Photo finish è un sistema hardware-software per fissare l'ordine di tagliare il traguardo da parte dei partecipanti al concorso, che fornisce un'immagine che può essere visualizzata più volte in futuro. La principale differenza tecnica ... ... Wikipedia
La parte hardware dei primi computer domestici, che serve a eliminare lo sfarfallio (deinterlacciamento) nei frame del segnale video in uscita. Questo dispositivo adatta le caratteristiche del segnale televisivo in modo da ottenere un'immagine su ... ... Wikipedia
L'otturatore a tendina Shutter è un dispositivo fotografico utilizzato per bloccare il flusso luminoso proiettato dall'obiettivo su materiale fotografico (ad es. Film) o fotomatrix (digitalmente ... Wikipedia
L'otturatore è un dispositivo fotografico utilizzato per bloccare il flusso luminoso proiettato dall'obiettivo su materiale fotografico (ad esempio film) o fotomatrix (nella fotografia digitale). Aprendo l'otturatore per un certo tempo di esposizione ... ... Wikipedia
L'otturatore è un dispositivo fotografico utilizzato per bloccare il flusso luminoso proiettato dall'obiettivo su materiale fotografico (ad esempio film) o fotomatrix (nella fotografia digitale). Aprendo l'otturatore per un certo tempo di esposizione ... ... Wikipedia
L'otturatore è un dispositivo fotografico utilizzato per bloccare il flusso luminoso proiettato dall'obiettivo su materiale fotografico (ad esempio film) o fotomatrix (nella fotografia digitale). Aprendo l'otturatore per un certo tempo di esposizione ... ... Wikipedia
Un metodo per visualizzare informazioni sullo stato di apparecchiature tecnologiche e parametri di processo su un monitor di computer o un pannello operatore in un sistema di controllo automatico nell'industria, che include anche ... ... Wikipedia
Commodore 64 Screensaver (anche screen saver, screen saver) è un programma per computer che dopo un po 'di tempo di inattività sostituisce un'immagine statica con un'immagine dinamica o completamente nera. Per monitor CRT e al plasma ... ... Wikipedia
Screensaver Commodore 64 Screensaver (anche screensaver, screen saver) è un programma per computer che dopo qualche tempo di inattività del computer sostituisce un'immagine statica con un'immagine dinamica o completamente nera. Per monitor basati su CRT ... Wikipedia
Un nuovo filtro è apparso nella famiglia Photoshop nella nuova versione di Photoshop SS 2014 Sfocatura contorno(Path Blur), un ottimo strumento per aggiungere un effetto movimento e migliorare la sincronizzazione del movimento nell'immagine. Le foto con movimento, che si tratti di una palla abbandonata, di una macchina da corsa o di un cavallo al galoppo, sono più adatte per creare la sincronizzazione del movimento e aggiungere un'immagine della trama o la direzione del movimento, altrimenti le immagini rimangono statiche.
In questo tutorial, il fotografo Tigz Rice ti mostrerà come migliorare la foto di una ballerina creando un effetto di sincronizzazione del movimento in Photoshop.
Tigz rivelerà anche i segreti di lavorare con il nuovo filtro Sfocatura contorno(Filtro sfocatura percorso) nella nuova versione di Photoshop CC 2014.
Sommario risultato
Passo 1
Apri l'immagine selezionata in Photoshop CC 2014, quindi converti l'immagine in Oggetto intelligente(Oggetto avanzato), facendo clic con il tasto destro del mouse sul livello con l'immagine originale e nella finestra che appare, selezionare l'opzione Convertire nel Inteligente-un oggetto (Converti in oggetto intelligente).
Suggerimento:Lavorare con un oggetto intelligente ti dà la libertà di azione quando apporti modifiche in qualsiasi momento nel flusso di lavoro, piuttosto che fare affidamento sul pannello Cronologia.
Passo 2
Quindi andiamo Filtro - Galleria sfocatura - Sfocatura contorno(Filtro\u003e Galleria sfocatura\u003e Sfocatura tracciato), quindi verrà visualizzata la finestra delle impostazioni dello strumento Sfocatura. Photoshop aggiungerà automaticamente un contorno blu all'immagine per controllare la direzione della sfocatura.
Nota del traduttore: Galleria sfocatura (Galleria sfocatura): questa è la finestra delle impostazioni dello strumento blur(Strumenti sfocatura), una delle impostazioni di questo strumento è Sfocatura contorno (Path Blur), questo parametro è dedicato a questa lezione.
Fare clic + trascinare la fine del contorno per controllare la direzione della sfocatura che si applica. Puoi anche aggiungere un punto medio al tracciato, che puoi spostare per dare una curvatura al tracciato.
Suggerimento: Per aggiungere altri punti per piegare il contorno, fai clic in un punto qualsiasi lungo la linea blu.
Passaggio 3
Fai clic su qualsiasi parte dell'immagine + trascina il mouse per creare anche percorsi di sfocatura nell'immagine. Nell'immagine originale, ho creato un contorno di movimento per ogni gamba e braccio, più uno in più per la testa e un contorno finale per il tessuto trasparente.
Suggerimento: puoi controllare l'intensità di ogni tracciato di sfocatura passando il mouse sopra la fine del tracciato e usando i piccoli cursori rotondi che appaiono.
Nota del traduttore:controllare l'intensità di ogni contorno significa che è possibile modificare l'intensità della sfocatura di ogni singolo elemento dell'immagine.
Passaggio 4
Nella finestra delle impostazioni dello strumento blur(Strumenti sfocatura), nelle impostazioni dei parametri Sfocatura contorno(Path Blur) sul lato destro del documento, fare clic sul menu a discesa e selezionare l'opzione "Rear Sync Flash" nell'elenco che appare, questa opzione simula le impostazioni della fotocamera e crea un impulso luminoso congelato di un bagliore alla fine di ogni punto di sfocatura.
Impostare i parametri Velocità(Velocità) e Transizione graduale(Taper) fino ad ottenere l'effetto desiderato. Quando sei soddisfatto del percorso di sfocatura, fai clic su OK.
Passaggio 5
Tornando alla finestra principale di Photoshop, ora puoi nascondere i contorni della sfocatura facendo clic sulla maschera Filtro smart e premendo i tasti (Ctrl + I) per invertire la maschera in nero, questo colore nasconderà l'effetto sfocatura sull'immagine. Quindi, selezionare uno strumento Spazzola (Strumento pennello (B)), imposta un pennello morbido, il colore del pennello è bianco e, con questo pennello, dipingi delicatamente sulle aree dell'immagine in cui desideri aggiungere più movimento.
La matematica non può essere esclusa dalla discussione sull'elaborazione e il filtraggio delle immagini. Questo articolo descriverà i principi che si trovano in una serie di procedure generali. Questa descrizione dovrebbe essere accettabile per i tecnici a vari livelli di conoscenza matematica. Le prime procedure da discutere sono semplici procedure relative alle immagini statiche. Inoltre, procedure più complesse associate alle immagini dinamiche. Una parte significativa dell'elaborazione e del filtraggio delle immagini si verifica con immagini fisiologicamente chiuse e immagini SPECT (tomografia computerizzata a emissione di singoli fotoni). Sfortunatamente, la complessità di questi problemi non fornisce una descrizione dettagliata qui.
Elaborazione di immagini fisse
Le immagini statiche che sono state trasferite direttamente al film in tempo reale sono presentate in formato analogico. Questi dati possono avere una gamma infinita di valori e possono creare immagini che riflettono accuratamente la distribuzione dei radionuclidi negli organi e nei tessuti. Sebbene queste immagini possano essere di altissima qualità, se ottenute correttamente, la raccolta di dati in tempo reale offre solo un'opportunità per l'acquisizione dei dati. A causa di fattori umani o altri errori, potrebbe essere necessario ripetere l'acquisizione dell'immagine e, in alcuni casi, ripetere l'intero studio.Le immagini statiche trasferite su un computer per l'archiviazione o il miglioramento sono presentate in formato digitale. Ciò avviene elettronicamente con un convertitore da analogico a digitale. Nelle vecchie macchine fotografiche, questa trasformazione avveniva attraverso una serie di reti di resistori, che contenevano la potenza del segnale da diversi fotomoltiplicatori e generavano un segnale digitale proporzionale all'energia della radiazione degli eventi.
