восприятии медицинских изображений на экране монитора имеет значение привычность их представления для исследователя [8].

1.5. Системы обработки медицинских изображений

Использование цифровых методов при получении медицинских изображений (и, прежде всего, цифрового представления медицинских изображений) помимо возможности наблюдения изображения в системе отображения непосредственно в момент его получения (что позволяет не допустить появления бракованных изображений) обеспечивает [8]:

−существенное повышение скорости получения медицинских изображений за счет отсутствия необходимости проявки пленки или распечатки снимков;

−возможность отказа от бумажных архивов за счет создания компьютерной базы данных, содержащей в цифровом виде сведения о пациентах и их диагностические данные, в том числе медицинские изображения, результаты анализов и др.;

−возможность использования современных средств телемедицины – применение телекоммуникационных технологий для адресного обмена медицинской информацией (в том числе изображениями) между специалистами для повышения качества и доступности диагностики и

лечения.

Однако основное преимущество цифрового представления медицинских изображений, по мнению большинства исследователей [3], заключается в возможности их непосредственной обработки. Для этого используются системы обработки медицинских изображений, большинство из которых ориентировано на улучшение медицинских изображений в смысле обнаружения исследователем интересующих объектов на них и, следовательно, повышения эффективности диагностики. Методы математической обработки цифровых изображений в этих системах могут включать в себя: выделение областей интереса на изображении; изменение яркости изображения или его частей; изменение контраста изображения или его частей; масштабирование изображения; фильтрацию для уменьшения уровня шумов на изображении; подчеркивание границ объектов на изображении и др.

В соответствии с изложенным, дополним рассмотренную ранее БТС медицинской визуализации (см. рис 1.3) системой обработки медицинских

20

изображений, управляющейся исследователем, системой передачи информации (для трансляции файлов изображений по сети – использования средств телемедицины), а также базой данных изображений (рис. 1.5) [3].

Отметим, что передача по сети растровых медицинских изображений, получаемых с помощью различных методов лучевой диагностики, требует сжатия файла изображения и регламентируется стандартами. Кроме того, сжатие изображений необходимо и для их хранения в БД. Таким образом, помимо специальной математической обработки медицинских изображений, направленной на повышение эффективности диагностики, при помощи системы обработки и анализа медицинских изображений БТС медицинской визуализации может осуществляться сжатие (и последующая распаковка) файлов изображений для хранения в базе данных или передачи по сети.

Рис. 1.5. Расширенная биотехническая система медицинской визуализации

Врезультате обработки медицинского изображения ему будет

21

волны излучения (λ'≠ λ) и временные характеристики изображения (t'≠ t ) зависят от способа его обработки.

В настоящее время создано и успешно применяется множество систем обработки изображений как в составе систем медицинской визуализации, так и отдельно от них. Выделяют подсистемы для просмотра, архивирования, передачи, изменения формата и редактирования медицинских изображений. Однако для использования в медицинских учреждениях наиболее предпочтительны системы, объединяющие в себе все средства, необходимые для работы врача, т. е. интегрирующие многие из перечисленных функций. В отношении видов медицинских изображений некоторые системы являются универсальными, другие же ориентированы на анализ и обработку лишь определенных видов медицинских изображений. При этом в зависимости от приложения (конечной цели обработки изображения) акцент может быть сделан на выделении определенных признаков в процессе анализа изображения и применении определенных методов обработки.

1.6. Общий подход к преобразованию изображений

Системы обработки медицинских изображений позволяют врачу (исследователю) повысить эффективность зрительного восприятия изображений (например, в смысле обнаружения на них объектов интереса) и, следовательно, эффективность диагностики. Рассмотрим общие принципы, которые должны быть соблюдены в процессе преобразования изображений. Соответствующая последовательность действий представлена на рис. 1.6.

Оценка качества

изображения

Критерии оценки качества изображения

22

Рис. 1.6. Последовательность действий в процессе преобразования изображений

Обработка изображений предполагает выполнение различных операций преобразования изображений с заданной целью, поэтому первым и самым важным является определение этой цели. Как показано в 1.5, помимо улучшения изображений для зрительного восприятия и повышения за счет этого эффективности диагностики обработка медицинских изображений может производиться и в других целях. Так, в связи с активным внедрением во врачебную практику телемедицины актуальным стало сжатие (и восстановление) изображений [1].

Специфика медицинских изображений обусловливает определенные требования к их обработке. Любое преобразование изображения (в том числе, направленное на повышение эффективности диагностики) вносит в него искажения, поэтому все воздействия на медицинские изображения в системах их обработки должны быть обратимы. Следует очень ответственно относиться к выбору методов преобразования медицинских изображений, поскольку их эффективности, в конечном итоге, зависит жизнь пациента.

После того как цель выбрана, необходимо проанализировать признаки изображения. Такой анализ подразумевает выделение из изображения некоторых данных, наиболее полно отражающих интересующие исследователя особенности изображения, – информативных признаков изображения (далее просто «признаки»).

Обработка изображения предполагает применение к нему некоторого математического преобразования для достижения поставленной цели. Чтобы оценить, достигнута ли цель преобразований изображения в результате его обработки, применяются различные критерии (показатели) качества. При этом качество может быть рассмотрено как характеристика самого изображения и определяться его собственными признаками или же выступать как мера близости двух изображений – реального и некоторого идеального (или исходного и преобразованного). Во втором случае появляется возможность оценить качество средства преобразования – последовательности методов обработки изображения или системы, реализующей эту последовательность.

Для достижения поставленной цели преобразований обработка медицинского изображения должна быть направлена на изменение определенных информативных признаков этого изображения, его пространственных и энергетических характеристик. Дополнительный

23

контроль обеспечивается за счет оценки качества проведенных преобразований с помощью различных критериев.

В таблице 1.2 представлена классификация наиболее часто применяющихся при анализе признаков изображений и соответствующих методов их обработки [1], [2], [6], [9], [10]. Выделены две группы признаков: признаки, полученные в пространственной области анализа изображений (геометрические и структурные), и признаки, полученные в частотной области (спектральные).

24

энергетические (яркостные, амплитудные), а спектральные – как пространственные, так и энергетические.

В соответствии с признаками, определенными при анализе, среди всего многообразия методов обработки изображений можно выделить методы обработки в пространственной области (геометрические и амплитудные преобразования) и методы обработки в частотной области. При этом методы обработки в пространственной области предполагают изменение пространственных и энергетических характеристик изображения отдельно друг от друга, а методы обработки в частотной области – одновременно.

Отметим, что разделение методов, применяющихся для анализа признаков и обработки изображений, обусловлено описанным в данном разделе подходом к преобразованию изображений, но не определяется содержанием самих методов. В связи с этим методы, применяющиеся для анализа признаков изображений, также могут быть использованы для обработки изображений и наоборот.

25