Medikal Görüntü Analizi

Medikal Görüntü Analizi Nedir?

Tıbbi görüntü analizi, genellikle hesaplama yöntemleri kullanılarak tıbbi görüntülerden anlamlı bilgiler çıkarma işlemidir. Tıbbi görüntü analizinin görevlerinden bazıları, 2B görüntülerin ve 3B hacimlerin görselleştirilmesi ve araştırılması, segmentasyon, sınıflandırma, kayıt ve görüntü verilerinin 3B yeniden yapılandırılmasıdır. Bu analiz için görüntüler, röntgen (2D ve 3D), ultrason, bilgisayarlı tomografi (BT), manyetik rezonans görüntüleme (MRI), nükleer görüntüleme (PET ve SPECT) ve mikroskopi gibi tıbbi görüntüleme modalitelerinden elde edilebilir. MATLAB, tıbbi görüntü analizi için algoritmalar oluşturmak için bir geliştirme ortamına ve yerleşik analiz ve veri erişim işlevselliğine sahiptir.

MATLAB’da okuyabileceğiniz, yazabileceğiniz ve anonimleştirebileceğiniz DICOM dosyası.

Tıbbi görüntü analizi, bir mikroskopi görüntüsündeki hücreleri sayma ve tanımlama gibi görevleri otomatikleştirmek veya kolaylaştırmak için kullanılabilir. Örneğin, hücrelerdeki kanserli anomalileri analiz edebilir ve tespit edebilirsiniz. Tekrarlayan veya öznel görevler için, hesaplamalı tıbbi görüntü analizi, insan hatasından kaynaklanan tutarsızlıkları ortadan kaldırabilir. Hesaplamalı analiz ile tümör dokularını nekrozdan segmentlere ayırabilir veya kan damarlarındaki oksijen doygunluğunu ölçebilirsiniz.

Derin öğrenme için doku yamalarının eğitimi, büyük çok çözünürlüklü görüntülerin sınıflandırılması.

Tıbbi görüntü analizi ile, organ fonksiyonlarını ve diğer tanısal önlemleri hesaplamak için MRI görüntülerinden 3D bir temsili yeniden oluşturabilirsiniz

MATLAB ile MR görüntülerinden insan sol ventrikülünün üç boyutlu geometrik rekonstrüksiyonu.

Tıbbi görüntü analizi algoritmaları, giyilebilir cihazlardan toplanan dijital sağlık verileri gibi büyük miktarda veriye uygulanabilir. Algoritmalar, hastalıkları ve sağlık risklerini yönetmenin yanı sıra sağlığı ve refahı teşvik etmek için kullanılabilir.

MATLAB ile Medikal Görüntü Analizi

MATLAB ile şunları yapabilirsiniz:

2B görüntüleri ve 3B hacimleri görselleştirin ve keşfedin
Çok büyük, çok çözünürlüklü ve yüksek çözünürlüklü görüntüleri işleyin
Yerleşik görüntü segmentasyon algoritmaları ile tıbbi görüntü analizi görevlerini basitleştirin
Sınıflandırma için derin öğrenme tekniklerini kullanın
DICOM görüntülerini ayrıştırın, yükleyin, görselleştirin ve işleyin

MATLAB’da, Volume Viewer uygulamasını kullanarak 3B hacimsel verileri keşfedebilirsiniz. Örneğin, insan beyninin bir MRI çalışmasını Volume Viewer’a yükleyebilir ve beyinde bulunan tümörlerin yerini ve türünü gösteren verileri keşfedebilirsiniz.

3D hacimsel verileri ve 3B etiketli hacimsel verileri gösteren Volume Viewer uygulaması.

Dijital patolojide tüm doku slaytları görüntülenir ve sayısallaştırılır. Elde edilen tüm slayt görüntüleri (WSI’ler) son derece yüksek çözünürlüğe sahiptir. WSI’ları okumak zorlu bir iştir çünkü görüntüler belleğe yüklenemez ve bu nedenle çekirdek dışı görüntü işleme teknikleri gerektirir. MATLAB nesneleri bu tür büyük çok çözünürlüklü görüntüleri depolayabilir ve işleyebilir.bigimage

MATLAB’da görüntülenen tümör dokusu içeren bir lenf nodunun görüntüsü.bigimageshow

MATLAB, segmentasyon için uygulamalar içerir. Örneğin, kemiği yumuşak dokudan ayırmak ve bir MRI görüntüsünün sonuçlarını farklı yöntemlerle daha da iyileştirmek için etkileşimli Image Segmenter uygulamasını kullanabilirsiniz. Volume Segmenter uygulaması, bir birimi keşfetmek ve birimdeki nesneleri segmentlere ayırmak için birçok yol sunar. Örneğin, beynin bir yığın MRI görüntüsünü yükleyebilir ve hacmi dilim dilim veya 3D temsil olarak görüntüleyebilirsiniz. Daha sonra beyin ve tümör bölgelerini etiketlemek için 3B hacmi segmentlere ayırabilirsiniz.

Birimin 3B temsilini (3B Görüntü bölmesinde) ve veri kümesinin tek tek dilimlerini (Dilim bölmesinde) görüntüleyen Birim Segmenteri uygulaması.

MATLAB ile, 3D tıbbi görüntülerden beyin tümörlerinin anlamsal segmentasyonunu gerçekleştirmek için derin öğrenme yöntemlerini de kullanabilirsiniz. Sinir ağları tasarlayabilir ve eğitebilir veya önceden eğitilmiş ağları kullanabilirsiniz.

Etiketli temel gerçek (solda) ve ağ tahmini (sağda) ile MATLAB kullanılarak beyin dokusunda segmentli tümör.

Örnekler ve Nasıl Yapılır

Quantacell, Biyolojik ve Tıbbi Uygulamalar için Görüntü Analizi ve Makine Öğrenimi Kullanıyor – Müşteri Hikayesi
Hollanda Epilepsi Klinikleri Vakfı Epileptik Nöbetlerin Tespit ve Teşhisini Otomatik Hale Getiriyor – Müşteri Hikayesi
RIKEN Beyin Bilimleri Enstitüsü’nde MATLAB ile Nörolojik Görüntü Analizinin Hızlandırılması – Makale
Volume Segmenter ile Anlamsal Segmentasyon Oluşturun – Örnek
Etkileşimli Yatırım Getirileri ile Büyük Görüntülerin Ayrıntılarını Keşfedin – Örnek

Yazılım Referansı

Tek ve çok dosyalı DICOM birimleri içeren görüntü veri deposu oluşturma – Belgeler
Görüntü İşleme Araç Kutusunda DICOM Desteği – Dokümantasyon

Ayrıca bakınız: Biyolojik Bilimler için MATLAB ve Simulink, Biyoteknoloji ve İlaç için MATLAB ve Simulink, Tıbbi Cihazlar için MATLAB ve Simulink, Görüntü İşleme ve Bilgisayarla Görme için MATLAB, dicom

Medikal Görüntü Analizi