Картинки текстурные: D1 84 d0 be d0 bd d1 8b d1 82 d0 b5 d0 ba d1 81 d1 82 d1 83 d1 80 d0 bd d1 8b d0 b5 картинки, стоковые фото D1 84 d0 be d0 bd d1 8b d1 82 d0 b5 d0 ba d1 81 d1 82 d1 83 d1 80 d0 bd d1 8b d0 b5

Приветствуем и представляем Вашему вниманию в этой подборке оригинальные PSD мокапы фонов со слоями, предусматривающими приспособление необходимого Вам изображения (надпись, логотип, картинка, бренд) под имеющийся основной фон с применением к наносимому объекту текстуры фона (дерево, джинс, глянец, ткань, бумага). В каждом из представленных мокапов своя особенность воспроизведения объекта, загружаемого в слой «logo» — выжигание, покраска через трафарет, штамповка на ткани, игра с цветом и другие эффекты. Редактируются все мокапы элементарно, достаточно загрузить необходимый Вам объект и мокап придаст всему изображению неповторимость.

1. PSD мокап оформления штамповки на ковре

На изображении мокапа представлены надписи, выполненные с эффектом темной тисненой штамповки на ковровом покрытии (или ткани). Мокам состоит из смарт-слоев, предусматривающих всевозможные эффекты оформления, в том числе границы нанесенного объекта, эффект размытости, прозрачность. На превью представлено темное оформление нанесенного объекта (в данном примере это надписи), но отключив слой эффекта «background copy», все нанесенные на фон надписи или картинки будут оформлены в своей цветовой гамме, что дает возможность вариаций выбора исходного изображения.  Исходные размеры 2500х1600px, разрешение 72 dpi.

2. PSD мокап золотой надписи на черной поверхности

Объект (надпись, логотип, картинка и др.) для заливки в этот PSD мокап может быть выбран абсолютно любой на Ваше усмотрение, при этом все цвета объекта станут золотыми. Одним из слоев мокапа предусмотрено сделать объект серым цветом вместо золотого и допустимо заменить фон, таким образом любое изображение можно сделать золотым или серым на любой основе. В смарт-слои входят и другие эффекты, например затемнение, осветленность. Исходные размеры 2500х1600px, разрешение 72 dpi.

3. PSD мокап выжигания на дереву

Этим эксклюзивным мокапом представлено оформление логотипа (или картинки) путем выжигания на деревянной поверхности. Этот мокап содержит в себе множество PSD смарт-слоев, которыми выжиганию предаётся реалистичность воспроизведения. Выженный участок на общем деревянном фоне занимает площадь фигурной картинки, загружаемой в отдельный слой (в примере превью это домен), при этом отображаться будет любая фигурная роспись по  дереву.  Исходные размеры 2500х1600px, разрешение 72 dpi.

4. PSD мокап фона воды

Креативный PSD мокап со смарт-слоями. Любое, загруженное в мокап, изображение примет текстуру воды, но рекомендуем загружать картинку (надпись, логотип)  без фона для более реалистичного воспроизведения на воде. Цвета картинки на воде не меняются. Цвет воды проще изменить, если добавить еще один слой с нужным цветом. Исходные размеры 3000х2000px, разрешение 100 dpi. 

5. PSD мокап надписи (штампа)

PSD смарт-слои этого мокапа — это тень, градиент, надпись, фон. Оригинальное оформление фона в золотистых тонах придает изображению солидность. Картинка отлично подойдет для  оформления визиток, рекламных баннеров. Размеры 2300х1600px, разрешение 72 dpi.

6. PSD мокап оформления картинки на джинсе

Многослойный несложный PSD мокап с изображением логотипа (картинки, надписи) на джинсе, нанесенного на ткань краской через трафарет. Картинка, добавленная в мокап полностью сохраняет свой цвет и преимущество этого мокапа в том, что можно заменить фон, при этом все эффекты слоев добавляемого объекта останутся без изменений.  Смарт-слоями предусмотрены эффекты оформления изображения такие как тень, тиснение, обводка, глянец, свечение, градиент. Исходные размеры 2500х1600px, разрешение 72 dpi.

7. PSD мокап тиснения на ковре

Несложный мокап эффекта светлой тисненой штамповки на ковре (или текстиле). Входящие в мокап смарт-слои позволяют оформить нанесенный рисунок под Ваше решение, возможно увеличение или уменьшение размытости, прозрачности, убрать границы. Оформление объекта в представленном варианте мокапа возможно только в светлых тонах, несмотря на его исходную цветовую гамму. Исходные размеры 2500х1600px, разрешение 72 dpi.

