إزالة الضوضاء (Remove Noise): في هذه الخطوة تتم معالجة الصور الخام لتقليل الضوضاء التي قد تؤثر على جودة الصورة وعلى التحليل اللاحق. يمكن استخدام تقنيات متعددة مثل التصفية (Filtering) وإزالة الضوضاء (Denoising) لتحقيق ذلك.
التصحيح (Correction): قد يؤدي نظام التصوير إلى ظهور شوائب أو تشوهات في الصور الملتقطة. يمكن تطبيق تقنيات مثل تصحيح الخلفية (Background Correction) والتطبيع (Normalization) لمعالجة هذه المشكلات.
التسجيل (Registration): إذا تم الحصول على صور متعددة لنفس العينة، يمكن تطبيق التسجيل لمحاذاتها ضمن نفس نظام الإحداثيات لضمان التحليل المتسق.
التجزئة (Segmentation): في هذه الخطوة يتم تحديد مناطق الاهتمام (Regions of Interest – ROIs) واستخراجها من الصور باستخدام طرق مثل العتبة (Thresholding)، نمو المنطقة (Region Growing)، أو التجزئة المعتمدة على التعلم الآلي (Machine Learning-Based Segmentation).
استخراج الخصائص (Feature Extraction)
الشدة (Intensity): شدة مناطق الاهتمام تعد خاصية أساسية يمكن استخدامها للتمييز بين البنى أو الأمراض المختلفة.
الشكل (Shape): شكل مناطق الاهتمام يوفر معلومات حول الحجم، التماثل، والمورفولوجيا (Morphology) للبنية المدروسة.
النسيج (Texture): خصائص النسيج مثل التجانس (Homogeneity) والإنتروبيا (Entropy) توفر معلومات عن التوزيع المكاني للشدة داخل منطقة الاهتمام.
المؤشرات الوظيفية (Functional Parameters): بعض تقنيات التصوير مثل الطب النووي (Nuclear Medicine) والتصوير البصري (Optical Imaging) توفر مؤشرات وظيفية مثل تدفق الدم (Blood Flow) أو تشبع الأكسجين (Oxygen Saturation).
التكمية (Quantification)
حساب الخصائص (Calculate Features): يتم حساب الخصائص المستخرجة باستخدام طرق رياضية وإحصائية. على سبيل المثال، يمكن قياس حجم وشدة مناطق الاهتمام ومقارنتها بين الصور المختلفة.
التوحيد القياسي (Standardization): لضمان قابلية المقارنة بين الدراسات وتقنيات التصوير المختلفة، من المهم توحيد عملية التكمية واستخدام مقاييس ووحدات موحدة.
ضبط الجودة (Quality Control): يجب تنفيذ إجراءات لضبط الجودة لضمان دقة وموثوقية عملية التكمية.
التحقق (Validation): يتم التحقق من دقة وموثوقية عملية التكمية بمقارنتها بالطرق المرجعية الذهبية (Gold-Standard Methods) أو البيانات الحقيقية (Ground Truth Data).
تحليل البيانات (Data Analysis)
التحليل الإحصائي (Statistical Analysis): يمكن استخدام طرق إحصائية مثل التجميع (Clustering)، التصنيف (Classification)، والانحدار (Regression) لتحليل البيانات المكممة واكتشاف الأنماط أو العلاقات.
التصور (Visualization): يمكن استخدام أساليب التصور مثل الخرائط الحرارية (Heat Maps)، المخططات المبعثرة (Scatter Plots)، والهيستوغرامات (Histograms) لاستكشاف البيانات وعرض النتائج.
الدمج (Integration): يمكن دمج البيانات من تقنيات تصوير ودراسات مختلفة للحصول على رؤية شاملة للنظام البيولوجي قيد الدراسة.
التفسير (Interpretation): يجب تفسير نتائج التحليل في سياق المعرفة البيولوجية الأساسية والفرضيات، مع مراعاة حدود تقنية التصوير وطرق التحليل المستخدمة.
