تقسیم‌بندی تصاویر MRI
تقسیم‌بندی تصاویر MRI یا (MRI Segmentation) یکی از مهم‌ترین تکنیک‌ها در پردازش تصاویر پزشکی است. در این فرایند، تصاویر MRI به بخش‌های مختلفی تقسیم می‌شوند تا ساختارهای خاصی مانند بافت‌های بدن، اندام‌ها یا ضایعات بیماری‌ها مانند تومورها جدا شده و شناسایی شوند. این تقسیم‌بندی می‌تواند به روش‌های مختلفی انجام شود که از جمله آن‌ها روش‌های مبتنی بر آستانه‌گذاری، خوشه‌بندی (مانند k-means)، مدل‌های احتمالی (مثل مدل مخلوط گوسی) و روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق (مثل شبکه‌های عصبی کانولوشنی) هستند.
کاربرد اصلی این تکنیک در تشخیص بیماری‌ها، برنامه‌ریزی جراحی، و مانیتورینگ تغییرات در طول زمان است. با تقسیم‌بندی دقیق تصاویر MRI، پزشکان می‌توانند به طور دقیق‌تر مناطقی مانند مغز، قلب، یا سایر اعضای حیاتی بدن را تجزیه و تحلیل کنند. یکی از چالش‌های بزرگ در این حوزه، پیچیدگی بالای تصاویر پزشکی و همچنین وجود نویز و عدم یکنواختی در تصاویر است که نیازمند روش‌های پیشرفته برای بهبود دقت و کارایی است.
مقالات مرتبط
1. Despotović, I., Goossens, B., & Philips, W. (2015). MRI segmentation of the human brain: challenges, methods, and applications. Computational and mathematical methods in medicine, 2015(1), 450341.
2. Akkus, Z., Galimzianova, A., Hoogi, A., Rubin, D. L., & Erickson, B. J. (2017). Deep learning for brain MRI segmentation: state of the art and future directions. Journal of digital imaging, 30, 449-459.
3. Clark, M. C., Hall, L. O., Goldgof, D. B., Clarke, L. P., Velthuizen, R. P., & Silbiger, M. S. (1994). MRI segmentation using fuzzy clustering techniques. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine, 13(5), 730-742.
4. Wells, W. M., Grimson, W. E. L., Kikinis, R., & Jolesz, F. A. (1996). Adaptive segmentation of MRI data. IEEE transactions on medical imaging, 15(4), 429-442.
5. Makropoulos, A., Counsell, S. J., & Rueckert, D. (2018). A review on automatic fetal and neonatal brain MRI segmentation. NeuroImage, 170, 231-248.
ثبت تصاویر چندگانه از منابع مختلف
ثبت تصاویر چندگانه (Image Registration) فرآیندی است که در آن تصاویر به‌دست‌آمده از منابع مختلف (مانند دستگاه‌های تصویربرداری متفاوت یا زاویه‌های مختلف) به یکدیگر هم‌تراز یا هماهنگ می‌شوند. این تکنیک به‌ویژه در تصویربرداری پزشکی کاربرد دارد، جایی که تصاویر از تکنیک‌های مختلف مانند MRI، CT، یا PET گرفته می‌شوند و باید برای تحلیل دقیق و مقایسه با یکدیگر هم‌زمان‌سازی شوند. ثبت تصاویر برای هماهنگ کردن موقعیت، اندازه، چرخش و حتی تغییر شکل تصاویر استفاده می‌شود تا بخش‌های متناظر از بدن یا ساختارهای خاص به درستی تطابق پیدا کنند.
ثبت تصاویر چندگانه از منابع مختلف برای کاربردهای بالینی و تحقیقاتی اهمیت فراوان دارد. این تکنیک به پزشکان اجازه می‌دهد تا از اطلاعات متنوع منابع مختلف برای تشخیص دقیق‌تر و برنامه‌ریزی درمانی استفاده کنند. به‌عنوان مثال، در برنامه‌ریزی جراحی یا پرتودرمانی، ثبت تصاویر می‌تواند به تشخیص دقیق‌تر تومورها یا بافت‌های آسیب‌دیده کمک کند. روش‌های مختلفی برای انجام ثبت تصاویر وجود دارد که شامل الگوریتم‌های مبتنی بر ویژگی‌ها (مانند نقاط کنترلی) و روش‌های مبتنی بر شدت تصویر است که از توابع ریاضی مانند همبستگی یا آنتروپی برای هم‌تراز کردن تصاویر استفاده می‌کنند.
