Wir verwandeln ein statisches Foto in Photoshop in ein dynamisches. Bildverarbeitung und Filterung statischer und dynamischer Bilder: eine Überprüfung durch einen Technologen. Referenzen

Wahrscheinlich stellt sich heute fast jeder Benutzer das Grundprinzip der Speicherung und Anzeige vor grafische Informationen auf dem Computer. Lassen Sie uns jedoch ein paar Worte dazu sagen, damit nachfolgende Informationen darüber vorliegen digitale Form o (das ist eine sich dynamisch verändernde Abfolge von Bildern) waren uns klarer.

Auf den ersten Blick eine hochwertige Zeichnung, wenn sie auf dem Bildschirm angezeigt wird guter Monitor, nicht viel anders als gewöhnliche Fotografie. Auf der Ebene der Bilddarstellung ist dieser Unterschied jedoch einfach riesig. Während ein Foto auf molekularer Ebene erstellt wird (d. h. seine Bestandteile sind für das menschliche Auge grundsätzlich nicht zu unterscheiden, unabhängig von der Vergrößerung), entstehen Zeichnungen auf dem Bildschirm (und, wie wir betonen, im Computerspeicher) dank Pixeln (bzw Pixel) - elementare Bestandteile des Bildes (meist rechteckig). Jedes Pixel hat seine eigene spezifische Farbe. Aufgrund ihrer geringen Größe sind einzelne Pixel jedoch für das Auge (fast oder gar nicht) nicht zu unterscheiden, und für eine Person, die ein Bild auf einem Monitorbildschirm betrachtet, erzeugt ihre große Anhäufung die Illusion eines kontinuierlichen Bildes (Abb. 1.2).

Notiz
Bilder auf Computerbildschirmen werden aus quadratischen Pixeln erstellt. Im Gegensatz zu Computern verwenden viele Fernsehstandards rechteckige statt quadratische Pixel. Der Parameter, der das Verhältnis der Pixelgrößen charakterisiert, ist das Verhältnis ihrer horizontalen und vertikalen Größen oder das Pixel-Seitenverhältnis ( Pixel-Seitenverhältnis). Mehr über diese Eigenschaft erfahren Sie in Lektion 4..

Reis. 1.2. Bilder auf einem Computer werden durch Pixel gebildet.

Jedes Pixel (übrigens ein Wort Pixel gebildet aus den ersten beiden Buchstaben englischer Wörter Bildelement) stellt Informationen über eine gewisse „durchschnittliche“ Intensität und Farbe des entsprechenden Bildbereichs dar. Die Gesamtzahl der Pixel, die ein Bild darstellen, bestimmt seine Auflösung. Je mehr Pixel ein Bild erzeugen, desto natürlicher wird es vom menschlichen Auge wahrgenommen, desto höher ist seine Auflösung, wie es heißt (Abb. 1.3). Die Grenze für die „Qualität“ einer Computerzeichnung liegt also in der Größe der Pixel, aus denen sie besteht. Details einer Computerzeichnung, die kleiner als ein Pixel sind, gehen vollständig verloren und sind im Prinzip nicht wiederherstellbar. Wenn wir ein solches Bild durch eine Lupe betrachten, sehen wir beim Heranzoomen nur eine verschwommene Ansammlung von Pixeln (siehe Abb. 1.2) und keine kleinen Details, wie es bei einem hochwertigen Bild der Fall wäre Foto.

Reis. 1.3. Die Gesamtzahl der Pixel (Auflösung) bestimmt die Bildqualität

Erwähnenswert ist hier, dass wir erstens die traditionelle (analoge, nicht digitale) Fotografie meinen (da der Grundsatz gilt). Digitale Fotografie genau das Gleiche wie das besprochene Prinzip, ein Bild aus Pixeln zu bilden), und zweitens sollte man auch dabei, wenn man über Bildqualität spricht, immer an die Fototechnologie selbst denken. Schließlich entsteht das Bild auf einem Fotofilm durch den Lichtdurchgang durch das Kameraobjektiv und seine Qualität (insbesondere Klarheit und Unterscheidung kleiner Details) hängt direkt von der Qualität der Optik ab. Daher ist die „unendliche“ Klarheit eines traditionellen Fotos, über die wir gesprochen haben, streng genommen etwas übertrieben.

Notiz
Tatsächlich können Sie mit modernen Digitalkameras ein Bild aufnehmen, dessen Auflösung fast so gut ist wie mit analogen Kameras (in dem Sinne, dass es jetzt möglich ist, eine Anzahl von Pixeln zu digitalisieren, die die Auflösungsgrenzen der Optik selbst „überlappen“). Für das Thema unseres Buches spielt dieser Umstand jedoch keine große Rolle, da digitales Video heutzutage in den allermeisten Fällen mit einer geringen Auflösung (relativ geringe Gesamtpixelzahl) übertragen wird und man es einfach berücksichtigen muss Berücksichtigen Sie einen Parameter wie die Auflösung.

Um eine Zeichnung ein wenig zu vereinfachen, müssen Sie sie mit einem rechteckigen Größenraster abdecken, um sie digital darzustellen MxN (M Punkte horizontal und N vertikal). Dies ist eine Zahlenkombination MxN(z. B. 320 x 240, 800 x 600 usw.) und wird als Auflösung ( Auflösung) des Bildes oder die Bildgröße ( Rahmengröße). Anschließend sollten Sie die Bildstrukturdaten innerhalb jedes Pixels mitteln und die entsprechenden Informationen zu jedem der MxN Bildpixel in eine Grafikdatei schreiben. Bei einem Farbbild sind dies Informationen über die spezifische Farbe jedes Pixels (die Computerdarstellung der Farbe finden Sie weiter unten in diesem Abschnitt), und bei Schwarzweißbildern handelt es sich um Informationen über die Intensität der schwarzen Farbe. Um einige weitere wichtige Parameter der Computerdarstellung von Bildern zu erläutern, wollen wir uns etwas detaillierter mit ihrem letzten Typ befassen – Zeichnungen in Grautönen ( Graustufen), also in einer Abstufung von Weiß nach Schwarz.

Kommen wir zur Theorie

Es gibt zwei Möglichkeiten, ein Bild auszubalancieren: statisch und dynamisch.

Statisch oder statisch Die Komposition drückt Stille, Stabilität und Ruhe aus.

Dynamisch oder dynamisch es drückt Bewegung, Energie, ein Gefühl von Bewegung, Flug, Rotation aus.

Wie kann man stationäre Objekte in Bewegung versetzen?

Eine der Regeln zum Aufbau einer Komposition ist die Regel. In einem solchen Bild kann man 5 Pole unterscheiden, die Aufmerksamkeit erregen: die Mitte und 4 Ecken. Das konstruierte Bild wird in großen Fällen ausgewogen, aber statisch sein. Das ist großartig, wenn das Ziel darin besteht, Ruhe, Gelassenheit und Stabilität zu vermitteln.

Was aber, wenn das Ziel darin besteht, Bewegung oder die Möglichkeit einer Bewegung oder einen Hauch von Bewegung und Energie zu vermitteln?

Überlegen wir zunächst, welche Elemente des Bildes mehr Gewicht haben (die die Aufmerksamkeit des Auges stärker auf sich ziehen) als andere.

Große Objekte > kleine

Hell > dunkel

Warme Farben > kühle Farben

Volumenobjekte (3D) > flache Objekte (2D)

Hoher Kontrast > niedriger Kontrast

Isoliert > Zusammenhaltend

Korrekt geformt > unregelmäßig geformt

Scharf, klar > verschwommen, unscharf

Es ist wichtig zu verstehen, was stärker ist. Wenn man also beispielsweise weiß, dass helle Elemente das Auge mehr anziehen als dunkle, sollten kleinere Hintergrunddetails nicht heller sein als das Hauptobjekt des Bildes.

So wie es verschiedene Elemente getan haben unterschiedliches Gewicht, und die 5 Pole erregen auf unterschiedliche Weise Aufmerksamkeit. Die unteren Ecken haben mehr Kraft. Die Stärke der visuellen Wahrnehmung nimmt von links nach rechts zu. Warum ist das so? Wir sind es gewohnt, von oben nach unten und von links nach rechts zu lesen, daher hat die untere rechte Ecke mehr Gewicht, denn in dieser Position sind wir es gewohnt, zu enden =) Und die obere linke Ecke hat dementsprechend die geringste Kraft =)

Was wäre also, wenn wir die Drittelregel leicht ändern und die Linien wie im Diagramm leicht von den ursprünglichen Linien abweichen würden?

Gemäß der Drittelregel sehen wir vier Schnittpunkte, aber um Dynamik zu erzeugen, werden zwei davon in die rechte untere Ecke verschoben.

Je schwerer das Objekt ist und je höher es liegt, desto größer ist die visuelle Energie des Bildes.

zum Beispiel dynamische diagonale Komposition

Eine weitere Regel, die Bildelemente ausgleicht, ist die Pyramidenregel. Der Boden ist schwer und stabil. Die auf diese Weise aufgebaute Komposition wird statisch sein. Aber man kann diese Pyramide umdrehen und dann wird die Spitze schwer, aber das Bild bleibt trotzdem ausgewogen, allerdings schon dynamisch +)

Das Vorhandensein diagonaler Linien verleiht dem Bild Dynamik horizontale Linien bleiben.

Der einzige Weg, den Unterschied zu verstehen, besteht darin, zuzusehen und zu zeichnen =)

also noch ein paar Bilder.

