Методы компьютерной обработки биомедицинских изображений в среде Matlab

3.2. Методы автоматического анализа медицинских изображений в среде MatLab

Медицинские изображения принято классифицировать по способам их получения и отраслям, к которым они относятся. Выделяют следующие типы изображений: анатомические (фотографии, рентгеновские снимки, ультразвуковые изображения, изображения ядерно-магнитного резонанса (ЯМР), модели компьютерного томографа) , гистологические (изображения оптической и электронной микроскопии) . Кроме того, существуют области диагностики, которые также можно отнести к этому списку, например, иридодиагностика, кариотипирование. Для работы с вычислительной техникой эта схема наиболее компактна и оптимальна, хотя медики выделяют еще несколько видов изображений. Например, ряд офтальмологических изображений (изображения радужки глаза, используемые в иридодиагностике; изображения сетчатки) вполне можно отнести к оптическим фотографиям анатомических изображений. Работ, выполненных на основе математического анализа и обработки анатомических фотографий в оптическом и инфракрасном спектрах, не очень много . Это связано с тем, что различные измерительные операции удобнее проводить традиционными средствами. Поэтому вычислительная техника используется только там, где изображения отличаются особой сложностью, например, изображения опухолей, а также изображения, получаемые с помощью зондов. Следует признать, что имеются достаточно серьезные перспективы, связанные с развитием автоматизации клинической хирургии. Медицинские изображения можно разделить по пространственному разрешению на 2D и 3D. Однако традиционно изображения в медицине классифицируются по областям, в которых они используются: анатомические, гистологические (включая цитологические), физиологические. В основе получения гистологических изображений лежат методы оптической и электронной микроскопии. На гистологических изображениях отражены ткани и клеточные структуры, однако определить информативные объекты непросто. Это связано со слабоконтрастным изображением клеток и клеточных структур, сложностью организации ткани и ее структуры, наличием в поле зрения различных групп клеток и значительной неоднородностью ткани как фона . Более распространенная классификация опирается на характер получения изображения и на объекты, присутствующие на изображениях такого типа: гистологические изображения, изображения лучевых методов, эндоскопические изображения, тепловые изображения. Лучевые методы получения изображения основаны на анализе специфических излучений. Традиционно такие изображения включают в себя рентгеновские, магниторезонансные и ультразвуковые. Рентгеновское излучение применяется для получения медицинских изображений со времени его открытия . Оно формируется в результате взаимодействия квантов рентгеновского излучения с приемником и представляет собой распределение квантов, которые прошли через тело пациента. Эти кванты делятся на первичные, прошедшие через тело без взаимодействия, и вторичные, которые образуются в результате взаимодействия с тканями тела. Первичные кванты, регистрируемые приемником, формируют изображение, а вторичные создают фон, который ухудшает контраст изображения. В большинстве современных установок есть устройства, отсеивающие рассеянные кванты, поэтому рентгеновские снимки характеризуются довольно качественным изображением. На сегодняшний день насчитывается большое количество работ по анализу рентгеновского изображения, появляются все новые публикации по данной тематике. Ультразвук – еще один вид излучения, применяемый для визуализации в медицинской диагностике . Использование ультразвука основано на его способности проникать внутрь тела и взаимодействовать с тканью. Информация о структуре тела закодирована в прошедшем и рассеянном излучении. Ультразвуковые волны преломляются и отражаются на границах раздела сред с различными акустическими показателями преломления. Они распространяются достаточно медленно, при характерных размерах органов легко измерять соответствующие времена распространения, что позволяет для получения акустических изображений использовать эхо-импульсные методы. Однако скорость волн достаточно велика для того, чтобы накопить и реконструировать информацию в виде полного кадра изображения за 80 мс. Это дает возможность наблюдать движение в динамике. Устройства для получения изображений ультразвуковыми методами обязательно включают в себя хотя бы минимальный электронно-вычислительный комплекс, оттого развитие алгоритмов для анализа этих изображений идет достаточно высокими темпами. В настоящее время наибольшее количество работ по данному типу изображений основывается на выделении зон интереса с помощью различных математических методов. Одним из методов получения медицинских изображений является использование эффекта ЯМР. Изображение образуется в зависимости от плотности протонных спинов в ткани и времен релаксации. Эндоскопические изображения получаются оптическими методами, однако техника их получения имеет специфический оттенок, поэтому их определяют отдельным классом. Тепловые изображения получают регистрацией тепловых излучений и по ним определяют распределение температуры поверхности тела.
Принципиальными в теории обработки изображений являются вопросы формирования, ввода, представления в компьютере и визуализации. Современные устройства формирования изображения очень сложные и используют разнообразные физические процессы, например оптические, электрические механические и т. д., а также их комбинации. Каждый из этих процессов характеризуется уникальными погрешностями и искажениями. На компьютере изображение преобразуется в числовой формат, который можно использовать и обрабатывать посредством вычислительной техники. Область ввода видеоинформации представляет собой прямоугольное поле, задаваемое верхней, нижней, левой и правой границами. Форму поверхности можно описать в виде функции расстояния F(x,y) от поверхности до точки изображения с координатами x и y. Учитывая, что яркость точки на изображении зависит исключительно от яркости соответствующего участка поверхности, то можно считать, что визуальная информация с определенной степенью точности отражает состояние яркости или прозрачности каждой точки. Тогда под изображением понимается ограниченная функция двух пространственных переменных f(x,y), заданная на прямоугольной плоскости и имеющая определенное множество своих значений. Например, черно-белая фотография может быть представлена как двухмерный числовой массив, где каждый элемент имеет значение, которое описывается как f (x,y), соответствующее яркости (иногда оптической плотности или степени белизны) изображения в точке (x,y). В связи с тем что цифровая память компьютера способна хранить только массивы данных, сначала изображение преобразуется в некоторую числовую форму (матрицу). Ввод изображений в память компьютера осуществляется с помощью видеодатчиков. Видеодатчик переводит оптическое распределение яркости изображения в электрические сигналы, а далее в цифровые коды. Поскольку изображение является функцией двух пространственных переменных x и y, а электрический сигнал – функцией одной переменной t (времени), то для преобразования используется развертка. Например, при использовании телевизионной камеры изображение считывается по строкам, при этом в пределах каждой строки зависимость яркости от пространственной координаты x преобразуется в пропорциональную зависимость амплитуды электрического сигнала от времени t. Переход от конца предыдущей строки к началу следующей происходит практически мгновенно. Ввод изображений в компьютер неизбежно связан с дискретизацией изображений по пространственным координатам x и y и квантованием значения яркости в каждой дискретной точке. Дискретизация достигается с помощью координатной сетки, образованной линиями, параллельными осям x и y декартовой системы координат. В каждом узле такой решетки делается отсчет яркости или прозрачности носителя зрительно воспринимаемой информации, которая затем квантуется и представляется в памяти компьютера. Элемент, полученный в процессе дискретизации изображения, называется пикселем. Для качественного представления полутонового изображения чаще всего используется 256 уровней квантования, т. е. один пиксель изображения кодируется одним байтом информации. В результате посредством нескольких устройств и этапов преобразования получается изображение, качество которого зависит от организации взаимодействия всех узлов в схеме получения изображения. Поэтому предварительная подготовка и определение операций получения изображения играют очень важную роль в процессе его анализа, определения качества результатов и способов их получения.