مقالات مرتبط
1. Wachowiak, M. P., Smolíková, R., Zheng, Y., Zurada, J. M., & Elmaghraby, A. S. (2004). An approach to multimodal biomedical image registration utilizing particle swarm optimization. IEEE Transactions on evolutionary computation, 8(3), 289-301.
2. Chen, X., Diaz-Pinto, A., Ravikumar, N., & Frangi, A. F. (2021). Deep learning in medical image registration. Progress in Biomedical Engineering, 3(1), 012003.
3. Oliveira, F. P., & Tavares, J. M. R. (2014). Medical image registration: a review. Computer methods in biomechanics and biomedical engineering, 17(2), 73-93.
4. Fu, Y., Lei, Y., Wang, T., Curran, W. J., Liu, T., & Yang, X. (2020). Deep learning in medical image registration: a review. Physics in Medicine & Biology, 65(20), 20TR01.
5. Ngugi, L. C., Abelwahab, M., & Abo-Zahhad, M. (2021). Recent advances in image processing techniques for automated leaf pest and disease recognition–A review. Information processing in agriculture, 8(1), 27-51.
تشخیص مشکل قلبی از طریق عکس اکوکاردیوگرافی
تشخیص مشکلات قلبی از طریق اکوکاردیوگرافی (Echocardiography) یکی از روش‌های غیرتهاجمی و دقیق برای ارزیابی عملکرد و ساختار قلب است. این روش با استفاده از امواج فراصوت، تصاویر زنده‌ای از قلب در حال تپش ارائه می‌دهد. با تحلیل این تصاویر، پزشکان می‌توانند ناهنجاری‌های مختلفی مانند مشکلات دریچه‌های قلبی، کاهش عملکرد عضلات قلب، یا بزرگ‌شدن غیرطبیعی حفره‌های قلب را شناسایی کنند. به‌عنوان مثال، در صورتی که دریچه‌های قلب به درستی باز یا بسته نشوند (مثل بیماری‌های دریچه‌ای مانند تنگی یا نارسایی دریچه)، این مشکلات در تصاویر اکو به وضوح دیده می‌شود.
اکوکاردیوگرافی همچنین می‌تواند برای تشخیص مشکلاتی مانند نارسایی قلبی، کاردیومیوپاتی، و حتی بررسی لخته‌های خونی یا توده‌های غیرعادی در قلب استفاده شود. این تصاویر اطلاعاتی درباره جریان خون در قلب و عروق بزرگ ارائه می‌کنند که برای شناسایی مشکلات عروقی و بررسی پمپاژ خون بسیار مفید است. همچنین، پزشکان می‌توانند با استفاده از این روش سرعت و حجم جریان خون را اندازه‌گیری کرده و کارایی کلی قلب را بررسی کنند، که به تشخیص زودهنگام مشکلات جدی کمک می‌کند و امکان تجویز درمان مناسب را فراهم می‌آورد.
مقالات مرتبط
1. Degerli, A., Zabihi, M., Kiranyaz, S., Hamid, T., Mazhar, R., Hamila, R., & Gabbouj, M. (2021). Early detection of myocardial infarction in low-quality echocardiography. IEEE Access, 9, 34442-34453.
2. Davis, A., Billick, K., Horton, K., Jankowski, M., Knoll, P., Marshall, J. E., ... & Adams, D. B. (2020). Artificial intelligence and echocardiography: a primer for cardiac sonographers. Journal of the American Society of Echocardiography, 33(9), 1061-1066.
3. Salte, I. M., Østvik, A., Smistad, E., Melichova, D., Nguyen, T. M., Karlsen, S., ... & Grenne, B. (2021). Artificial intelligence for automatic measurement of left ventricular strain in echocardiography. Cardiovascular Imaging, 14(10), 1918-1928.
4. Huang, M. S., Wang, C. S., Chiang, J. H., Liu, P. Y., & Tsai, W. C. (2020). Automated recognition of regional wall motion abnormalities through deep neural network interpretation of transthoracic echocardiography. Circulation, 142(16), 1510-1520.
5. Tromp, J., Seekings, P. J., Hung, C. L., Iversen, M. B., Frost, M. J., Ouwerkerk, W., ... & Ezekowitz, J. A. (2022). Automated interpretation of systolic and diastolic function on the echocardiogram: a multicohort study. The Lancet Digital Health, 4(1), e46-e54.