8. PSD мокап темного фона

PSD мокап фона для оформления изображения любого объекта на темной текстурной бумаге. Смарт-слоями мокапа предусмотрено изменение добавляемого изображения с учетом эффектов общего фона. При добавлении в мокап любого объекта, его оформление будет изменяться в соответствии с его цветом (как представлено на превью), что дает возможность выгодно принять дизайнерское решение. Слоями также предусмотрено изменение подсветки изображения. Исходные размеры 2500х1600px, разрешение 72 dpi.

9. PSD мокап объекта на серебристом фоне

PSD мокап фона для оформления объекта на серой поверхности, которой слой эффекта освещенности, придает серебристость. Смарт-слоями также предусмотрено несколько эффектов оформления изображения, например убрав необходимый слой можно оставить только обрамление картинки или убрать освещение картинки, сделав фон темнее. Исходные размеры 2500х1600px, разрешение 72 dpi.

Написать комментарий

Все для кондитеров на ZaPodarkom: удобно, недорого, качественно.

Приветствуем посетителей сайта ZaPodarkom!

В данном интернет-магазине кондитерских принадлежностей можно найти всё для кондитера, что только может понадобиться. Вы узнаете, как испечь не обычный тортик или пирожное, а настоящий шедевр, которым с удовольствием будут лакомиться ваши клиенты, либо же родные и близкие.

Вам кажется, что приготовить лакомства сладкоежки — это не так-то и просто? Мы сумеем научить этому. Все, что требуется и начинающему пекарю — декоратору, и профессионалу — иметь современные и качественные аппараты, свежие и подходящие ингредиенты. Это вы увидите в нашем ассортименте, где продается всё для кондитера: от силиконовых формочек до электрической техники новейшего поколения. И профессиональным специалистам, и просто любителям нужны товары, которые бы сделали выпечку и ее украшение проще, красивее и быстрее.

На рынке нашей страны на сегодняшний момент не так и много торговых точек, в которых кулинары могут приобрести нужное оборудование. Поэтому возможность произвести закупку кондитерского инвентаря в интернет-магазинах Украины значительно упрощает процесс. Ведь заниматься шоппингом не выходя из дома намного удобнее.

Если же Вы проживаете в крупном городе, и рядом есть отделы с кулинарными приспособлениями, необходимо учитывать один важный недостаток. В супермаркетах подобного профиля практически невозможно проконсультироваться и посоветоваться.

Интернет-магазин для кондитеров в Украине – лучшее решение.

На нашем сайте Вы получите ответы на все волнующие вопросы. Если, например, потребуются инструменты для шоколадных конфет, то Вы можете уточнить информацию у нашего квалифицированного менеджера. Он расскажет детальную информацию по любому товару и поможет выбрать подходящий инструмент для конкретной ситуации. Для нас важно, чтобы каждый, кто к нам обратился, смог получить первоклассное обслуживание. Наши сотрудники ответят абсолютно на все Ваши вопросы, проконсультируют Вас и всегда придут на помощь. Мы заботимся о том, чтобы каждый заказчик получал лучший сервис и качество.

Купить кондитерские принадлежности в Украине не составит труда, в каком бы уголке Родины Вы не жили. Кондитерский интернет-магазин в Киеве всегда рад представить свой широкий спектр продукции киевлянам. Кроме жителей столицы, осуществить заказ можно и во многих других областях государства. Обитателей восточной части порадуют интернет-магазин для кондитеров в Днепропетровске и магазин для кондитеров в Харькове. Если же Вам повезло родиться у моря, то Вы сможете заказать кондитерские принадлежности в Одессе. В общем, где бы Вы не находились, самое главное – это желание. Мы рады сотрудничать с новыми покупателями и оказывать грамотную консультацию. Надеемся, что прочитав эту статью, Вами будет сделан правильный выбор!

текстурных фотографий [HD]: Скачать бесплатно текстурные фоны

Дерево, металл, бетон — просматривайте бесплатные изображения текстур в высоком разрешении для дизайнеров

При использовании текстурированного фона в своем проекте вы должны помнить о том, какие эмоции и эстетика связаны с используемой текстурой и что вы хотите передать с помощью своих изображений. Более естественные текстуры, такие как волнистая поверхность березы или ощущение бесшовности тонкого пляжного песка, могут оказать успокаивающее воздействие на зрителя.В то же время некоторые художественно оформленные текстуры, такие как гладкий холст и влажные масляные краски, могут вдохновлять на творчество. Другие текстуры имеют более индустриальную эстетику и помогают придать аудитории ощущение суровости. Эти текстуры могут включать полированную кожу, стекло, бетон, мятую бумагу и металл.