Indipendentemente dal metodo utilizzato per digitalizzare le immagini, l'uscita digitale assegna un valore discreto ai dati analogici elaborati. Il risultato sono immagini che possono essere archiviate ed elaborate. Tuttavia, queste immagini sono solo un'approssimazione dei dati analogici originali. Come si può vedere nella Figura 1, la rappresentazione digitale ha una forma approssimativa, ma non duplica i segnali analogici.
Figura 1 - Curva analogica e sua rappresentazione digitale
Le immagini digitali della medicina radiologica consistono in una matrice selezionata dal tecnologo. Alcune matrici comuni utilizzate nella medicina radiologica: 64x64, 128x128 e 256x256. Nel caso di una matrice 64x64, lo schermo del computer è diviso in 64 celle in orizzontale e 64 in verticale. Ogni quadrato a seguito di questa separazione è chiamato pixel. Ogni pixel può contenere una quantità limitata di dati. Nella matrice 64x64, ci saranno un totale di 4096 pixel sullo schermo del computer, la matrice 128x128 fornisce 16384 pixel e 256x256 - 65536 pixel.
Le immagini con molti pixel sono più simili ai dati analogici originali. Tuttavia, ciò significa che il computer deve archiviare ed elaborare più dati, il che richiede più spazio sul disco rigido e richieste più elevate sulla RAM. La maggior parte delle immagini statiche sono state ottenute per l'esame visivo da un medico di medicina radiologica, quindi di solito non richiedono un'analisi statistica o numerica significativa. Numerose tecniche di elaborazione di immagini statiche comuni sono comunemente utilizzate a scopi clinici. Questi metodi non sono necessariamente univoci per l'elaborazione di immagini statiche e possono essere utilizzati in alcune applicazioni per immagini dinamiche, fisiologicamente chiuse o SPECT. Questi sono i seguenti metodi:
Ridimensionamento delle immagini;
Sottrazione dello sfondo;
Lisciatura / filtraggio;
Sottrazione digitale
Normalizzazione;
Immagine del profilo.
Ridimensionamento dell'immagine
Quando si visualizzano immagini digitali per l'ispezione visiva o per la registrazione di immagini, il tecnico deve selezionare il ridimensionamento corretto dell'immagine. Il ridimensionamento delle immagini può avvenire in bianco e nero con sfumature intermedie di grigio o in formato colore. La scala di grigi più semplice sarà una scala con due tonalità di grigio, vale a dire bianco e nero. In questo caso, se il valore del pixel supera il valore impostato dall'utente, sullo schermo apparirà un punto nero, se il valore risulta inferiore, quindi un punto bianco (o trasparente nel caso delle immagini radiografiche). Questa scala può essere invertita a discrezione dell'utente.
La scala più comunemente usata è 16, 32 o 64 tonalità di grigio. In questi casi, i pixel che contengono le informazioni più complete sembrano ombre scure (nere). I pixel che contengono un minimo di informazioni sembrano le tonalità più chiare (trasparenti). Tutti gli altri pixel appariranno come sfumature di grigio, in base alla quantità di informazioni che contengono. La relazione tra il numero di punti e sfumature di grigio può essere determinata in modo lineare, logaritmico o esponenziale. È importante scegliere la giusta tonalità di grigio. Se vengono selezionate troppe sfumature di grigio, l'immagine potrebbe apparire sfocata. Se troppo piccolo, l'immagine potrebbe apparire troppo scura (Fig. 2).
