ОБРАБОТКА МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Автор: Винсент Бретон

Источник: http://gridclub.ru/library/publication.2008-02-14.8426200060/publ_file/

Алгоритмы анализа изображений

     Алгоритмы анализа медицинских изображений с помощью компьютера были разработаны около 20 лет назад. Их цель – помочь медикам справиться с большим объемом данных, обеспечив им надежную поддержку для диагностирования и лечения. В самом деле, ручная обработка трехмерных изображений требует больших усилий и часто чревата ошибками. Более того, интерпретация трехмерного медицинского изображения требует от врачей перестройки способа мышления и может приводить к большим разночтениям.      Хотя алгоритмы обработки изображений могут обеспечить получение точных количественных показателей (например, измерение фракции выброса левого желудочка сердца по динамической последовательности изображений) или могут решать некоторые задачи, которые невыполнимы при ручной обработке (например, точная регистрация мультимодальных изображений), проблемы надежности и ответственности остаются главными препятствиями на пути широкомасштабного использования этих алгоритмов. Проверка правильности алгоритма часто бывает затруднительна из-за отсутствия теории, позволяющей сравнивать результаты обработки.      Некоторые алгоритмы анализа медицинских изображений требуют больших вычислительных мощностей (например, стохастические алгоритмы типа моделей Маркова, моделирование методом Монте Карло). Поэтому некоторые алгоритмы, про которые известно, что они дают лучшие результаты, не могут использоваться на практике из-за нехватки вычислительной мощности. Если же вычислительных ресурсов хватает, часто можно ускорить эти алгоритмы за счет параллелизма.

Алгоритмы интерактивной обработки изображений

Другая особенность алгоритмов обработки медицинских изображений состоит в том, что некоторые из них должны выполняться в интерактивном режиме:

• для решения проблемы надежности: чтобы гарантировать, что пользователь полностью контролирует результаты выполнения алгоритма путем интерактивного управления;

• для решения вопросов правовой ответственности: автоматическая обработка медицинских данных часто создает проблему правовой ответственности. Если алгоритм выполняется под руководством пользователя, эта проблема снимается.

Чтобы обеспечить работу пользователя в интерактивном режиме, алгоритм должен выполняться за достаточно короткое время, позволяющее пользователю оставаться активным за экраном (обычно при работе с медицинской информацией весь процесс должен занимать не больше нескольких минут). Грид-инфраструктуры способны предоставить вычислительную мощность, необходимую для обеспечения разумного времени выполнения алгоритма, за счет выделения мощных вычислительных ресурсов для интерактивных заданий или путем параллельного запуска приложений. Однако выполнение интерактивных приложений в гриде осложняется из-за необходимости расщепления пользовательского интерфейса (который выдает на экран пользователя информацию о ходе выполнения алгоритма) и самого алгоритма (который выполняется удаленно на ресурсах грида). Поэтому интерактивные приложения, которые предполагается выполнять в гриде, должны быть тщательно спроектированы.

Типичное управляемое пользователем интерактивное медицинское приложение – это алгоритмы сегментации. Сегментация медицинского изображения является сложной задачей, для которой не существует общего решения. Большинство алгоритмов сегментации, такие как деформируемые модели (deformable models) или алгоритмы создания кластеров вокселей1 (voxel clustering) являются итерационными. Поэтому возможно периодическое изменение хода выполнения алгоритма с экрана пользователя, при этом пользователь может вводить данные на каждом этапе, чтобы управлять ходом выполнения алгоритма. Точно так же, взаимодействие с выполняемыми в гриде нестрогими алгоритмами регистрации позволит исправлять ошибки, создаваемые локальными минимумами (особенно при регистрации изображений головного мозга многих пациентов), сохраняя при этом точность автоматической обработки и разумное время вычислений.