A region of interest (often abbreviated ROI) is a sample within a data set identified for a particular purpose.[1] The concept of a ROI is commonly used in many application areas. For example, in medical imaging, the boundaries of a tumor may be defined on an image or in a volume, for the purpose of measuring its size. The endocardial border may be defined on an image, perhaps during different phases of the cardiac cycle, for example, end-systole and end-diastole, for the purpose of assessing cardiac function. In geographical information systems (GIS), a ROI can be taken literally as a polygonal selection from a 2D map. In computer vision and optical character recognition, the ROI defines the borders of an object under consideration. In many applications, symbolic (textual) labels are added to a ROI, to describe its content in a compact manner. Within a ROI may lie individual points of interest (POIs).
Examples of regions of interest
1D dataset: a time or frequency interval on a waveform
2D dataset: the boundaries of an object on an image
3D dataset: the contours or surfaces outlining an object (sometimes known as the Volume of Interest (VOI)) in a volume
4D dataset: the outline of an object at or during a particular time interval in a time-volume
A ROI is a form of Annotation, often associated with categorical or quantitative information (e.g., measurements like volume or mean intensity), expressed as text or in a structured form.
There are three fundamentally different means of encoding a ROI:
As an integral part of the sample data set, with a unique or masking value that may or may not be outside the normal range of normally occurring values and which tags individual data cells
As separate, purely graphic information, such as with vector or bitmap (rasterized) drawing elements, perhaps with some accompanying plain (unstructured) text in the format of the data itself
As a separate structured semantic information (such as coded value types) with a set of spatial and/or temporal coordinates
Medical imaging
The left image shows an original mammogram before MED-SEG processing. The image on the right, with region of interest (white) labeled, shows a mammogram after MED-SEG processing.
Medical imaging standards such as DICOM provide general and application-specific mechanisms to support various use-cases.
For DICOM images (two or more dimensions):
La quema de gráficos y texto puede ocurrir dentro del rango normal de valores de píxeles (p. ej., como valor de blanco máximo) (obsoleto)
Los gráficos y el texto superpuestos de mapas de bits (rasterizados) pueden estar presentes en bits altos no utilizados de los datos de píxeles o en un atributo separado (en desuso)
Los gráficos vectoriales pueden codificarse en atributos de imagen separados como curvas (obsoleto)
Los gráficos y textos vectoriales no estructurados, así como los gráficos superpuestos de mapas de bits (rasterizados), se pueden codificar en un objeto separado como un estado de presentación que hace referencia al objeto de imagen al que se aplicará.
Los datos estructurados pueden codificarse en un objeto separado como un informe estructurado en forma de árbol de pares de nombre-valor de conceptos codificados o de texto posiblemente asociados con información cuantitativa derivada que puede hacer referencia a coordenadas espaciales y/o temporales que a su vez hacen referencia a los objetos de la imagen. al que se aplican
Las ubicaciones de referencia pueden codificarse como fiduciales en forma de coordenadas espaciales con un propósito codificado asociado, ya sea como coordenadas de píxeles por referencia a imágenes específicas o como coordenadas en un espacio cartesiano 3D relativo al paciente.
Los píxeles (posiblemente no contiguos) se pueden clasificar en segmentos codificados en un objeto de segmentación como valores binarios o probabilísticos en un ráster (que no es necesario que tenga el mismo muestreo espacial o extensión que las imágenes de las que se derivó la segmentación); Por lo general, otros objetos que contienen contenido estructurado (informes estructurados) hacen referencia a estos.
Para radioterapia DICOM:
Los contornos de los objetos se pueden definir como conjuntos de estructuras, ya sea como coordenadas de píxeles por referencia a imágenes específicas o como coordenadas en un espacio cartesiano 3D relativo al paciente (estos también se utilizan para aplicaciones que no son RT)
Para formas de onda DICOM basadas en tiempo:
Es posible que se produzcan valores quemados con la forma de onda (en desuso)
Las anotaciones se pueden codificar en un atributo separado y se pueden seleccionar múltiples puntos de tiempo o un rango de puntos de tiempo, ya sea por número de muestra o por tiempo específico.
Los datos estructurados pueden codificarse en un objeto separado como un informe estructurado en forma de un árbol de pares de nombre-valor de conceptos codificados o de texto posiblemente asociados con información cuantitativa derivada que puede hacer referencia a coordenadas temporales que a su vez hacen referencia a los objetos de forma de onda a los que se aplican.
La arquitectura de documentos clínicos HL7 también tiene un subconjunto de mecanismos similares (y destinados a ser compatibles con) DICOM para hacer referencia a coordenadas espaciales relacionadas con imágenes como observaciones; permite definir un círculo, elipse, polilínea o punto como coordenadas enteras relativas a píxeles que hacen referencia a un objeto de imagen multimedia externo, que puede ser de un formato de imagen de consumo en lugar de médico (por ejemplo, un GIF , PNG o JPEG ). .
Sistemas de análisis de documentos.
En el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el análisis de diseño de documentos , las regiones de interés (ROI) abarcan jerárquicamente páginas, texto o bloques gráficos, hasta imágenes de líneas individuales, cuadros de imágenes de palabras y caracteres. El estándar de facto en archivos y bibliotecas es el tuplet {image_file, xml_file}, normalmente en forma de archivo *.tif y el archivo *.xml que lo acompaña.
Otras aplicaciones 2D
En lo que respecta a los estándares no médicos, además de los lenguajes de marcado puramente gráficos (como PostScript o PDF ) y los formatos de archivos de dibujo de gráficos vectoriales (como SVG ) y 3D (como VRML ), que están ampliamente disponibles y que no tienen una semántica de ROI específica, algunos estándares como JPEG 2000 proporcionan específicamente mecanismos para etiquetar y/o comprimir con un grado diferente de fidelidad, lo que denominan regiones de interés.
Referencias
^ Ron Brinkmann (1999). El arte y la ciencia de la composición digital . Morgan Kaufman. págs.184. ISBN 978-0-12-133960-9.