Figura 2 - (A) un'immagine con un gran numero di sfumature di grigio, (B) un'immagine con un piccolo numero di sfumature di grigio, (C) un'immagine con le gradazioni corrette di grigio
Il formato colore può essere utilizzato per ridimensionare l'immagine, nel qual caso il processo corrisponde alla scala dei grigi delle manipolazioni. Tuttavia, invece di visualizzare i dati in tonalità di grigio, i dati vengono visualizzati in colori diversi a seconda della quantità di informazioni contenute nel pixel. Sebbene le immagini a colori siano attraenti per i principianti e più visive per scopi di pubbliche relazioni, le immagini a colori aggiungono poco all'interpretazione del film. Pertanto, molti medici preferiscono ancora visualizzare immagini in scala di grigi.
Sfondo di sottrazione
Ci sono numerosi fattori indesiderabili nelle immagini della medicina radiologica: sfondo, dispersione di Compton e rumore. Questi fattori sono insoliti per la medicina radiologica in relazione alla localizzazione dei radiofarmaci all'interno dello stesso organo o tessuto.
Tali valori anomali (conteggi) contribuiscono in modo significativo al degrado dell'immagine. I campioni raccolti da fonti mententi e sovrapposte fanno da sfondo. La dispersione di Compton è dovuta a un fotone che si discosta dal suo percorso. Se il fotone è stato deviato dalla gamma camera o ha perso abbastanza energia per essere distinguibile da una fotocamera elettronica, questo non è così importante. Tuttavia, ci sono momenti in cui un fotone devia verso la telecamera e la sua perdita di energia può essere abbastanza grande da consentire alla telecamera di definirla come una diffusione. In queste condizioni, la dispersione Compton può essere registrata dalla telecamera, che proviene da fonti diverse dalle aree di interesse. Il rumore è fluttuazioni casuali in un sistema elettronico. In circostanze normali, il rumore non contribuisce alle emissioni indesiderate nella stessa misura dello sfondo e dello scattering Compton. Tuttavia, come lo sfondo e lo scattering Compton, il rumore può contribuire a una scarsa qualità dell'immagine. Ciò può essere particolarmente problematico per gli studi in cui l'analisi quantitativa svolge un ruolo importante nell'interpretazione finale dello studio. I problemi di fondo, la dispersione di Compton e il rumore possono essere minimizzati usando un processo noto come sottrazione di fondo. Tipicamente, il tecnologo attira una regione di interesse (ROI), adatta per sottrarre lo sfondo, ma in alcuni casi, la regione di interesse viene generata dal computer (Fig. 3).
Figura 3 - Immagine del cuore. Dimostrazione del corretto posizionamento del ROI di sottrazione in background (freccia)
Indipendentemente dal metodo, il tecnico è responsabile del corretto posizionamento dello sfondo del ROI. Lo sfondo delle regioni con un numero maggiore di regioni può rimuovere troppi parametri dall'organo o dal tessuto nella regione di interesse. D'altra parte, lo sfondo delle regioni con un numero eccezionalmente basso di regioni rimuoverà troppo pochi parametri dall'immagine. Entrambi gli errori possono portare a un'errata interpretazione dello studio.
La sottrazione di sfondo viene determinata aggiungendo il numero di campioni nella ROI di sfondo e dividendo per il numero di pixel contenuti nella ROI di sfondo. Successivamente, il numero risultante viene sottratto da ciascun pixel nell'organo o nel tessuto. Ad esempio, supponiamo che il ROI di sfondo sia di 45 pixel e contenga 630 campioni. Contesto medio:
630 campioni / 45 pixel \u003d 14 campioni / pixel
Smoothing / Filtering
L'obiettivo dell'antialiasing è ridurre il rumore e migliorare la qualità dell'immagine visiva. Spesso, il livellamento è chiamato filtraggio. Esistono due tipi di filtri che possono essere utili nella radioterapia: spaziale e temporale. I filtri spaziali vengono utilizzati sia per le immagini statiche che dinamiche, mentre i filtri temporanei vengono utilizzati solo per le immagini dinamiche.
Nel metodo di livellamento più semplice, viene utilizzato un quadrato di 3 x 3 pixel (nove in totale) e viene anche determinato il valore in ciascun pixel. I valori dei pixel nel quadrato sono mediati e questo valore è assegnato al pixel centrale (Fig. 4). A discrezione del tecnico, la stessa operazione può essere ripetuta per l'intero schermo del computer o un'area riservata. Operazioni simili possono essere eseguite con quadrati 5-x-5 o 7-x-7.
