| Другие результаты | |
| Щит в полном объеме был изображен на ныне устаревшей круглой монете в 1 фунт стерлингов. | |
| Однако голографическое изображение может быть получено с использованием белого света в определенных условиях, например, с объемными голограммами и радужными голограммами. | |
| Независимо от объема требуемой работы, есть еще один вопрос, поднятый некоторыми людьми, которые сказали или подразумевали, что работа с изображением не важна. | |
| Выполнение этого обновления достаточно быстро, чтобы избежать появления тошноты у пользователя, требует большого объема компьютерной обработки изображений. | |
| Исследования изображений показывают, что длительное воздействие не приводит к уменьшению объема белого или серого вещества, но может привести к уменьшению объема гиппокампа. | |
| Стоимость заключается в использовании большего объема памяти изображений, ровно на треть больше в стандартной реализации. | |
| В результате обработки изображений были обнаружены паттерны значительного уменьшения объема паренхимы, охватывающие лобную и височную доли. | |
| Для создания объемных линзовидных изображений требуются печатные станки, приспособленные для печати на чувствительных термопластичных материалах. | |
| Существует ли рекомендуемый максимальный объем килобайт для текста и изображений? | |
| В экспериментальной молекулярной биологии методы биоинформатики, такие как обработка изображений и сигналов, позволяют извлекать полезные результаты из больших объемов исходных данных. | |
| Где будет хорошее место для галереи изображений объемного рендеринга? | |
| Наконец, учитывая объем информации, было бы идеально больше изображений. | |
| Eskimo был переиздан в формате объемного звучания в 2003 году и выпущен на DVD с слайд-шоу из неподвижных изображений, передающих повествования альбома. | |
| Итак, эти изображения убедительно показывают, что наша атмосфера не привязана прочно к Земле, она простирается далеко в космос, должна отметить, в пугающих объёмах. | |
| Живопись, исполненная по классической методике, часто состоит из многих слоев краски, нанесенных один на другой. Многообразие приёмов работы с мазками и красками позволяет создавать выразительные изображения, имеющие насыщенность и объём. | |
| У некоторых пользователей Free Basics могут быть ограничения по мобильному трафику. Не используйте ресурсы, требующие обработки больших объемов данных, например, видео и изображения высокого разрешения. | |
| Лучшие алгоритмы также пытаются предсказать направление и объем движения изображения между последующими полями, чтобы лучше смешать эти два поля вместе. | |
| Время выполнения алгоритма зависит от размера изображения и объема переднего плана. | |
| Они также улучшают качество изображения за счет уменьшения сглаживания и муаровых узоров, возникающих на больших расстояниях просмотра, за счет увеличения объема памяти на 33% для каждой текстуры. | |
| Начиная с этого выпуска образы Xubuntu ISO не поместятся на компакт-диске, так как теперь они в среднем составляют 800 МБ. Новый целевой носитель изображения — это, по крайней мере, USB-устройство объемом 1,0 ГБ или DVD. | |
| Предполагается, что изображения образуют положительный объем, который очерчивает пустое пространство. | |
| Предполагается, что изображения образуют положительный объем, который очерчивает пустое пространство. | |
| Эти изображения черепа и крокодила не имеют объемного изображения; просто обычная визуализация поверхности. | |
| Изображения должны отображать данные Тома по всему объему. | |
| Соответственно, некоторые машины компании включают объемный звук, плоские экраны дисплея и анимированные полноцветные изображения. | |
| Лантельме также была известна своими объемистыми шляпами, о чем можно судить по почтовым открыткам и другим ее изображениям, которые собраны по сей день. | |
| У Бенсона, спортсмена по натуре,был солидный объем работы с изображениями дикой природы и птиц, в основном водоплавающих. | |
| Количество изображенных фигур сильно варьируется в зависимости от объема помещения, доступного для оформления. | |
Объемные изображения
Обзор доступных техник и технологийЕсли от этой чехарды палочек и звездочек у вас просто рябит в глазах — расслабьтесь. С некоторой вероятностью вы увидите, что вертикальные палочки и звездочки парят над экраном или хотя бы одни из них (палочки или звездочки) парят над другими. Опыт рассматривания «чудесных картинок» очень поможет в этом деле. А если опыта нет — тренируйтесь. Нужно заставить глаза смотреть за плоскость (или перед ней) так, чтобы левый и правый глаза «скосились» и на одном и том же воспринимаемом ими месте видели на самом деле разные (по действительному расположению в пространстве) элементы. То есть если первый столбец для левого глаза будет восприниматься на том же месте, что и второй (третий и т. д. или наоборот) для правого, вы, скорее всего, увидите то, чего нет. Склонные к созерцанию могут заметить подобный эффект необычного объема на длинных панельных многоэтажках или сидениях стадионов.
Тем, кто хочет узнать об объемном видении, можно читать дальше. Никакой магии, видение в смысле видения глазами (обычными и даже в очках).
Восприятие объемных предметов основано на том, что у нас два глаза и наш мозг «привык» сводить данные с двух «видеокамер» в одну картинку, учитывающую то, что предметы видятся несколько под разными углами и потому сами картинки чуть отличаются.
Простейшую объемную фотографию сделать просто. Снимите одно и то же два раза, глядя на объект через видоискатель сначала правым глазом, а затем левым. Соблюдайте следующие правила:
предмет съемки должен находится там, где мы обычно видим предметы объемными (грубо говоря маленькие предметы на маленьком расстоянии, большие на большем, но даже горы с 1 км объемными не увидишь, к примеру, человека лучше снимать с 3-5 метров),
смещение камеры должно быть близким к расстоянию между глазами (а вот для съемки гор базу можно и увеличить, вот только на стереопаре горы будут «уменьшены»),
ваше смещение относительно предмета должно строго соответствовать линии между зрачками ваших глаз при разглядывании предмета и его готового стереоснимка (грубо говоря, вдоль горизонтали, если вы ровно стоите или сидите, а не лежите на боку).
После сделайте пару фотографий и расположите их рядом. (Как приведенные выше снимки фотокамеры.) Левый глаз и камера, снимавшая левый вид, почти не видит фонарь подсветки фокусировки, а правый глаз и его камера видят. Так же правый вид воспринимается более коротким. В таких искажениях и деталях и кроется стереоэффект. Натренированные глаза без особого труда метров с 2 совместят два снимка в один и, не обращая внимания на боковые виды, в центре увидят объемную камеру Canon 300D. (Фотографию вверху лучше уменьшить, чтобы не отходить от монитора и разглядывать, поместив между видами перегородку из непрозрачного материала, можно взять и стереоочки из комплекта цифровых камер Pentax).
Подобная техника широко используется в различных приложениях. К примеру, по двум снимкам одного и того же горного склона, сделанным с интервалом в год, и «сведенным» глазами в одно изображение можно заметить те участки склона, которые за это время сместились, они выпадут из «плоской» картинки в глубину или будут «мешать» сведению видов в один.
Хороший обзор эффектов объемного видения можно найти на сайте http://leonids.ru/. В приведенных там отрывках из книги Я.И. Перельмана есть и упоминание о таком интересном способе создания иллюзии объема, как быстрое чередование картинки для левого и правого глаза. Смотрите, что получилось:
Наиболее простой способ (для восприятия зрителей) создания искусственного стереоэффекта — подача изображений каждому глазу отдельно. Можно это делать с помощью маленьких очков-телекамер, применения пар поляризационных фильтров (как в кинотеатрах). Но технологически проще техника Анаглифии. О том, что это такое здесь. Из обычной стереопары нужно сделать такую пару, чтобы через цветные очки (разные цвета фильтров для разных глаз) каждый глаз видел только предназначенное ему изображение. Предположим, что левый снимок должен видеть только левый глаз и светофильтр на левом глазу красный (а на правом сине-зеленый). Красный светофильтр пропускает красные лучи, а дополнительные к красному цвета видятся «черными». Поэтому синее или зеленое изображение будет восприниматься как обычная фотография. А вот изображение «нарисованное красным цветом» через красный фильтр будет неконтрастным-невидимым, ведь красное и белое видятся через красный фильтр «белым» и «темных» деталей там нет. Аналогично и для правого глаза с синим или зеленым фильтром видимое изображение будет красным, а невидимое, «нарисованным» синим или зеленым цветом. В photoshop сделать такие изображения просто. В левой картинке (ее рассматриваем через красный фильтр) удалим зеленый и синий каналы так, чтобы они стали «белыми», то есть зальем их белой краской или сотрем белым ластиком. А в правой (ее рассматриваем через сине-зеленый фильтр) удалим (заменим на белый) красный канал (и через красный фильтр левого глаза картинка станет невидимой — в красном канале все бело, а два других цвета через красный фильтр не проходят). Получим цветную пару:
Сведем каналы в одно изображение. Для этого можно перетянуть недостающие каналы из одного изображения в другое, либо наложить картинку на картинку новым слоем с половинной прозрачностью для верхнего слоя. Затем сведем слои и настроим уровни (контраст и яркость). Если исходные снимки были цветными, то цветным останется и конечное изображение. Это настоящая анаглифная фотография.
Применять красный, зеленый или голубой фильтры не обязательно. Необходимо только понимать, что для корректного восприятия анаглифной фотографии изображения для левого и правого глаза должны быть близкими по контрасту. Если же мы возьмем в качестве фильтров желтый и пурпурный, то стерео эффект будет слабым, а сам снимок, не содержащий части сине-зеленого спектра будет окрашен.
Поэтому лучше выбирать фильтры «противоположенные» по цветовому кругу красный-голубой, пурпурный-зеленый. Но можно взять и пурпурный-голубой. А вот комбинации с желтым лучше не пробовать.
Для получения объемного эффекта не обязательно иметь стереопару. К примеру, на приведенной ниже анаглифной фотографии просто немного сдвинут красный канал вправо. Если смотреть на нее через цветные очки, то фотоаппарат будет «висеть» над дисплеем или за ним, в зависимости от того, как вы оденете очки (красный на левом, синий на правом или наоборот).
Еще большего правдоподобия можно добиться, если сдвинуть один из каналов тем сильнее, чем дальше предмет на снимке.Это настоящая стереопара.
А это искусственная анаглифная фотография. Москва 5 без сдвига, у чайника сдвиг больше, а у бутылки максимальный.
Еще одним способом разделить изображение на два отдельных для левого и правого глаза является растровая стереофотография. Сейчас при некоторых затратах на ПО и растр можно сделать неплохие стереофотографии на растровой подложке обычным струйным принтером. Подробнее здесь.
А теперь вернемся к тому, с чего начали. Обману. Если на изображении есть устойчивая структура с некоторым горизонтальным шагом, то левый и правый глаз могут видеть ее несколькими способами. Как есть или со сдвигом и совмещением «узловых» точек на шаг (два). При этом если структура не одна и есть несколько наборов «решеток» с отличающимся шагом, то при их совмещении со сдвигом (когда на месте одного узла для одного глаза другой глаз видит соседний узел) будет казаться, что структуры-решетки разведены в глубину. Подробное обсуждение темы можно посмотреть здесь, оттуда же и картинка, приведенная далее с плавающими в пространстве крестиками, звездами и точками.
Чуть усложнив схему, введя «непрерывный» узор с некоторым горизонтальным шагом и промодулировав шаг для одинаковых точек соседних полос глубиной картинки, можно создать и настоящие 3D стереограммы. Они конечно не цветные.
Одна из первых статей на русском по этой теме здесь. Взять бесплатно программу для создания 3D картинок можно здесь. Чтобы сделать объемное «невидимое» изображение нужен узор (программа его предоставляет) и карта глубины. Ниже приведена карта глубины биплана. В старых версиях (Surface 3D 1.16) программы был модуль 3DModel-OpenGL, позволяющий конвертировать скелетные модели 3D-Max (и других подобных программ) в карту глубины. Так что можно поискать старые версии программы в интернете. А вот для новой версии Surface 3D 2 карты глубины придется делать в ручную (в программе есть редактор и набор примитивов геометрических фигур и шрифтов).Это карта глубины. Яркость пропорциональна удалению от наблюдателя.
А это промодулированный картой глубины регулярный «шум». В новой версии программы для помощи новичкам в «поиске» скрытого изображения в картинку можно внедрить метки (к примеру, два кружочка). «Правильное» положение глаз то, при котором метки совмещены. Как видно узор повторяется. В этом и секрет. Но в соседних полосах «одинаковые» точки смещены горизонтально относительно друг друга пропорционально яркости модулирующей их точки реального изображения из карты глубины.
А это стереограмма яблока, выполненная в старой версии программы.
Еще про стереофотографию можно почитать здесь и здесь.
Рельефообразующие устройства для создания объемных изображений
Тифлоцентр «Вертикаль» расширил свой ассортимент товарами, обучающими людей с ограничениями по зрению. Благодаря инновационным технологиям теперь незрячие могут «увидеть» те или иные изображения, используя тактильные ощущения. В данном разделе представлены самые популярные изобретения по доступным ценам, с помощью которых создаются объемные рисунки, графики и диаграммы.
Цены на рельефообразующие устройства
Как получить персональное предложение
Мы всегда стараемся предложить нашим партнёрам лучшие цены!
Если у вас появилось предложение с более выгодными условиями, сообщите нам,
и мы обязательно сделаем предложение, от которого вы не сможете отказаться!
Получить скидку
Мы делаем скидки от цен конкурентов, ведь мы – крупнейшая компания в России, которая является разработчиком и серийным производителем оборудования в рамках программы «Доступная среда».
Скачать прайс-лист на рельефообразующие устройства
Дилерский прайс-лист (требуется регистрация)Дилерский прайс-лист вы можете скачать только после регистрации на нашем сайте. Тифлоцентр «Вертикаль» заинтересован в расширении дилерской сети и ищет новых представителей на территории России и за её пределами.
Скачать технические задания на рельефообразующие устройства
Уважаемые клиенты! Для того чтобы скачать необходимую вам документацию на рельефообразующие устройства, необходимо скачать прайс-лист, где будут прикреплены ссылки на ТЗ. Также можно перейти в электронный каталог, далее в карточку товара и в разделе «Тех. документы» скачать нужную вам информацию об изделии.
Скачать документацию для вашего проекта
Уважаемые инженеры-проектировщики! Для того чтобы скачать необходимую вам документацию на рельефообразующие устройства, необходимо перейти в карточку товара в электронном каталоге, далее в разделе «Тех. документы» скачать проектную карту.
НАШЕ ПРЕИМУЩЕСТВО — ДОЛГОЛЕТНИЙ ОПЫТ и КАЧЕСТВО!
парящее в воздухе объемное изображение
Представленный компанией Burton дисплей True 3D позволяет создавать светящиеся пиксели в любой точке трехмерного пространства в воздухе или в воде. В основе системы лежит модернизированная версия технологии, совместно разработанной учеными японского института AIST и университета Кэйо, впервые она была анонсирована в 2006 году. Фокусируя лазерный луч в какой-то одной точке, система создает плазменное возбуждение кислорода и азота в воздухе и вызывает свечение.
Ученые говорят, что это первая в мире технология, позволяющая создавать изображение даже без какого-то подобия дисплея. Большинство современных 3D-систем создает картинку на двухмерном экране, и она кажется трехмерной из-за оптической иллюзии, которая производит разные изображения для левого и правого глаза. Однако в данном случае изображение получается прямо в воздухе, оно полностью трехмерно, и объемные предметы выглядят натурально.
Текущая версия системы создает порядка 50 тысяч точек в секунду, частота смены кадров составляет примерно 10-15 fps, сейчас ученые работают над увеличением этого показателя до 24-30 fps. Создание картинки в водной среде более экономично в аспекте потребления энергии, а в воздухе требуется более мощный лазер. Проще всего работать с зеленым лазером, однако если использовать комбинацию красного, зеленого и синего, можно добиться полноцветного изображения. Возможностей практического применения данной технологии поистине бесчисленное множество, но прежде ее нужно будет усовершенствовать, увеличить разрешение и частоту смены кадров, чтобы картинка смотрелась правдоподобно.
Материалы по теме:
Источник:
Объемное изображение — Энциклопедия по машиностроению XXL
В двумерных графических системах плоские объекты описывают с помощью координат Хи У, а в трехмерных системах X, К и Д что позволяет записывать в памяти объемные изображения и с различных направлений наблюдения воспроизводить их проекции на экране монитора.Высокая когерентность и монохроматичность излучения ОКГ позволяют получать запись объемного изображения (голограмм) любого объекта. [c.52]
Для контроля дефектов участков изделий, находящихся в труднодоступных местах, перспективен метод голографической эндоскопии. В отличие от традиционных способов эндоскопии с помощью волоконно-оптических элементов (ВОЭ) здесь появляется возможность получения объемных изображений внутренних полостей изделий при углах обзора, близких к предельным. Для систем голографической эндоскопии разработаны специальные ВОЭ, обеспечивающие малые потери лазерного излучения и сохранение его когерентности. Применение лазеров в эндоскопии позволило также использовать эффект квантового усиления света с помощью ВОЭ из оптически активных материалов для резкого (в 10 —10 раз) увеличения яркости изображения, улучшения его контрастности. Накачка ВОЭ производится при этом с помощью одиночных импульсных ламп, а объект освещается лазерным светом с длиной волны, соответствующей резонансной частоте световодов.. [c.99]
Преимуществом растровых или сканирующих микроскопов является возможность исследовать непосредственно поверхность излома без использования промежуточных реплик, высокая при-цельность и получение объемных изображений. Перспективным является также изучение с помощью сканирующих микроскопов предварительно травленой поверхности излома и особенно совмещение сканирующего микроскопа с микроанализатором. Сканирующие микроскопы обладают меньшей, чем просвечивающие микроскопы, разрешающей способностью и, как правило, меньшей контрастностью изображения. Габариты исследуемых образцов ограничены по высоте и площади, т. е. в ряде случаев необходимо разрезать поверхность разрушения на части, что при исследовании аварийных изломов часто недопустимо.
