Приложение на софтуера на matworks за обработка на медицински изображения и данни application of the software of matworks for the processing of medical images and data г. Маркова, М. Гълъбов



Дата15.07.2017
Размер86.33 Kb.
#25788
ПРИЛОЖЕНИЕ НА СОФТУЕРА НА MATWORKS ЗА ОБРАБОТКА НА МЕДИЦИНСКИ ИЗОБРАЖЕНИЯ И ДАННИ
APPLICATION OF THE SOFTWARE OF MATWORKS FOR THE PROCESSING OF MEDICAL IMAGES AND DATA
Г. Маркова, М. Гълъбов
Катедра “Компютърни системи и технологии”, Великотърновски университет Св.Св. Кирил и Методий”, ул. “Г. Козарев” №1, e-mail: gerganavioletova@abv.bg, lexcom@abv.bg 
Abstract: MathWork tools can ensure a reliable environment for processing, analysis and visualization of medical images. These devices are used in a wide range of medical applications, including a computer-assisted diagnostification and macroscopy. Image Processing Toolbox can be successfully applied for the study and modeling of methods and algorithms in this respect. More and more companies are developing useful medical tools for processing of images, with the application of the open and adaptable MATLAB environment of Math Work company.

Key words: image processing, transformations, bioinformatics, visualisation, medical software

ВЪВЕДЕНИЕ




В резултат на бурното развитие на физико-химията, като подпомагаща биологията и необходимостта от решаване на задачи в области като медицина, хранителна промишленост, енергетика, опазване на околната среда, възниква ново направление в науката и производството, наречено биотехнологии. Днес биотехнологиите са своеобразна интеграция между естествените и инженерните науки.
Повишените изисквания на био- и медицинските лаборатории налагат поръчков биософтуер, включващ документация, инструкции, описание на биологични и биоинформатични медицински програми, като: AutoDock, Chimera, Modeller, PuMol и много други. Изследователите в областите биотехнологии, фармацефтична и медицинска индустрии използват MATLAB на MathWorks за решаване на техническите задачи, които обхващат областта на компютърната биология и диагностика чрез обработка на медицински изображения. Чрез продуктите на MathWorks може да се осъществи моделиране, симулиране, анализиране и визуализиране на сложни биологични данни.
Компютърните биолози използват продукта MATLAB за анализ и визуализация на молекулярни данни и за разработване на точни диагностични инструменти. С MATLAB, изследователите могат да изпълняват различни биоанализи като biomarker-откриване, анализ на генна експресия и други специализирани изследвания.
Биомедицинските инженери ползват MATLAB за въвеждане и анализиране на био- изображения и сигнали, както и MRI (Magnetic Resonance Imaging), CT (Computed tomography), PET (Positron emission tomography), EEG (Electroencephalography), EMG (Electromyography), EKGs (Electrocardiograms). Те използват MATLAB и Simulink като вграден софтуер, за да разработят алгоритми и системи за медицински уреди.
НАПРАВЛЕНИЕ ЗА ПРИЛОЖЕНИЯ НА СОФТУЕРА НА MATWORKS
1. Биоинформатика.

За кратък период от време беше натрупана огромна база от данни за гените, протеините и наркотичните молекули, както и за техните функции и взаимодействия, за чиято обработка са необходими ефективни математически алгоритми и програмни средства за извличане на смисъла от тази информация [1].

Учените в областта на биоинформатиката биха могли да разчитат на MATLAB за ускоряване на научните изследвания чрез съкращаване на времевите срокове. Разработчици ползват компонентно базираната архитектура на MATLAB средата, което им позволява да се насочат към инструменти – Toolboxes [3]. Прекият достъп до този инструментариум и изходния код осигуряват улеснена промяна на съществуващите функции и модели, или добавянето на персонализирани функции.
2. Обработка и анализ на данните на база биосигнали.

Едно от предизвикателствата в областта на медицинските изследвания, е да се извлече смисъла от данни, подаващи се от различни източници. Методиката при цифровата обработка на постъпилите сигнали осигурява гъвкаво и ефективно решение. Тези техники могат да бъдат приложени към източници като ЕЕГ (електроенцефалографи), EKГ (електрокардиографи), MEG (Magnetoencephalography е образна техника, използвана за измерване на магнитни полета, произвеждани от електрическата активност в мозъка), EMG (графичeн запис на електрическите токове, касаещи мускулни спазми), както и свързани с дишането, слуха и изследването на съня.


