Advanced Machine Vision Paradigms for Medical Image Analysis (Hybrid Computational Intelligence for Pattern Analysis and Understanding)

پارادایم‌های بینایی رایانه و هوش ماشینی در حوزه کاربردهای تصویر پزشکی، از جمله تشخیص به کمک رایانه، پرتودرمانی هدایت‌شده با تصویر، تشخیص نقطه عطف، ژنومیک تصویربرداری، و کانکتومیک مغز برجسته هستند. تجزیه و تحلیل و درک تصویر پزشکی به دلیل هجوم گسترده داده های تصویر پزشکی چند وجهی تولید شده در طول تمرین معمول بالینی، وظایف دلهره آور هستند. رویکردهای بینایی کامپیوتری و هوش ماشینی پیشرفته در سال های اخیر در زمینه پردازش تصویر و بینایی کامپیوتری به کار گرفته شده است. با این حال، به دلیل ماهیت بدون ساختار داده‌های تصویربرداری پزشکی و حجم داده‌های تولید شده در طول فرآیندهای بالینی معمول، کاربرد این الگوریتم‌های فراابتکاری همچنان مورد بررسی قرار می‌گیرد.

پارادایم‌های دید ماشینی پیشرفته برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی یک نمای کلی از نحوه تجزیه و تحلیل داده های تصویربرداری پزشکی برای ارائه تشخیص و درمان بهتر بیماری ارائه می دهد. تکنیک‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند بافت، شکل، کانتور و دانش قبلی را همراه با اطلاعات زمینه‌ای، از توالی تصویر و اطلاعات 3D/4D کشف کنند که به درک بهتر انسان کمک می‌کند. بسیاری از ابزارهای قدرتمند از طریق تقسیم‌بندی تصویر، یادگیری ماشینی، طبقه‌بندی الگو، ردیابی و بازسازی ایجاد شده‌اند تا اطلاعات کمی مورد نیاز را که به راحتی از طریق تجزیه و تحلیل متخصصان انسانی آموزش دیده در دسترس نیست، نمایان سازند. هدف این کتاب این است که متخصصان تصویربرداری پزشکی داده ها را به دست آورند و تفسیر کنند و متخصصان بینایی کامپیوتر یاد بگیرند که چگونه با استفاده از تکنیک های بینایی کامپیوتری اطلاعات پزشکی پیشرفته ای ارائه دهند. هدف نهایی سود رساندن به بیماران بدون افزودن به هزینه های بالای مراقبت های بهداشتی است.

Computer vision and machine intelligence paradigms are prominent in the domain of medical image applications, including computer assisted diagnosis, image guided radiation therapy, landmark detection, imaging genomics, and brain connectomics. Medical image analysis and understanding are daunting tasks owing to the massive influx of multi-modal medical image data generated during routine clinal practice. Advanced computer vision and machine intelligence approaches have been employed in recent years in the field of image processing and computer vision. However, due to the unstructured nature of medical imaging data and the volume of data produced during routine clinical processes, the applicability of these meta-heuristic algorithms remains to be investigated.

Advanced Machine Vision Paradigms for Medical Image Analysis presents an overview of how medical imaging data can be analyzed to provide better diagnosis and treatment of disease. Computer vision techniques can explore texture, shape, contour and prior knowledge along with contextual information, from image sequence and 3D/4D information which helps with better human understanding. Many powerful tools have been developed through image segmentation, machine learning, pattern classification, tracking, and reconstruction to surface much needed quantitative information not easily available through the analysis of trained human specialists. The aim of the book is for medical imaging professionals to acquire and interpret the data, and for computer vision professionals to learn how to provide enhanced medical information by using computer vision techniques. The ultimate objective is to benefit patients without adding to already high healthcare costs.