Есть оригинальные приемы, например, ие просто совмещение объектов, но совмещение объектов несовместимых (оптическое совмещение двух объемных изображений), не просто совмещение процессов, но совмещение, связанное с упрощением, исключением ряда промежуточных операций (способ подземной газификации угля, предложенный в 1888 г. Д. И. Менделеевым). [c.107]
Основное преимущество электронных микроскопов по сравнению с оптическими заключается в сочетании большого увеличения (до 100 ООО у РЭМ и 500 000 у ПЭМ) с большой глубиной резкости (порядка единиц и десятков микрометров). Это позволяет при большом увеличении детали одновременно наблюдать поверхности, находящиеся на разных высотах, и получить наглядное объемное изображение структуры поверхности. [c.112]
Голографические методы предназначены для получения объемных изображений. Голограмма представляет собой заснятую на фотопластинку (пленку) картину интерференции между лучами, отраженными от исследуемого объекта или прошедшими через исследуемую область, и когерентным с ними опорным лучом. Когерентность обеспечивается использованием в качестве источника света лазера. При голографировании стационарных объектов используются лазеры непрерывного действия, при голографировании нестационарных объектов — импульсные лазеры. Метод позволяет за —8 [c.389]
Для восстановления исследуемого объемного изображения на голограмму направляется световая волна, совпадающая с опорной волной при записи. Восстановленное изображение является точной ко- [c.389]
Световая волна, отраженная от зеркала опорная) и от освещаемого ею тела предметная), попадает на фотопластинку, где возникает соответствующая интерференционная картина. Если ее осветить аналогичным световым пучком, то в результате его дифракции на светлых и темных полосах, зафиксированных на фотопластинке, у наблюдателя возникает мнимое объемное изображение, практически полностью соответствующее телу, создавшему предметную волну. [c.248]
Растровая электронная микроскопия Порошковая проба Шлиф Объемные изображения частиц Случайные сечения [c.75]
Аппаратура дистанционного зондирования, обеспечивающая получение информации о микрофизической структуре и построение объемных изображений облаков, приведена в табл. 1.10. При изучении характеристик облачных частиц определяются спектр распределения по размерам, а также фазовое состояние (жидкое или кристаллическое) облачных частиц. [c.31]
Полученная информация является существенной при определении оптических характеристик и альбедо облаков, необходимых в климатологических приложениях. В сочетании с данными о температуре верхушек, объемные изображения облаков используются в задачах грозового предупреждения, преимущественно, при составлении краткосрочных прогнозов. [c.31]
Способность видеть предметы объемными (стереоскопическое зрение) обусловлена следующим. При рассматривании какого-либо предмета двумя глазами каждый глаз видит этот предмет под различными углами. Благодаря этому в каждом глазе образуются несколько отличные друг от друга изображения предмета. В совокупности эти оба изображения воспринимаются наблюдателем как одно объемное изображение предмета. На таком же принципе основано действие стереоскопических микроскопов, которые строятся по так называемой схеме Грену. Эти микроскопы представляют собой по сути дела два микроскопа, оптические системы которых расположены под углом друг к другу так, что вершина угла находится в плоскости предмета. [c.115]
КОЙ не создается объемного изображения препарата. Линза насадки повышает общее увеличение микроскопа в 1,5 раза. Призменная система служит для разделения изображения на два изображения. [c.179]
В работе [208] предложен способ передачи на расстояние объемных изображений, основанный на известном способе синтеза голо- [c.283]
Наиболее существенный недостаток обычной видовой голографии заключается ib том, что объект при съемке должен освещаться излучением лазера. При этом условии оказывается возможным записать голограмму скульптуры, портрета или даже сцены в небольшом помещении, однако возможность записи натурных сцен таких, как здания, ландшафты, при этом полностью исключена. В 1967 г. американский исследователь Р. В. Поль предложил так называемый метод композиционных голограмм (43), сочетающий голографию и метод интегральной фотографии Липпмана (44). Используя такой метод, можно получить голограммы, воспроизводящие объемные изображения предметов, освещенных естественным светом. [c.118]
Для восстановления волнового поля предмета, тем самым для получения его объемного изображения, голограмму помещают в то место, где была расположена фотопластинка при фотографировании, и затем освещают голограмму световым пучком того же лазера под тем же углом, под которым было осуществлено экспонирование. При этом происходит дифракция огюрной волны на голограмме и мы видим объемное со всеми присущими самому объекту свойствами (в нем сохраняется также распределение освещенности, как и в объекте) мнимое изображение. Оно кажется нам настолько реальным что даже игюй раз появляется желание потрогать предмет. Разумеется, это невозможно, так как в данном случае изображение образовано голографической копией волны, рассеянной предметом во время записи голограммы. [c.206]
Понятие о цветном голографировании. Известно, что цветовой Э( )фект можно получить сочетаниями трех основных цветов (например, красным, зеленым и синим) при соответствующим образом подобранн1,1х интенсивностях. Поэтому если объемную голограмму экспонировать в красном, зеленом и синем цветах, то каждая длина волны образует свою систему полупрозрачных отражающих поверхностей и при восстановлении в белом свете волна отразится от совокупности своих поверхностей, в результате получится цветное объемное изображение предмета. Отбор разрешенных направлений и разрешенных длин волн зависит как от толщины эмульсии, так и от ориентации пластинки относительно источника опорной волны и предмета. Чем больше число липпмановских поверхностей почернения в объемной голограмме, тем острее будут вышеупомянутые отборы. [c.219]
Луч лазера может прожечь отперстио в самом твердом материале, расплавить любую металлическую броню, и он же помогает хи1)ургам при 1 ып олнении самых тонких операций внутри человеческого глаза. По лучу лазера осуществляется телефонная связь и прокладка трасс, лазер применяется для измерения расстояний и для получения объемных изображений предметов — голограмм. [c.316]
Если на пути распространения световой волны оказывается какой-то предмет, волновой фронт искажается. Вследствие внесенного предметом рассеяния света волны, идущие от разных точек освещаемого предмета, будут иметь различные амплитуды и фазы. В. этих амплитудных и фазовых искажениях волнового фронта и заключена информация о форме предмета, в том числе и его объемное изображение.-Используя эти предпосьпки, Д. Габор предложил вместо изображения предмета регистрировать пространственную структуру самой волны света, а именно несущий информацию о предмете волновой фронт, и затем по этой записи восстанавливать изображение предмета. [c.9]
Голографические методы контроля. Методы основаны на интерференции световых волн. Источником световых волн являются оптические квантовые генераторы, позволяющие получать свет с определенной длиной волны (монохроматические волны) и в определенной фазе колебаний (когерентные волны). Использование лазеров (лазерных диодов) позволяет восстанавливать мнимое объемное изображение объекта в целом либо части этого объекта. Фиксируя на детекторе (фотопластинке или экранр монитора) наложенные изображения состояния объектов (например, без нагрузки и под нагрузкой), получают интерференционные картины, которые являются источником информации о наличии дефектов в объектах контроля. При этом интерференционные картины весьма чувствительны к незначительным перемещениям частей поверхности, которые появляются в области концентрации напряжений объекта контроля вследствие наличия в нем дефекта. Метод, основанный на голографический интерференции световых волн, применяется в основном для анализа напряженно-деформированно-го состояния сварных соединений и контроля за остаточными сварочными напряжениями. [c.211]
Голограмма получается в результате интерференции разделенного на две части монохроматического потока оптического излучения лазера рассеянного голографируемым объектом и прямого (опорного) пучка, попадающего на фотопластинку, минуя объект. Голограмма содержит всю необходимую информацию об объекте. Для восстановления изображения, записанного на фотопластинке, голограмма подсвечивается только опорным лучом. В результате возникают два видимых объемных изображения голографируемого объекта — действительное и мнимое. Принципиальные схемы голографической записи и восстановления изображения показаны на рис. 1, г. [c.52]
Задача по.лученпя объемного изображения была решена методически путем считывания сигналов с двух парных детекторов, которые стационарно вмонтированы в камеру РЭМ. При этом информацию получают не в традиционно используемых вторичных электронах, а в режиме считывания отраженных электронов. Для определения направления наклона анализируемой фасетки излома информация регистрируется двумя широко апертурными детекторами отраженных электронов RE, RE2). Для обеспечения высокой чувствительности к слабому сигналу отраженных электронов в качестве приемника использованы солнечные батареи [86-88]. [c.217]
Графическое представление динамики управления требует применения еще более сложных и объемных изображений, ко торые здесь трудно привести полностью. Рассмотрим лишь принципы их построения и основные элементы. [c.126]
В последних моделях металлографических микроскопов вместо описанных методов фазового и интерференционного контраста используется система дифференциального интерференционного контраста (система Номарского), позволяющая получать цветные объемные изображения структурных составляющих, которые трудно выявить обычными методами, а также исследовать без травления микрошлифы различных материалов. [c.28]
Большая глубина фокуса, высокая разрешающая способность и обилие полутонов на изображении, полученном в РЭМ, создают впечатление объемности и часто позволяют правильно представить себе пространственную конфигурацию деталей исследуемого объекта. При сложном рельефе, характерном для изломов, не всегда удается получить трехмерную реконструкцию по одной плоской проекции. В таких случаях для усиления эффекта объемности изображения проводят съемку стереопар исследуемого участка, изменяя его наклон по отношению к зонду на 5—10° в зависимости от увеличения. Изменение угла наклона образца обычно производят механическим способом с помощью гониометра, однако эту операцию также можно проводить, наклоняя зонд и не изменяя при этом положения образца. Стереопары рассматривают с помощью простейших стереоскопов, в которых впечатление объемности создается за счет эффекта параллакса. Количественную оценку деталей рельефа на микрофотографиях (измерение глубины, высоты н углов наклона) осуществляют с помощью стереокомпараторов по методикам, используемым в картографии. Имеются сообщения о получении стереоизображений непосредственно в РЭМ (на двух экранах в реальном масштабе времени). [c.68]
После определения неизвестных ц( ) на границе Г и координат узловых точек на границе Г, вычисляются прогибы во внутренних точках области мембраны, по значениям которых строится объемное изображение изгиба. На рис. 6.10 и рис. 6.11 изображен контакт мембраны с горизонтальной и наклонной плоскостя- [c.166]
Вопрос. Чем вызвана необходимость объемного изображения на ил-1страциях, помещаемых в каталоге деталей и сборочных единиц и до-скается ли делать иллюстрации в ортогональных проекциях [c.227]
Стереоскопические микроскопы дают прямое и стереоскопическое (объемное) изображение предмета. Они предназначены для наблюдения двумя глазами мелких предметов, рельефов, разрывов, для препарировальных работ в биологических, медицинских, минералогических, сельскохозяйственных и других лабораториях и предприятиях. Стереоскопические микроскопы применяются также для работы с мелкими деталями в часовой и приборостроительной промышленности, для сборки радиоламп и т. д. [c.115]
Поляризационный стереоскопический микроскоп позволяет наблюдать объемное изображение объекта, исследуемого в проходящем или отраженном свете. Наблюдение можно проводить в обыкновенном и поляризованном свете. Микроскоп предназначен для исследования минералов, руд и горных пород. Объемное изображение значительно облегчает в ряде случаев изучение шлифов и аншлифов. Большое расстояние между объективом и предметом позволяет производить различные манипуляции над наблюдаемым предметом. [c.121]
При восстановлении голограммы в белом свете дисперсия света приведет к растяжению зоны видения в вертикальном направлении, причем в глаза наблюдателя попадают достаточно узкие пучки одного цвета. При смещении положения глаз в верти-кальпом направлении (или повороте голограммы в этом же направлении) цвет восстанавливаемого изображения будет меняться, проходя весь видимый спектр. Выбрав частоту следования ракурсов такой, чтобы при заданных условиях наблюдения в каждый глаз наблюдателя попадали только два соседних ракурса, за счет стереоэффекта можно наблюдать объемное изображение объекта. [c.141]
При восстановлении в белом свете, например с помощью лампы накаливания, формируется яркое объемное изображение объекта, меняющего свое положение при смещении положение глаз или повороте голограммы в горизонтальном направлении На рис. 6.22,6 показаны два изображения, соответствующие двум ракурсам объекта, восстановленные с гибридной стереоголограммы. [c.141]
Следует отметить, что первая из перечисленных работ Е. Н. Лейта и Ю. Упатниекса, как, собственно, и работа Д. Габора не вызвала какого-либо резонанса и осталась незамеченной, тем более что мысль о прямой зависимости эффективности всего процесса от степени эффективности разделения волновых полей содержалась непосредственно и в работе Д. Габора. Поворотным пунктом в истории голографии явилась работа этих авторов, опубликованная в 1964 году. В этой работе Е. Н. Лейт и Ю. Упатниекс, используя свой метод и новый чрезвычайно монохроматичный источник излучения— лазер, получили объемное изображение произвольного объекта — шахматной доски с расположенными па пей фигурками. Вообще говоря, возможность получения голографических изображений, неотличимых от оригинала, а также возмож 54 [c.54]
Широко известный метод голографии с наклонным опорным пучком [4—7], разработанный Э. Лейтом и Ю. Упатниексом, впервые применившими в качестве источника излучения лазер, также основан на регистрации в присутствии когерентного фона светового поля от предмета в зоне дифракции Френеля, однако источник излучения смещен с линии объект — голограмма так, что объектный и опорный пучки сходятся под некоторым углом. Этот метод, позволяющий получать высококачественные объемные изображения трехмерных объектов, получил большое распространение в практике зкспериментальных исследований. [c.8]
Биологи получили объемное изображение процессов в клетке
Использовав метод криоэлектронной микроскопии высокого разрешения, исследователи из Медицинского института Говарда Хьюза смогли увидеть множество деталей внутриклеточных процессов. Статья об этом опубликована в журнале Science.
С момента открытия и первого наблюдения живых клеток ученые пытаются все глубже и глубже проникнуть в процессы, которые происходят внутри них. Знание их механизмов позволит разрабатывать новые лекарства и изменять функционирование живого организма с помощью генного редактирования.
С помощью световой микроскопии можно легко идентифицировать конкретные клеточные структуры, используя флуоресцентные красители. С развитием технологий высокого разрешения эти структуры стало возможным анализировать более точно. Но флуоресцентная микроскопия позволяет идентифицировать лишь несколько из более чем десяти тысяч белков в клетке. Это очень мало для выяснения механизмов их взаимодействия друг с другом. Электронная микроскопия, напротив, позволяет увидеть все клеточные структуры в высоком разрешении, но из-за постоянного движения во внутриклеточном пространстве различить многие детали становится очень трудно.
Поэтому, чтобы заглянуть глубже внутрь клеток, ученые Медицинского института Говарда Хьюза решили совместить оба этих метода. На первом этапе клетки замораживали под высоким давлением. Это позволило сохранить их исходную структуру при низких температурах без образования кристаллов льда. После этого исследователи поместили образцы в криогенную камеру, температура в которой не поднималась выше десяти кельвинов. Там ученые провели съемку с помощью сверхразрешающей флуоресцентной микроскопии и получили 3D-модель клетки.
После этого образцы поместили в смолу и отправили в мощный электронный микроскоп. С помощью него исследователи получили набор слоев клеток, сборка которых позволила получить трехмерную картинку. Наконец, ученые наложили друг на друга трехмерные изображения с обоих микроскопов. В результате получились потрясающие изображения внутриклеточных структур с невиданной до сих пор четкостью.
Ученым удалось получить детальные изображения нескольких внутри- и межклеточных структур и процессов. Среди них эндосомы — «пузырьки», которые помогают клеткам хранить белки, разрушать клеточный мусор и перевозить грузы. Также ученые смогли наблюдать организацию хроматина — белка, являющегося основой хромосом — в процессе дифференциации клеток.
Как фотографировать объёмное изображение
Для того, чтобы передать объёмность изображению важно понять, как вообще работает зрение у человека.
Следует отметить, что у животных зрение разное, например, животные, которые едят траву видят более плоское изображение, чем хищники. Хищники видят дальше и более объёмно, так как глаза у них располагаются впереди, а у травоядных с боков.
У нас глаза расположены также спереди как у хищников, поэтому зрение у нас ближе к хищным животным.
Хищники могут предопределить верное расстояние прыжка до жертвы, то есть у них результативное бинокулярное зрение.
Как фототехника передаёт объем изображению?
Тут главное понять, что какой-бы объектив Вы не использовали, он всегда будет давать плоскую картинку. Всегда. Почему? Потому, что объектив устроен так, что это просто набор линз на одной плоскости, поэтому ни о каком объёме там не может быть и речи.
Конечно эффект 3d может быть если, например, стоит два объектива, а запись идёт на 2 матрицы, либо происходит кодирование.
Принцип съёмки 3d кино примерно такой же, снимают изображение, разнесённое на два объектива.
Смотрим на фото под правильным углом
Вы конечно сейчас удивитесь, но мы всегда смотрим на снимки под неправильным углом.
Просто дело в том, что у нас бинокулярное зрение.
Сам фотоснимок плоский, просто наш мозг обрабатывает как-бы две картинки и получает изображение в объёмном виде.
Действенные способы сделать фотоснимок объёмным
Разно плановость. При съёмке пейзажей, натюрмортов и даже портретов лучше использовать разно плановость. Она придаёт снимку глубину.
При этом помним, что задний план-это фон, его выбираем тщательно. Фон должен быть однородным, чтобы не было ощущения, что из объекта что-то торчит, это может быть фон с эффектом боке.
Передний план как раз и передаёт глубину, так, что используйте любой реквизит, который поможет зрителю увидеть ту объёмность какая требуется.
Цвет. Тёплые окраски могут восприниматься ближе, в то время как холодные окраски наоборот дальше. Хроматическая стереоскопия так называется этот эффект.
Этот приём с удовольствием используют художники, чтобы передать трёхмерную форму.
Если цвета холодных и тёплых оттенков расположить рядом, то холодный наоборот станет холоднее, а тёплый ещё теплее.
Использование воздушной тональной перспективы. В чём заключается он? Свет проходит через какое-то препятствие, например, воздух, он преломляется, рассеивается и в результате отражается.
Если делать фотоснимки утром в ранние часы, то можно увидеть белые дали, ту самую воздушную дымку.
Чтобы передать воздушную перспективу, не стоит забывать, что отдалённость объекта даст не такой насыщенный оттенок и придаст размытость снимку.
обзор литературы по фундаментальной науке и медицинскому восприятию изображений
Реферат
Интерпретация объемных медицинских изображений представляет собой быстро растущую долю рабочей нагрузки в радиологии. Однако относительно мало известно о стратегиях, которые наилучшим образом определяют поведение при поиске аномалий в объемных изображениях. Хотя существует обширная литература по восприятию двумерных медицинских изображений, остается открытым вопрос, можно ли обобщить выводы, сделанные на основе этих изображений, на объемные изображения.Важно отметить, что объемные изображения имеют различные характеристики (например, прокрутка по глубине, плавное отслеживание движений глаз, сигналы начала движения и т. Д.), Которые следует учитывать в будущих исследованиях. В этой рукописи мы рассмотрим литературу по восприятию медицинских изображений и обсудим соответствующие результаты фундаментальной науки, которые могут быть использованы для создания прогнозов относительно экспертных знаний в области интерпретации объемных изображений. Лучше понимая поиск по объемным изображениям, мы сможем определить общие источники ошибок, охарактеризовать оптимальные стратегии поиска по глубине или разработать новые методы обучения и оценки для врачей-радиологов.
Ключевые слова: Восприятие медицинских изображений, Радиология, Визуальный поиск, Экспертиза, Объемные медицинские изображения
Значимость
Объемные медицинские изображения, такие как сканирование компьютерной томографии (КТ), состоят из серии сложенных двухмерных (2D) изображения, позволяющие более точно представить трехмерную (3D) природу анатомических структур тела. В последние годы наблюдается устойчивый рост количества объемных медицинских изображений, интерпретируемых в диагностической радиологии.Хотя объемные изображения обычно ассоциируются с лучшей производительностью, пропущенные или неправильные диагнозы остаются преобладающими в радиологии. В этом обзоре мы обсудим результаты фундаментальных научных исследований визуального внимания и памяти, которые могут помочь в нашем понимании объемного поиска медицинских изображений. Кроме того, мы обсудим то, что уже известно о поиске объемных изображений, в обзоре литературы по восприятию медицинских изображений. Хотя в настоящее время имеются существенные пробелы в наших знаниях о том, как лучше всего искать объемные изображения, этот тип исследования может в конечном итоге выявить превосходные стратегии поиска для оценки объемных изображений, определить, когда вероятны ошибки, или привести к улучшенным методам обучения для новых радиологов. .
Введение
Объемная медицинская визуализация, такая как КТ, магнитно-резонансная томография (МРТ) или цифровой томосинтез груди (ДГТ), помогает сохранить трехмерную природу внутренних структур тела путем наложения нескольких изображений поперечного сечения. Этот метод визуализации часто приводит к получению огромного количества информации, которую рентгенолог может оценить (Andriole et al., 2011): одна рентгенограмма грудной клетки теперь часто дополняется компьютерной томографией грудной клетки со стопкой из 1000 изображений с высоким разрешением (рис.). К сожалению, отклонения от нормы иногда очень малы по сравнению с общим размером изображения. Чтобы проиллюстрировать этот момент, Рубин (2015) подсчитал, что узелки рака легких размером от 4 до 10 мм составляют 0,01% или меньше от общего объема при типичном компьютерном сканировании грудной клетки. Узелки рака легкого такого размера будут видны только на нескольких срезах, что делает их не обнаруживаемыми в течение подавляющего большинства общего времени поиска рентгенологом (Рубин, 2015). Как опытные радиологи эффективно разбирают всю эту информацию и обнаруживают потенциальные отклонения? Есть ли оптимальные стратегии для навигации по объемным изображениям? К сожалению, несмотря на десятилетия исследований восприятия медицинских изображений, относительно мало известно об опыте интерпретации объемных медицинских изображений.Однако, учитывая растущее количество объемных изображений в радиологии, ответы на эти вопросы, вероятно, будут в авангарде исследований восприятия медицинских изображений в ближайшие годы (McDonald et al., 2015).
Сравнение размеров двумерных медицинских изображений и объемных медицинских изображений. Размеры изображений являются приблизительными, и фактические размеры изображений могут значительно различаться в зависимости от случая. Для оценки размера узелков в легких используется монитор с разрешением 96 точек на дюйм. КТ, компьютерная томография
Целью данной рукописи является обзор литературы и выявление текущих пробелов в нашем понимании интерпретации объемных изображений с использованием фундаментальной научной основы.Во-первых, мы обсудим преимущества использования фундаментальных научных исследований внимания и памяти для создания обоснованных прогнозов о восприятии медицинских изображений. Далее мы обсудим девять областей исследований, которые, по нашему мнению, лучше всего отражают текущие приоритеты в данной области (таблица). В каждом из этих разделов мы обсудим соответствующие выводы из литературы по фундаментальной науке и медицинскому восприятию изображений и выделим перспективные области для будущих исследований. Этот обзор не следует рассматривать как исчерпывающий обзор литературы.Например, не будем подробно останавливаться на дебатах о переходе от аналоговой радиологии к цифровой. Хотя история создания объемных изображений — сама по себе интересная тема, она выходит за рамки данного обзора. Кроме того, мы не будем подробно обсуждать уникальные методологические проблемы, связанные с исследованиями объемной визуализации, и подходы, которые исследователи использовали для их решения. Вместо этого мы направляем читателя к существующим ресурсам, которые подробно освещают эту тему (Rubin, Drew, & Williams, 2018; Venjakob & Mello-Thoms, 2015).Скорее, эта рукопись представляет собой избранный обзор литературы по восприятию объемных изображений через призму фундаментальных исследований зрительного внимания и памяти. Хотя многие из этих тем, несомненно, относятся и к 2D-визуализации, основная цель этой рукописи — сосредоточить внимание на вопросах, наиболее актуальных для объемной визуализации, и послужить катализатором для будущих исследований в этой области.
Таблица 1
Важные области исследований объемного восприятия изображений
Что мы можем узнать о восприятии медицинских изображений из фундаментальных научных исследований?
В течение нескольких десятилетий исследователи пытались охарактеризовать, как опытные радиологи интерпретируют медицинские изображения.Одновременно с этим ученые-когнитивисты создают огромное количество литературы по визуальному поиску, используя строго контролируемые лабораторные задачи, такие как «найти горизонтальную линию среди вертикальных линий». На первый взгляд кажется, что эти искусственные задачи имеют мало общего со сложными радиологическими задачами, такими как определение признаков рака груди на маммограмме. Однако по своей сути обе эти задачи можно охарактеризовать как визуальный поиск и полагаться на одни и те же механизмы (Wolfe, Evans, Drew, Aizenman, & Josephs, 2016).В последние годы ученые-когнитивисты продемонстрировали замечательный потенциал применения результатов фундаментальной науки для решения реальных задач, таких как радиология (рис.). Например, наблюдатели в лаборатории часто не замечают человека, проходящего через баскетбольный матч в костюме гориллы, когда они выполняют второстепенную задачу (например, подсчет количества передач между игроками), явление, известное как «слепота невнимания» (Саймонс И Chabris, 1999). Точно так же 83% радиологов пропустили изображение гориллы размером со спичку, встроенное в срез компьютерной томографии грудной клетки, когда они искали признаки рака легких (Drew, Võ, & Wolfe, 2013).Это исследование может помочь объяснить, почему случайные находки, которые представляют собой неожиданные отклонения, не являющиеся основной целью поиска, иногда упускаются в радиологии (Wolfe, Soce, & Schill, 2017).
Хотя многие результаты лабораторных задач визуального поиска были воспроизведены в медицинской литературе по восприятию изображений (например, Evans, Georgian-Smith, et al., 2013; Drew et al., 2013), четкого аналога объемным изображениям не существует. в фундаментальной научной литературе. Тем не менее, понимание будущих направлений исследований по поиску объемных изображений может быть получено из результатов визуального поиска в 2D, а также из растущих исследований в области вождения, визуального поиска в реальном мире, замкнутого телевидения (CCTV) и виртуальной реальности.Ультразвуковое изображение, перепечатанное из Hansen et al. (2016). Ультрасонография почек: фотообзор. Diagnostics , 6 (1), 2., и используется здесь в соответствии с лицензией Creative Commons. Изображение патологии получено из коллекции Sarcomas Консорциума клинического протеомного анализа опухолей Национального института рака (CPTAC-SAR) за 2018 г. и использовано здесь в соответствии с лицензией Creative Commons License
Примеры трансляционных исследований из фундаментальной науки в радиологию, которые были тщательно обобщены в другом месте (Wolfe, 2016 ; Wolfe et al., 2016), подчеркивают перспективу использования наших знаний о человеческом познании для прогнозирования того, как радиологи ищут медицинские изображения и когда они будут наиболее подвержены ошибкам. Однако объемная визуализация создала новый набор проблем как для радиологов, так и для исследователей восприятия, стремящихся лучше их понять. Впервые объемная визуализация была введена в клиническую практику в 1970-х годах, но в последние годы произошло резкое увеличение размера и количества объемных изображений, интерпретируемых в читальном зале радиологии (Andriole et al., 2011; Макдональд и др., 2015). Например, количество поперечных изображений в одном учреждении увеличилось в десять раз с 1990 по 2010 год (McDonald et al., 2015). К сожалению, большинство исследований восприятия медицинских изображений основано на 2D-изображениях, таких как рентгенограммы грудной клетки. В области фундаментальной науки существует обширная литература по визуальному поиску в двумерных лабораторных задачах и растущая литература по поиску в трехмерном мире. Однако объемные изображения нельзя однозначно отнести ни к одной из этих категорий (рис.). Тем не менее, есть ряд выводов из этих двух источников литературы, которые могут дать представление об интерпретации объемных изображений, которые мы выделим в этом обзоре.
Хотя большую часть работы радиолога можно охарактеризовать как принятие решений, например, определение того, является ли подозрительное открытие злокачественным или доброкачественным, в этом обзоре основное внимание будет уделено тому, как обнаруживаются и идентифицируются потенциальные аномалии с помощью визуального поиска. Чтобы ограничить обсуждение визуального поиска, мы в первую очередь будем полагаться на модель управляемого поиска (Wolfe, Cave, & Franzel, 1989).Модель управляемого поиска предполагает, что ранняя информация направляет внимание снизу вверх или сверху вниз к определенным элементам сцены. Направление снизу вверх определяется свойствами самого стимула. Например, при отсутствии другой задачи ярко-красный мак в поле ромашек может привлечь внимание. Напротив, руководство сверху вниз определяется внутренним состоянием наблюдателя и историей выбора. Внимание, направленное сверху вниз, часто может подавлять влияние механизмов снизу вверх.Например, целевые репрезентации, хранящиеся в памяти, могут помочь отвлечь внимание от заметных отвлекающих факторов (например, красного мака) и к особенностям окружающей среды, которые соответствуют характеристикам цели. Вместе восходящие и нисходящие факторы создают карту приоритетов, которая направляет внимание на области сцены, которые с большей вероятностью могут содержать цель.
Какие свойства стимула направляют внимание в объемных медицинских изображениях?
Направления снизу вверх при визуальном поиске могут быть очень эффективными, когда наиболее заметные объекты в сцене соответствуют вашим целям (например,g., выявление большой опухоли головного мозга), но вредно, если ваша задача включает обнаружение незаметных целей (например, небольших узелков рака легкого). К сожалению, наиболее заметные области медицинских изображений не всегда являются наиболее информативными для рентгенолога. Один хорошо зарекомендовавший себя механизм ограничения влияния информации снизу вверх — это получение информации о задаче сверху вниз. При прочих равных, эксперты должны иметь возможность лучше использовать нисходящую стратегию при поиске медицинских изображений, чем новички, благодаря своим обширным медицинским знаниям и прошлому опыту работы с аналогичными изображениями.По той же причине наибольшие различия между экспертами и новичками следует искать в задачах, для которых стратегия снизу вверх не приносит пользы. В целом эти прогнозы получили хорошую поддержку в радиологии, в дополнение к ряду других задач и профессий (Cooper, Gale, Darker, Toms, & Saada, 2009; Humphrey & Underwood, 2009; Koide, Kubo, Nishida, Shibata, И Икеда, 2015; Лэнсдейл, Андервуд и Дэвис, 2010). Например, движения глаз новичков точно предсказывались с помощью карты значимости при анализе компьютерной томографии головного мозга одного среза на предмет выявления нарушений мозгового кровообращения (Matsumoto et al., 2011, см. Также Nodine, Kundel, Lauver, & Toto, 1996). Точно так же эксперты рассматривали клинически значимые малозаметные области дольше, чем новички. Однако, если клинически значимые области были наиболее заметными, движения глаз экспертов и новичков не различались (Matsumoto et al., 2011).
Необходимы дальнейшие исследования, чтобы определить особенности, которые влияют на обнаруживаемость аномалий в объемных медицинских изображениях. На рентгенограммах грудной клетки исследователи использовали отслеживание взгляда, чтобы различать свойства поражения, которые первоначально привлекают внимание во время поиска (измеряемое по времени до первого удара), и те, которые удерживают внимание после обнаружения отклонения (измеряемое временем пребывания) (Крупински , Berger, Dallas, & Roehrig, 2003).В контексте управляемого поиска «время до первого попадания» обеспечивает индекс свойств стимула, которые более эффективно направляют внимание к поражению во время визуального поиска, тогда как время задержки, вероятно, отражает процессы распознавания или принятия решений. Хотя был оценен ряд характеристик (например, отношение сигнал / шум, заметность, местоположение и кальцификация), ни одна из этих характеристик не повлияла на то, как быстро внимание будет направлено на соответствующее место на изображении. Однако как размер узелков, так и их заметность влияли на время пребывания на поражении и предсказывали общую скорость обнаружения узелков.Напротив, Кармоди, Нодин и Кундель (1981) обнаружили, что заметность узелков влияет как на поиск, так и на процессы принятия решений. Менее заметные узелки выявлялись реже в парадигме просмотра со вспышкой и были связаны с большим количеством сравнительных сканирований с нормальными структурами изображения во время свободного просмотра (определяемого как фиксация на аномалии с последующей саккадой и рефиксацией). В будущей работе было бы полезно оценить роль сравнительных сканирований для выявления различных типов поражений на объемных изображениях.Например, процесс принятия решения для идентификации узелка в легких может включать сравнение того, как внешний вид аномалии изменяется по глубине относительно нормальных структур на изображении (например, кровеносных сосудов).
Чтобы определить, какие особенности стимула улучшают обнаруживаемость при поиске объемных изображений, может быть полезно опираться на фундаментальную научную литературу. Согласно Wolfe and Horowitz (2004), есть четыре основных атрибута, которые были четко установлены на основе сходных данных в литературе: движение, цвет, ориентация и размер.Хотя все эти функции, несомненно, важны для обнаружения аномалий на медицинских изображениях, движение — это атрибут, который однозначно применим к объемным изображениям. В объемных изображениях может казаться, что структуры движутся вдоль 2D-плоскости, когда наблюдатель перемещается по глубине изображения, что, как считается, вызывает плавные движения глаз преследования, когда наблюдатель отслеживает эти структуры по глубине (Venjakob & Mello-Thoms, 2015 ). Кроме того, некоторые аномалии, такие как узелки рака легких, появляются и исчезают при прокрутке изображения по глубине из-за быстрых изменений диаметра структуры.Это явление может имитировать внезапные сигналы начала движения, которые, как известно, привлекают визуальное внимание (Abrams & Christ, 2003; Girelli & Luck, 1997; Jonides & Yantis, 1988; Theeuwes et al., 1999). Кроме того, движение может служить механизмом фильтрации при визуальном поиске и точно предсказывать, где будет распределяться внимание в динамических сценах (Kramer, Martin-Emerson, Larish, & Andersen, 1996; McLeod, Driver, Dienes, & Crisp, 1991; Mital et al. др., 2011). Кроме того, даже если движение не является определяющим признаком цели, наблюдатели узнают частые ассоциации между целями и их перемещениями и используют эту информацию для направления поиска (Scarince & Hout, 2018).
Хотя фундаментальная наука предполагает, что сигналы движения служат эффективной формой наведения на цель, только несколько исследований касались этой темы в области восприятия медицинских изображений. Например, исследователи обнаружили, что искусственное наведение сигналов движения в статические изображения увеличивает способность обнаружения как при маммографии, так и при рентгенографии грудной клетки (Andia et al., 2009). Кроме того, исследователи проверили предсказание о том, что поиск в окнах меньшего размера будет лучше, чем поиск в окнах большего размера на объемных изображениях, поскольку он повысит способность обнаруживать сигналы движения с использованием фовеального зрения (Venjakob, Marnitz, Phillips, & Mello-Thoms, 2016). .Хотя не было общих различий в точности между условиями, меньший размер изображения был связан с более быстрым обнаружением аномалий. Наконец, Накашима и др. (2016) проверили, менее вероятно, что узелки в легких будут обнаружены на ранних этапах исследования, когда релевантные для задачи сигналы начала движения (например, узелки в легких), вероятно, затенены одновременными сигналами начала движения из не относящейся к задаче информации (например, кровеносные сосуды). . Они обнаружили значительный эффект от местоположения конкреций для новичков, но не для экспертов, что говорит о том, что экспертам не нужно так сильно полагаться на эти восходящие сигналы для обнаружения целей.Вероятно, это связано с тем, что у экспертов есть дополнительные механизмы, такие как четкое представление цели и улучшенная целостная обработка, которые также помогают в обнаружении отклонений.
Каковы распространенные источники ошибок при интерпретации объемных медицинских изображений?
Во время визуального поиска считается, что репрезентации цели в памяти направляют внимание сверху вниз к объектам окружающей среды, которые соответствуют характеристикам цели (Olivers & Eimer, 2011; Olivers, Meijer & Theeuwes, 2006; Soto, Heinke , Хамфрис и Бланко, 2005).В типичных лабораторных парадигмах наблюдатель ищет одну четко определенную цель, которая либо получает сигнал при каждом испытании, либо остается неизменной на протяжении всего эксперимента. Однако поиск целей в более реалистичных обстоятельствах, когда информация о цели ухудшена, может быть более сложной задачей. Эффективность поиска лучше, когда информация о цели точна (например, изображения), а поиск менее эффективно управляется неточными (например, словесными подсказками) или категориальными (например, кошки против Гарфилда) целевыми репликами (Hout & Goldinger, 2015; Вулф, Горовиц, Кеннер, Хайл и Васан, 2004 г.).Кроме того, когда на изображении присутствует несколько целей (например, Гарфилд и Нермал), вторая цель с меньшей вероятностью будет обнаружена после обнаружения первой (Berbaum et al., 1990; Cain & Mitroff, 2013). Это явление первоначально называлось «удовлетворение поиском», что предполагало, что ошибка была вызвана преждевременным прекращением поиска после обнаружения первой цели (Berbaum et al., 1990; Tuddenham, 1962). Однако последующие исследования поставили под сомнение это объяснение (Berbaum et al., 1991), и считается, что эти ошибки имеют несколько причин (Cain, Adamo, & Mitroff, 2013). В результате термин «последующие промахи при поиске» был предложен как теоретически нейтральная альтернатива (Cain & Mitroff, 2013). К сожалению, задача радиолога часто представляет собой наихудший сценарий для репрезентаций цели: выявление неопределенного числа плохо определенных аномалий.
Учитывая эти проблемы, особенно важно рассмотреть, как различные методы визуализации могут улучшить способность радиолога выявлять аномалии.Например, двухмерная медицинская визуализация заставляет наблюдателя рассматривать органы как перекрывающиеся структуры, что может скрыть результаты и обеспечить неточные пространственные отношения между анатомическими структурами. Напротив, хотя объемная визуализация не является действительно трехмерной, меньше необходимости мысленно переводить анатомические структуры из их 2D-представлений в трехмерный мир. Неперекрывающиеся структуры, а также наличие сигналов движения могут улучшить способность обнаруживать отклонения в объемных изображениях.Помимо скрининга рака груди, прямые сравнения между объемными изображениями и их двумерными аналогами редко (Andersson et al., 2008; Ciatto et al., 2013; Gennaro et al., 2010; Gur et al., 2009; Michell et al., al., 2012; Rafferty et al., 2013; Spangler et al., 2011). Однако исследования, в которых использовался этот подход, продемонстрировали, что объемные изображения связаны с повышенной точностью (Adamo et al., 2018; Aizenman et al., 2017; Alakhras et al., 2015; Blanchon et al., 2007; Mathie & Strickland, 1997; Зельцер и др., 1995). Важно отметить, что эти различия в точности обычно связаны как с увеличением частоты совпадений, так и с уменьшением количества ложных срабатываний. Однако объемная визуализация также связана со значительными затратами: значительным увеличением времени поиска и уменьшением общего охвата (Adamo et al., 2018; Aizenman et al., 2017; Lago et al., 2018).
Важно отметить, что, хотя объемная визуализация, по-видимому, превосходит другие методы визуализации, как вариабельность между наблюдателями, так и общая частота ошибок в радиологии предполагают, что есть существенные возможности для улучшения.Кроме того, недавние исследования показывают, что объемная визуализация не может быть универсальным преимуществом (Lago et al., 2018). При сравнении трехмерного томосинтеза молочной железы (DBT) и односрезового DBT не было различий в производительности, когда читателей просили идентифицировать новообразования. Напротив, 2D-визуализация была связана с лучшим обнаружением микрокальцификаций. Исследователи предположили, что объемная визуализация приводит к меньшему охвату изображения и большей зависимости от парафовеальной обработки. Следовательно, если аномалии не могут быть легко обнаружены на периферии, вероятно, потребуется стоимость объемной визуализации.
Чтобы лучше понять источники ошибок при интерпретации объемных изображений, полезно выйти за рамки поведенческих данных. Например, если наблюдатель пропускает поражение, часто неясно, не смогли ли они его найти или локализовали, но решили, что о нем не следует сообщать. По этой причине отслеживание взгляда широко используется для определения того, почему отклонения от нормы не учитываются при выполнении различных радиологических задач, таких как скрининг рака легких (Manning, Ethell, & Donovan, 2004). В целом, как ложноположительные, так и ложноотрицательные решения связаны с более длительным временем ожидания, что указывает на то, что неправильные решения часто связаны с дополнительным вниманием (Kundel, Nodine, & Krupinski, 1989; Manning, Barker-Mill, Donovan, & Crawford, 2006 ).Слежение за глазами также использовалось для выявления трех различных типов ошибок: ошибки поиска возникают, когда поражение не имеет ямок, ошибки распознавания возникают, когда поражение фиксируется на короткое время (менее 1 с), но не регистрируется, и возникает ошибка принятия решения. когда поражение фиксируется в течение длительного периода времени (> 1 с), но не сообщается (рис. a, Kundel, Nodine, & Carmody, 1978).
a Иллюстрация того, как пропущенный узелок можно классифицировать как ошибку поиска, распознавания или принятия решения с помощью отслеживания взгляда.Желтые круги обозначают фиксации, а красный квадрат обозначает область интереса для аномалии. b Пример расчета покрытия изображения
При скрининге рака легких с помощью рентгенограмм грудной клетки наиболее распространенным типом ошибок являются ошибки принятия решений, за которыми следуют ошибки распознавания и поиска (Donovan & Litchfield, 2013; Kundel et al., 1978). Тем не менее, Дрю и др., 2013 наблюдали относительно небольшую долю ошибок принятия решений при скрининге рака легких с использованием компьютерной томографии грудной клетки.В 3D-колонографии пролетающего мимо ствола, виртуальной навигации через внутрипросветную реконструкцию толстой кишки, большинство ошибок было идентифицировано как ошибки распознавания, а ошибок поиска практически не было (Phillips et al., 2013). Кроме того, ошибки были равномерно распределены между ошибками поиска и распознавания при идентификации микрокальцификаций в DBT (Lago et al., 2018). Однако ошибки были в первую очередь ошибками распознавания для идентификации масс. Эти исследования являются хорошими примерами расширения текущих показателей отслеживания взгляда на объемные изображения, что позволяет проводить прямые сравнения между этими модальностями.Таким образом, исследователи обнаружили, что объемная визуализация может улучшить способность точно идентифицировать аномалию после того, как она была обнаружена в различных задачах, что может быть преимуществом неперекрывающихся структур (Drew et al., 2013; Lago et al. др., 2018; Phillips et al., 2013). Однако распределение ошибок может существенно различаться в зависимости от характера задачи или даже между стратегиями поиска в рамках одной и той же задачи (Drew et al., 2013; Lago et al., 2018). В будущих исследованиях также будет важно определить, как распределение ошибок меняется в процессе обучения интерпретации объемных медицинских изображений, что в конечном итоге может дать представление о типе помощи (например,g., компьютерное обнаружение), что было бы наиболее полезно для разных уровней опыта.
Хотя аналогичные подходы использовались для классификации ошибок в 2D и объемных изображениях (Drew et al., 2013; Lago et al., 2018; Phillips et al., 2013), в значительной степени неясно, соответствуют ли пороговые значения для этих категорий подходит для объемных изображений. Исследователям также важно рассмотреть целесообразность применения этих категорий к разным типам задач. Конечно, ненормальность, на которой не фиксируется фиксация, указывает на некоторый уровень ошибки поиска, но определение того, является ли фиксационное время пребывания в течение промежуточного времени (например,g., 500 мс) представляет собой ошибку распознавания или принятия решения, которая, вероятно, зависит как от поставленной задачи, так и от уровня знаний наблюдателя. Например, общее время пребывания узелков на рентгенограммах грудной клетки у экспертов было меньше, чем у слушателей, что отражалось в увеличении количества ошибок распознавания по сравнению с ошибками принятия решений (Donovan & Litchfield, 2013).
Альтернативный подход к классической классификации ошибок Кунделя был недавно предложен Cain et al. (2013). После записи движений глаз для тысяч испытаний они использовали подход на основе данных для рассматриваемой задачи (в их случае — задача визуального поиска с несколькими целями) для описания различных типов ошибок.Подходы, основанные на данных, позволяют регулировать порог между ошибками распознавания и решения для заданного стимула на основе распределения времени ожидания или среднего наклона поиска. Используя этот подход, Cain et al. (2013) определили порог ~ 25% от значения, обычно используемого в качестве порога для восприятия медицинских изображений. Примечательно, что было мало доказательств, подтверждающих четкое качественное различие между ошибками распознавания и принятия решений. Скорее, данные можно было бы более адекватно описать с помощью моделей перцептивного принятия решений, таких как дрейфовая диффузия (Ratcliff & McKoon, 2008), которые постулируют, что доказательства медленно накапливаются во время фиксации на предмете, пока не будет достигнут порог принятия решения.С этой точки зрения, ошибки распознавания и принятия решений возникают в континууме, а не в отдельных категориях. Кроме того, Cain et al. (2013) продемонстрировали, что ошибки поиска для второй цели можно разделить на новые категории. В некоторых испытаниях поиск прекращался, как только первая цель была идентифицирована, без попытки найти вторую цель (ошибка «стратегии»). В других испытаниях первая цель была повторно зафиксирована во время поиска (ошибка «истощения ресурсов»), что предполагает, что ресурсы рабочей памяти могли быть исчерпаны из-за сохранения информации о первой цели (Cain and Mitroff, 2013).Это исследование подчеркивает, что не существует универсального подхода к классификации ошибок между задачами, а также возможности классификации на основе данных для получения дополнительной информации об источниках ошибок при визуальном поиске. Хотя этот подход требует большого количества данных, которые может быть трудно собрать наблюдателям-радиологам, может быть информативным использование метода, управляемого данными, для создания таксономии ошибок при поиске объемных изображений. Например, аномалия может быть пропущена в объемном изображении, если аномалия видна во время поиска, но никогда не фиксируется, но ошибка пропуска может также возникнуть, если фрагмент изображения, содержащий аномалию, никогда не посещается.Хотя обе они будут считаться ошибками поиска в соответствии с системой классификации Кунделя, они, вероятно, представляют собой разные источники ошибок.
Каковы последствия повышенной когнитивной нагрузки и как их преодолеть?
В свете повышенной способности обнаруживать аномалии в объемных изображениях можно было ожидать, что объемные изображения будут ассоциироваться со сниженной когнитивной нагрузкой. Однако студенты-медики сообщают о больших умственных усилиях при просмотре объемных изображений, что может быть связано с увеличением размера, сложности и времени оценки, связанными с этими изображениями (Stuijfzand et al., 2016). Этот вывод, по-видимому, подтверждается размером зрачка, физиологической мерой когнитивной нагрузки (Porter, Troscianko, & Gilchrist, 2007; Unsworth & Robison, 2018), которая увеличивается со временем поиска в объемных изображениях (Stuijfzand et al., 2016). Аналогичным образом, недавняя работа с патологами груди, исследующими слайды цифровой патологии, показала, что диаметр зрачка чувствителен к воспринимаемой сложности случая: более сложные случаи обычно были связаны с большим диаметром зрачка (Brunyé et al., 2016). Результаты из самых разных источников позволяют предположить, что визуальный поиск ухудшается, когда рабочая память облагается налогом. Одновременная нагрузка на пространственную рабочую память снижает эффективность визуального поиска как в лабораторных, так и в прикладных задачах, таких как вождение автомобиля (Oh & Kim, 2004; Recarte & Nunes, 2003). Кроме того, известно, что характерные восходящие функции более эффективно привлекают внимание при когнитивной нагрузке (Matsukura, Brockmole, Boot, & Henderson, 2011). Обычно наблюдатели в естественных задачах стремятся минимизировать свою когнитивную нагрузку, часто сканируя свое окружение, особенно когда нагрузка на память высока и задача непредсказуема (Droll & Hayhoe, 2007).Этот эффект кажется преувеличенным для новичков: более слабые шахматисты предпочитают ходы, которые уменьшают нагрузку на рабочую память, например, уменьшение количества фигур на доске (Leone, Slezak, Cecchi, & Sigman, 2014).
В радиологии увеличение когнитивной нагрузки и усталости может отрицательно сказаться на уходе за пациентом. Расхождения увеличиваются в последние часы долгого рабочего дня, и объемные изображения были определены как фактор риска для этих расхождений (Ruutiainen, Durand, Scanlon, & Itri, 2013).После просмотра изображений КТ у наблюдателей снизилась точность, повысилось зрительное утомление и увеличилось зрительное напряжение (Крупински и др., 2012). Точно так же протоколы «подумай вслух» показывают, что радиологи чаще говорят об эффективных стратегиях поиска и навыках манипулирования изображениями на объемных изображениях, чем на 2D-изображениях (van der Gijp et al., 2015). Кроме того, одно исследование показывает, что пациенты больше подвержены усталости, чем эксперты, при обнаружении аномалий при КТ брюшной полости (Bertram et al., 2016).В будущих исследованиях необходимо будет определить, какие стратегии поиска лучше всего компенсируют когнитивную нагрузку, связанную с объемными медицинскими изображениями.
Каковы лучшие стратегии глубинного поиска в различных задачах и модальностях?
Одно из особенно многообещающих направлений исследований — это изучение того, как изменение поведения прокрутки может быть связано с производительностью поиска. Дрю и др. (2013) обнаружили, что принятие стратегии быстрого «просверливания» по глубине при сохранении фиксации превосходит «сканирование» плоскостей x и y при медленном перемещении по глубине во время скрининга рака легких (рис.). Хотя это исследование не тестировало использование сигналов движения напрямую, возможно, что сверление позволяет наблюдателю более эффективно использовать преимущества временных сигналов движения, чтобы отличать кровеносные сосуды от узелков, которые, кажется, «появляются и исчезают из поля зрения» во время прокрутки. глубина. В поддержку этого предложения Wen et al. (2016) обнаружили, что сканеры и бурильщики используют разные восходящие сигналы в задачах скрининга рака легких. Похоже, что бурильщики лучше умеют использовать заметные сигналы движения, тогда как поисковое поведение сканеров в значительной степени определяется выраженностью 2D.Помимо общих различий в производительности, распределение ошибок между сканерами и бурильщиками различалось: бурильщики, как правило, имеют больше ошибок распознавания, чем сканеры, а сканеры, как правило, делают больше ошибок поиска, чем бурильщики. В настоящее время неясно, как эти поисковые стратегии возникают в процессе обучения. Дрю и др. (2013) обнаружили, что бурильщики, как правило, просматривают больше случаев компьютерной томографии в неделю, чем сканеры. Однако различий в стратегии поиска, основанных на многолетнем опыте, не было, а размер выборки был недостаточно велик, чтобы полностью разделить влияние стратегии поиска и опыта на общую производительность.
При поиске узлов в легких с помощью компьютерной томографии (КТ) грудной клетки появляются две стратегии: сканирование и сверление. Сканеры перемещают взгляд по двухмерной плоскости, медленно прокручивая глубину. В отличие от них, бурильщики держат глаза относительно неподвижно в одной области за раз, быстро прокручивая глубину. В настоящее время в значительной степени неизвестно, как эти стратегии применимы к другим модальностям или задачам. Рисунок перепечатан с разрешения Rubin et al. (2018).Восприятие объемных данных. В Справочник по медицинскому восприятию изображений и технологиям (Том 2). Кембридж, Соединенное Королевство: Издательство Кембриджского университета. Первоначальная фигура была воссоздана по рисункам Дрю, В, Олвала и др. (2013). Сканеры и бурильщики: характеристика экспертного визуального поиска по объемным изображениям. Journal of Vision , 13 (10), 3
В будущих исследованиях будет полезно изучить лучшие стратегии поиска в объемных изображениях для различных задач и модальностей.Стратегии поиска, наиболее эффективные для данной задачи (например, обнаружение очаговых аномалий, таких как узелки рака легких), могут быть неоптимальными для аномалий, определяемых различными восходящими свойствами (например, обнаружение диффузных аномалий, таких как пневмония). Есть несколько хороших примеров этих сравнений из исследований с использованием 2D медицинских изображений (например, Gegenfurtner & Seppänen, 2013; Krupinski, 2005; Krupinski et al., 2003; Mousa et al., 2014). Например, при просмотре рентгенограмм грудной клетки выявляются различные шаблоны поиска диффузных аномалий, очаговых аномалий и нормальных изображений (Kok, De Bruin, Robben, & van Merriënboer, 2012).Кроме того, у экспертов и новичков разные модели поведения в зависимости от типа аномалии. Диффузные нарушения обычно приводили к более коротким и рассредоточенным фиксациям, но этот эффект был более выражен у студентов. Напротив, очаговые аномалии характеризовались более длительной фиксацией в данном месте. Примечательно, что при прямом сравнении томосинтеза груди и КТ грудной клетки Aizenman et al. (2017) обнаружили, что томосинтез груди привел к более строгой стратегии сверления, чем КТ грудной клетки.Кроме того, ни один наблюдатель не принял стратегию сканирования. Точно так же, хотя и сканеры, и бурильщики могли быть идентифицированы при обследовании КТ брюшной полости и таза, не было никакого преимущества в точности, связанного с работой бурильщика (Kelahan et al., 2019-2019). Различие между сканером и бурильщиком также недавно было распространено на область цифровой патологии, где врачи панорамируют и увеличивают большие изображения, чтобы более внимательно рассмотреть подозрительные области (Mercan, Shapiro, Brunyé, Weaver, & Elmore, 2018). В этой области сканирование, по-видимому, является доминирующей стратегией, но не было никаких различий в производительности.В будущих исследованиях может оказаться полезным более систематически оценивать свойства стимула, влияющие на относительную долю этих стратегий в объемных изображениях.
Недавнее исследование подошло к вопросу об изменчивости между наблюдателями в шаблонах сканирования с использованием нового инструмента под названием ScanMatch (Crowe, Gilchrist, & Kent, 2018). Метод ScanMatch сравнивает последовательности фиксации между наблюдателями, присваивая буквенное значение каждой области и генерируя последовательность строк для каждого участника.Затем эти строки сравниваются между наблюдателями, и получается оценка сходства. В этом исследовании наблюдатели просмотрели два прогона МРТ головного мозга с фиксированной скоростью. В целом эксперты использовали больше похожих схем сканирования, чем новички. Кроме того, большее сходство было связано с лучшей производительностью. Эти результаты можно объяснить несколькими способами. Во-первых, возможно, что эксперты руководствуются статистическими отклонениями, обнаруженными при первом предъявлении стимула, что подтверждается повышенными оценками сходства для истинно положительных результатов и более низкими оценками сходства для ложноотрицательных результатов.Однако такая же закономерность не была обнаружена для истинно отрицательных результатов, что побудило авторов предположить, что вместо этого эксперты могли бы использовать более систематические стратегии поиска при отсутствии статистических нарушений. В соответствии с этой точкой зрения, наблюдатели применяют стратегии эндогенного систематического поиска в визуальных дисплеях, в которых отсутствуют функции, которые обычно определяют поведение при поиске, такие как заметность и семантическая информация (Solman & Kingstone, 2015). Кроме того, стратегии систематического поиска были более тесно связаны с наиболее успешными игроками.В будущих исследованиях было бы интересно проверить эти прогнозы более непосредственно при поиске объемных изображений, особенно в том, что касается надежности поведения прокрутки по глубине с использованием более клинически обоснованных парадигм свободной прокрутки.
