على مدى عقود استخدم العلماء أجهزة الكمبيوتر لتحسين الصور الطبية وتحليلها. في البداية، طوروا خوارزميات حاسوبية بسيطة لتحسين مظهر الميزات الشيقة في الصور ومساعدة البشر على قراءتها وتفسيرها بشكل أفضل. في وقت لاحق، قاموا بإنشاء خوارزميات أكثر تقدمًا، حيث لن يقوم الكمبيوتر بتحسين الصور فحسب، بل يشارك أيضًا في تسهيل فهم محتواها.
خوارزميات معالجة الصور الإشعاعية
- تم تطوير خوارزميات التجزئة لاكتشاف واستخراج كائنات تشريحية معينة في الصور، مثل الآفات الخبيثة في تصوير الثدي بالأشعة السينية.
- تم تطوير خوارزميات التسجيل لمحاذاة الصور ذات الطرائق المختلفة ولإيجاد المواقع التشريحية المقابلة في الصور من مواضيع مختلفة.
- جعلت هذه الخوارزميات الكشف والتشخيص بمساعدة الكمبيوتر والجراحة الموجهة بالكمبيوتر وغيرها من التقنيات الطبية المعقدة للغاية أمرًا ممكنًا.
- في الوقت الحاضر، يعد مجال معالجة الصور وتحليلها فرعًا معقدًا من العلوم يقع عند تقاطع الرياضيات التطبيقية وعلوم الكمبيوتر والفيزياء والإحصاء والعلوم الطبية الحيوية.
- الميزة الرئيسية التي تميز تحليل الصورة عن معالجة الصور هي استخدام المعرفة الخارجية حول الكائنات التي تظهر في الصورة.
- يمكن أن تستند هذه المعرفة الخارجية إلى المعرفة الإرشادية أو النماذج المادية أو البيانات التي تم الحصول عليها من التحليل السابق للصور المماثلة.
- تستخدم خوارزميات تحليل الصور هذه المعرفة الخارجية لملء المعلومات المفقودة أو الغامضة في الصور.
- على سبيل المثال، يمكن استخدام نموذج ميكانيكي حيوي للقلب بواسطة خوارزمية تحليل الصور للمساعدة في العثور على حدود القلب في التصوير المقطعي المحوسب أو صورة الرنين المغناطيسي.
- يجب أن نشير إلى أهم قيود معالجة الصور لا يمكنها زيادة كمية المعلومات المتاحة في صورة الإدخال.
- يمكن أن يؤدي تطبيق العمليات الحسابية على الصور إلى إزالة المعلومات الموجودة في الصورة فقط.
- في بعض الأحيان، قد تسهل إزالة المعلومات غير الملائمة على البشر فهم الصور.
- إن معالجة الصور تكون دائمًا محدودة بجودة بيانات الإدخال. على سبيل المثال، لا يمكن التخلص من ضوضاء الصورة دون تقليل التباين بين التفاصيل الصغيرة في الصورة.