MATLAB продуктите предоставят пълен набор от функции за анализ на биомедицински сигнали и друг тип

данни. Могат да се анализират и визуализират данни в една интегрирана среда и да се експериментира.
3. Фармакокинетика / Фармакодинамика.

В фармакокинетиката, изследователи използват графични инструменти, които да изградят отделни системи. Тези системи могат да включват модели на артериалната система, белите дробове, мускулите, бъбреците, черния дроб и други органи, за да симулират физиологична система. Графичния потребителски интерфейс за тези модели осигурява лесен достъп до системата, параметри и генериране на графики, както и симулация на процеси.


Учените използват MathWorks[3] инструменталните средства за изграждане на модели за подобряване на оценката на лекарствената доза, както и разчитането на различните кинетични механизми. Това предполага определянето и изчисляването на динамични системи чрез набор от свързани диференциални уравнения.
4. Изчислителна биология.

Продуктите на MathWorks, предназначени за това направление, предоставят удобна за потребителя, гъвкава програмна платформа за анализ, визуализация и симулация на биологичните данни и системи. Чрез тази единна среда, се обхваща широк спектър от анализи, симулации, алгоритми, както и развитието, прилагането на радикално ускоряване на научните изследвания. Включват се процесите:

- Импортиране на данни;

- Анализиране и визуализиране на данни;

- Моделиране на биологични системи;

- Съобщаване за получени резултати и внедряване на приложения;

- Повишаване на компютърната ефективност.
П
ри импортирането на данни могат да се ползват множество източници. MathWorks продуктите ползват популярни формати на данните, както и безпроблемна коректна интеграция и онлайн бази данни като: GenBank, EMBL, NCBI BLAST и PDB. Специализираният Bioinformatics Toolbox and SimBiology ползва популярни биологични файлови формати, включително FASTA, НКХ, SBML, Affymetrix, GenePix, и ImaGene. Комплектът Database Toolbox позволява връзка, лесен достъп и извличане на данни от всеки регистриран източник като ODBC/JDBC.
Image Processing Toolbox (IPT) – възможности за обработка и визуализация.
В
Фиг. 1 Обработка на изображението чрез функции.
семейство на
MATLAB са добавени приложни специфични решения, наречени Toolboxes. Те са обширна колекция от функции, разрешаващи отделянето на точните класове от проблеми. Този модул осигурява изчерпателен набор от стандартни алгоритми и графични инструменти за обработка на образи, анализ, визуализация и графични разработки.
Повечето функции са написани на Оpen Matlab eзик, с възможност да се проверяват алгоритми, да се модифицира сорс-кода и да се създават собствени потребителски функции [4].
Области на приложение са: биометрия, генно инженерство, remote sensing (картография и други), микроскопия, изследване на полупроводници, конструиране на образови сензори, материалознание, колориметрия, както и подпомагащи обучението и изучаването на техниките за обработка на изображението.
1. Ключовите характеристики на IPT, свързани с обработката на изображения са:


  • Подобряване на изображенията, включително филтриране, проектиране на филтри, проясняване на замъглени изображения (deblurring), подобряване на контраста.

  • Анализ на изображения, включително разграничаване на отделни елементи, морфология, сегментиране и измерване.

  • Пространствени трансформации и регистрация на изображения.

  • Поддръжка на пространствена обработка на изображения.

  • Поддръжка на цветова схема CMYK.

  • Модулни интерактивни инструменти, хистограми и измерване на разстояния.

  • Поддръжка на специфични файлови формати за образи на медицински изображения, включвайки и съответните метаданни; геопростравнствени изображения и такива с високодинамичен обхват (32 бита на канал и изображение в дълбочина).

2. Изображенията преди и след обработка.

Съществуват налични стандартни алгоритми за решаване на задачи преди и след обработката на образи, които решават често срещани проблеми като наличие на шум, нисък динамичен обхват, нефокусирана оптика, разлика в цветовото представяне между входното и изходното устройство [3].
Техниките за подобряване на изображенията включват опциите:

-- хистограмно изравняване;

-- декорелация;

-- прекалибриране на динамичния обхват;

-- настройка на Гама-корекция;

-- възможност за изпълнение на 3 вида филтриране.