Как изучаются закономерности сцены в объемных изображениях?
В типичной лабораторной поисковой задаче наблюдателя могут попросить указать, присутствует ли цель или отсутствует на дисплее, который состоит из случайно упорядоченных объектов на пустом фоне.Напротив, сцены реального мира богаты контекстом, а соседние объекты часто тесно связаны друг с другом. Зубная щетка возле раковины в ванной будет обнаружена быстрее, чем зубная щетка, помещенная на пианино или плавающая в воздухе (Torralba, Oliva, Castelhano, & Henderson, 2006). Эта форма нисходящего руководства называется грамматикой сцены (Võ & Wolfe, 2015). Для знающего наблюдателя медицинские изображения также хорошо структурированы и контекстуальны. Например, камни в желчном пузыре всегда находятся в желчном пузыре, расположенном под печенью.Это сильно ограничивает области КТ брюшной полости, которые необходимо исследовать на наличие камней в желчном пузыре. Считается, что этот тип нисходящего знания изменяет области рентгенограмм грудной клетки, которые исследуются в ходе обучения, что приводит к качественно разным схемам поиска между экспертами и новичками (Kundel & La Follette, Jr., 1972; Manning, Ethell, Донован и Кроуфорд, 2006 г.). Важно отметить, что этот эффект, кажется, развивается органически без каких-либо явных инструкций о том, как искать на рентгенограммах грудной клетки, что предполагает, что он в значительной степени обусловлен нисходящими знаниями о том, где могут возникнуть аномалии, а не обучением конкретным стратегиям поиска.
Хотя наши знания о мире позволяют нам сделать обоснованное предположение о том, где найти зубную щетку в доме незнакомца, мы, вероятно, быстрее найдем зубную щетку в собственной ванной комнате из-за неоднократного опыта. В лаборатории выигрыш от времени отклика от многократных воздействий на один и тот же поисковый массив называется контекстной подсказкой (Chun & Jiang, 1998). Хотя эти эффекты обычно наблюдаются в высокоискусственных поисковых задачах, контекстная подсказка также встречается в динамических задачах, где цели и отвлекающие факторы постоянно перемещаются по определенной траектории, трехмерных дисплеях глубины, на открытом воздухе и в виртуальных квартирах (Chun & Jiang, 1999; Jiang, Won, Swallow, & Mussack, 2014; Kit et al., 2014; Ли, Айвар, Кит, Тонг и Хэйхо, 2016 г .; Занг, Ши, Мюллер и Кончи, 2017). Более того, хотя объектная информация является сильным контекстным сигналом (Koehler & Eckstein, 2017), контекстное руководство не обязательно зависит от объектов в сцене; эту информацию можно извлечь из статистических закономерностей в визуальных объектах низкого уровня (Torralba et al., 2006). Кроме того, контекстная подсказка толерантна к ряду изменений между воздействиями (Song & Jiang, 2005).
Учитывая большой размер объемных медицинских изображений (Andriole et al., 2011; McDonald et al., 2015), для радиологов, несомненно, важно использовать некоторые из вышеупомянутых механизмов, чтобы сузить область поиска до соответствующих областей пространства. Просто непрактично искать каждый пиксель большого компьютерного томографа (рис.), И вполне вероятно, что это руководство сверху вниз является одним из самых больших преимуществ опыта (обзоры см. В Gegenfurtner et al., 2011 и van der Gijp и др., 2016). Однако, в отличие от интерпретации двухмерных медицинских изображений, влияние нисходящих знаний на стратегию поиска наблюдателя в процессе обучения при чтении объемных изображений в значительной степени неизвестно, особенно в том, что касается прокрутки по глубине.Как правило, экспертные исследования подходят к этим вопросам путем анализа косвенных показателей, таких как охват изображения или время до первого попадания, на разных уровнях опыта (например, Donovan & Litchfield, 2013; Manning et al., 2006). Однако бывает трудно отделить влияние медицинских знаний от изученных статистических закономерностей, используя эти косвенные меры нисходящей обработки. Дополнительный подход к этим косвенным показателям может заключаться в обучении начинающих наблюдателей искусственным объемным дисплеям и определению того, как поведение поиска меняется с опытом.
Каковы особенности экспертизы объемной интерпретации изображений?
Преимущество регулярностей в нашей среде заключается в том, что мы можем формировать подробные представления сцены, известные как схемы, для управления поведением визуального поиска. Например, контекстная подсказка, по-видимому, полагается на ресурсы пространственной рабочей памяти для выражения, но не получения выученных отображений (Annac et al., 2013; Manginelli, Langer, Klose, & Pollmann, 2013). Считается, что пространственная рабочая память быстро связывает текущую конфигурацию поиска со схемами, хранящимися в долговременной памяти, делая наблюдателя чувствительным к статистическим отклонениям в их среде.Фактически, знакомые сцены, представленные в течение доли секунды, можно точно классифицировать (Potter, 1975), направлять последующие движения глаз (Castelhano & Henderson, 2007) и повысить обнаруживаемость новых объектов в сцене (Brockmole & Henderson, 2005; Чен и Зелинский, 2006). Это явление упоминается в литературе как «суть», «целостная» или «глобальная» обработка, и его часто изучают с использованием парадигмы движущегося окна вспышки (Castelhano & Henderson, 2007). В этой парадигме наблюдателям показывается краткий предварительный просмотр сцены, за которым следует маска и последующий целевой сигнал.Задача поиска выполняется с использованием окна контингента взгляда, которое устраняет влияние онлайн-парафовеальной обработки и изолирует эффект предварительного просмотра сцены (то есть первоначального целостного впечатления) на поведение при поиске.
В радиологии положительные эффекты предварительного просмотра сцены кажутся более скромными, чем те, которые наблюдаются в литературе по визуальному поиску. Предварительный просмотр сцены перед задачей обнаружения рака легких был связан с небольшим сокращением времени поиска и меньшим количеством общих фиксаций (Litchfield & Donovan, 2016).Однако эти преимущества не соответствовали повышению точности и были слабо связаны с опытом. Кроме того, превью сцены оказывалось вредным, если патология варьировалась между испытаниями. Тем не менее, есть убедительные доказательства того, что радиологи могут быстро обнаруживать статистические аномалии на медицинских изображениях. Kundel и Nodine (1975) обнаружили, что 70% узелков в легких были обнаружены после того, как рентгенограммы грудной клетки просматривались только в течение 200 мс. Точно так же исследования показали, что маммографы могут классифицировать изображения как нормальные или ненормальные с большей вероятностью после просмотра их в течение всего 250 мс (Evans, Georgian-Smith, Tambouret, Birdwell, & Wolfe, 2013).Однако возможность локализовать эти поражения была случайной (хотя см. Carrigan, Wardle, & Rich, 2018). Кроме того, большинство (57%) случаев рака груди и большая часть (33%) рака легких фиксируются в первую секунду просмотра, а этого времени просто недостаточно для тщательного поиска (Donovan & Litchfield 2013; Kundel, Nodine, Conant, & Weinstein, 2007; Kundel, Nodine, Krupinski, & Mello-Thoms, 2008). Кроме того, отслеживание глаз демонстрирует, что опыт связан со значительными различиями в поведении поиска: эксперты демонстрируют больше схем кругового сканирования, более короткое время до первой фиксации, большую продолжительность фиксации, меньшее количество фиксаций, меньшее покрытие изображения и меньшую вариабельность взгляда ( Kundel & La Follette, Jr., 1972; Маклафлин, Бонд, Хьюз, МакКоннелл и Макфадден, 2017 г.). Примечательно, что шаблоны сканирования, подобные экспертам, могут предшествовать принятию экспертных решений (Kelly, Rainford, Darcy, Kavanagh, & Toomey, 2016).
Эти данные привели к созданию серии моделей восприятия медицинских изображений, в которых целостная обработка является важным компонентом экспертных знаний (Drew et al., 2013; Nodine & Kundel, 1987; Swennson, 1980). Свенсон предложил двухступенчатую модель. На первом этапе используется фильтр предварительного внимания, аналогичный теории интеграции признаков (FIT), который быстро выбирает определенные области изображения для обработки.На втором этапе дополнительно исследуются области, отмеченные на первом этапе. Точно так же Нодин и Кундель (1987) предложили модель глобального фокального поиска. Во время первоначального глобального впечатления изображение быстро сравнивается со схемой обычного изображения наблюдателя. На следующем этапе отклонения между изображением и мысленным представлением дополнительно оцениваются с использованием сфокусированного внимания. Наконец, Дрю и др. (2013) обрисовали в общих чертах модель, основанную на двух параллельных путях (см. Также Wolfe, Võ, Evans, & Greene, 2011).Неселективный путь извлекает глобальную информацию из изображения, используя большое поле зрения. Выборочный путь извлекает подробную визуальную информацию, которая поддерживает распознавание объектов с использованием более фокусного поиска. Хотя эти модели имеют нюансы, все они подчеркивают важность быстрого извлечения глобальной информации для управления поисковым поведением: способность, которая, как считается, увеличивается с опытом.
Хотя об опыте работы с 2D-изображениями известно много, исследований по объемным изображениям гораздо меньше.Из существующих исследований несколько рудиментарных результатов были воспроизведены в объемных изображениях (таблица). Например, эксперты более точны, быстрее ищут, быстрее обнаруживают аномалии и проявляют больше фиксации в интересующих областях (Bertram, Helle, Kaakinen, & Svedstrom, 2013; Cooper et al., 2009, 2010; Mallett et al., 2014). Однако многие результаты, основанные на 2D медицинских изображениях, не были воспроизведены с использованием объемных изображений (таблица). Например, Bertram et al. (2013) не обнаружили различий в средней продолжительности фиксации между экспертами и новичками, которая обычно используется в качестве показателя повышенной способности к обработке с опытом.Кроме того, исследователи не обнаружили групповых различий в амплитуде саккад, которая является ключевым показателем способности глобальной обработки. Аналогичным образом Mallett et al. (2014) не смогли найти каких-либо различий в движениях глаз между экспертами и новичками в пролётной эндолюминальной КТ-колонографии, кроме сокращения времени до первого преследования. Однако в обоих этих исследованиях использовались задачи (например, увеличение лимфатических узлов, висцеральные аномалии и полипы толстой кишки), которые далеки от задач, обычно используемых в исследованиях с 2D-изображениями.В настоящее время неясно, связаны ли эти различия с характером задачи или фундаментальными различиями в том, как опыт выражается в объемной визуализации. Фактически, существует очень мало прямых сравнений с отслеживанием взгляда между 2D и объемным поиском. В редком примере этого подхода Aizenman et al. (2017) обнаружили, что томосинтез груди был связан с более длительной фиксацией и меньшим охватом изображения, чем традиционная маммография. Однако амплитуда саккад была эквивалентной, что предполагает равную способность полагаться на парафовеальную обработку в обеих модальностях.
Таблица 2
Список общих результатов экспертизы на двумерных изображениях. Многие из этих основных результатов экспертизы либо не воспроизведены, либо еще не проверены на объемных изображениях (особенно с использованием парадигм свободной прокрутки с наложенными изображениями). литературе по восприятию, но почти совершенно неизвестно, как эти способности могут проявляться в объемных изображениях.Одна из возможностей состоит в том, что глобальные впечатления постоянно формируются на 2D-плоскости по мере того, как наблюдатель прокручивает глубину. Например, наблюдатель может быстрее фиксировать аномалии с того момента, как они впервые появляются на экране (например, Helbren et al., 2014, 2015). В этом случае аналоги мер отслеживания взгляда, связанные с глобальной обработкой при интерпретации 2D-изображений, должны быть перенесены на объемные изображения (таблица). Однако глобальное представление сцены также может быть сформировано путем быстрой прокрутки по глубине изображения до использования более фокусного шаблона поиска.Это предложение нашло поддержку в литературе. В реальных задачах, таких как приготовление бутерброда, наблюдатели проводят первоначальное сканирование сцены, что помогает им быстрее находить целевые объекты во время выполнения задачи (Hayhoe, Shrivastava, Mruczek, & Pelz, 2003). Более того, возможно, что способность глобальной обработки выражается по-разному в зависимости от стратегии поиска наблюдателя. Для сканеров глобальные оттиски могут быть созданы на 2D-плоскости с каждым переходом по глубине.Напротив, бурильщики могут создать глобальное впечатление, прокручивая глубину, а затем возвращаясь к слоям глубины, которые были статистически аномальными.
В дополнение к сканерам и бурильщикам были предложены другие показатели поведения прокрутки по глубине в связи с возможностью глобальной обработки (таблица): количество посещений на срез, количество колебаний (прокрутка назад и вперед менее чем на 25%). глубины), количество половинных прогонов (прокрутка назад и вперед до 25–50% глубины) и количество полных прогонов (прокрутка назад и вперед через> 50% глубины) (Venjakob, Marnitz, Mahler, Sechelmann, & Roetting, 2012).Считается, что радиологи, которые проводят более полные исследования, используют более глобальный процесс поиска, который должен расширяться с опытом наблюдателя. Однако это предложение еще не было проверено, и эти меры не получили широкого распространения за пределами этого первоначального исследовательского исследования с использованием изображений компьютерной томографии черепа.
Таблица 3
Общие показатели отслеживания взгляда, их когнитивные корреляты и предлагаемые аналоги для объемных медицинских изображений. ROI, область интереса
В других сферах медицинской визуализации, которые можно рассматривать как аналог объемных изображений, таких как виртуальная микроскопия, существует четкая связь между опытом и возможностями глобальной обработки (Krupinski, Graham, & Weinstein, 2013; Krupinski et al. al., 2006). Хотя патологи с любым уровнем опыта, вероятно, выбирали информативные области для мест, которые они хотели бы увеличить, более опытные патологи тратили меньше времени на оценку областей, которые в конечном итоге не будут выбраны для увеличения. Эти данные, в дополнение к ряду критических поведенческих мер и критериев отслеживания взгляда, позволяют предположить, что опытные патологоанатомы обладают повышенной способностью быстро извлекать наиболее важную информацию из медицинских изображений. Другие исследования выявили сходство в стратегиях поиска между цифровой патологией и объемной визуализацией (Mercan et al., 2018), но в значительной степени неясно, как эти результаты связаны с опытом в той или иной области. Кроме того, между этими изображениями есть явные различия: выбор просмотра видимой части изображения с большим разрешением — это не то же самое, что прокрутка для отображения визуальной информации, встроенной по всей глубине изображения. Мы считаем, что есть ряд многообещающих областей для будущих исследований, связанных с тем, как поведение при поиске может отличаться от опыта в самых разных областях (например,г., патология, УЗИ).
При обсуждении изменений в стратегии поиска с экспертами следует учитывать важное предостережение: различия в шаблонах поиска между экспертами и новичками не обязательно означают, что обучение новичка использованию этих стратегий повысит производительность. Во многих случаях исследования показывают, что усиление целевого шаблона за счет большего воздействия на примеры нормальных и аномальных изображений было бы гораздо более выгодным для новичка, чем указание им, где искать (Chen et al., 2017; Донован и Литчфилд, 2013 г .; Кундель и Ла Фоллет, мл., 1972; Manning et al., 2004; Nodine et al., 1996, 1999). Хотя есть соблазн определить кратчайшие пути к опыту, большинство усилий по обучению новичков использованию новых стратегий или следованию путям сканирования экспертов имели скромный успех или ограниченную обобщаемость (Gegenfurtner, Lehtinen, Jarodska, & Saljo, 2017; Kok et al. , 2016; Litchfield, Ball, Donovan, Manning, & Crawford, 2010; Mello-Thoms, 2008; van Geel et al., 2017).При рассмотрении этого вопроса может быть полезно подумать, какие аспекты визуального поиска можно улучшить с помощью этих методов. Обучение новичков имитации поискового поведения экспертов могло бы улучшить общую стратегию поиска, но сомнительно, что эти методы существенно улучшили бы возможности глобальной обработки, которая считается отличительным признаком опыта. Скорее, способность к глобальной обработке связана с большей способностью быстро обнаруживать статистические отклонения в изображении с помощью сильных мысленных представлений, которые приобретаются благодаря обширному опыту.Примечательно, что опытные радиологи ищут разные области изображения в каждом случае, что, как считается, определяется глобальными свойствами каждого изображения (Manning, Ethell, & Crawford, 2003). Однако обученные рентгенологи, как правило, последовательно пропускают одни и те же области, что, вероятно, отражает стратегию, на которую больше влияют априорные вероятности обнаружения аномалии в данном месте (Manning et al., 2003). Эти результаты показывают, что, хотя и эксперты, и новички полагаются на свой предыдущий опыт при поиске, эксперты имеют более сильные ментальные представления, на которые можно положиться, чем новички.В будущих исследованиях, направленных на поиск более эффективных методов обучения, следует рассмотреть, какие элементы знаний требуют опыта, а какие являются усвоенными стратегиями. Кроме того, может быть полезно сосредоточиться на поддержке радиологов на разных этапах развития, а не на поиске ярлыков между ними.
