Область интереса (часто сокращенно ROI ) — это выборка в наборе данных , идентифицированная для определенной цели. [1] Концепция ROI обычно используется во многих областях применения. Существуя как окрестность или внутри нее. 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 полигональное выделение из 2D-карты. В компьютерном зрении и оптическом распознавании символов ROI определяет границы рассматриваемого объекта. Во многих приложениях к ROI добавляются символические (текстовые) метки, чтобы описать его содержимое в компактной форме. Внутри ROI могут находиться отдельные точки интереса (POI).
Примеры регионов интереса
Одномерный набор данных: временной или частотный интервал на форме волны
2D-набор данных: границы объекта на изображении
3D-набор данных: контуры или поверхности, описывающие объект (иногда называемый интересующим объемом ( VOI )) в объеме
4D набор данных: контур объекта в определенный промежуток времени или в течение определенного временного интервала во временном объеме
Область интереса (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 ROI:
Как неотъемлемая часть набора данных выборки, с уникальным или маскирующим значением, которое может выходить или не выходить за пределы нормального диапазона обычно встречающихся значений и которое помечает отдельные ячейки данных
Как отдельная, чисто графическая информация, например, с векторными или растровыми (растеризованными) элементами чертежа, возможно, с некоторым сопровождающим простым (неструктурированным) текстом в формате самих данных
На левом изображении показана исходная маммограмма до обработки MED-SEG. На изображении справа, где область интереса (белая) отмечена, показана маммограмма после обработки MED-SEG.
Стандарты медицинской визуализации, такие как DICOM, предоставляют общие и специализированные механизмы для поддержки различных вариантов использования.
Для изображений DICOM (два и более измерений):
Выгорание графики и текста может происходить в пределах нормального диапазона значений пикселей (например, максимального значения белого) (устарело)
Растровая (растеризованная) 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 как кривые (устарело)
Неструктурированная векторная графика и текст, а также растровая (растрированная) наложенная графика могут быть закодированы в отдельном объекте как состояние представления, ссылающееся на объект изображения, к которому оно должно быть применено.
Структурированные данные могут быть закодированы в отдельном объекте в виде структурированного отчета в форме дерева пар «имя-значение» кодированных или текстовых концепций, возможно, связанных с производной количественной информацией, которые могут ссылаться на пространственные и/или временные координаты, которые в свою очередь ссылаются на объекты изображения, к которым они применяются.
Референтные местоположения могут быть закодированы как реперные точки в форме пространственных координат с соответствующей кодированной целью, либо как пиксельные координаты по отношению к определенным изображениям, либо как координаты в именованном трехмерном декартовом пространстве относительно пациента.
Пиксели (возможно, несмежных) могут быть классифицированы в сегменты, закодированные в объекте сегментации как двоичные или вероятностные значения в растре (который не обязательно должен иметь ту 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 структурные наборы, либо как пиксельные координаты по отношению к определенным изображениям, либо как координаты в именованном трехмерном декартовом пространстве относительно пациента (они также используются для приложений, не связанных с ЛТ)
Для временных форм сигналов DICOM:
В форме волны могут возникнуть записанные значения (устарело)
Аннотации могут быть закодированы в отдельном атрибуте, могут выбирать несколько временных точек или диапазон временных точек, либо по номеру образца, либо по указанному времени.
Структурированные данные могут быть закодированы в отдельном объекте в виде структурированного отчета в форме дерева пар «имя-значение» кодированных или текстовых концепций, возможно, связанных с производной количественной информацией, которые могут ссылаться на временные координаты, которые в свою очередь ссылаются на объекты формы волны, к которым они применяются.
Архитектура клинических документов HL7 также имеет подмножество механизмов, аналогичных DICOM (и предназначенных для совместимости с ним) для ссылки на пространственные координаты, связанные с изображением, как на наблюдения; она позволяет определять окружность, эллипс, ломаную линию или точку как целочисленные координаты относительно пикселей, ссылающиеся на внешний мультимедийный объект 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 охватывают страницы, текстовые или графические блоки, вплоть до отдельных изображений полосок линий, полей 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, то в дополнение к чисто графическим языкам разметки (таким как PostScript или PDF ), а также векторным графическим (таким как SVG ) и трехмерным (таким как VRML ) форматам файлов чертежей, которые широко распространены и не несут никакой конкретной семантики ROI, некоторые стандарты, такие как JPEG 2000, специально предусматривают механизмы для маркировки и/или сжатия с различной степенью точности того, что они называют областями интереса.
Ссылки
^ Рон Бринкманн (1999). Искусство и наука цифрового композитинга . Морган Кауфманн. С. 184. ISBN 978-0-12-133960-9.