На Фиг. 1 е представен пример за неравномерна оцветеност на фона в полето на изображението и последващата му обработка.

3. Трансформации и преобразуване.

Трансформациите имат значима роля в много задачи за обработка на образи: подобряване, анализ, възстановяване и компресиране.
Приложенията за изобразяване често изискват преобразуване на един клас или тип данни в друг. Тук са осигурени възможности, включително и за класове от данни с единична и двойна плаваща запетая и 8, 16, 32-битови цели числа.
4. Анализ на изображения.

Осигурен е набор от стандартизирани алгоритми и графични инструменти за задачи при анализиране като: статистически анализ, извеждане на характеристики и измерване на свойства.



  • СТАТИСТИЧЕСКАТА функция позволява да се анализират общите характеристики на образа чрез:

-- изчисляване на относително или стандартно отклонение.

-- определяне стойностите на интензитета по дължината на линеен сегмент.

-- изобразяване на хистограма.

-- изчертаване на профил от стойности на интензитета.



  • АЛГОРИТМИ за откриване на граници.

Позволяват да се идентифицират границите на обекти в изображения.

  • АЛГОРИТМИ за сегментация на изображения.

-- автоматично поставяне на прагове;

-- методи, основани на граници;

-- методи, основани на морфология.
5. Визуализация на изображения и видео.

Осигурен е набор инструменти за интерактивно изобразяване и изследване на образ. Може да се зареди изображения от файл или от MATLAB. Да се гледа видео, да се настрои контраста, да се проучи от близо зона от пиксели, да се увеличи или намали областта на наблюдение.


Налични са инструменти за визуализация на видео чрез времеви паузи или чрез монтаж на кадри. Инструмента за обемна визуализация позволява да се създават изо-повърхности от БД за пространствен образ.
6. Пространствени трансформации и регистрация на изображение.

Пространствените трансформации променят пространствените взаимоотношения на точките в изображението чрез промяна на координатите от входящия образ в нови координати в изходния образ.


Поддържат се обичайни операции за трансформации като:

-- промяна на размери;

-- ротация;

-- интерактивно изрязване на образи и геометрични трансформации.


Заключение


  1. MathWorks-инструментите осигуряват надеждна среда за обработка, анализиране и визуализиране на медицински изображения. Тези средства се използват в широка гама от медицински приложения, включително компютърно подпомагано диагностициране и микроскопия. Чрез Toolboxes могат да се:

  • четат и пишат *.DICOM изображения (файлов формат, популярен за съхраняване на резултатите от медицински сканирания).

  • визуализират изображения, видео последователности и обеми;

  • реконструират поредица от свързани изображения в обем;

  • разработват нови алгоритми за изобразяване;

  • създават персонализирани GUIs (Graphical User Interface).




  1. Image Processing Toolbox e eдна интегрирана среда за цифрова обработка на изображения и сигнали, предоставяща мощни инструменти за инженерни и научни изчисления и визуализация на данни. Повечето от сегашните пакети поддържат визуално програмиране на базата на графика, което позволява да се създадат програми за специалисти, които не притежават знания за програмиране. Този пакет притежава мощен инструментариум и отворена архитектура, позволяваща организиране на взаимодействието на хардуера за цифровата обработка и стандартните драйвери.




  1. Image Processing Toolbox е подходящ инструмент за изследване и моделиране на методи и алгоритми за обработка на изображения. Съществуват два подхода: самостоятелна програмна реализация на методи и алгоритми и моделиране на решение на задача с помощта на готови функции, които реализират най-добре познати методи и алгоритми за обработка на изображения. Възможно е да се променят настройки и регулират параметри, подходящи за поставените цели.




  1. Все повече компании разработват полезни медицински инструменти, за обработка на изображения, като например SPM2 [2], с използване на отворената и гъвкава MATLAB среда и ползване на следните файлови формати: за Solaris2 *.mexsol, за Linux *.mexlx и за Windows *.dll.

Литература


1. http://www.mathworks.com/applications/compbio/description/index.html

2. http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm2/

3. http://www.mathworks.com/products/bioinfo/

4. Р. Гонсалес, Р. Вудс, Цифровая Обработка Изображений, М.:Техносфера, 2006





Сподели с приятели:




©obuch.info 2024
отнасят до администрацията

    Начална страница