پردازش تصویر پزشکی چیست؟ #
پردازش تصویر پزشکی دربرگیرنده استفاده و مطالعه مجموعه دادههای تصاویر سهبعدی از بدن انسان است که معمولاً توسط توموگرافی کامپیوتری(CT) یا تصویربرداری تشدید مغناطیسی(MRI) به دست آمده و برای آسیبشناسی یا راهنمایی مداخلات پزشکی مثل برنامهریزی جراحی و یا اهداف پژوهشی مورد استفاده قرار میگیرد. پردازش تصویر پزشکی توسط رادیولوژیستها، مهندسین و پزشکان برای درک بهتر آناتومی بیماران خاصی یا گروههای جمعیتی مورد استفاده قرار میگیرد.
پردازش تصویر پزشکی چه فوایدی دارد؟ #
مزیت اصلی پردازش تصویر پزشکی این است که امکان مطالعه عمیق ولی نه تهاجمیِ آناتومی داخلی را فراهم میآورد. ایجاد مدلهای سهبعدی آناتومی امکانپذیر میشود و مطالعه آنها منجر به بهبود نتایج درمان برای بیماران، توسعه دستگاههای پزشکی ارتقا داده شده و سیستمهای تحویل دارو و یا دستیابی به تشخیصهای آگاهانهتر میشود و در سالهای اخیر به یکی از ابزارهای کلیدی در پیشرفتهای پزشکی تبدیل شده است.
کیفیت همیشه در حال بهبود پردازش تصویر پزشکی در کنارِ ابزارهای نرمافزاریِ پیشرفته، بازسازیِ دیجیتالیِ دقیق از ساختارهای آناتومی در مقیاسهای مختلف و با مشخصههای متنوع گسترده شامل استخوانها و بافتهای نرم را تسهیل کرده است. اندازهگیری، تجزیه و تحلیل آماری و ایجاد مدلهای شبیهسازی شده که مشابه هندسه آناتومی واقعی هستند؛ فرصتی را برای درک کاملتر تعامل میان آناتومی بیمار و دستگاههای پزشکی فراهم میکند.
پردازش تصویر پزشکی چگونه عمل میکند؟ #
فرایند پردازش تصویر پزشکی با دریافت داده خام از تصاویر CT یا MRI و بازسازی آنها به قالبی مناسب برای نرمافزار مرتبطشان آغاز میشود. ورودی معمول پردازش تصویر، یک نقشه سهبعدی از تراکم مقیاس خاکستری(سایهزنی) تشکیل شده از شبکه سلول حجمی ریز (پیکسلهای سهبعدی) است. تراکم مقیاس خاکستریِ سیتیاسکن به جذب اشعه اکس بستگی دارد، درحالی که در MRI براساس قدرت سیگنالها ناشی از ذرات پروتون در حالت عادی و پس از اعمال میدانهای مغناطیسی بسیار قوی تعیین میشود.
برای کاربران پزشکی، حجم تصویر بازسازی شده معمولاً برای قطعه قطعه کردن و ویرایش نواحی مختلفِ مد نظر در آناتومی مثل بافت و استخوان تهیه میشود. به طور مثال در نرمافزار پردازش تصویر پزشکی Simpleware، کاربران میتوانند عملیاتهای پردازش تصویر پزشکی متفاوتی را در سطح دوبعدی و سهبعدی اعمال کنند که شامل موارد زیر میشوند:
- کاهش یا حذف اختلالات یا عوامل غیرواقعی ناخواسته به وسیله فیلترهای تصویر
- برش و نمونهگیری مجدد داده ورودی برای پردازش سادهتر و سریعتر تصاویر
- استفاده از ابزارهای تقسیمبندی برای شناسایی نواحی مختلف آناتومی شامل تکنیکهای خودکار براساس استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشینِ مبتنی بر هوش مصنوعی
- اعمال ابزارهای اندازهگیری و آماری برای محاسبه کردن بخشهای مختلف از دادههای تصویر مثل خطوط مرکزی
- قابلیت ورود مدلهای CAD، برای دستگاههای پزشکی یا کاشت، جهت مطالعه تعامل آنها با آناتومیهای منحصر به فرد
- استخراج مدلهای پردازش شده برای شبیهسازیهای مبتنی بر جسم، در ادامه جهت استفاده در بخش طراحی یا ساخت مدلهای پرینت سهبعدی از آناتومیهای مورد مطالعه
کجا و چه وقت پردازش تصویر پزشکی باید در سبد محصولات قرار گیرد؟ #
نرمافزارهای پردازش تصویر پزشکی همچون Simpleware کاربردهای گسترده پزشکی دارد؛ به طور کلی، این نرمافزار شیوههای مختلفی برای کار با MRI، CT و دیگر شکلهای دادههای تصویر پزشکی را ارائه میدهد که شامل ایجاد مدلهایی مبتنی بر CAD برای دستگاهها نیز میشود. کاربرانی مثل مهندسین دستگاه از نرمافزار برای مسائلی مثل طراحی روند جراحی و ارزیابی عملکرد کاشتهای مختلف طراحی شده با استفاده از ابزارها و نرمافزارهای پردازش تصویر پزشکی و همچنین استخراج مدلها برای شبیهسازی و طراحی استفاده میکنند.
فراتر از پردازش تصویر پزشکی
مدلهای متعدد دیگری با استفاده از پردازش تصویر پزشکی، برای استفاده بیشتر از دادههای تصاویر پزشکی پس از پردازش اولیه در دسترس قرار دارند. بعلاوه گزینههایی برای شخصیسازی و خودکارسازیِ تکرارشونده یا وظایف زمانبر نیز وجود دارد. به طور مثال کاربران میتوانند از موارد زیر نیز استفاده کنند:
- استخراج فایلهای STL از تصاویر پردازششده پزشکی برای پرینت سهبعدی
- ترکیب کاشتهای طراحیشده بر مبنای CAD با دادههای تصاویر آناتومی برای اندازهگیری و موقعیتیابی
- تولید شبکههای حجمی برای شبیهسازیهای فیزیک روش اجزاء محدود و دینامیک سیالات محاسباتی مثل تأثیر ضربه یا استرس و کشیدگی عضله
- کمک به کار طراحی به وسیله تبدیل کردن دادههای تصویری به نربهای NURBs(Non-uniform rational B-spline) متناسب با CAD و همچنین امکان تعامل با بستههای مبتنی بر CAD در زمان توسعه محصولات
پردازش تصویر پزشکی در عمل جراحی
یکی از مثالهای مناسب برای توضیح چگونگی استفاده از پردازش تصویر پزشکی، بخشی از کار انجام شده در University College لندن برای درک بهتر شرایط و تهدیدات عروقی است که در آن شبیهسازیهای دینامیک خون برای یک بیمار مشخص از پارگی آئورت انجام شده است. پژوهشگران از پردازش تصویر گزشکی برای پردازش سیتیاسکنها و ساخت مدلهای مناسب برای تجزیه و تحلیل CFD استفاده کردند که در این میان مراحل زیر طی شد:
1.از بیمار مشخصی با موارد پارگی آئورت، سیتیاسکن گرفته شد
2.دادهها به Simpleware ScanIP وارد شد تا شکل هندسی عروق بیمار بازسازی شود که این مرحله شامل پردازش اختلال و تقسیمبندی نواحی مورد نظر مثل شاهرگ و شاخههایش است.
3.زبان اسکریپتنویسی از الگوریتمهای نرمکردن تصویر جهت حذف هرگونه پیکسلسازی غیرواقعی در تصویر به طور خودکار استفاده میکند.
4.مدلهای سطحی از پارگی آئورت تولید شده به نرمافزار ANSYS وارد میشود تا شبیهسازیهای CFD شامل فشار داخل مجرا و شاخصهای فشارهای دیوارهای را انجام دهد.
5.شبیهسازی به دست آمده دیدگاهی از دینامیک خون را ارائه میدهد که برای درک بهتر آن در آینده مورد استفاه قرار خواهد گرفت.
همه اینها بخشی از توانایی پردازش تصویر پزشکی در تشخیص و درمان بیماریها است که بدست آمده است. با گذشت زمان و پیشرفت الگوریتم های پردازش تصویر قطعاً این حوزه پیشرفتهای خیره کنندهای داشته که در آینده بیشتر به آنها خواهیم پرداخت.
منابع #
اگر به اطلاعات بیشتری درباره پردازش تصویر پزشکی نیاز داردید؛ شما می توانید با خواندن مقالات تخصصی پردازش تصویر پزشکی اطلاعات مفیدی را بدست آورید.