Figura 4 - Schema di livellamento semplice 9-Typix
Un'operazione simile ma più complessa prevede la creazione di un nucleo di filtro pesando i valori dei pixel che circondano il pixel centrale. Ogni pixel viene moltiplicato per i corrispondenti valori ponderati. Successivamente, vengono sommati i valori fondamentali del filtro. Infine, la somma dei valori del nucleo del filtro viene divisa per la somma dei valori ponderati e il valore viene assegnato al pixel centrale (Fig. 5).
Figura 5 - Schema di livellamento tipico di 9 con un nucleo di filtro ponderato
Lo svantaggio è che durante la levigatura, sebbene l'immagine possa essere visivamente più attraente, l'immagine può essere sfocata e si verifica una perdita nella risoluzione dell'immagine. L'uso finale del core del filtro include la ponderazione con valori negativi lungo i pixel periferici con un valore positivo al centro del pixel. Questo metodo di ponderazione tende ad attivare il numero di discrepanze tra i pixel adiacenti e può essere utilizzato per aumentare la probabilità di rilevare i confini di organi o tessuti.
Sottrazione digitale e normalizzazione
Un problema comune nella medicina radiologica è quello di impedire all'attività in corso di nascondere o mascherare aree anomale di accumulo di indicatori. Molte di queste difficoltà sono state superate attraverso l'uso della tecnologia SPECT. Tuttavia, sono necessari metodi più intelligenti per ottenere informazioni pertinenti da un'immagine piatta. Uno di questi metodi è la sottrazione digitale. La sottrazione digitale implica la sottrazione di un'immagine da un'altra. Si basa sul presupposto che alcuni radiofarmaci sono localizzati in tessuti normali e patologici, il che rende difficile l'interpretazione per il medico. Per aiutare a distinguere tra tessuti normali e patologici, un secondo radiofarmaco viene somministrato solo all'interno di tessuti sani. L'immagine di distribuzione del secondo radiofarmaco viene sottratta dall'immagine del primo, lasciando solo l'immagine di tessuto anormale. È indispensabile che il paziente rimanga immobile tra la prima e la seconda somministrazione.
Quando un tecnologo sottrae una seconda immagine ad alta quantità da una prima immagine a bassa quantità, i valori sufficienti possono essere rimossi dal tessuto anormale, il che lo farà sembrare "normale" (Fig. 6).
Figura 6 - Sottrazione digitale senza normalizzazione
Per evitare risultati falsi negativi, le immagini dovrebbero essere normalizzate. La normalizzazione è un processo matematico in cui vengono confrontati campioni disparati tra due immagini. Per normalizzare l'immagine, il tecnologo deve evidenziare una piccola area di interesse vicino al tessuto, che è considerata normale. Il numero di campioni nella regione nella prima immagine (con un numero basso) è diviso in grafici nella stessa regione della seconda (con un numero alto). Ciò fornirà un fattore di moltiplicazione, contando tutti i pixel che compongono la prima immagine. Nella figura 7, la "zona normale", nel calcolo sarà il pixel in alto a sinistra. Questo numero nell '"area normale" (2), diviso per il pixel corrispondente della seconda immagine (40), fornisce un fattore di moltiplicazione di 20. Tutti i pixel nella prima immagine vengono quindi moltiplicati per un fattore di 20. Infine, la seconda immagine verrà sottratta dal numero nella prima immagine.
Figura 7 - Sottrazione di sfondo con normalizzazione
Immagine di profilazione
La creazione di profili di immagini è una semplice procedura utilizzata per quantificare vari parametri in un'immagine statica. Per profilare l'immagine, il tecnologo apre l'applicazione corrispondente sul computer e posiziona la linea sullo schermo del computer. Il computer esaminerà i pixel indicati dalla linea e traccerà il numero di campioni contenuti nei pixel. Un'immagine del profilo ha diversi usi. Per uno studio statico della perfusione miocardica, viene preso un profilo attraverso il miocardio per aiutare a determinare il grado di perfusione miocardica (Fig. 8). Nel caso dell'esame della regione sacroiliaca, il profilo viene utilizzato per valutare l'uniformità dell'assorbimento osseo dell'agente delle articolazioni sacroiliache nell'immagine. Infine, i profili immagine possono essere utilizzati come controlli per l'analisi del contrasto della fotocamera.
