Биоанагаахын зургийн шинжилгээний аргууд
Орчин үед дүрс шинжилгээний аргууд нь биоанагаахын салбарын гол бүрэлдэхүүн хэсэг болсон. Соронзон резонансын дүрслэл (MRI), компьютер томографи (CT), хэт авиан шинжилгээ зэрэг янз бүрийн төрлийн анагаах ухааны дүрслэлээр гаргаж авсан зургууд нь хүний биеийн бүтэц, үйл ажиллагааны талаар гүнзгий мэдээлэл өгдөг. Энэ нийтлэлд бид биоанагаах ухаанд хэрэглэгддэг янз бүрийн дүрс шинжилгээний аргуудыг тайлбарлаж, тэдгээрийн ашиг тусыг судалж, чухал хэрэглээг нь судлах болно.
Зургийн шинжилгээний аргуудын танилцуулга
Биоанагаахын салбарт дүрс шинжилгээний аргууд нь эмнэлзүйн хувьд утга учиртай мэдээлэл олж авахын тулд дүрсийг авах, боловсруулах, шинжлэхийг хамардаг. Энэ үйл явц нь дүрс олж авахаас эхлээд оношлогоо, судалгаанд хамааралтай тодорхой шинж чанаруудыг гаргаж авах хүртэл янз бүрийн үе шатуудыг хамардаг.
Буудлагын үндсэн аргууд
Биоанагаахын шинжлэх ухааны дүрслэлийн үндсэн аргуудын зарим нь:
1. MRI (Соронзон резонансын дүрслэл): Биеийн эрхтэн, эд эсийн нарийвчилсан зургийг гаргахын тулд соронзон орон болон радио долгионыг ашигладаг.
2. Компьютер томографи: Биеийн бүтцийн гурван хэмжээст дүрсийг гаргахын тулд рентген туяаг ашигладаг.
3. Хэт авиан шинжилгээ: Дотоод эрхтэн болон бусад бүтцийг дүрслэхийн тулд өндөр давтамжийн дууны долгионыг ашигладаг.
4. ПЭТ (Позитроны ялгаралтын томографи): Бие махбод дахь бодисын солилцооны идэвхжлийг харуулахын тулд радиофармацевтик эмийг ашигладаг бөгөөд ихэвчлэн хавдар судлалын эмчилгээнд ашиглагддаг.
Зургийн шинжилгээний аргууд
1. Зургийн сегментчилэл
Зургийн сегментчилэл гэдэг нь зургийг сегмент болгон хуваадаг арга бөгөөд сегмент бүр нь ижил төстэй пикселийн шинж чанартай хэсгийг илэрхийлдэг. Сегментчилэл нь биоанагаах ухаанд чухал ач холбогдолтой бөгөөд учир нь энэ нь хавдар эсвэл цусны судас зэрэг тодорхой анатомийн бүтцийг тодорхойлох, тусгаарлах боломжийг олгодог. Зургийн сегментчилэлийн нийтлэг аргуудад дараахь зүйлс орно.
– Босго хэмжээ: Пикселийн эрчим дээр үндэслэн объектуудыг дэвсгэрээс тусгаарлана.
– Ирмэг илрүүлэх: Зураг дээрх объектуудын ирмэгийг илрүүлэхийн тулд Canny эсвэл Sobel зэрэг алгоритмуудыг ашиглах.
– Бүс нутагт суурилсан сегментчилэл: Зургийг хэд хэдэн нэгэн төрлийн хэсэгт хуваахын тулд эрчим болон бүтцийн мэдээллийг ашигладаг.
2. Зургийн сайжруулалт
Зургийн сайжруулалт гэдэг нь цаашдын шинжилгээнд зориулж зургийн чанарыг сайжруулах үйл явц юм. Эдгээр аргуудад дараахь зүйлс орно.
– Контраст сайжруулах: Зураг дээрх гэрэлтэй болон бараан хэсгүүдийн ялгааг нэмэгдүүлэхийн тулд гистограмм тэгшитгэх зэрэг аргуудыг ашигладаг.
– Давтамжийн шүүлтүүр: Шуугианыг багасгаж, чухал шинж чанаруудыг тодруулахын тулд Гаусс эсвэл Медиан зэрэг шүүлтүүрийг ашигладаг.
– Тодруулга: Зургийн ирмэг болон нарийн ширийн зүйлийг тодруулна.
3. Бүтцийн шинжилгээ
Бүтцийн шинжилгээг зураг дээрх эрчим ба пикселийн тархалтын давтагдах хэв маягийг шалгахад ашигладаг. Үүнийг ихэвчлэн янз бүрийн эдийн төрлийг ялгах эсвэл гажигийг илрүүлэхэд ашигладаг. Ашигласан аргуудад дараахь зүйлс орно.
– Саарал түвшний хамтарсан тохиолдлын матриц (GLCM): Тодорхой эрчимтэй пикселийн хосуудын хослолын тархалтын талаарх мэдээллийг өгдөг бөгөөд үүнийг тодосгогч, нэгэн төрлийн байдал, энтропи зэрэг бүтцийн онцлогуудыг тооцоолоход ашигладаг.
– Орон нутгийн хоёртын загвар (LBP): Бүтцийн шинжилгээнд зориулж зураг дээрх бичил загваруудыг кодчилдог.
