医療画像技術革新

サンプルと、現実の世界との関係は、個別の座標システムの数値値の多次元の情報を表示。

生体画像する必要があります、病気を診断、生化学的な経路を説明、処置の影響を監視や手順をガイドします。未来を予測するには、イメージング簡単な観察を上回る必要があります。
25 年以上前、第 2 高調波顕微鏡 (SHIM) 科学者を示すが、ちょうど今高分解能イメージング細胞の構造と生理学の技法として例示されています。本質的には、この手法は非常に発注された素材、生体分子配列と対話するレーザー照明に依存します。光、レーザー光の波長を半分が 2 倍のエネルギーと出てくる。

光イメージングの革命的な進歩にもかかわらず、一部の科学者は何も以上の複雑な拡大鏡として伝統的な顕微鏡で見る。

多くのケースでは、生体科学者を最も近い可能な見て生きているセルします。過去には、最も近い外観電子顕微鏡から来たが、死者のサンプルを使用して必要な今日では、しかし、生きているセル走査電子顕微鏡観察のいくつかのフォームで視覚化されます。

技術、問題、文字通り見ることできます。たとえば、シリコン グラフィックスで (SGI、マウンテン ビュー、CA)、可視化劇場、分子をイメージし、その隅や岩の割れ目のツアーには、研究者ができます。

乳がん患者の予後を決定する臨床医を有効にするツールの開発、別の例は、それは容易ではないです。

乳房のがん患者の治療の最高のコースを決定することは困難です。同じの段階では、病気と同じ治療を受ける患者は著しく異なる結果を持つことができます。化学療法とホルモン療法は、約 1/3 で、遠隔転移の危険を減らすが、この治療を受ける患者の 70 ～ 80% それなしで生存するいると調査は示します。

研究者や開発者は、癌の研究者は遺伝子乳がん患者の将来の転移の強力な予測されたを有効にするツールの開発を求めていた。一部の開発者は、MathWorks MATLAB ツール製品を使用しました。ソフトウェア統計機能急速に大量のデータを処理する機能を結合します。

最後に、製品が作られた、含まれている画像処理とデータ分析ツール行列計算の良い、低レベルの画像処理とベクトルと行列の計算のような基本的なデータ解析ルーチンを書く時間を費やす必要はありません。

彼らは予想情報を運ぶ遺伝子に基づく分類子を開発しました。彼らは原発腫瘍の遺伝子表現のプロフィールをしっかりと相関が予後を判断できなかったことを示す患者の結果には、70 の遺伝子に基づく発見。

プログラマ TIFF イメージ形式で自分の仕事、高解像度画像、高品質、lo ノイズ、および非常に大きなサイズ使用。TIFF イメージが大きすぎると、複雑な手作業で処理するため、プログラマは、画像の前処理し、関連するデータを抽出するには、バッチ処理を設計する必要があります。

科学と technoloy でのイノベーションに限界がない、それらを使用する高度なソフトウェア ツールこれらの手順のいくつかを排除する研究者を助け、自分の時間のデータを分析し、がんの予測をすることができます、遺伝子作業に費やすことができます。

医療画像の重要性は、超えているがされます。継続的な技術と製品の革新イメージング手順より複数の用途に最適行った。

教授モハメド ・ s ・ エル ・ Kayyali
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