Figura 8 - Immagine del profilo miocardico
Elaborazione dinamica delle immagini
Un'immagine dinamica è una raccolta di immagini statiche prese in sequenza. Pertanto, la precedente discussione sulla composizione di fermi immagine analogici e digitali è applicabile alle immagini dinamiche. Le immagini dinamiche ottenute in formato digitale sono costituite da matrici selezionate da un tecnologo, ma, di norma, sono matrici 64-x-64 o 128-x-128. Sebbene queste matrici possano compromettere la risoluzione dell'immagine, richiedono una quantità di memoria e RAM significativamente inferiore rispetto alle matrici 256-x-256.
Immagini dinamiche utilizzate per valutare il tasso di accumulo e / o il tasso di escrezione dei radiofarmaci da organi e tessuti. Alcune procedure, come una scansione trifase dell'osso e sanguinamento gastrointestinale, richiedono solo un esame visivo da parte di un medico per giungere a una conclusione diagnostica. Altri studi, come il nefrogramma (Fig. 9), studi gastrici sullo svuotamento e sulla frazione di eiezione epatobiliare, richiedono la quantificazione come parte della diagnosi del medico.
Questa sezione discute una serie di metodi comuni per l'elaborazione dinamica delle immagini utilizzati nella pratica clinica. Questi metodi non sono necessariamente unici per l'elaborazione dinamica delle immagini e alcuni verranno utilizzati per immagini fisiologicamente chiuse o SPECT. Questi sono i metodi:
Riepilogo / aggiunta di immagini;
Filtro temporaneo;
Curve del tempo di attività;
Riepilogo / aggiunta di immagini
Sommazione e aggiunta delle immagini sono termini intercambiabili che si riferiscono a un singolo processo. Questo articolo userà il termine sommazione delle immagini. Somma delle immagini: il processo di somma dei valori di più immagini. Sebbene possano verificarsi circostanze in cui le immagini riepilogative saranno quantitative, questa è più un'eccezione che la regola. Poiché il motivo del riepilogo di un'immagine viene utilizzato raramente per scopi quantitativi, non è necessario eseguire la normalizzazione sommando le immagini.
Le immagini di studio possono essere riassunte parzialmente o per intero per produrre una singola immagine. Un metodo alternativo prevede la compressione di un'immagine dinamica in un minor numero di frame. Indipendentemente dal metodo utilizzato, il vantaggio principale della somma delle immagini è la cosmetica. Ad esempio, le immagini consecutive con un basso numero di studi saranno riassunte per visualizzare l'organo o il tessuto che si sta studiando. Ovviamente, il tecnologo contribuirà all'ulteriore elaborazione delle immagini di visualizzazione di organi e tessuti, che aiuterà il medico a interpretare visivamente i risultati dello studio (Fig. 9).
Figura 9 - Nefrogramma (A) prima e (B) dopo la sommatoria
Filtro temporaneo
Lo scopo del filtro è ridurre il rumore e migliorare la qualità dell'immagine visiva. Il filtro spaziale, spesso noto come antialiasing, viene applicato alle immagini fisse. Tuttavia, poiché le immagini dinamiche sono immagini statiche posizionate in sequenza, è consigliabile applicare filtri spaziali a quelli dinamici.
Diversi tipi di filtri, filtro temporale, utilizzati per la ricerca dinamica. È improbabile che i pixel nei fotogrammi successivi dell'analisi dinamica subiscano enormi fluttuazioni nei campioni accumulati. Tuttavia, piccole modifiche in un fotogramma rispetto al precedente possono portare allo "sfarfallio". I filtri temporali riducono con successo lo sfarfallio minimizzando al contempo significative fluttuazioni dei dati statistici. Questi filtri utilizzano una tecnica di media ponderata in cui a un pixel viene assegnata una media ponderata degli stessi pixel dei fotogrammi precedente e successivo.