4. Онцлог шинж чанарыг гаргаж авах ба ангилах
Онцлог шинж чанарыг ялгах нь ангилахад ашиглаж болох зургийн гол талыг ялгах явдал юм. Онцлог шинж чанаруудыг ялгаж авсны дараа SVM (Support Vector Machine) болон CNN (Convolutional Neural Network) зэрэг машин сургалтын техникүүдийг ихэвчлэн ангилахад ашигладаг.
– Онцлог шинж чанарыг ялгах: Цаашдын дүн шинжилгээ хийх үндэс суурь болж болох ирмэг, булан эсвэл бүтэц зэрэг зургийн чухал элементүүдийг тодорхойлохыг хэлнэ.
– Ангилал: Онцлог шинж чанаруудыг гаргаж авсны дараа ангиллыг ашиглан зургийн ангилал эсвэл шошгыг эдгээр шинж чанарууд дээр үндэслэн урьдчилан таамаглах боломжтой. CNN нь гүнзгий сургалтын нэг хэлбэр бөгөөд биоанагаахын зургийн нарийн төвөгтэй хэв маягийг танихад маш ирээдүйтэй үр дүнг харуулсан.
Биоанагаах ухаанд дүрсний шинжилгээний аргуудыг хэрэглэх нь
Зургийн шинжилгээний аргууд нь биоанагаах ухаанд оношлогоо, эмчилгээний төлөвлөлт, судалгааг дэмжих олон чухал хэрэглээтэй байдаг. Эдгээр хэрэглээний зарим жишээнд дараахь зүйлс орно.
1. Хавдар илрүүлэх
Хавдар илрүүлэх нь биоанагаах ухаанд дүрсний шинжилгээний сонгодог хэрэглээ юм. MRI эсвэл компьютер томографийн зургаас хавдрын хэмжээг тодорхойлж, тоон үзүүлэлтээр тодорхойлоход сегментчилэл болон шинж чанарыг гаргаж авах аргыг ашигладаг. Энэ нь хорт хавдрын оношлогоо, цацрагийн төлөвлөлтөд чухал ач холбогдолтой.
2. Торлог бүрхэвчийн дүрслэлийн шинжилгээ
Нүдний эмгэг судлалын салбарт чихрийн шижингийн ретинопати болон шар толбоны доройтол зэрэг нүдний өвчнийг илрүүлэхэд торлог бүрхэвчийн дүрслэлийн шинжилгээг ашигладаг. Дүрслэлийг сайжруулах, сегментчилэх нь торлог бүрхэвчийн нөхцөл байдлыг үнэлэхэд тусалдаг бол ангилал нь өвчний илрэлийг урьдчилан таамагладаг.
3. Тархины үйл ажиллагааны үнэлгээ
Тархины үйл ажиллагааг судлахад PET болон функциональ MRI (fMRI) ашигладаг. Эдгээр аргуудаас авсан дүрсний шинжилгээ нь тархины үйл ажиллагааг ойлгох, мэдрэлийн эмгэгийг оношлох, тархины мэс заслыг төлөвлөхөд тусалдаг.
4. Судасны зураглал
Хэт авианы дүрслэлд суурилсан сегментчилэл нь цусны судасны газрын зургийг гаргахад ашиглагддаг бөгөөд энэ нь аневризм эсвэл артерийн нарийсал зэрэг судасны өвчнийг оношлоход тусалдаг.
Сорилтууд ба Ирээдүй
Зургийн шинжилгээний аргууд нь олон давуу талыг санал болгодог ч хэд хэдэн бэрхшээлтэй тулгардаг. Зургийн олж авах үйл явцын операторуудын хоорондын хувьсах чанар, шуугианаас үүдэлтэй зургийн чанар муу, тооцооллын өндөр шаардлага зэрэг нь шийдвэрлэх шаардлагатай асуудлуудын зарим нь юм. Машин сургалт болон хиймэл оюун ухааны хөгжил нь эдгээр олон бэрхшээлийг шийдвэрлэх боломжит шийдлүүдийг санал болгож байна.
Ирээдүйд бид илүү боловсронгуй, автоматжуулсан дүрс шинжилгээний аргуудыг хүлээж болно. Олон төрлийн техник (өөр өөр төрлийн дүрслэлийг хослуулах) болон илүү нарийн төвөгтэй гүнзгий сургалтын загваруудыг ашиглах нь стандарт практик болох магадлалтай. Цаашилбал, компьютерын техник хангамжийн сайжруулалт нь илүү хурдан, илүү нарийвчлалтай дүн шинжилгээ хийх боломжийг олгоно.
Дүгнэлт
Зургийн шинжилгээний аргууд нь биоанагаах ухаанд орлуулшгүй үүрэг гүйцэтгэдэг. Сегментчилэлээс эхлээд ангилал хүртэлх аргуудыг ашиглан эдгээр аргууд нь эрт оношлогоо, эмчилгээний төлөвлөлт, анагаах ухааны судалгаанд тусалдаг. Сорилт бэрхшээлтэй тулгарч байгаа ч технологи, тооцооллын дэвшил нь ирээдүйд ирээдүйтэй шийдлүүдийг санал болгож байна. Дэвшилтэт техникийг үргэлжлүүлэн нэвтрүүлэх, шинэчлэл хийх нь янз бүрийн эмнэлгийн нөхцөл байдлыг ойлгож, эмчлэх чадварыг маань улам бүр сайжруулах болно.