Technologen der medizinischen Radiologie (TMR) führen in der Regel zahlreiche Computermanipulationen durch, um diagnostische Bilder zu verbessern und die korrekte Interpretation zu erleichtern. Obwohl sich erfahrene Techniker im Allgemeinen der visuellen Konsequenzen ihrer Manipulationen bewusst sind, verstehen sie möglicherweise nicht vollständig die mathematischen und wissenschaftlichen Prinzipien, die hinter der Wirkung eines einzelnen Mausklicks stehen. Die Prinzipien können für alle außer den technisch versiertesten TMPs eine Herausforderung darstellen. Aller Wahrscheinlichkeit nach schüchtert die mathematische Bildmanipulation in Lehrbüchern und Artikeln TMR ein, entmutigt sie oder macht sie möglicherweise uninteressant. Durch die Überwindung von Widerständen und das Verständnis der Grundprinzipien der Bildverarbeitung können TMRs jedoch ihre Fähigkeit verbessern, qualitativ hochwertige Diagnosebilder zu erstellen.

Sie können die Mathematik nicht aus Diskussionen über Bildverarbeitung und Filterung ausschließen. In diesem Artikel werden die Prinzipien einer Reihe gängiger Verfahren beschrieben. Diese Beschreibung sollte für Technologen unterschiedlicher mathematischer Kenntnisse akzeptabel sein. Die ersten Verfahren, die besprochen werden, sind einfache Verfahren mit statischen Bildern. Als nächstes komplexere Verfahren im Zusammenhang mit dynamischen Bildern. Ein Großteil der Bildverarbeitung und -filterung erfolgt bei physiologisch verdeckten Bildern und SPECT-Bildern (Single Photon Emission Computed Tomography). Leider lässt die Komplexität dieser Probleme dies nicht zu detaillierte Beschreibung Hier.

Statische Bilder verarbeiten

Standbilder, die in Echtzeit direkt auf Film übertragen wurden, werden im analogen Format präsentiert. Diese Daten können einen unendlichen Wertebereich haben und Bilder erzeugen, die die Verteilung von Radionukliden in Organen und Geweben genau wiedergeben. Obwohl diese Bilder bei korrekter Aufnahme von sehr hoher Qualität sein können, bietet die Echtzeit-Informationserfassung nur eine Möglichkeit zur Datenerfassung. Aufgrund menschlicher Fehler oder anderer Fehler kann es erforderlich sein, Bildaufnahmen und in manchen Fällen ganze Studien zu wiederholen.

Statische Bilder, die zur Speicherung oder Verbesserung auf einen Computer übertragen werden, werden im digitalen Format präsentiert. Dies geschieht in im elektronischen Format mit Analog-Digital-Wandler. Bei älteren Kameras erfolgte diese Umwandlung über eine Reihe von Widerstandsnetzwerken, die die Signalstärken enthielten, die von mehreren Photomultiplierröhren kamen und erzeugt wurden Digitalsignal, proportional zur Strahlungsenergie der Ereignisse.

Unabhängig von der Methode zur Digitalisierung von Bildern weist der digitale Ausgang den verarbeiteten analogen Daten einen diskreten Wert zu. Das Ergebnis sind Bilder, die gespeichert und verarbeitet werden können. Diese Bilder sind jedoch nur Annäherungen an die ursprünglichen analogen Daten. Wie in Abbildung 1 zu sehen ist, sieht die digitale Darstellung ungefähr aus, dupliziert jedoch keine analogen Signale.

Abbildung 1 – Analoge Kurve und ihre digitale Darstellung

Digitale radiologische Bilder bestehen aus einer vom Techniker ausgewählten Matrix. Einige gängige Matrizen in der Radiologie sind 64 x 64, 128 x 128 und 256 x 256. Bei einer 64x64-Matrix ist der Computerbildschirm horizontal in 64 und vertikal in 64 Zellen unterteilt. Jedes aus dieser Division resultierende Quadrat wird Pixel genannt. Jedes Pixel kann eine begrenzte Datenmenge enthalten. In einer 64x64-Matrix werden insgesamt 4096 Pixel auf dem Computerbildschirm angezeigt, eine 128x128-Matrix ergibt 16384 Pixel und eine 256x256-Matrix ergibt 65536 Pixel.

Bilder mit mehr Pixeln ähneln eher den ursprünglichen analogen Daten. Allerdings bedeutet dies, dass der Computer mehr Daten speichern und verarbeiten muss, was mehr Festplattenspeicher und höhere Leistungsanforderungen erfordert. Arbeitsspeicher. Die meisten statischen Bilder werden zur visuellen Untersuchung durch einen Radiologiearzt aufgenommen und erfordern daher in der Regel keine umfassende statistische oder numerische Analyse. Für klinische Zwecke werden häufig eine Reihe gängiger statischer Bildverarbeitungstechniken eingesetzt. Diese Techniken sind nicht unbedingt auf die statische Bildverarbeitung beschränkt und können bei einigen dynamischen, physiologisch verdeckten oder SPECT-Bildgebungsanwendungen nützlich sein. Dies sind die folgenden Methoden:

Bildskalierung;

Hintergrundsubtraktion;

Antialiasing/Filterung;

Digitale Subtraktion;

Normalisierung;

Profilbild.