Curve temporali di attività
L'uso quantitativo di immagini dinamiche per valutare il tasso di accumulo e / o il tasso di escrezione di radiofarmaci da organi o tessuti è in definitiva associato a una curva temporale dell'attività. Le curve del tempo di attività vengono utilizzate per dimostrare come le letture nell'area di interesse per noi cambieranno nel tempo. I medici possono essere interessati al tasso di accumulo e produzione delle letture (ad es. Nefrogramma), al tasso di rilascio (ad es. Frazione di eiezione epatobiliare, svuotamento gastrico) o semplicemente a una variazione calcolata nel tempo (ad es. Ventricolografia con radioisotopi).
Indipendentemente dalla procedura, le curve del tempo di attività iniziano determinando il ROI attorno a un organo o tessuto. Un tecnico può utilizzare una penna o un mouse per disegnare un ROI. Tuttavia, ci sono alcuni programmi per computer che effettuano automaticamente una selezione mediante analisi dei contorni. Una bassa quantità di ricerca può essere un problema per i tecnologi, in quanto organi e tessuti possono essere difficili da capire. La corretta allocazione del ROI può richiedere al tecnico di aggiungere o comprimere fino a quando i confini dell'organo o del tessuto sono facilmente distinguibili. Per alcuni studi, il ROI rimarrà lo stesso per tutti gli studi (ad es. Il nefrogramma), mentre in altri studi il ROI potrebbe avere dimensioni, forma e posizione diverse (ad es. Svuotamento gastrico). Negli studi quantitativi, è indispensabile modificare lo sfondo.
Dopo il conteggio, il ROI viene determinato per ciascun fotogramma e lo sfondo viene sottratto da ciascuna immagine, di solito per tracciare i dati nel tempo lungo l'asse X e calcolati lungo l'asse Y (Fig. 10).
Figura 10 - Simulazione della curva temporale dell'attività
Di conseguenza, la curva del tempo sarà visivamente e numericamente comparabile con la norma stabilita per ogni studio specifico. In quasi tutti i casi, il tasso di accumulo o escrezione, nonché la forma generale della curva da uno studio normale, vengono utilizzati per il confronto per determinare l'interpretazione finale dei risultati dello studio.
Conclusione
Il numero di procedure che si applicano a un'immagine statica può essere applicato anche al rendering dinamico. La somiglianza è dovuta al fatto che le immagini dinamiche sono una serie sequenziale di immagini statiche. Tuttavia, il numero di procedure dinamiche non ha equivalenti statici. Alcune manipolazioni di immagini statiche e dinamiche non hanno risultati quantitativi. Molte procedure mirano a migliorare l'immagine dell'immagine. Tuttavia, la mancanza di risultati quantitativi non rende la procedura meno importante. Ciò suggerisce che un'immagine vale più di mille parole. Inoltre, l'alta qualità, il miglioramento assistito dal computer delle immagini diagnostiche, grazie alla corretta interpretazione, può fare la differenza nel miglioramento della qualità della vita umana.
Lista di referenze
1. Bernier D, Christian P, Langan J. Medicina nucleare: tecnologia e tecniche. 4a ed. St. Louis, Missouri: Mosby; 1997: 69.
2. Primi P, Sodee D. Principi e pratiche della medicina nucleare. St. Louis, Missouri: Mosby; 1995: 231.
3. Mettler F, Guiberteau M. Essentials of Nuclear Medicine Imaging, 3a ed. Filadelfia, Penn: W.B. Saunders; 1991: 49.
4. Powsner R, Powsner E. Essentials of Nuclear Medicine Physics. Malden, Mass.: Blackwell Science; 1998: 118-120.
5. Faber T, Folks R. Metodi di elaborazione computerizzata per immagini di medicina nucleare. J Nucl Med Technol. 1994; 22: 145-62.
