Регион интереса

Область интереса, для которой неравенство Маркова дает нижнюю границу.

Область интереса (часто сокращенно ROI ) — это образец в наборе данных, определенный для определенной цели. Концепция рентабельности инвестиций обычно используется во многих областях применения. Существующий как окрестность или внутри нее. Например, при медицинской визуализации границы опухоли могут быть определены на изображении или в объеме с целью измерения ее размера. Границу эндокарда можно определить на изображении, возможно, во время различных фаз сердечного цикла, например, в конце систолы и в конце диастолы, с целью оценки сердечной функции. В географических информационных системах (ГИС) рентабельность инвестиций можно понимать буквально как полигональную выборку на двухмерной карте. В компьютерном зрении и оптическом распознавании символов рентабельность инвестиций определяет границы рассматриваемого объекта. Во многих приложениях к ROI добавляются символические (текстовые) метки для компактного описания ее содержимого. Внутри рентабельности инвестиций могут находиться отдельные точки интереса (POI).

Примеры регионов интереса

• Набор данных 1D: временной или частотный интервал формы сигнала.
• Набор 2D-данных: границы объекта на изображении.
• Набор 3D-данных: контуры или поверхности, очерчивающие объект (иногда известный как интересующий объем ( VOI )) в объеме.
• Набор 4D-данных: контур объекта в определенный интервал времени или в течение определенного интервала времени во временном объеме.

ROI — это форма аннотации , часто связанная с категориальной или количественной информацией (например, такими измерениями, как объем или средняя интенсивность), выраженная в виде текста или в структурированной форме.

Существует три принципиально разных способа кодирования рентабельности инвестиций:

• Как неотъемлемая часть выборочного набора данных с уникальным или маскирующим значением, которое может выходить или не выходить за пределы нормального диапазона обычно встречающихся значений и которое помечает отдельные ячейки данных.
• В виде отдельной, чисто графической информации, например, векторных или растровых (растровых) элементов рисунка, возможно, с некоторым сопутствующим простым (неструктурированным) текстом в формате самих данных.
• В виде отдельной структурированной семантической информации (например, типов кодированных значений ) с набором пространственных и/или временных координат.

Медицинская визуализация

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

Стандарты медицинской визуализации, такие как DICOM, предоставляют общие и специализированные механизмы для поддержки различных вариантов использования.

Для изображений DICOM (два или более измерений):

• Выгорание графики и текста может происходить в пределах нормального диапазона значений пикселей (например, максимального значения белого) (устарело).
• Растровая (растрированная) наложенная графика и текст могут присутствовать в неиспользуемых старших битах пиксельных данных или в отдельном атрибуте (устарело).
• Векторная графика может быть закодирована в отдельных атрибутах изображения в виде кривых (устарело).
• Неструктурированная векторная графика и текст, а также растровая (растрированная) наложенная графика могут быть закодированы в отдельном объекте как состояние представления, которое ссылается на объект изображения, к которому оно должно быть применено.
• Структурированные данные могут быть закодированы в отдельный объект, поскольку структурированный отчет в форме дерева пар имя-значение кодированных или текстовых понятий, возможно, связанных с полученной количественной информацией, может ссылаться на пространственные и/или временные координаты, которые, в свою очередь, ссылаются на объекты изображения. к которому они относятся
• Контрольные местоположения могут быть закодированы как контрольные точки в форме пространственных координат с соответствующей закодированной целью, либо как пиксельные координаты со ссылкой на конкретные изображения, либо как координаты в именованном трехмерном декартовом пространстве, относительно пациента.
• Пиксели (возможно, несмежные) могут быть классифицированы на сегменты, закодированные в объекте сегментации как двоичные или вероятностные значения в растре (который не обязан иметь ту же пространственную выборку или размер, что и изображения, из которых была получена сегментация); на них обычно ссылаются другие объекты, содержащие структурированный контент (структурированные отчеты).

Для лучевой терапии DICOM:

• Контуры объектов могут быть определены как наборы структур, либо как пиксельные координаты со ссылкой на конкретные изображения, либо как координаты в именованном трехмерном декартовом пространстве, относительно пациента (они также используются для приложений, не связанных с RT).

Для сигналов DICOM, основанных на времени:

• Сохраненные значения могут возникать вместе с формой сигнала (устарело).
• Аннотации могут быть закодированы в отдельном атрибуте, могут выбирать несколько моментов времени или диапазон моментов времени, либо по номеру выборки, либо по указанному времени.
• Структурированные данные могут быть закодированы в отдельный объект, поскольку структурированный отчет в форме дерева пар имя-значение кодированных или текстовых концепций, возможно, связанных с полученной количественной информацией, может ссылаться на временные координаты, которые, в свою очередь, ссылаются на объекты сигналов, к которым они применяются.

HL7 Архитектура клинических документов также имеет подмножество механизмов, аналогичных DICOM (и предназначенных для совместимости с ним), для обращения к пространственным координатам, связанным с изображением, как к наблюдениям; он позволяет определить круг, эллипс, ломаную линию или точку как целочисленные координаты относительно пикселей, ссылающиеся на внешний объект мультимедийного изображения, который может иметь потребительский, а не медицинский формат изображения (например, GIF , PNG или JPEG ). .

Системы анализа документов

В оптическом распознавании символов (OCR) и анализе макета документа области интереса (ROI) иерархически включают страницы, текстовые или графические блоки, вплоть до отдельных линейных изображений, блоков изображений слов и символов. Фактическим стандартом в архивах и библиотеках является кортеж {image_file, xml_file}, обычно в форме файла *.tif и сопровождающего его файла *.xml.

Другие 2D-приложения

Что касается немедицинских стандартов, в дополнение к чисто графическим языкам разметки (таким как PostScript или PDF ) и векторной графике (например, SVG ) и 3D (например, VRML ) форматы файлов чертежей, которые широко доступны и которые не несут никакой конкретной семантики рентабельности инвестиций, некоторые стандарты, такие как JPEG 2000, специально предоставляют механизмы для маркировки и/или сжатия с различной степенью точности того, что они называют областями интереса.