Cada imagen consta de diferentes píxeles. Un píxel es la unidad más pequeña de una imagen que se puede mostrar y representar en un dispositivo de visualización digital. Las imágenes se pueden manipular mediante un proceso conocido como procesamiento de imágenes . El término Procesamiento de imágenes se puede entender fácilmente dividiéndolo en dos partes: «Imagen» y «Procesamiento».
Una imagen es una representación visual de cualquier cosa y el término «procesamiento» significa tratar algo o manejar datos. De ahí que el término Procesamiento de Imágenes signifique tratar o tratar los datos de una imagen. El procesamiento de imágenes es el proceso mediante el cual el usuario analiza y manipula las imágenes digitalizadas. Es una forma de convertir una imagen en un aspecto digital y realizar ciertas tareas en ella para extraer datos significativos de la imagen dada. El procesamiento de imágenes es una parte integral de la inteligencia artificial. El procesamiento de imágenes, la visión por computadora y, lo que es más importante, el aprendizaje automático juntos constituyen la inteligencia artificial . El procesamiento de imágenes es el tema de discusión más buscado debido a que, cada vez más personas se están involucrando en él.
El procesamiento de imágenes se utiliza en varios campos en estos días. Uno de estos campos es el de las ciencias médicas. En ciencias médicas, se usa para la detección de varias enfermedades a partir de las imágenes de varios escaneos corporales como
- resonancia magnética
- Connecticut
- PET-RM
- TEP-TC
- Ultrasonidos
Para el procesamiento de imágenes, se explora un conjunto de datos de imágenes 3D de un órgano, de modo que las anomalías en el órgano puedan identificarse y tratarse. El procesamiento de imágenes médicas lo lleva a cabo un radiólogo o un ingeniero para comprender mejor la anatomía de un individuo. Además, también se utiliza para realizar cirugías laparoscópicas, sin abrir el cuerpo. También se utiliza para hacer un miembro artificial o cualquier otra parte del cuerpo de un individuo. En muchos casos, antes de unir las partes del cuerpo, se toman medidas. Estas medidas se toman utilizando técnicas de procesamiento de imágenes.
La última innovación en el campo del procesamiento de imágenes médicas son las cirugías basadas en Realidad Aumentada (AR) y Realidad Virtual (VR) . Ambas tecnologías ayudan al cirujano a obtener la posición e imágenes en tiempo real del órgano que se está operando.
Tomemos un ejemplo de un diagnóstico de cáncer. Hoy en día, las herramientas de software basadas en MATLAB están disponibles para detectar diferentes tipos de cáncer. Estos software se basan principalmente en el principio del procesamiento de imágenes, que está directamente relacionado con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. El proceso principal para detectar un cáncer a partir de las exploraciones consta de 5 pasos principales:
- Aporte
- Preprocesamiento
- Segmentación
- Extracción de características
- Producción
En primer lugar, las imágenes del escaneo se entregan como entrada al software, luego le sigue el proceso conocido como preprocesamiento, donde los datos adicionales y no deseados conocidos como ruido se eliminan de la imagen para que los algoritmos puedan ser utilizado fácilmente en las imágenes.
Ahora, la imagen está lista para la segmentación. La segmentación es el proceso de dividir una imagen en varias partes diferentes para que el algoritmo pueda detectar el cáncer en todas y cada una de las partes del órgano de prueba. Una vez que la imagen se segmenta en diferentes partes, comienza el último y más importante paso, que es la extracción de características. Como sugiere el nombre Feature Extraction, en este paso, los algoritmos trabajan para encontrar y detectar el cáncer dentro del órgano considerado.
La lógica principal detrás de la detección de cualquier infección es que en todos los escaneos cada infección se marca con una intensidad de píxel diferente, lo que ayuda en la detección de cáncer o cualquier otra infección. Finalmente, la imagen se muestra como una salida, que marca las ubicaciones donde hay cáncer o una infección.
Todas estas técnicas de imágenes médicas ayudan al radiólogo y a los médicos a obtener los informes temprano y al paciente a obtener el mejor y más adecuado tratamiento lo antes posible. El uso de algunas de estas técnicas está bajo prueba y aún no se ha dado a conocer al público, pero los resultados de los estudios muestran una buena respuesta a todas esas técnicas y, por lo tanto, se puede confiar en estas técnicas una vez que se publiquen.
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Artículo escrito por hermeharbedi y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA