может привести к ошибочным диагнозам и неоптимальному лечению. Предоставление только попиксельных вероятностей игнорирует все ковариации между пикселями, что делает последующий анализ намного более трудным, если не невозможным. Если предусмотрено несколько согласованных гипотез, их можно напрямую распространить на следующий шаг в конвейере диагностики, их можно использовать, чтобы предложить дополнительные диагностические тесты для устранения неоднозначностей, или эксперт, имеющий доступ к дополнительной информации, может выбрать подходящую (ие) ) для последующих шагов.

Хотя системы компьютерного обнаружения (CADe) и компьютерной диагностики (CADx) в основном работают независимо, их интеграция в единую систему наилучшим образом служит для идентификации и характеристики узла. HOG-Гистограмма-ориентированный градиент (описание особенностей на изображении), метод водораздела (сегментация изображения) при совместном использовании в качестве единой системы обеспечивает высокую точность и чувствительность.

Существует множество систем классификации для изучения и прогнозирования всего распределения комментариев рентгенологов. Такой подход может быть полезен для целей САПР по нескольким причинам: изучение распределения аннотаций поможет избежать потери потенциально важной информации, когда система классификации не имеет знаний об уровне квалификации радиологов.

Сегментация может выполняться в полностью автоматизированных (FA) или полуавтоматических (SA) или гибридных системах. В то время как для систем FA требуется одна или несколько контрольных точек, для SA требуется больше контрольных точек, что является большой трудоемкостью для пользователя, но в результате система оказывается надежной и может справляться со сложными случаями.

Luna16 помогает оценить оценку производительности различных систем САПР, где каждый участник этой среды разрабатывает свой алгоритм и выполняет тесты на одном и том же доступном наборе данных. Исход этой проблемы позволил предположить, что отдельные системы в сочетании дают лучшую скорость обнаружения и чувствительность. Задача состоит из 2 отдельных треков.

 
• полное обнаружение клубеньков и

 

• Ложное положительное снижение.

В то время как во многих технологиях используются заранее определенные, сконструированные вручную модели функций, была обнаружена новая технология, в которой в пользовательских радиологических секвенаторах можно генерировать радиологические последовательности, состоящие из абстрактных функций на основе визуализации, специально предназначенных для характеристики фенотипа опухоли легких. Радиомика фокусируется на высокопроизводительной экстракции и анализе большого числа функций, основанных на визуализации, для количественной характеристики и анализа опухоли. Чтобы реализовать концепцию радиомики открытия для обнаружения рака легкого, мы представляем глубоко сверточный радиомный секвенсор, который обнаруживается с использованием глубоко сверточной нейронной сети. Так как пользовательские радиомиквенсоры зависят от данных, на которых они изучены, обнаруженные радиомные секвенаторы производят радикальные последовательности с высокой степенью адаптации для типа опухоли, в данном случае поражения легких.