Помимо различий на уровне группы между экспертами и новичками, может быть не менее полезным изучить, как идиосинкразии в движениях глаз связаны со значительной вариабельностью в производительности, наблюдаемой среди экспертов.Хейс и Хендерсон (2017) обнаружили, что вариации в схемах сканирования объясняют большую часть различий в объеме рабочей памяти, скорости обработки и интеллекта людей. Более того, индивидуальные различия в шаблонах сканирования кажутся довольно стабильными для разных типов задач, даже если использование жесткого шаблона сканирования может быть неоптимальным (Andrews & Coppola, 1999; Henderson & Luke, 2014; Mehoudar, Arizpe, Baker, & Yovel). , 2014; Paeye & Madelain, 2014; Poynter, Barber, Inman, & Wiggins, 2013; Rayner, Li, Williams, Cave, & Well, 2007).Кроме того, шаблоны сканирования многое говорят о стратегии поиска человека, например о предпочтении скорости или точности (Hogeboom & van Leeuwen, 1997). Многие исследователи пытались определить, существуют ли общие когнитивные способности, связанные с опытом в радиологии, которые могут помочь предсказать, кто может стать лучшим радиологом, или объяснить, почему равный опыт не приводит к эквивалентной производительности. Эти подходы в значительной степени оказались безуспешными и рисуют убедительную картину специфичности предметной области с опытом (Beck, Martin, Smitherman, & Gaschen, 2013; Evans et al., 2011; Келли, Рейнфорд, Макинти и Кавана, 2017; Леонг и др., 2014; Майлс-Уорсли, Джонстон и Саймонс, 1988; Нодин и Крупински, 1998). Однако результативность первого испытания задачи визуального поиска предсказывает, какие люди будут хорошо работать с опытом, что предполагает наличие важных индивидуальных характеристик, которые не были учтены в предыдущих исследованиях (Ericson, Kravitz, & Mitroff, 2017). Исследования из литературы по фундаментальным наукам показывают, что различия в движениях глаз могут дать представление об этих вопросах, но это еще не было оценено в литературе.
Каковы последствия ограниченного объема памяти при поиске объемных изображений?
Управляемый поиск предполагает, что внимание будет направлено на подмножество элементов в вашей среде, которые с большей вероятностью станут вашей целью. Например, если вы ищете салат ромэн в продуктовом магазине, уход за зелеными продуктами сокращает общее количество продуктов, которые необходимо оценить. Однако само собой разумеется, что визуальный поиск был бы наиболее эффективным, если бы когнитивная система отслеживала, какие зеленые элементы уже были оценены, чтобы направить внимание на новые места и минимизировать непреднамеренные движения глаз в ранее посещенные места.Такой механизм был бы особенно полезен для профессиональных визуальных поисковиков, таких как радиологи, которым необходимо эффективно определять, какие области больших объемных изображений они уже оценили и когда пора переходить к другой задаче. Многие модели визуального поиска неявно предполагают, что ранее посещенные объекты никогда не будут переоценены (например, Treisman & Gelade, 1980). В соответствии с этим предположением, исследования показали, что наблюдатели ищут, как будто у них есть неявная память о том, где они недавно смотрели: саккады с большей вероятностью будут двигаться в том же направлении, что и предыдущая саккада, чем в противоположном направлении (Klein & MacInnes, 1999), саккадическая латентность выше в ранее посещенных местах, чем в новых (Vaughan, 1984), а скорость рефиксации больше напоминает модель, которая предполагает память о предыдущих фиксациях, чем модель, которая этого не делает (Bays & Husain, 2012; Peterson, Kramer, Wang, Ирвин и Маккарли, 2001).
Обычно предлагаемый механизм для этого явления — ингибирование возврата (IOR), который является термином, используемым для описания времени задержки ответа на зонды в недавно посещаемых местах по сравнению с новыми местами (Posner & Cohen, 1984). Считается, что в реальных задачах поиска IOR служит помощником в поиске пищи (Klein & MacInnes, 1999). В поддержку этой гипотезы Кляйн и Макиннес (1999) обнаружили, что саккады к зонду в поисковой задаче Where’s Waldo задерживались в недавно (2–3 задних) фиксированных местах.Однако, несмотря на очевидную полезность механизма памяти в визуальном поиске, свидетельства в его пользу на удивление неоднозначны. Horowitz и Wolfe (1998) обнаружили, что на эффективность поиска не влияет перемещение объектов по сцене каждые 100 мс, что предполагает, что память обычно играет незначительную роль в визуальном поиске. Эта экстремальная модель поиска без памяти неоднократно подвергалась сомнению (например, Geyer, Von Mühlenen, & Müller, 2007; Kristjánsson, 2000; Peterson et al., 2001; Shore & Klein, 2000), но эти результаты действительно указывают на то, что визуальный поиск может задействовать меньше памяти для ранее посещенных мест, чем подсказывает наша интуиция.
Одно из предложений, которое пытается примирить эти противоречивые доказательства, состоит в том, что IOR служит для предотвращения настойчивости в визуальном поиске, но слишком ограничен по объему (~ 4 элемента) и занимает слишком много времени, чтобы проявить (~ 200–300 мс), чтобы произвести поиск, который «образцы без замены» (Wolfe, 2003). Эти ограничения также ставят под сомнение идею о том, что IOR может играть существенную роль при прокрутке больших объемных медицинских изображений, требующих сотен фиксаций. Более того, IOR, по-видимому, серьезно нарушается из-за прерываний, особенно когда массив поиска больше не отображается (Takeda & Yagi, 2000).Это говорит о том, что IOR может быть тесно связан с объектами сцены, а не с пространственным расположением. Если IOR эффективен только тогда, когда помеченные объекты видны, переход на новые уровни глубины может нарушить процесс и еще больше ограничить полезность механизма IOR при поиске объемных изображений.
Похоже, что неявная память для ранее просматриваемых мест довольно ограничена, но как насчет явной памяти? При поиске сложной сцены (например, Where’s Waldo ) наблюдатели могут отличать собственные движения глаз от случайно сгенерированных путей сканирования (Foulsham and Kingstone, 2013a, 2013b; Võ, Aizenman, & Wolfe, 2016).Однако наблюдатели близки к случайности отличить свои собственные фиксации от фиксации посторонних, особенно в статических изображениях (Foulsham and Kingstone, 2013a, 2013b; van Wermeskerken, Litchfield, & van Gog, 2018; Võ et al., 2016). Одно из объяснений этой модели результатов заключается в том, что наблюдатели полагаются на свое знание того, где было бы наиболее целесообразно смотреть на изображении для выполнения задачи, а не на сохранение представления своего пути сканирования в памяти (Foulsham & Kingstone, 2013a, 2013b ; Võ et al., 2016). В качестве дополнительной поддержки этой точки зрения наблюдатели могут лучше различать собственные движения глаз в данной сцене, когда второй наблюдатель искал другой элемент, и чрезмерно представляют вероятность того, что объекты, которые легко доступны в памяти, были зафиксированы во время визуального наблюдения. поиск (Кларк, Махон, Ирвин и Хант, 2017). Вместе эти результаты указывают на удивительно плохую явную память для ранее посещенных мест, которая в первую очередь обусловлена обоснованными предположениями о том, где кто-то должен был смотреть в сцене, а не памятью как таковой.
Какие последствия плохая неявная и явная память имеют для рентгенологов, просматривающих объемные изображения? Если вы забыли, где утром искали ключи, в худшем случае вы опоздаете на работу на несколько минут, потому что проверяли одни и те же места более одного раза. Тем не менее, для радиолога было бы очень важно забыть, проверяли ли он всюду на наличие признаков травм после автомобильной аварии. Это может быть особенно актуально для объемных изображений: может быть труднее поддерживать представление о том, где вы уже выполняли поиск, когда изображения увеличиваются в размере.Кроме того, если вы потеряете место, потребуется больше времени, чтобы начать заново или повторить ваши шаги в большом компьютерном томографе, чем на рентгенограмме, что еще более важно в свете увеличения нагрузки радиологов из-за объемной визуализации (Andriole et al. др., 2011; Макдональд и др., 2015).
Литература по визуальному поиску предполагает, что знание того, где вы уже искали, в значительной степени основано на статистических закономерностях и контексте сцены (Chun & Jiang, 1998; Clarke et al., 2017; Torralba et al., 2006). Нет оснований подозревать, что опытные радиологи будут отличаться в этом заключении, но у этой стратегии есть явные ограничения. Например, после прерывания, где радиолог решит возобновить поиск? Одна из возможностей состоит в том, что радиологи забыли, где они уже искали, и неосознанно повторно посещают эти места, что можно было наблюдать, отслеживая количество повторных фиксаций и точность возобновления поиска после прерывания (Williams & Drew, 2017).Однако, исходя из одних только этих мер, неясно, пересматриваются ли районы из-за того, что они забыты, или они сознательно пересматривают эти районы, чтобы лучше вспомнить, что они намеревались делать дальше. Это ограничение подчеркивает необходимость более прямых измерений памяти в прикладных задачах визуального поиска. Если явный отзыв в значительной степени основан на знании того, в каких областях следует искать, а не на знании того, где вы на самом деле искали, эта стратегия может привести к неточному возобновлению поиска после прерывания.Одна из возможностей состоит в том, что соответствующие области будут приоритетными и более устойчивыми к последствиям перебоев. В качестве альтернативы, если вызов памяти в первую очередь основан на том, какие области следует искать, наиболее релевантные структуры могут быть вызваны, несмотря на то, что они никогда не просматривались. Один из способов разобраться в этих возможностях — комбинировать косвенные измерения (например, отслеживание взгляда) с более прямыми измерениями (например, периодическими исследованиями), чтобы определить, какие области с большей вероятностью будут зарегистрированы как обысканные после прерывания.
В связи с плохой памятью радиологи часто ищут на удивление небольшую часть медицинских изображений, даже если охват отрицательно связан с частотой ошибок в экспертной группе (Drew et al., 2013; Rubin et al., 2015; Thomas & Лансдаун, 1963). Например, Дрю и др. (2013) обнаружили, что только 69% легкого было исследовано во время скрининга рака легких с использованием оценки полезного поля зрения 5 ° (UFOV). Бурильщики покрыли большую часть изображения, чем сканеры, что может быть еще одним фактором, объясняющим их лучшую производительность.Используя меньший UFOV (угол обзора 2,6 °), Rubin et al. (2015) обнаружили, что средний охват скринингом на рак легких составлял всего 26,7%. Согласно исследованиям с использованием 2D-изображений, более высокий охват был связан с пониженной чувствительностью. Фактически, по их оценкам, для тщательного поиска изображений на каждый случай потребовалось бы почти 12 минут, но среднее время поиска было ближе к 3 минутам. При прямом сравнении поиска 2D и объемного изображения охват маммографии был выше, чем томосинтеза груди, по широкому диапазону оценок UFOV (Aizenman et al., 2017). Фактически, общий охват был менее 30% в объемных изображениях с использованием самой высокой оценки UFOV (5 °). Аналогичный результат уменьшения объемного покрытия изображения наблюдался в исследовании, сравнивающем DBT с односрезовым DBT (Lago et al., 2018).
Хотя очевидно, что охват для объемных изображений низкий, невозможно получить точную оценку покрытия без точной оценки UFOV (рис.). При рентгенографии грудной клетки обычная оценка UFOV составляет 5 °, поскольку подавляющее большинство легочных узелков можно обнаружить в пределах этого окна (Kundel, Nodine, Thickman, & Toto, 1987).Однако известно, что UFOV уменьшается с увеличением сложности изображения и сложности задачи (Drew, Boettcher & Wolfe, 2017; Young & Hulleman, 2013), и исследования показывают, что эта оценка может быть слишком щедрой для скрининга рака легких при КТ грудной клетки (Rubin et al., 2015). Также важно отметить, что UFOV существенно зависит от размера узелка, сложности изображения и читателя (Ebner et al., 2017). В будущих исследованиях может потребоваться эмпирическая проверка оценок UFOV для конкретной задачи или отчета о результатах для ряда оценок UFOV (например,г., Айзенман и др., 2017). Например, Rubin et al. (2015) рассчитали UFOV на основе расстояния узелков от центральной фиксации в момент распознавания и обнаружили, что 99,8% обнаруженных узелков находились на расстоянии 50 пикселей или меньше от центральной фиксации (окно 2,6 °). Примечательно, что 25% пропущенных узелков никогда не находились в пределах UFOV, что подчеркивает потенциальные последствия плохого покрытия изображения на больших объемных изображениях. Кроме того, важно понимать, как UFOV изменяется в зависимости от опыта, чтобы проверить модели опыта на объемных изображениях.Например, если эксперты могут более эффективно обнаруживать аномалии с помощью парафовеального зрения, они должны иметь более широкий UFOV, чем новички.
То, как определяется полезное поле зрения (UFOV) (в градусах угла обзора (dva)), напрямую влияет на результаты последующих анализов, таких как классификация ошибок и охват изображения. В этом гипотетическом примере наблюдатель трижды зафиксировал (представлен концентрическими кругами) изображение с видимым узлом в легком (расположенном в красном поле), но не смог сообщить об этом.При использовании меньшего UFOV пропущенная аномалия будет считаться ошибкой поиска. Однако это будет классифицировано как ошибка распознавания или принятия решения с использованием наибольшей оценки UFOV. Точно так же предполагаемый охват изображения значительно зависит от размера UFOV. Важно отметить, что размер UFOV зависит как от задачи, так и от наблюдателя (Drew, Boettcher & Wolfe, 2017; Young & Hulleman, 2013; Ebner et al., 2017)
В свете плохого охвата изображения, связанного с объемными изображениями , целостная обработка может играть меньшую роль по сравнению с общим охватом изображения: очевидно, что не может быть никаких поведенческих преимуществ, если срезы изображения, которые содержат аномалию, никогда не будут видны.Например, при обнаружении неожиданных отклонений в изображении может потребоваться поведенческая экспертиза. Мы знаем, что контекстная подсказка пагубно сказывается на производительности, если цель находится не в ожидаемом месте (Makovski & Jiang, 2010). Точно так же в медицинских изображениях изначально неверные целостные решения редко возвращаются (Mello-Thoms, 2009), а история болезни существенно влияет на то, как интерпретируются изображения (Norman, Brooks, Coblentz, & Babcook, 1992). В объемных изображениях эти эффекты могут усугубляться возросшей потребностью в сокращении общей области поиска и возможностью прокрутки непосредственно к интересующим областям.Например, для радиолога наиболее логичным способом обследования пациента на наличие камней в желчном пузыре является сосредоточение внимания на тех слоях изображения, где присутствует желчный пузырь. Однако такой подход может привести к негативным последствиям, если есть неожиданные отклонения, такие как рак, которые видны на разных срезах изображения. Хотя пропущенные случайные результаты не обязательно являются ошибкой в контексте поставленной задачи, необнаруженный рак, тем не менее, может привести к отрицательным результатам для пациентов и / или заявлениям о врачебной халатности.Учитывая вероятность того, что неполное покрытие изображения может привести к негативным последствиям как для пациента, так и для радиолога, необходимы дальнейшие исследования по этой теме.
Учитывая ограниченность памяти при поиске, разумно задаться вопросом, как вообще внимание направляется на новые места в объемных изображениях. Отслеживание взгляда во время выполнения реальных задач предполагает, что люди постоянно анализируют окружающую среду для получения информации, а не полагаются на кратковременную память (Ballard, Hayhoe, & Pelz, 1995).Фактически, некоторые исследователи предположили, что появление мнемонических механизмов в визуальном поиске может быть в значительной степени обусловлено стратегиями поиска, а не памятью для ранее искавшихся мест (Peterson, Beck, & Vomela, 2007). Наблюдатели часто принимают систематический шаблон во время упорядоченных задач визуального поиска и демонстрируют склонность к горизонтальному сканированию сцены (Dickinson & Zelinsky, 2007; Findlay & Brown, 2006; Gilchrist & Harvey, 2006). Кроме того, объем рабочей памяти (~ 4 элемента; Cowan, 2001) обычно считается ограничивающим фактором для количества предыдущих мест, которые могут храниться в памяти (McCarley, Wang, Kramer, Irwin, & Peterson, 2003).Однако некоторые исследования показали, что наблюдатели с меньшей вероятностью откорректируют целых 12 предыдущих фиксаций и с большой уверенностью сообщат, появилась ли цель в этих местах (Dickinson & Zelinsky, 2007; Peterson et al., 2007). Ограничения объема рабочей памяти можно преодолеть, поддерживая грубое представление общего пути поиска, а не запоминание с высоким разрешением местоположений дистракторов (Dickinson & Zelinsky, 2007; Godwin, Benson, & Drieghe, 2013; Peterson et al., 2007). Примечательно, что случайное развертывание внимания на явные стимулы происходит быстрее, чем произвольное развертывание внимания, что может объяснить, почему наблюдатели часто не участвуют в систематическом поисковом шаблоне (Wolfe, Alvarez, & Horowitz, 2000). Это исследование показывает, что часто лучше случайным образом отсортировать большие объемы визуальной информации, чем выполнять медленные систематические поиски в окружающей среде. Однако можно разумно утверждать, что систематическая стратегия должна играть большую роль в радиологии из-за необходимости отдавать приоритет точности над скоростью в медицине.Тем не менее, Kundel et al. (1987) подсчитали, что стратегия систематического поиска с помощью рентгенограммы грудной клетки потребует 500 фиксаций и 3 минут поиска, что намного превышает то, что обычно наблюдается в этих задачах (например, 1 минута, 50 секунд экспертными наблюдателями в Christensen et al., 1981). Таким образом, кажется, что радиологи часто применяют стратегии поиска, которые ставят во главу угла эффективность перед исчерпывающим поиском.
Тем не менее, огромный размер объемных изображений может потребовать некоторой степени систематического поиска по глубине изображения, чтобы противодействовать ограниченной системе памяти.В поддержку этого предложения Солман и Кингстон (2017) обнаружили, что разделение массива поиска способствует более систематической стратегии поиска и приводит к улучшениям в явном отзыве для предыдущих целевых местоположений. Точно так же опытные дерматологи выявили меньшее количество рефиксаций, которые были разделены во времени и с меньшей вероятностью могли проследить путь сканирования, чем новички (Vaidyanathan, Pelz, Alm, Shi, & Haake, 2014). Кроме того, в других областях радиологии есть убедительные доказательства того, что использование более структурированного подхода в целом может помочь компенсировать потребности в памяти и повысить производительность.Например, по сравнению с шаблонами диктовки произвольной формы структурированные шаблоны улучшают качество диктовки (Marcal et al., 2015; Marcovici & Taylor, 2014; Schwartz, Panicek, Berk, & Hricak, 2011), поощряют соблюдение передовых практик (Kahn Jr. ., Heilbrun, & Applegate, 2013) и повысить диагностическую точность (Bink et al., 2018; Lin, Powell, & Kagetsu, 2014; Rosskopf et al., 2015; Wildman-Tobriner et al., 2017). Аналогичным образом, использование контрольного списка с анатомическими структурами и часто пропущенными диагнозами улучшило диагностические показатели в группе студентов-медиков (Kok, Abed, & Robben, 2017, хотя см. Berbaum, Franken Jr., Caldwell, & Schwartz, 2006). Кроме того, радиологи, как правило, чаще смотрят на свои экраны диктовки после прерывания, предположительно для того, чтобы вспомнить, где они уже искали (Drew, Williams, Aldred, Heilbrun, & Minoshima, 2018). В совокупности эти данные свидетельствуют о том, что вмешательства, направленные на ограничение памяти, являются стоящими усилиями, но еще не известно, может ли принятие стратегии систематического поиска также помочь противодействовать этим ограничениям в объемном поиске.
