آنالیز تصویر

حذف نویز: در این مرحله، تصاویر خام برای کاهش نویز پردازش می‌شوند. وجود نویز می‌تواند کیفیت تصویر را کاهش داده و بر تحلیل نتایج تأثیر بگذارد. برای حذف نویز می‌توان از تکنیک‌های مختلفی مانند فیلتر کردن و denoising استفاده کرد.
تصحیح (Correction): سیستم تصویربرداری ممکن است آرتیفکت یا اعوجاج‌هایی را در تصاویر به دست آمده ایجاد کند. تکنیک‌های تصحیح مانند تصحیح پس‌زمینه و نرمالیزیشن را می‌توان برای رفع این مسائل به کار برد.
انطباق (Registration): اگر چندین تصویر برای یک جسم مورد تصویربرداری به دست می‌آید، می‌توان برای منطبق کردن آنها در یک سیستم مختصات برای آنالیز، آنها را رجیستر کرد.
بخش بندی (Segmentation): در این مرحله مناطق مورد نظر (ROI) شناسایی و از تصاویر استخراج می‌شوند. می‌توان از روش‌های تقسیم‌بندی مختلفی مانند آستانه‌گذاری، رشد منطقه و تقسیم‌بندی مبتنی بر یادگیری ماشین استفاده کرد.

شدت : شدت ROI یک ویژگی اساسی است که می‌توان از آن برای تمایز بین ساختارها یا بیماری‌های مختلف استفاده کرد.
شکل: شکل ROI می‌تواند اطلاعاتی در مورد اندازه، تقارن و مورفولوژی ساختار مورد نظر ارائه دهد.
ساختار: ویژگی‌های بافت مانند همگنی و آنتروپی می‌تواند اطلاعاتی در مورد توزیع فضایی شدت در ناحیه مورد نظر ارائه دهد.
پارامترهای عملکردی: روش‌های تصویربرداری مانند پزشکی هسته‌ای و تصویربرداری نوری می‌توانند پارامترهای عملکردی مانند جریان خون یا اشباع اکسیژن را ارائه دهند.

محاسبه ویژگی‌ها: ویژگی‌های استخراج شده با استفاده از روش‌های ریاضی و آماری کمّی‌سازی می‌شوند. به عنوان مثال، اندازه و شدت ROI را می توان در تصاویر مختلف اندازه‌گیری و مقایسه کرد.
استانداردسازی: برای اینکه داده‌ها در مطالعات مختلف و روش‌های تصویربرداری قابل مقایسه باشند، استاندارد کردن فرآیند کمّی و استفاده از معیارها و واحدهای رایج مهم است.
کنترل کیفیت: اقدامات کنترل کیفیت باید برای اطمینان از دقت و تکرارپذیری فرآیند کمّی اعمال شود.
اعتبار سنجی: دقت و قابلیت اطمینان فرآیند کمّی‌سازی باید در برابر روش‌های استاندارد یا داده‌های صحیح تایید شود.

تجزیه و تحلیل آماری: روش‌های آماری مانند خوشه‌بندی، طبقه‌بندی و رگرسیون را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌های کمّی و شناسایی الگوها یا روابط مورد استفاده قرار داد.
Visualization: تکنیک‌های Visualizationمانند نقشه‌های حرارتی، نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام ها را می‌توان برای کاوش داده‌ها و ارتباط نتایج استفاده کرد.
یکپارچه‌سازی: داده‌های حاصل از روش‌ها و مطالعات مختلف تصویربرداری را می‌توان برای ارائه دید جامع‌تری از سیستم بیولوژیکی تحت بررسی ادغام کرد.
تفسیر: نتایج تجزیه و تحلیل داده‌ها باید در زمینه دانش و فرضیه‌های بیولوژیکی زیربنایی تفسیر شود و محدودیت‌های روش تصویربرداری و روش‌های تجزیه و تحلیل باید در نظر گرفته شود.