Область интереса

Образцы в наборе данных, определенные для конкретной цели Область интереса, для которой неравенство Маркова дает нижнюю границу.

A интересующая область (часто сокращенно ROI ) - это выборки в наборе данных, идентифицированные для конкретной цели. Концепция ROI обычно используется во многих прикладных областях. Например, в медицинской визуализации границы опухоли могут быть определены на изображении или в объеме с целью измерения ее размера. Эндокардиальная граница может быть определена на изображении, возможно, во время различных фаз сердечного цикла, например конечной систолы и конечной диастолы, с целью оценки сердечной функции. В географических информационных системах (ГИС) ROI можно воспринимать буквально как полигональный выбор из 2D-карты. В компьютерном зрении и оптическом распознавании символов область интереса определяет границы рассматриваемого объекта. Во многих приложениях символьные (текстовые) метки добавляются к ROI для компактного описания его содержимого. В пределах ROI могут находиться отдельные точки интереса (POI).

• 1 Примеры областей интереса
• 2 Медицинская визуализация
• 3 Системы анализа документов
• 4 Другие приложения 2D
• 5 Ссылки

• 1D набор данных: временной или частотный интервал на форме волны
• 2D набор данных: границы объекта на изображении
• 3D набор данных: контуры или поверхности, очерчивающие объект (иногда называемые Интересующий объем (VOI )) в томе
• 4D набор данных: контур объекта в или в течение определенного временного интервала во временном объеме

A Рентабельность инвестиций - это форма аннотации, часто связанная с категориальной или количественной информацией (например, измерениями, такой как объем или средняя интенсивность), выраженной в виде текста или в структурированной форме.

Существует три принципиально разных способа кодирования ROI:

• Как неотъемлемая часть набора данных выборки, с уникальным или маскирующим значением, которое может или не может выходить за пределы нормального диапазона обычно встречающихся значений и который помечает отдельные ячейки данных
• как отдельную, чисто графическую информацию, такую ​​как векторные или растровые (растровые) элементы чертежа, возможно, с некоторым сопровождающим простым (неструктурированным) текстом в формате сами данные
• Как отдельная структурированная семантическая информация (например, закодированные типы значений ) с набором пространственных и / или временных координат

На левом изображении показана исходная маммограмма до обработки MED-SEG. На изображении справа с обозначенной областью интереса (белым) показана маммограмма после обработки MED-SEG.

Стандарты медицинской визуализации, такие как DICOM, предоставляют общие и специфические для приложений механизмы для поддержки различного использования -кейсы.

Для изображений DICOM (два или более измерения):

• Выделение графики и текста может происходить в пределах нормального диапазона значений пикселей (например, как максимальное значение белого цвета) (не рекомендуется)
• Растровая (растровая) наложенная графика и текст могут присутствовать в неиспользуемых старших битах пиксельных данных или в отдельном атрибуте (не рекомендуется)
• Векторная графика может быть закодирована в отдельных атрибутах изображения в виде кривых (устарело)
• Неструктурированная векторная графика и текст, а также растровая (растровая) оверлейная графика могут быть закодированы в отдельном объекте в качестве состояния представления, которое ссылается на объект изображения, к которому он должен применяться
• Структурированные данные могут быть закодированы в отдельном объекте как структурированный отчет в форме дерева пар имя-значение закодированных или текстовых концепций, которые могут быть связаны с производной количественной информацией, могут ссылаться на пространственные и / или временные координаты, которые, в свою очередь, ссылаются на объекты изображения, к которым они применяются
• Ссылочные местоположения могут быть закодированы как реперные точки в форме пространственных координат со связанной закодированной целью, либо в виде пиксельных координат по ссылке на определенные изображения, либо в виде координат в названном относительном к пациенту трехмерном декартовом пространстве
• Пиксели (возможно, не- смежные) могут быть классифицированы на сегменты, закодированные в объекте сегментации, как двоичные или вероятностные значения в растре (которые не обязаны иметь такую ​​же пространственную выборку или протяженность, что и изображения, из которых была получена сегментация) ; на них обычно ссылаются другие объекты, содержащие структурированный контент (структурированные отчеты)

Для радиотерапии DICOM:

• Контуры объектов могут быть определены как наборы структур, либо как пиксельные координаты по ссылке на определенные изображения, либо как координаты в названном пациенте -относительное трехмерное декартово пространство (они также используются для приложений, не относящихся к RT)

Для сигналов DICOM, основанных на времени:

• Могут возникать записанные значения с формой сигнала (не рекомендуется)
• Аннотации могут быть закодированы в отдельном атрибуте можно выбрать несколько временных точек или диапазон временных точек, либо по номеру выборки, либо по указанному времени
• Структурированные данные могут быть закодированы в отдельном объекте как структурированный отчет в виде дерева имен -значные пары кодированных или текстовых концепций, которые могут быть связаны с производной количественной информацией, могут ссылаться на временные координаты, которые, в свою очередь, ссылаются на объекты формы волны, к которым они применяются

HL7 Архитектура клинического документа также имеет подмножество механизмы аналогичен (и предназначен для совместимости с) DICOM для ссылки на пространственные координаты изображения в качестве наблюдений; он позволяет определить круг, эллипс, полилинию или точку как целые пиксельные координаты, относящиеся к внешнему объекту мультимедийного изображения, который может иметь формат потребительского, а не медицинского изображения (например, GIF, PNG или JPEG ).

В Оптическом распознавании символов (OCR) и Анализ макета документа области интереса (ROI) иерархически охватывают страницы, текст или графические блоки, вплоть до отдельных штриховых изображений, блоков изображений слов и символов. Де-факто стандартом для архивов и библиотек является кортеж {image_file, xml_file}, обычно в виде файла *.tif и сопровождающего его файла *.xml.

Что касается немедицинских стандартов, в дополнение к чисто графическим языкам разметки (например, PostScript или PDF ) и форматы файлов чертежей векторной графики (например, SVG ) и 3D (например, VRML ), которые широко доступны и не содержат специальной семантики ROI, некоторые стандарты, такие как JPEG 2000 специально предоставляют механизмы для маркировки и / или сжатия до различной степени точности, которую они называют интересующими областями.