Как радиологи решают прекратить поиск по большим объемным изображениям?
Еще одна проблема для нашей ограниченной памяти при визуальном поиске — определить, когда прекратить поиск и перейти к следующей задаче. В некоторых случаях ответ прост. Если вы ищете яблоки в новом продуктовом магазине, вы прекратите поиск, как только найдете их. Однако как узнать, когда прекратить поиск, если в магазине не продаются эти яблоки? В радиологии проблема становится еще более сложной; цели часто не указаны ни по внешнему виду, ни по количеству.Если рентгенолог обнаруживает опухоль, возможно, есть и другие опухоли, расположенные в другом месте. Самый консервативный подход — искать каждый релевантный пиксель изображения. Однако временные ограничения, вероятно, запрещают такую стратегию, особенно в свете увеличения размера и количества изображений, генерируемых методами объемной визуализации в последние годы (McDonald et al., 2015). Более того, даже если у радиолога есть неограниченное количество времени для проведения такого поиска, неспособность найти аномалию не означает, что аномалии нет.Фактически, многие аномалии в радиологии фиксируются, но о них никогда не сообщается (Kundel et al., 1978). Итак, как радиолог решает, когда прекратить поиск, учитывая всю эту неопределенность?
Предложена модель прекращения поиска, аналогичная модели дрейфовой диффузии (Wolfe, 2012). Во время поиска собирается информация о том, как долго или сколько элементов вы искали, пока не будет достигнут порог завершения. Этот порог может быть изменен переменными в вашей среде, такими как вероятность присутствия цели или вознаграждение, связанное с ее нахождением.Недавно было высказано предположение, что прекращение поиска может имитировать поведение при поиске пищи, наблюдаемое в дикой природе (Cain, Vul, Clark, & Mitroff, 2012; Wolfe, 2013). Когда животное добывает себе пищу, например, ягоды, потребление энергии увеличивается до максимума за счет перехода к следующему кусту, когда потребление падает ниже среднего потребления для этой среды, что известно как теория оптимального кормодобывания (Чарнов, 1976). Наблюдатели, похоже, следуют предсказаниям этой модели при поиске нескольких целей и собирают предметы по одной цели за раз при поиске нескольких разных типов целей (Cain et al., 2012; Вулф, 2013; Wolfe, Aizenman, Boettcher & Cain, 2016). Однако менее ясно, как меняется поведение при отказе от курения, когда цель состоит не в том, чтобы собрать большое количество очевидных целей, а в поиске редких и труднодоступных целей.
Хотя преждевременное прекращение поиска может привести к негативным последствиям для радиологии, факторы, определяющие, когда радиолог решает прекратить поиск, плохо изучены. Существующие модели интерпретации медицинских изображений сосредоточены на том, что можно было бы считать конечной задачей клинициста по постановке точного диагноза: на начальном восприятии (Drew et al., 2013; Нодин и Кундель, 1987; Свенссон, 1980). Важно отметить, что эти модели мало что делают для учета принятия решений, следующих за восприятием. Это контрастирует с рядом когнитивных моделей, таких как класс моделей дрейфа-диффузии, которые были специально разработаны для учета различий в том, сколько времени требуется наблюдателю для принятия решения (например, Ratcliff & McKoon, 2008). . Ни одна из текущих моделей восприятия медицинских изображений не учитывает, как врач в конечном итоге решает, когда прекратить обследование случая.Однако очевидно, что большинство истинно положительных результатов выявляются очень рано во время поиска (Berbaum et al., 1991; Christensen et al., 1981; Nodine, Mello-Thoms, Kundel, & Weinstein, 2002), и большая часть компьютерных томографов никогда не выполнялся поиск (например, Drew et al., 2013; Rubin et al., 2015). По мере продолжения поиска вероятность ложных срабатываний резко возрастает. Эта тема особенно важна в контексте объемных изображений, оценка которых обычно занимает гораздо больше времени, чем 2D-изображения.В этих обстоятельствах способность эффективно переходить от сканированных изображений здорового пациента может быть важным показателем опыта, который не учитывается существующими моделями. Например, на 2D-изображениях опытные радиологи, кажется, прекращают поиск, когда они все еще идентифицируют больше истинных положительных результатов, чем ложных, но новички продолжают, пока ложные положительные результаты не станут доминирующим ответом (Christensen et al., 1981; Nodine et al., 2002 ). Оценка динамики ошибок с помощью опыта в области объемных изображений — это совершенно неизведанная область и, вероятно, будет плодотворной областью для будущих исследований.Кроме того, в будущих исследованиях можно было бы попытаться применить метод моделирования диффузионного дрейфа, чтобы определить, как различные факторы, такие как общая рабочая нагрузка или опыт наблюдателя, влияют на порог выхода при поиске объемных изображений.
Как моторные и перцептивные процессы взаимодействуют при оценке объемных изображений?
В отличие от поиска по признакам, который является обычным в литературе по визуальному вниманию, поиск в реальном мире часто включает в себя навигацию через большие трехмерные пространства для объектов, которые могут быть скрыты другими объектами.При поиске целей в поле участники спонтанно выбирают систематический путь поиска (Riggs et al., 2017). Точно так же при поиске доказательств преступления диады участников проводят очень систематический поиск и часто дважды проверяют свою работу (Riggs et al., 2018). Однако другие обнаружили, что повторные посещения в реальном визуальном поиске редки, что объясняется дополнительными усилиями, необходимыми для повторения ваших шагов в локомотивных задачах (Gilchrist, North, & Hood, 2001; Smith et al., 2008). Вместе это исследование имеет глубокие последствия для поиска объемных изображений, который включает как двигательные, так и перцепционные компоненты, когда наблюдатель прокручивает глубину. В последние годы растет интерес к тому, как моторные процессы влияют на визуальный поиск, когда целевые элементы должны быть обнаружены путем перемещения других элементов, что называется «поиском вручную». В некоторых случаях поиск с ручной поддержкой воспроизводит результаты из литературы по визуальному поиску (например, «эффект низкой распространенности», Solman, Hickey, & Smilek, 2014).В других случаях были выявлены новые источники ошибок. Например, Солман, Чейн и Смилек (2012) создали парадигму «распаковки», в которой наблюдатель может перемещать перекрывающиеся виртуальные элементы с помощью компьютерной мыши. Исследователи обнаружили, что целевые предметы часто подбирались и выбрасывались, не будучи распознанными, что предполагает, что восприятие и действие могут быть разделены при визуальном поиске. Другими словами, решение о действии («отменить выбранный элемент») может предшествовать решению для идентификации («выбранный элемент является моей целью»).Авторы предполагают, что натуралистический визуальный поиск задействует процесс перцептивного поиска, который контролирует, но не направляет моторный процесс «распаковки» (Solman, Wu, Cheyne, & Smilek, 2013).
В радиологии результаты могут означать, что двигательная система решает пройти через глубину до того, как аномалия может быть идентифицирована на текущем срезе. Хотя словесные инструкции по замедлению двигательных движений были неэффективными, принуждение участника к замедлению значительно уменьшало количество ошибок при распаковке (Solman et al., 2013). В настоящее время неизвестно, как скорость прокрутки объемного медицинского изображения по глубине связана с диагностической точностью и возникают ли эти ошибки «разделения» в радиологии. Представление компьютерных томографов с разной частотой кадров привело к неоднозначным результатам — от отсутствия разницы в точности (Bertram et al., 2013) до более низкой производительности на более высоких скоростях (Bertram et al., 2016). Скорость прокрутки также может дать представление об эффективности сигналов начала движения или развитии возможностей глобальной обработки в объемном изображении.Если эксперты смогут извлекать релевантную информацию из изображений быстрее, чем новички, они могут быть менее уязвимы для потенциально негативных эффектов более быстрой прокрутки, таких как ошибки «развязки». При выполнении задачи по скринингу рака легких не было обнаружено различий в скорости между радиологами и наивными наблюдателями (Diaz, Schmidt, Verdun, & Bochud, 2015). В среднем узелки выявлялись со скоростью от 25 до 30 кадров в секунду (fps). Однако примечательно, что производительность в этой задаче была максимальной как для экспертов, так и для новичков, и не было никаких различий в производительности между группами.Следовательно, по-прежнему возможно, что различия в поведении прокрутки более важны, когда есть большая изменчивость в производительности. Bertram et al. (2013) также не обнаружили никаких связанных с опытом различий в производительности, когда наблюдатели искали различные отклонения при компьютерной томографии брюшной полости, представленной в виде видео с фиксированной скоростью со скоростью 7, 14 или 28 кадров в секунду. Напротив, Bertram et al. (2016) наблюдали лучшую производительность при 5 кадрах в секунду, чем при 3 кадрах в секунду, и эксперты смогли лучше адаптироваться к повышенной скорости презентации при КТ брюшной полости.Однако оба этих исследования опирались на видео с фиксированной скоростью, а не позволяли наблюдателям контролировать свою скорость, что ограничивает экологическую ценность. Очевидно, что пока нет полной картины того, как скорость прокрутки влияет на производительность поиска в объемных изображениях. В будущих исследованиях может оказаться полезным проанализировать распределение ошибок в зависимости от естественной скорости прокрутки. Кроме того, важно учитывать свойства самой аномалии. Скорость прокрутки может быть важным предиктором обнаружения отклонений, когда отклонения вызывают сигналы начала движения или для небольших отклонений, которые видны на меньшем количестве слоев глубины.Напротив, менее вероятно, что скорость прокрутки предсказывает возможность обнаружения диффузных или крупных аномалий, которые видны на многих срезах.
Объемное изображение | пс-medtech
Объемные данные 3D
3D-данные можно разделить на две категории: модели поверхности и объемные данные. Поверхностные модели обычно встречаются в индустрии дизайна, где объекты описываются их поверхностями, например, с использованием многоугольников или параметрических поверхностей.На медицинских рынках данные являются объемными, что означает, что внутренняя часть данных также моделируется с использованием дискретно дискретизированного трехмерного набора.
Обычно объемные данные описываются группой срезов 2D-изображения, сложенных вместе, чтобы сформировать объем. Эти срезы часто получают с помощью сканеров, таких как КТ, МРТ или УЗИ, через определенные промежутки времени. Другие методы генерируют немедленные объемные данные. Например, 3D-ультразвук использует звуковые волны так же, как 2D-ультразвук, но вместо того, чтобы передавать волны прямо через ткани и органы и обратно, он излучается под разными углами.Это вызывает трехмерное изображение. Объемные данные 4D показывают движение с помощью компиляции трехмерных изображений. Можно увидеть такие движения, как движение сердца. В отличие от большинства существующих программ для рендеринга, компания PS-Medtech разработала передовую технологию объемного рендеринга, которая сохраняет полное качество 3D-визуализации во время 3D-взаимодействия и не зависит от модальности, в которой были созданы данные.
Более быстрая и качественная интерпретация с помощью объемной визуализации
«Разве не было бы замечательно визуально подержать в руках пульсирующее сердце пациента и проанализировать его изнутри и снаружи, интуитивно, быстрее и лучше? При необходимости вы можете передать сердце коллеге, который может быть на другом континенте, и в то же время все ваши ученики могут видеть, что вы делаете — вживую ».
Вместо просмотра пары изображений для каждого пациента врач имеет доступ к сотням срезов или облаков данных при использовании объемной визуализации . Однако время, затрачиваемое на каждого пациента, остается прежним. Результат — более быстрая и качественная интерпретация 3D-изображений и улучшенное медицинское обслуживание при меньших затратах.
На практике набор 3D-данных сводится к удобоваримому формату (часто один или два среза, в 2D, а не в 3D), который используется для демонстрации другим специалистам (например.грамм. рентгенолог хирургу). Из-за этого теряется богатство исходного набора 3D-данных, а также теряются преимущества для других специалистов. Разве хирурги не часто жалуются на то, что получают неправильные изображения?
Двуручное взаимодействие и 3D-рендеринг в реальном времени
‘ Когда вы берете яблоко, осматриваете его на предмет наличия пятен, очищаете его от кожуры и нарезаете ломтиками, вы используете обе руки. Делать это с одной рукой, связанной за спиной, крайне сложно. Так почему же 3D-анализ выполняется, когда одна рука связана за спиной? ’
Когда требуется взаимодействие с трехмерными объемными изображениями (например,грамм. медицинские 3D-изображения) компьютерная система должна постоянно вычислять (отображать) правильное изображение на основе действий пользователя. К сожалению, чем больше набор данных, тем выше требуется вычислительная мощность компьютерной системы, отображающей изображение. В результате качество изображения падает, а движение изображения становится рассыпчатым (падение частоты кадров). По-настоящему реалистичное интерактивное объемное изображение требует рендеринга в реальном времени с минимальной частотой кадров и без ощутимой потери качества изображения.
Для приложений, требующих эффективного анализа трехмерных объемных данных, важны как рендеринг трехмерных объемных данных в реальном времени, так и интуитивно понятная трехмерная навигация.
Компания PS-Medtech создала рабочие станции 3D и программное обеспечение Vesalius 3D для анализа и представления объемных данных 3D и 4D.
Технология, лежащая в основе объемного 3D-дисплея Voxon
Представьте себе мир, в котором вы можете просматривать трехмерную цифровую голограмму в высоком разрешении под любым углом, без иллюзий и без специальных очков. В Voxon Photonics мы приближаем этот мир к вам.
Voxon VX1 — первый в мире трехмерный объемный дисплей — трехмерная интерактивная голограмма в реальном времени, которую можно просматривать с любого направления без очков, гарнитуры или специальных эффектов.
Чем Voxon VX1 отличается от других 3D-технологий?
В последнее время появился ряд других техник и оптических иллюзий. Один из известных примеров — когда рэпер Тупак появился в виде голограммы на Coachella. На самом деле это было простое двухмерное отражение — техника под названием Pepper’s Ghost. Варианты этой иллюзии включают пирамиду зеркал, которые отражают изображение экрана, установленного выше. Хотя эти методы впечатляют, они могут показать только отражение двухмерного изображения.
Наш Voxon Photonic Engine — это трехмерный полностью объемный дисплей, на который можно смотреть с любого направления без использования специальных очков.
Как это соотносится с виртуальной реальностью и дополненной реальностью?
Самая большая разница в том, что вам не нужно носить гарнитуру. Наша технология также обеспечивает уникальный общий социальный опыт, когда люди собираются вокруг и взаимодействуют друг с другом, общаясь лицом к лицу.
В отличие от всего, что вы когда-либо видели
Наука абсолютно передовая.Но в эмоциональном плане все было не так просто. Когда люди впервые видят это в действии, независимо от возраста, интересов или происхождения, они мгновенно завораживаются. Прямо на их глазах научная фантастика — волшебство — становится реальностью.
С Voxon Photonic Engine мы не просто подняли графический дисплей на новый уровень, мы вывели его в совершенно новое измерение.
Технология Voxon VX1
С технической точки зрения Voxon VX1 — это объемный дисплей.В основе лежит сверхбыстрый цифровой световой движок и высокооптимизированный движок объемного рендеринга. Эта уникальная комбинация аппаратного и программного обеспечения способна проецировать более полумиллиарда точек света каждую секунду в физическое объемное пространство.
Геометрия, которая визуализируется, разрезается на сотни цифровых горизонтальных поперечных сечений перед синхронным проецированием на специально разработанный высокоскоростной возвратно-поступательный экран. Когда фотоны света попадают на экран, они рассеиваются и образуют физическое изображение поперечного сечения точно в нужном месте в физическом пространстве.
Благодаря постоянству зрения человеческий глаз смешивает сотни слоев вместе, и в результате получается истинное трехмерное представление данных, которое можно рассматривать так же, как и реальный объект, под любым углом и без специальных защитные очки или очки.
Безграничный потенциал
Voxon VX1 имеет неограниченный потенциал и быстро вызывает интерес в индустрии рекламы и маркетинга, образовании, дизайне, играх, развлечениях, медицинских приложениях, военном деле, большом бизнесе / промышленности и многом другом.
Чтобы узнать больше о VX1 и Voxon Photonics, вы можете посетить наш веб-сайт или подписаться на нас в Facebook, Twitte r и подписаться на наш канал YouTube.
О том, как заказать, можно узнать здесь…
Определение объемных дисплеев — Глоссарий по информационным технологиям Gartner
Название компании Страна UNITED STATESUNITED KINGDOMCANADAAUSTRALIAINDIA —— AfghanistanÅland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBonaire, Синт-Эстатиус и SabaBosnia и HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийский океан TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCape VerdeCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo, Демократическая Республика theCook IslandsCosta RicaCôte D’IvoireCroatiaCubaCuraçaoCuraçaoCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial ГвинеяЭритреяЭстонияЭфиопияФолклендские острова (Мальвинские острова) Фарерские островаФиджиФинляндияФранцияФранцузская ГвианаФранцузская ПолинезияФранцузские Южные территорииГабонГамбияГрузияГерманияГанаГибралтарствоГрецияГренландияГренадаГваделупа-ГуамГватемалаГернаГерна Бисау, Гайана, Гаити, Херд, острова Макдональд.HondurasHong KongHungaryIcelandIndonesiaIran, Исламская Республика ofIraqIrelandIsle из ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKorea, Корейская Народно-Демократическая Республика ofKorea, Республика ofKuwaitKyrgyzstanLao Народная Демократическая RepublicLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMacedonia, бывшая югославская Республика ofMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia, Федеративные Штаты ofMoldova, Республика ofMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestine, Государственный ofPanamaPapua Новый GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarRéunionRomaniaRussian FederationRwandaSaint BarthélemySaint Елены, Вознесения и Тристан-да-Кунья, Сент-Китс и Невис, Сент-Люсия, Сент-Мартен (Французская часть), Сен-Пьер и MiquelonSaint Винсент и GrenadinesSamoaSan MarinoSao Томе и PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSerbia и MontenegroSeychellesSierra LeoneSingaporeSint Маартен (Голландская часть) SlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Джорджия и Южные Сандвичевы IslandsSouth SudanSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyrian Arab RepublicTaiwanTajikistanTanzania, Объединенная Республика ofThailandTimor-LesteTogoTokelauTongaTrinidad и TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks и Кайкос IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited Арабские EmiratesUnited Штаты Экваторияльная Острова УругвайУзбекистан ВануатуВатикан Венесуэла, Боливарианская Республика Вьетнам Виргинские острова, Британские Виргинские острова, U.С.Уоллис и Футуна, Западная Сахара, Йемен, Замбия, Зимбабве.