Bildskalierung

Beim Betrachten digitaler Bilder zur visuellen Inspektion oder beim Aufzeichnen von Bildern muss der Techniker die richtige Bildskalierung auswählen. Die Bildskalierung kann entweder in Schwarzweiß mit dazwischenliegenden Grautönen oder in Farbe erfolgen. Die einfachste Grauskala wäre eine Skala mit zwei Grautönen, nämlich Weiß und Schwarz. In diesem Fall erscheint, wenn der Pixelwert den vom Benutzer eingegebenen Wert überschreitet, ein schwarzer Punkt auf dem Bildschirm; ist der Wert kleiner, dann ein weißer Punkt (oder transparent im Fall von Röntgenbildern). Diese Skala kann nach Belieben des Benutzers invertiert werden.

Die am häufigsten verwendete Skala ist 16, 32 oder 64 Graustufen. In diesen Fällen enthalten die Pixel die meisten volle Information sehen aus wie dunkle Schatten (schwarz). Pixel mit einem Minimum an Informationen werden in den hellsten Farbtönen (transparent) angezeigt. Alle anderen Pixel werden basierend auf der Menge der darin enthaltenen Informationen als Graustufen angezeigt. Der Zusammenhang zwischen der Anzahl der Punkte und Graustufen kann linear, logarithmisch oder exponentiell definiert werden. Es ist wichtig, den richtigen Grauton zu wählen. Werden zu viele Graustufen ausgewählt, kann das Bild verwaschen wirken. Bei zu wenig kann das Bild zu dunkel erscheinen (Abb. 2).

Abbildung 2 – (A) Bilder mit vielen Grautönen, (B) Bild mit wenigen Grautönen, (C) Bild mit korrekten Grauabstufungen

Das Farbformat kann zum Skalieren eines Bildes verwendet werden. In diesem Fall entspricht der Vorgang der Graustufenmanipulation. Anstatt die Daten jedoch in Graustufen anzuzeigen, werden die Daten in angezeigt verschiedene Farben abhängig von der Menge der im Pixel enthaltenen Informationen. Obwohl Farbbilder für Anfänger attraktiv und für PR-Zwecke visueller sind, tragen Farbbilder kaum zur Interpretierbarkeit eines Films bei. Daher bevorzugen viele Ärzte immer noch die Betrachtung von Graustufenbildern.

Hintergrundsubtraktion

In radiologischen Bildern gibt es zahlreiche unerwünschte Faktoren: Hintergrund, Compton-Streuung und Rauschen. Diese Faktoren sind in der radiologischen Medizin im Hinblick auf die Lokalisierung von Radiopharmaka innerhalb eines einzelnen Organs oder Gewebes ungewöhnlich.

Solche anomalen Werte (Zählungen) tragen erheblich zur Bildverschlechterung bei. Zählungen aus liegenden und sich überschneidenden Quellen dienen als Hintergrund. Compton-Streuung wird durch ein Photon verursacht, das von seiner Bahn abgekommen ist. Ob das Photon von der Gammakamera abgelenkt wurde oder genug Energie verloren hat, um von der elektronischen Kamera erfasst zu werden, ist nicht so wichtig. Es kann jedoch vorkommen, dass ein Photon in Richtung der Kamera abgelenkt wird und sein Energieverlust so groß sein kann, dass die Kamera es als Streuung erkennen kann. Unter diesen Bedingungen kann die Kamera Compton-Streuung erkennen, die aus anderen Quellen als den interessierenden Bereichen stammt. Rauschen stellt zufällige Schwankungen dar elektronisches System. Unter normalen Umständen trägt Lärm nicht so stark zu unerwünschten Emissionen bei wie Hintergrund- und Compton-Streuung. Allerdings kann Rauschen ebenso wie Hintergrund- und Compton-Streuung zur Verschlechterung der Bildqualität beitragen. Dies kann insbesondere bei Studien problematisch sein, bei denen die quantitative Analyse eine wichtige Rolle bei der endgültigen Interpretation der Studie spielt. Hintergrundprobleme, Compton-Streuung und Rauschen können mithilfe eines Prozesses namens Hintergrundsubtraktion minimiert werden. Typischerweise zeichnet der Techniker einen interessierenden Bereich (ROI), der für die Hintergrundsubtraktion geeignet ist. In manchen Fällen wird der ROI jedoch computergeneriert (Abbildung 3).

