KT3352 – Medical Image Processing (Beeldvorming)
Week 1
1.1 Introductie beeldverwerking
• Beeldverwerking is het bewerken van afbeeldingen om het beeld te verbeteren of
bepaalde informatie uit het beeld zichtbaar te maken.1
o Het kan hierbij gaan om zichtbare wijzigingen zoals contrast, helderheid,
gamma, afmeting e.d., maar ook onderliggende eigenschappen zoals het
bestandsformaat en de bestandsgrootte kunnen worden gewijzigd.
o Dit is niet hetzelfde als beeldanalyse; bij beeldanalyse komen er getallen uit.
• Met medische beeldverwerking kun je:
o De kwaliteit en interpreteerbaarheid van beelden verbeteren, bv. correctie voor
het niet-homogene veld van de MRI.
o Verschillende beelden matchen/registreren, bv. correctie voor beweging bij
digitale subtractie angiografie (DSA), of aanpassing van het behandelplan vóór
bestraling afhankelijk van wisselende grootte en locatie van de tumor en
omliggende structuren.
o Kwantitatieve informatie extraheren, bv. door kleurkanalen te filteren.
o Computerondersteunde diagnose en prognose geven, bv. met behulp van deep
learning.
o Behandelingen plannen en begeleiden, bv. het ontwerpen en 3D-printen van
implantaten.
• De uitdaging van beeldverwerking is inter- en intra-observer variabiliteit te elimineren
en dingen te kwantificeren.
• Radioloog:
o Kan geschiedenis patiënt meenemen
o Interobserver-variëteit, beperkt
inzetbaar, duur, moeilijk contrast
onderscheiden
• Computer:
o Deterministisch, goedkoop, goed
contrast onderscheiden
o Kijkt (nog) niet naar geschiedenis patiënt
1
https://nl.wikipedia.org/wiki/Digitale_beeldbewerking
1
, 1.2 Het digitale beeld
• Men kan een afbeelding op twee manieren discretiseren.
o Digitale sampling/bemonstering is het bemonsteren van een continu signaal tot
een discreet signaal.
▪ Bij het omzetten van een beeld naar het frequentiedomein geldt: het
kleinste detail bepaalt de hoogste frequentie in het beeld.
▪ De sample rate moet ≥2 hoger zijn dan deze hoogste frequentie (ξ) in het
originele beeld. 2ξ is de Nyquist frequentie.2
▪ Bij oversampling neemt het aantal pixels toe, maar niet het detailniveau.
Bij undersampling, lager dan de Nyquist frequentie, gaan details
verloren.
o Intensiteitskwantisatie is compressie van een
range van grijswaardes tot 1 waarde. Zo wordt
het beeld gekwantiseerd in een eindig aantal (N)
grijswaarden. Dit wordt vervolgens
geconverteerd naar een n bit waarde.
▪ n bits geeft 2^n = N grijswaarden.
▪ CT-scanners hebben 12+ bits voor
kwantisatie (4096+ grijswaarden), maar
het menselijk oog kan slechts zo’n 900 grijswaardes onderscheiden.
▪ In een CT-scan kan men daarom de ‘window’-instellingen aanpassen om
een optimaal deel van het grijsspectrum weer te geven; zie 1.3.
• De resolutie van een beeld kan op meerdere manieren worden omschreven.
o Spatiële resolutie: het aantal pixels. Dit hangt samen met de optische resolutie,
maar is niet hetzelfde.
o Optische resolutie: minimale afstand tussen twee punten die je kan
onderscheiden, dus de hoeveelheid detail. Dit is altijd een beperking van het
systeem.
o Temporele resolutie: minimale tijd tussen twee onderscheidbare frames, bij
meerdere beelden in de tijd. Dit is altijd een beperking van het systeem.
o Grijswaarde- of intensiteitsresolutie: aantal beschikbare grijswaarden
(kwantisatie).
• Contrast: verschil in helderheid. Contrast maakt het in medische context mogelijk
weefsels van elkaar te onderscheiden op bv. CT of MRI.
• Er zijn twee soorten kleurmodellen.
o Het additieve/emmissieve RGB-model wordt gebruikt in beeldschermen.
o Het subtractieve/reflectieve CMY-model wordt gebruikt in printers.
• Radiologiebeelden worden niet opgeslagen als JPG, PNG of GIF, maar in DICOM formaat
(Digital Imaging and Communications in Medicine). Hierin staat ook medische informatie
opgeslagen over de patient en technische informatie over het beeld.
2
https://nl.wikipedia.org/wiki/Nyquist-frequentie
2