Забудьте о голографических изображениях, нам нужен объемный 3D дисплей
YouTube через Nature. Щелкните для просмотра оригинала.Голливуд изображает голографические технологии в течение долгого времени, возможно, самый известный из них — в «Звездных войнах», когда R2-D2 доставляет сообщение принцессе Лее. Однако то, что вы увидели в тот момент, нельзя достичь с помощью голограммы — она больше напоминает трехмерное объемное изображение, и исследователи из Университета Бригама Янга надеются продвинуть вперед такую технологию.
Есть важное различие между голограммой и трехмерным объемным изображением. Последнюю можно увидеть спереди, сзади и практически под любым углом, тогда как голограмму можно увидеть только под определенным диапазоном углов.
Дэниел Смолли, недавно назначенный доцентом BYU, работает с командой физиков над созданием движущихся трехмерных световых изображений, которые зрители могут видеть независимо от того, где они стоят. В статье, представленной в Nature, он и его команда сравнивают эту технику с высокоскоростной Etch-a-Sketch — почти невидимые лазерные лучи захватывают единственную частицу растительного волокна, называемого целлюлозой, и нагревают ее неравномерно.Затем второй набор лазеров проецирует видимый свет на частицу, сохраняя ее освещенной при движении в пространстве.
Вначале создаваемые изображения были довольно маленькими, всего несколько миллиметров в поперечнике. Этого было достаточно, чтобы изобразить рисунок движущейся спиральной линии и статический контур бабочки.
Это многообещающая технология, новейшая система уже способна создавать изображения с разрешением до 1600 точек на дюйм, что выше разрешения, чем у обычного компьютерного монитора.Однако исследователям нужно будет раздвинуть границы и найти способы ускорить движение частиц, чтобы создавать реалистичные изображения с более крупными и сложными движущимися изображениями.
«Если мы добьемся такого же прогресса в следующие четыре года, как и в предыдущие годы, я думаю, мы добьемся успеха в создании дисплея полезного размера», — говорит Смолли.
Мы думаем, как это можно применить к играм, хотя, по крайней мере, на начальном этапе кажется, что основное внимание будет уделено медицине для продвинутых процедур.Авиация — еще одна потенциальная область применения, поскольку она может предоставить авиадиспетчерам более точные и интуитивно понятные карты движения самолетов.
Классная штука, и вы можете посмотреть короткое видео по теме ниже.
3D-изображений в стиле «Звездных войн», созданных из единственной пылинки
Одним нажатием на клавиатуру Рюдзи Хираяма оживляет вялую бусину пенопласта. Белое пятнышко подпрыгивает и совершенно неподвижно парит в космосе.Еще одно нажатие, и точка превращается в светящуюся форму бабочки, которая машет крыльями, кружась внутри черного ящика. Диего Мартинес Пласенсиа, коллега Хираямы из Университета Сассекса в Брайтоне, Великобритания, залезает в коробку, чтобы показать, что в ней нет никаких условий. Эффект кажется чистой магией. «Сначала я показала это своим дочерям. Они были похожи на … «Вау», — говорит Мартинес Пласенсиа, его глаза расширяются от детского восторга.
За метаморфозой в воздухе стоит относительно простая установка.Два тонких массива из 256 крошечных динамиков выше и ниже бусинки перемещают ее, генерируя ультразвуковые волны. Объект летит так быстро, что все, что видит глаз, представляет собой непрерывно развивающееся трехмерное изображение в несколько сантиметров в поперечнике, нарисованное в воздухе, как будто с помощью высокоскоростной машины Etch a Sketch. Те же ультразвуковые динамики, которые создают изображение, также могут генерировать звуковые и тактильные ощущения. Потянитесь к бабочке, и ваш палец может почувствовать трепет. В другом случае появляется смайлик в сопровождении мелодий песни Queen «We Will Rock You».Примечательно, что большинство компонентов, используемых для создания этих эффектов, уже есть в наличии.
Команда из Университета Сассекса, Великобритания, создала виртуальную бабочку, которая может парить в космосе. Фото: Эймонтас Янкаускис / Univ. Сассекс
«Это элегантная и захватывающая платформа», — говорит Дэниел Смолли, физик из Университета Бригама Янга в Прово, штат Юта, который в прошлом году представил похожую технику, использующую лазеры для управления пятном целлюлозы для получения изображений 1 .«До сих пор мало кто из физиков думал, что можно будет использовать звук, чтобы перемещать шарик достаточно быстро, чтобы создать такой дисплей», — говорит он. В августе Тацуки Фусими, физик из Бристольского университета, Великобритания, и его сотрудники первыми показали, что это возможно. Но их бусинке требовалось больше времени, чтобы очертить формы, а это означает, что только изображения размером менее 1 сантиметра могли отображаться как единый непрерывный объект 2 . Работа команды из Сассекса — это «инженерная разработка, которая заставляет нас поверить в то, что мы не думали, что это возможно», — говорит Смолли.
Акустическое устройство, описанное в документе Nature 3 от 13 ноября, является последним примером технологии создания трехмерных изображений, известной как объемный дисплей, которая фундаментально отличается от таких технологий, как голограммы, виртуальная реальность и стереоскопы. . Эти более знакомые подходы используют световые приемы для создания иллюзии глубины и могут быть в натуральную величину и фотореалистичными. Но голограммы можно увидеть только под определенным углом, виртуальная реальность и стереоскопы требуют головного убора, и все эти приемы могут вызвать утомление глаз.Объемные дисплеи в свободном пространстве, напротив, используют лазеры, электрические поля, проекции тумана и другие подходы для создания действительно трехмерных изображений, которые зрители могут видеть с любой точки обзора. Таким образом, они ближе всего к технологии отображения сообщения SOS принцессы Леи в фильме 1977 года «« Звездные войны »».
Исследования в области объемных дисплеев даже старше той пленки. И этот подход имеет решающее преимущество перед голограммами, поскольку требует гораздо меньшей вычислительной мощности.Но, несмотря на десятилетия усилий, дисплеи в свободном пространстве по-прежнему ограничиваются небольшими грубыми рисунками, и они изо всех сил пытаются оторваться от земли с коммерческой точки зрения, говорит Смолли. Тем не менее он надеется, что работа по объединению различных и более практичных технологий, включая акустическую левитацию, поможет объемному дисплею найти свое убийственное приложение. Возможно, его можно использовать в подробных интерактивных макетах для медицинских стажеров или дать людям возможность общаться с дальними родственниками в 3D.По словам Смолли, акустический метод команды из Сассекса не обязательно потребует долгой фазы разработки, чтобы выйти за пределы лаборатории. «Я бы сделал ставку на то, что эта технология станет коммерческой раньше многих других технологий, над которыми мы работаем».
Свет и звукОбъемные дисплеи, которые уже представлены на рынке, обычно работают путем преобразования 2D-изображений в 3D. Например, Voxon VX1 проецирует фотоны на экран, который быстро колеблется вверх и вниз. При правильном выборе времени это создает трехмерное изображение без необходимости использования специальных очков.Но сложные механические части дисплея означают, что он заперт за стеклом и пока нашел только нишевое применение, например, в музейных экспозициях.
Система Voxon VX1 Источник: Voxon Photonics
В 2006 году Хидеи Кимура сделал одну из первых попыток нарисовать изображения непосредственно в трехмерном пространстве 4 . Кимура, исполнительный директор Burton, фирмы из Кавасаки, Япония, и его научные сотрудники разработали методику, в которой лазер сбивал электроны с молекул воздуха, заставляя их светиться.Перемещая точку фокусировки лазера с высокой скоростью, они могут создавать люминесцентные точки плазмы, которые формируют грубое изображение. «Без ничего мы можем создавать 3D-изображения прямо в воздухе», — говорит Кимура, который предполагает использовать эту технику для передачи информации о чрезвычайных ситуациях в небо или для проецирования 3D-повторов над полем на спортивном мероприятии.
Плазменный метод создает относительно стабильные изображения, но он сталкивается с некоторыми серьезными ограничениями: у него низкое разрешение (один лазерный луч равен одной точке изображения), а лазер настолько интенсивен, что может вызвать ожоги, — говорит Йоичи Очиай, компьютер. ученый и художник из Университета Цукуба в Японии.
В 2016 году команда Очиаи адаптировала плазменную технику, используя низкоэнергетический лазер с более короткими импульсами для создания изображений, к которым можно безопасно прикасаться. 5 . При ширине нескольких миллиметров изображения намного меньше, чем у команды Кимуры. Но, используя лазеры, которые пульсируют с более высокой частотой, и модуляторы для формирования луча в несколько фокусов, команда может увеличить разрешение в 10–200 раз по сравнению с тем, которое использовалось в работе Кимуры. Это позволяет им создавать более сложные изображения, например фей размером с булавочную головку.
В Сассексе акустический 3D-дисплей начался с еще одной известной научной фантастики: тягового луча, ставшего знаменитым в телесериале 60-х годов Star Trek . С 2012 года Шрирам Субраманиан, возглавляющий команду, первым изобрел способы создания звуковых волн для создания точек высокого давления, которые могут захватывать и перемещать небольшие объекты 6 . Но только когда Хираяма пришел в лабораторию в 2018 году, команда нашла способ использовать звук для создания изображений.
Глобус в объемном отображении.Это было снято с выдержкой 0,025–20 секунд. (Только изображения, нарисованные в течение 0,1 секунды, воспринимаются человеческим глазом как непрерывные изображения.) Предоставлено: Эймонтас Янкаускис / Univ. Сассекс
Чтобы изображение выглядело как сплошное, шарик должен создавать каждый кадр изображения менее чем за одну десятую секунды. До сих пор акустическая левитация фокусировалась на удерживании объектов как можно более устойчиво; движение происходит относительно медленно, с остановкой и запуском, от одной устойчивой точки к другой. Нововведение Хираямы заключалось в том, чтобы дать толчок к выводу, прежде чем он остановится, вычисляя каждую новую целевую точку внутри оборудования, разработанного специально для вычислений.Это означало, что команда могла менять фокус поля 40 000 раз в секунду. Бусинка достигает скорости 8,75 метра в секунду, что «похоже на телепортацию», когда бусинка шириной 2 миллиметра пересекает несколько сантиметров пространства, говорит Хираяма. Когда шарик движется, быстро меняющийся светодиод заливает дисплей светом, создавая цвет.
Объемное изображение бабочки, созданное в лаборатории Дэниела Смолли Фото: Нейт Эдвардс / BYU Фото
Команда была вдохновлена работой Смолли с использованием лазеров для перемещения и освещения точки волокна целлюлозы 1 .Смолли говорит, что, используя такое же количество частиц и данных, его изображения составляют лишь одну десятую размера снимков, сделанных командой из Сассекса, но имеют в десять раз большее разрешение.
У техники Sussex есть недостаток: для этого нужны динамики с двух сторон дисплея, что ограничивает способность зрителя взаимодействовать с дисплеем и ограничивает его размер. Но с обновлением оборудования, по словам Субраманиана, можно будет использовать акустические волны другого типа для создания изображений с динамиками только с одной стороны. Исследователи также работают над улучшением своего понимания того, как бусинка реагирует на действующие на нее силы, что позволит им перемещать ее быстрее, рисовать более сложные изображения, левитируя сразу несколько бусинок, и более тесно интегрировать зрение и прикосновение. .В текущей настройке тактильное ощущение и изображение не возникают в одном и том же месте, потому что поля, необходимые для их создания, могут мешать друг другу. Группа Очиаи уже нашла способ объединить осязание и зрение, используя поля, которые не мешают: акустическое поле для тактильной обратной связи и лазер для рисования крошечных изображений в плазме. Группа использовала метод рисования точек Брайля в воздухе 7 .
Интерактивное преимуществоЛюбой 3D-дисплей неизбежно сравнивается с голограммами Star Wars .«Техника Сассекса создает изображения большего размера, чем предыдущие аналогичные методы, и включает звук, поэтому приближает нас к воссозданию этого», — говорит Цюн-Хуа Ван из Университета Бейхан в Пекине, который работает с устройствами отображения 3D. Но изображения все равно крошечные и далеки от фотореалистичных. По ее словам, создание трехмерного эффекта в Star Wars любыми способами могло занять десять лет, а то и больше.
Но Барри Бланделл, физик, специализирующийся на 3D-технологиях из Университета Дерби, Великобритания, предостерегает от попыток использовать объемную технологию для создания насыщенных фотореалистичных дисплеев.«Никто не станет смотреть на скульптуру и сравнивать ее с картиной», — говорит он. Он добавляет, что попытки конкурировать с голограммами часто приводили к коммерческим тупикам и что дисплеи лучше всего подходят для приложений, которые были бы невозможны в других средах, но не требуют высокой детализации, таких как интерактивные дисплеи, способные отображать сложные 3D-изображения. движения.
Интерактивность может быть мощной, — говорит Смолли. Обучающиеся хирурги могут использовать такие дисплеи, например, для тренировки катетера через сосуды сердца.Он добавляет, что с одним миллионом движущихся частиц «у вас может быть бестелесное лицо — телеприсутствие лицом к лицу». По его словам, создание аватаров людей в пространстве может дать более сильное ощущение присутствия, чем фотореалистичное изображение, видимое через виртуальную реальность.
В лаборатории Сассекса до отображения миллиона частиц кажется очень далеко. Только время покажет, проложит ли подход группы дорогу к таким цифрам. Продемонстрировав ограниченный репертуар трюков своей сферы, Хираяма отключает питание динамиков.Хлопающая бабочка исчезает, а бусинка, создавшая ее, мягко падает и подпрыгивает на основании дисплея. Хираяма берет его и кладет в коробку с сотнями других, готовых в любой момент сотворить волшебство в воздухе.
Преобразование мира иммерсивных технологий
Проектирование объекта в формате 3D — это мечта, которую мы все разделяем. От подобных «Звездных войн» до «Черной пантеры» мы видели множество научно-фантастических фильмов, в которых концепция «объемного отображения» используется для представления трехмерной информации в реальном трехмерном пространстве.Но теперь исследователи доказали, что мы близки к воплощению этой концепции в повседневную реальность. Согласно исследованию, опубликованному в Nature в 2018 году, группа ученых выяснила, как управлять почти невидимыми пятнышками в воздухе и использовать их для создания трехмерных изображений, которые более реалистичны и четче, чем голограммы. Ведущий автор исследования Дэниел Смолли, физик из Университета Бригама Янга в Прово, штат Юта, и его команда создали маленькую бабочку, танцующую над пальцем, и изображение аспиранта, подражающего Лее в сцене из «Звездных войн».
Эта технология, называемая «дисплеем с оптической ловушкой», использует силы, передаваемые набором почти невидимых лазерных лучей, чтобы улавливать единственную частицу растительного волокна, называемого целлюлозой, и равномерно нагревать ее. Это позволило команде толкать и тянуть целлюлозу. Затем второй набор лазеров проецирует видимый свет (красный, зеленый и синий) на частицу, освещая ее, когда она движется в пространстве. Люди не могут различать изображения со скоростью выше 10 в секунду, поэтому, если частица перемещается достаточно быстро, ее траектория выглядит сплошной линией, как бенгальский огонь в темноте.
В объемном отображении «экран» в некотором смысле рассеян по всему объему изображения: свет расходится от рассеивающих или излучающих точечных примитивов в объеме, чтобы сформировать изображение в физическом пространстве. Он предлагает пространственно точные представления изображений с обзором на 360 °, но его сложно реализовать из-за сложных производственных требований. Кроме того, его принцип действия основан на фотоактивированных красителях, которые становятся обратимо флуоресцентными при освещении ультрафиолетовым светом.В 2017 году команда из кампуса Кумагай Юкинобу Университета Уцуномия продемонстрировала свое исследование объемного отображения, создав стереоскопическое изображение, используя только пузырьки в прозрачной жидкости, которые затем окрашивались лазерным светом.
Согласно Gartner, истинные объемные дисплеи бывают двух типов, а именно, дисплеи развернутого объема и дисплеи статического объема. Дисплеи с развернутым объемом используют постоянство человеческого зрения для воссоздания объемных изображений из быстро проецируемых 2D «срезов». Между тем, отображение статического объема основывается на трехмерном объеме активных элементов, таких как объемные элементы изображения или воксели, и изменении цвета или прозрачности для отображения сплошного варианта.
Хотя эта технология находится в зачаточном состоянии, ученые заявляют, что она имеет огромный потенциал и предлагает значительные преимущества. Например, объемные дисплеи не сильно нагружают глаза, поскольку мы воспринимаем этот иммерсивный дисплей как реальный 3D-объект. Это обновление дисплеев VR. Кроме того, при этом не требуется никаких гарнитур, таких как AR-VR. Кроме того, эти объемные дисплеи могут работать с любым устройством ввода 3D, таким как Kinect, Leap Motion и Structure. Говоря о приложениях, можно использовать объемный дисплей для 3D-коммуникации человеческого размера, как в научно-фантастических фильмах, где люди появляются в проецируемых формах для сверхсекретной миссии.В медицине и здравоохранении этот дисплей может использоваться для ряда сценариев использования, включая хирургическое планирование, послеоперационный обзор, обучение, общение между врачом и пациентом и диагностику. Наконец, он также обещает совершить серьезную революцию в области игр. В настоящее время основными компаниями, представленными на этом рынке, являются 3DIcon Corporation (США, LightSpace Technologies Inc.