Abbildung 3 – Bild des Herzens. Demonstration der korrekten Platzierung des Hintergrundsubtraktions-ROI (Pfeil)

Unabhängig von der Methode ist der Techniker für die korrekte Platzierung des ROI-Hintergrunds verantwortlich. Hintergrundregionen mit einer höheren Anzahl an Regionen erfassen möglicherweise zu viele Parameter des Organs oder Gewebes in der interessierenden Region. Andererseits werden durch Hintergrundbereiche mit außergewöhnlich geringer Flächenanzahl zu wenige Parameter aus dem Bild entfernt. Beide Fehler können zu einer Fehlinterpretation der Studie führen.

Die Hintergrundsubtraktion wird durch Addition der Anzahl der Zählungen bestimmt Hintergrund ROI und dividieren Sie durch die Anzahl der Pixel, die im Hintergrund-ROI enthalten sind. Die resultierende Zahl wird dann von jedem Pixel im Organ oder Gewebe subtrahiert. Angenommen, der Hintergrund-ROI wäre 45 Pixel groß und enthielt 630 Samples. Durchschnittliche Hintergrundzahl:

630 Samples/45 Pixel = 14 Samples/Pixel

Antialiasing/Filterung

Der Zweck von Anti-Aliasing besteht darin, Rauschen zu reduzieren und die visuelle Qualität eines Bildes zu verbessern. Antialiasing wird oft als Filterung bezeichnet. Es gibt zwei Arten von Filtern, die im Bereich der Strahlenmedizin nützlich sein können: räumliche und zeitliche. Räumliche Filter werden sowohl auf statische als auch dynamische Bilder angewendet, während zeitliche Filter nur auf dynamische Bilder angewendet werden.

Im sehr einfache Methode Die Glättung verwendet ein Quadrat von 3-3 Pixeln (insgesamt neun) und bestimmt auch den Wert in jedem Pixel. Die Werte der Pixel im Quadrat werden gemittelt und dieser Wert dem zentralen Pixel zugeordnet (Abb. 4). Nach Ermessen des Technikers kann derselbe Vorgang für den gesamten Computerbildschirm oder einen begrenzten Bereich wiederholt werden. Ähnliche Operationen können mit 5 x 5 oder 7 x 7 Quadraten durchgeführt werden.

Abbildung 4 – 9 Pixel einfache Schaltung glättend

Eine ähnliche, aber komplexere Operation besteht darin, einen Filterkern zu erstellen, indem die Werte der Pixel gewichtet werden, die das zentrale Pixel umgeben. Jedes Pixel wird mit seinen entsprechenden gewichteten Werten multipliziert. Als nächstes werden die Werte des Filterkerns summiert. Abschließend wird die Summe der Filterkernwerte durch die Summe der gewichteten Werte dividiert und dem zentralen Pixel ein Wert zugewiesen (Abbildung 5).

Abbildung 5 – 9-Pixel-Anti-Aliasing-Schema mit einem gewichteten Filterkernel

Der Nachteil besteht darin, dass das Bild mit Anti-Aliasing zwar optisch ansprechender ist, das Bild jedoch unscharf sein kann und es zu einem Verlust an Bildauflösung kommt. Die Endverwendung des Filterkerns umfasst die Gewichtung mit negativen Werten entlang der Randpixel und einem positiven Wert in der Mitte des Pixels. Diese Gewichtungsmethode verstärkt tendenziell die Ungleichheit zwischen benachbarten Pixeln und kann verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit der Erkennung von Organ- oder Gewebegrenzen zu erhöhen.

Digitale Subtraktion und Normalisierung

Ein häufiges Problem in der Radiologie besteht darin, zu verhindern, dass laufende Aktivitäten abnormale Bereiche mit Tracer-Ansammlungen verdecken oder maskieren. Viele dieser Schwierigkeiten konnten durch den Einsatz der SPECT-Technologie überwunden werden. Es sind jedoch intelligentere Methoden erforderlich, um relevante Informationen aus einem flachen Bild zu extrahieren. Eine dieser Methoden ist die digitale Subtraktion. Bei der digitalen Subtraktion wird ein Bild von einem anderen subtrahiert. Es basiert auf der Annahme, dass einige Radiotracer in normalen und pathologischen Geweben lokalisiert sind, was eine korrekte Interpretation für den Kliniker schwierig macht. Um die Unterscheidung zwischen normalem und pathologischem Gewebe zu erleichtern, wird ein zweiter Radiotracer nur in gesundes Gewebe verabreicht. Das Bild der Verteilung des zweiten Radiotracers wird vom Bild des ersten subtrahiert, so dass nur das Bild des abnormalen Gewebes übrig bleibt. Es ist wichtig, dass der Patient zwischen der ersten und zweiten Verabreichung ruhig bleibt.

Wenn der Techniker das zweite Bild mit hoher Quantität vom ersten Bild mit geringer Quantität subtrahiert, können ausreichend Werte aus dem abnormalen Gewebe entfernt werden, um ein „normales“ Erscheinungsbild zu erzeugen (Abbildung 6).

