يستخدم مصطلح “معالم نشطة” لوصف مجموعة من خوارزميات تجزئة الصور التي ظهرت من العمل الأساسي، كان النهج السائد لتجزئة الكائن ينطوي على اكتشاف الحواف، متبوعًا بربط الحواف لتشكيل حدود الكائن.
أهمية معرفة المعالم النشطة في الصور الاشعاعية
- إن مثل هذا النهج الحتمي يقتصر على مشاكل التجزئة البسيطة، حيث تمثل المعالم النشطة تحولًا جذريًا عن النموذج الحتمي.
- المعالم النشطة هي مثال مبكر لتحليل الصور القائم على المعرفة، حيث يتم استخدام المعرفة المسبقة حول شكل ونعومة حدود الكائن لتوجيه التجزئة. على عكس التصنيف التلقائي للأنسجة، تعالج طرق الكنتور النشطة مشكلة تجزئة الكائن.
- الهدف هو تحديد بنية تشريحية معينة أو مجموعة صغيرة من الهياكل، في صورة طبية حيوية.
- في طرق الكنتور النشطة المبكرة، تم تمثيل التجزئة باستخدام تمثيل الحدود الهندسية، أي منحنى مكعب متعدد التعريف للتجزئة ثنائية الأبعاد أو سطح للتجزئة ثلاثية الأبعاد.
- في الأساليب الكنتورية النشطة الحديثة، يتم استخدام تمثيل مجموعة المستوى بدلاً من ذلك، بسبب ثباتها العددي وبساطتها، كما يمكن تكييف معادلة التطور مع تمثيل مجموعة المستوى.
- تمثيل مجموعة المستوى للمحيط النشط له عدد من المزايا، تعد طرق مجموعة المستوى قوية عدديًا وسهلة التنفيذ.
- مع مستوى تمثيل المجموعة، يمكن تغيير طوبولوجيا التجزئة للصور الاشعاعية، كما يمكن دمج خطوط متعددة في كفاف واحد.
- نظرًا لأن المحيط النشط يتم تمثيله كمجموعة مستوى، يكون الكفاف دائمًا مشعبًا مغلقًا، كما يمكن استخدام تجزئة الكنتور النشط بالتزامن مع التصنيف التلقائي للأنسجة باستخدام طريقة تم تطويرها.
- يمكن تقدير هذه الاحتمالات من الصورة، باستخدام التصنيف التلقائي للأنسجة أو العتبة اليدوية.
- التأثير هو تنعيم الزوايا الحادة في الكفاف للصور الطبية، مع الحفاظ على شكل المحيط بسيطًا، حيث يتكرر التطور حتى التقارب أو حتى يقاطعه المستخدم.
- تجزئة الكنتور النشط هي مجال للبحث النشط، تم اقتراح العديد من الامتدادات للطرق في السنوات الأخيرة، بما في ذلك مقدمات الشكل الأكثر عمومية والقيود المفروضة على طوبولوجيا التقسيم ومعايير مختلفة تعتمد على الصور الخاصة بالتطبيق.
