Вопрос или проблема
У меня есть две серии медицинских изображений, каждая из которых получена из разных методов визуализации.
Согласно этому, я сегментировал область интереса (объект, который появляется в обеих модальностях) с помощью U-net в этих двух сериях медицинских изображений.
Теперь я хочу измерить сходство между этими двумя сериями изображений в зависимости от сегментированной области интереса.
1- Как я могу это сделать? Какой метод или техника предлагаются?
2- Если эти две серии изображений пространственно несоответствующие, как измерить сходство между ними?
Трудно ответить без конкретных данных (например, какие модальности, что такое сегментированная область интереса). Но если у вас есть два изображения (например, КТ и МРТ или МРТ T1 и МРТ T2), и вы сегментируете какой-либо орган на обоих из них (например, легкие, печень или мозг), вы можете просто сравнить эти сегментации. Для этого вы можете сначала выровнять два изображения (если они получены от одного и того же пациента, жесткая регистрация выполнит свою работу), а затем просто вычислить коэффициент Dice между масками.
Вы не можете осмысленно сравнивать интенсивности области интереса разных методов визуализации, это просто не имеет смысла, потому что, например, МРТ измеряет магнитный резонанс, а КТ измеряет затухание ткани и т.д., это совершенно разные сигналы. Но вы можете сравнивать формы объектов так, как я описал выше.
Ответ или решение
Для измерения сходства между двумя медицинскими изображениями, полученными с помощью различных модальностей, согласно сегментированным областям интереса (ROI), можно использовать несколько подходов. Ваш вопрос включает два основных аспекта: 1) методы измерения сходства, и 2) ситуации, когда изображения имеют пространственное несоответствие. Рассмотрим эти аспекты подробно.
1. Измерение сходства между сегментированными областями интереса
a. Регистрация изображений
Если изображения получены от одного и того же пациента, первым шагом будет провести регистрацию (выравнивание) изображений. Поскольку различные модальности имеют разные способы визуализации органов, регистрация может помочь уменьшить влияние геометрических различий. Для этого можно использовать:
- Ригидную или аффинную регистрацию: если ожидается, что органы находятся в похожих положениях, но могут иметь различные масштабы или ориентации.
- Нелинейную регистрацию: в случае более сложных смещений, например, при наличии патоморфологических изменений.
b. Оценка сходства сегментаций
После регистрации две сегментированные области интереса можно сравнить с помощью различных метрик. Наиболее часто используемые метрики включают:
-
Коэффициент Дайса (Dice coefficient): Это мера похожести двух наборов данных. Он оценивает, насколько хорошо две сегментации совпадают, вычисляя отношение удвоенного объема пересекающейся области к сумме объемов каждой из сегментаций.
[
Dice = \frac{2 |A \cap B|}{|A| + |B|}
] -
Коэффициент Жаккара (Jaccard index): Похожие на Дайс, но формула является следующей:
[
Jaccard = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|}
] -
Меры расстояния: Например, можно использовать расстояние Хаусдорфа для оценки максимального расстояния между границами сегментированных областей.
2. Измерение сходства при пространственном несоответствии
Если изображения имеют пространственное несоответствие из-за движения пациента или различий в конфигурации, прежде всего, необходимо провести процесс регистрации, как было описано выше. Однако, если регистрация невозможна, существуют другие методы:
-
Функции соотношения для сравнения форм: Можно сравнивать формы сегментированных областей без явного выравнивания, используя методы, такие как моменты, стандартные параметры формы (площадь, периметр), и др. Это может дать представление о структурных сходствах.
-
Методы машинного обучения: Можно рассмотреть использование методов глубокого обучения для оценки сходства, обучив модель на заранее известной выборке, что позволит автоматически определять уровни сходства между различными модальностями без жесткой регистрации.
Заключение
Измерение сходства между медицинскими изображениями различных модальностей требует внимания к процессу регистрации и выбору адекватных метрик для оценки сегментированных областей интереса. Используйте коэффициенты Дайса или Жаккара для количественной оценки, и учтите возможность применения современных методов машинного обучения для более глубокой оценки сходства.