Abbildung 6 – Digitale Subtraktion ohne Normalisierung

Um falsch negative Testergebnisse zu vermeiden, müssen Bilder normalisiert werden. Die Normalisierung ist ein mathematischer Prozess, bei dem unterschiedliche Stichproben zwischen zwei Bildern abgeglichen werden. Um das Bild zu normalisieren, muss der Techniker einen kleinen interessierenden Bereich in der Nähe des Gewebes auswählen, der als normal gilt. Die Anzahl der Proben in der Region im ersten Bild (mit niedriger Anzahl) wird in Diagramme im gleichen Bereich des zweiten Bildes (mit hoher Anzahl) unterteilt. Dies ergibt den Multiplikationsfaktor und zählt alle Pixel, aus denen das erste Bild besteht. In Abbildung 7, „Normalzone“, ist dies in der Berechnung das obere linke Pixel. Diese Zahl im „Normalbereich“ (2) dividiert durch den entsprechenden Pixel im zweiten Bild (40) ergibt einen Multiplikationsfaktor von 20. Alle Pixel im ersten Bild werden dann mit dem Faktor 20 multipliziert. Zum Schluss das zweite Bild wird von der Zahl im ersten Bild abgezogen.

Abbildung 7 – Hintergrundsubtraktion mit Normalisierung

Profilbild

Bei der Bildprofilierung handelt es sich um ein einfaches Verfahren, mit dem verschiedene Parameter in einem statischen Bild quantifiziert werden. Um ein Bild zu profilieren, öffnet der Techniker die entsprechende Anwendung auf dem Computer und positioniert die Linie auf dem Computerbildschirm. Der Computer betrachtet die durch die Linie angezeigten Pixel und erstellt ein Diagramm der Anzahl der in den Pixeln enthaltenen Zählungen. Ein Profilbild hat mehrere Verwendungszwecke. Für eine statische Untersuchung der Myokardperfusion wird ein Profil über das Myokard erstellt, um das Ausmaß der Myokardperfusion zu bestimmen (Abbildung 8). Im Falle der Iliosakralregion dient das Profil zur Beurteilung der Homogenität des Knochenaufnahmemittels der Iliosakralgelenke im Bild. Schließlich können Bildprofile als Kontrolle für die Kamerakontrastanalyse verwendet werden.

Abbildung 8 – Myokardprofilbild

Dynamische Bildverarbeitung

Ein dynamisches Bild ist eine Reihe statischer Bilder, die nacheinander erhalten werden. Somit gilt die bisherige Diskussion über die Zusammensetzung analoger und digitaler statischer Bilder auch für dynamische Bilder. Im digitalen Format erhaltene dynamische Bilder bestehen aus vom Techniker ausgewählten Matrizen, in der Regel sind diese Matrizen jedoch 64 x 64 oder 128 x 128 groß. Obwohl diese Sensoren die Bildauflösung beeinträchtigen können, erfordern sie erhebliche weniger Speicher für Speicher und RAM als 256 x 256 Matrizen.

Dynamische Bilder zur Beurteilung der Akkumulations- und/oder Entfernungsrate von Radiopharmazeutika aus Organen und Geweben. Bei einigen Verfahren, wie zum Beispiel der dreiphasigen Knochenszintigraphie und Magen-Darm-Blutungen, ist für eine diagnostische Entscheidung lediglich eine visuelle Untersuchung durch einen Arzt erforderlich. Andere Studien, wie das Nephrogramm (Abbildung 9), Magenentleerungsstudien und hepatobiliäre Ejektionsfraktion, erfordern eine Quantifizierung als Teil der Diagnose des Arztes.

In diesem Abschnitt werden einige gängige Techniken zur dynamischen Bildverarbeitung besprochen, die in der klinischen Praxis eingesetzt werden. Diese Methoden sind nicht unbedingt auf die dynamische Bildgebung beschränkt, und einige werden auch auf die physiologisch okkludierte Bildgebung oder die SPECT-Bildgebung anwendbar sein. Dies sind die Methoden:

Bilder zusammenfassen/hinzufügen;

Zeitfilter;

Aktivitätszeitkurven;

Bildzusammenfassung/-ergänzung

Bildzusammenfassung und Auffüllen sind austauschbare Begriffe, die sich auf denselben Prozess beziehen. In diesem Artikel wird der Begriff Bildzusammenfassung verwendet. Bei der Bildsummierung werden die Werte mehrerer Bilder summiert. Obwohl es Umstände geben kann, in denen die summierten Bilder quantitativ sind, ist dies eher die Ausnahme als die Regel. Da der Bildsummierungsgrund selten für quantitative Zwecke verwendet wird, lohnt es sich nicht, eine Bildsummierungsnormalisierung durchzuführen.

Studienbilder können entweder teilweise oder vollständig zu einem einzigen Bild zusammengefasst werden. Alternative Methode Dabei wird ein dynamisches Bild in weniger Bilder komprimiert. Unabhängig von der verwendeten Methode ist der Hauptvorteil des Bildstapelns kosmetischer Natur. Beispielsweise werden aufeinanderfolgende Bilder mit einer geringen Anzahl von Studien summiert, um das interessierende Organ oder Gewebe sichtbar zu machen. Offensichtlich erleichtert der Technologe die weitere Verarbeitung von Bildern zur Visualisierung von Organen und Geweben, was dem Arzt bei der visuellen Interpretation der Studienergebnisse hilft (Abb. 9).

Abbildung 9 – (A) Nephrogramm vor und (B) nach der Summierung

Zeitliche Filterung

Der Zweck der Filterung besteht darin, Rauschen zu reduzieren und die visuelle Qualität des Bildes zu verbessern. Auf statische Bilder wird eine räumliche Filterung angewendet, die oft als Anti-Aliasing bezeichnet wird. Da es sich bei dynamischen Bildern jedoch um sequentiell angeordnete statische Bilder handelt, empfiehlt es sich, auch für dynamische Bilder räumliche Filter zu verwenden.

Für dynamische Studien werden verschiedene Arten von Filtern, Zeitfilter, verwendet. Es ist unwahrscheinlich, dass Pixel in aufeinanderfolgenden Frames der dynamischen Analyse große Schwankungen in den akkumulierten Proben erfahren. Allerdings können kleine Änderungen in einem Bild gegenüber dem vorherigen zu Flimmern führen. Timing-Filter reduzieren erfolgreich das Flimmern und minimieren gleichzeitig erhebliche statistische Schwankungen in den Daten. Diese Filter verwenden eine gewichtete Durchschnittstechnik, bei der einem Pixel ein gewichteter Durchschnitt identischer Pixel im vorherigen und nachfolgenden Frame zugewiesen wird.

Aktivitätszeitkurven

Der quantitative Einsatz der dynamischen Bildgebung zur Beurteilung der Akkumulationsrate und/oder der Clearancerate von Radiopharmazeutika aus Organen oder Geweben hängt letztendlich mit der Aktivitäts-Zeitkurve zusammen. Aktivitätszeitkurven werden verwendet, um zu zeigen, wie sich die Anzahl in einem Interessenbereich im Laufe der Zeit ändert. Ärzte könnten an der Akkumulations- und Ausgaberate der Zählungen (z. B. Nephrogramm), der Freisetzungsrate (z. B. hepatobiliäre Ejektionsfraktion, Magenentleerung) oder einfach an der über die Zeit berechneten Änderung (z. B. Radioisotopen-Ventrikulographie) interessiert sein.

Unabhängig vom Verfahren beginnen Aktivitätszeitkurven mit der Definition eines ROI um ein Organ oder Gewebe herum. Der Techniker kann den ROI mit einem Lichtstift oder einer Maus zeichnen. Es gibt jedoch einige Computerprogramme, die die Auswahl automatisch durch Konturanalyse treffen. Eine geringe Anzahl an Studien kann für Technologen eine Herausforderung darstellen, da Organe und Gewebe schwer zu verstehen sein können. Für eine ordnungsgemäße Abgrenzung des ROI kann es erforderlich sein, dass der Techniker summiert oder komprimiert, bis die Grenzen des Organs oder Gewebes leicht erkennbar sind. Bei einigen Studien bleibt der ROI während der gesamten Studie gleich (z. B. Nephrogramm), während der ROI in anderen Studien eine andere Größe, Form und Position haben kann (z. B. Magenentleerung). Bei der quantitativen Forschung ist es wichtig, dass der Hintergrund korrigiert wird.

Nach der Zählung wird für jedes Bild ein ROI ermittelt und der Hintergrund von jedem Bild abgezogen, typischerweise um Daten über die Zeit entlang der X-Achse darzustellen und entlang der Y-Achse zu berechnen (Abbildung 10).

Abbildung 10 – Simulation des Aktivitätszeitverlaufs

Dadurch wird die Zeitkurve visuell und numerisch mit der etablierten Norm für jede spezifische Studie vergleichbar sein. In fast allen Fällen werden die Akkumulations- oder Freisetzungsrate sowie die Gesamtform der Kurve aus der Normalstudie zum Vergleich herangezogen, um die endgültige Interpretation der Studienergebnisse zu bestimmen.

Abschluss

Eine Reihe von Verfahren, die bei der statischen Bildgebung angewendet werden, können auch bei der dynamischen Bildgebung angewendet werden. Die Ähnlichkeit beruht auf der Tatsache, dass dynamische Bilder eine sequentielle Reihe statischer Bilder sind. Für eine Reihe dynamischer Verfahren gibt es jedoch keine statischen Äquivalente. Einige Manipulationen statischer und dynamischer Bilder führen nicht zu quantitativen Ergebnissen. Viele Verfahren zielen darauf ab, das Bildbild zu verbessern. Das Fehlen quantitativer Ergebnisse macht das Verfahren jedoch nicht weniger wichtig. Dies zeigt, dass ein Bild mehr sagt als tausend Worte. Außerdem, hohe Qualität, Computergestützte Verbesserung diagnostischer Bilder durch korrekte Interpretation kann einen Unterschied bei der Verbesserung der Lebensqualität eines Menschen machen.

Liste der verwendeten Literatur

1. Bernier D, Christian P, Langan J. Nuklearmedizin: Technologie und Techniken. 4. Aufl. St. Louis, Missouri: Mosby; 1997: 69.
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Alphanumerische Zeichen (ALC) und Texte

BCS sind der wichtigste Bestandteil von Präsentationsbildern, daher muss auf deren Umsetzung besonderes Augenmerk gelegt werden. Wissenschaftliche Untersuchungen haben gezeigt, dass die Genauigkeit und Geschwindigkeit beim Lesen dieser Symbole vom Bildschirm von ihrem Stil und den visuellen Betrachtungsbedingungen abhängt.

Erster Faktor Zu berücksichtigen ist die Platzierung des Bildfeldes auf dem Bildschirm. Die Abmessungen des Bildschirms selbst können durch Anpassen der Optik so bestimmt werden, dass eine gleichmäßig akzeptable Auflösung über die gesamte Bildschirmfläche ohne Verzerrungen an den Rändern gewährleistet ist. Inschriften, Texte und mehr wichtige Informationen sollte innerhalb platziert werden "sicher" Bildbereich, dessen Grenzen von den Rändern des Bildschirms um 5-10 % der entsprechenden linearen Größe entfernt sind. Daher sollte der wichtigste Text in der Mitte des Bildschirms platziert werden.

Zweitens Bei der Gestaltung von Schriftüberschriften, einleitenden und erläuternden Titeln sollte man sich um eine geordnete und ausgewogene Anordnung des Titeltextes bemühen und dabei die Erfahrungen aus dem Rundfunkfernsehen berücksichtigen. Gleichzeitig ist die Silbentrennung von Wörtern im Abspann höchst unerwünscht. Es ist möglich, direkten und umgekehrten Kontrast zu verwenden, nämlich dunkel BCS auf hellem Hintergrund und im zweiten Fall im Gegenteil. Wenn der Raum gut beleuchtet ist, ist es besser, den direkten Kontrast zu verwenden, und wenn die Beleuchtung nicht ausreicht, ist es besser, den umgekehrten Kontrast zu verwenden. Wechselnde Kontraste während der Vorführung sollten nicht häufig vorkommen, was die Sehkraft ermüdet, aber der sinnvolle Einsatz dieser Technik kann zur Entwicklung einer gewissen Dynamik der Vorführung beitragen und ihre Monotonie durchbrechen.

Bei der Verwendung farbiger Symbole ist deren Kombination zu berücksichtigen. Allerdings sollte der Hintergrund der Inschrift auf keinen Fall eine satt leuchtende Farbe haben.

Psychologen haben experimentell das Vorhandensein von „Randeffekten“ nachgewiesen, die darin bestehen, dass Zeichen am Ende einer Zeile (oder sogar einzelner) schneller und genauer erkannt werden als Zeichen innerhalb einer Zeile und eine Zeile schneller gelesen wird, wenn es ist isoliert. Dies legt nahe, dass Texte, die aus mehreren Zeilen bestehen, in der Buchstabenhöhe erhöht werden sollten und kurze Einzelbeschriftungen in einer Standardschrift gestaltet werden sollten, die auf den gesamten Präsentationsstil angewendet wird.

Statische Bilder

Die Wirksamkeit einer bestimmten Art grafischer Konstruktion hängt von der Wahl der Formelemente und deren Organisation ab. Falsche Wahl der Elemente, Armut oder übermäßige Vielfalt des Alphabets visueller Medien verringern den Informationsgehalt von Illustrationen.

In einer grafischen Botschaft kann man, wie in jeder anderen auch, semantische und ästhetische Teile unterscheiden. Bei der Darstellung auf dem Bildschirm muss natürlich auf semantische Genauigkeit geachtet werden, die das fehlerfreie Lesen von Informationen bestimmt.

Auch die Ästhetik von Illustrationen verdient besondere Aufmerksamkeit, da sie die Lesegeschwindigkeit beeinflusst und einen positiven emotionalen Hintergrund schafft, der zur erfolgreichen Wahrnehmung und Aufnahme von Informationen beiträgt. Dies ist insbesondere dort wichtig, wo die Qualität selbst erstellter Illustrationen noch nicht sehr hoch ist.