Визуальные текстуры и тактильные текстуры

Также следует различать визуальную текстуру и тактильную текстуру. Тактильные текстуры, такие как дерево, металл, песок, стекло, холст или кожа, содержат физические текстуры, которые различаются на ощупь.Использование этих текстур может повлиять на гладкость изображения и ощущение, которое оно передает. Например, гладкая бесшовная поверхность, такая как холст, может визуально успокаивать, в то время как более грубая поверхность, такая как зазубренный обрыв, может придать изображению более активное ощущение.

Визуальные текстуры работают немного иначе. Это текстуры, которые либо создают иллюзию наличия физической текстуры (например, трехмерного изображения), либо не имеют физической текстуры, которая может восприниматься осязанием человека (например, облака или дым).

Использование текстур в дизайне

При использовании в маркетинге и дизайне текстурированные изображения могут передать ряд эмоций и эстетики, которые помогут создать характер вашего проекта. Например, если вы хотите изобразить объект, более ориентированный на окружающую среду, лучше всего использовать естественные текстуры, такие как трава, кора деревьев и дерево.

Если вы хотите придать объекту более гладкий и футуристический вид — подумайте о гладком хроме или глянцевом пластике. Не стесняйтесь экспериментировать с искусственными текстурами и визуализированной трехмерной графикой, если хотите — более абстрактные текстуры могут дать вашим продуктам ощущение творчества.

Может быть, вы хотите, чтобы ваши дизайны выглядели винтажно — попробуйте более приглушенные текстуры, например, рваный деним или потертую ткань. Использование тонкой текстуры в качестве фона дизайна — отличный способ добавить характер и оживить ваш дизайн.

30 удивительных фотографий iPhone с текстурой

Спасибо всем за участие в нашем еженедельном конкурсе фотографий iPhone. На этой неделе темой конкурса была текстура, и можно было прислать любые фотографии, ясно показывающие текстуру. У нас было несколько действительно отличных материалов, показывающих множество разных текстур.Вот мои личные фавориты.

@jeremyss

@adityamathai

@bevjc

@ carenzo96

@carlon_r

000

@enzo

@farshadb

@ fmcginley8

@gowrimalapaka

@ gr8tale

@ gr8tale

@ gr8tale

@ gr8tale

@gurimalapaka

@karinlouisetaylor

@keithharten

@laurayehledemotte

@ michou13

@savadmona

@Si_by_Design

@sonomaliz

@ staceysmith8

@stuguest

@sullivja

@ tom3cki

@TracyMitchellGriggs

@vollygda

@yarmenitis

Какая из этих фотографий ваша любимая? Пожалуйста, дайте всем знать в комментариях!

Как принять участие в следующем фотоконкурсе

На прошлой неделе мы представили урок о важности использования линий в вашей композиции. Добавление линий в фотографии iPhone может оказать сильное влияние и помочь привлечь внимание к изображению. Линии могут быть прямыми, изогнутыми, S-образными, сходящимися, параллельными или диагональными, и они работают лучше всего, когда ведут к фокусной точке вашего изображения.

Итак, новая тема конкурса — это линии, и могут быть представлены любые фотографии, которые содержат линии в композиции.

Чтобы принять участие, просто отметьте свои фотографии тегом IPSLines на EyeEm. Вы можете пометить фотографии в поле описания при их загрузке или при редактировании описания уже загруженной фотографии (коснитесь значка с тремя точками, чтобы отредактировать фотографию).

Все фотографии должны быть сняты и отредактированы на iPhone, iPad или iPod touch. Загрузите фотографии в EyeEm в полном разрешении и без водяных знаков, чтобы я мог разместить их на веб-сайте. Пожалуйста, не отправляйте больше 10 фотографий в неделю.

Крайний срок подачи заявок: , воскресенье, 10 августа, .

Как убрать текстуру с картинок

Возраст в виде отметок и печатных фототекстур часто отображается на старых фотографиях, и когда вы их отсканируете, они также будут отображаться в цифровом файле.Но вы можете удалить ненужные элементы с помощью инструментов редактирования в Adobe Photoshop.

Шум в фотографии — это еще один термин для обозначения текстуры. Подавление шума, которое удаляет зернистость и фоновый рисунок из изображений, важно для модернизации отсканированных фотографий. Вы можете избавиться от этого эффекта старинной зернистости, добавить немного цвета, затемнить изображение с помощью прозрачного наложения или сгладить царапины и другие недостатки, которые могли появиться за эти годы или существовать из-за устаревших методов фотографии и разработки.

Воспользуйтесь преимуществами панели «Слои» в Photoshop, чтобы сохранить и повысить резкость изображений из прошлого, не жертвуя деталями и не зацикливаясь на изменениях, которые нельзя редактировать. Выполняйте неразрушающие правки с помощью таких функций, как корректирующие слои и смарт-объекты, чтобы вы могли экспериментировать с различными эффектами и фильтрами без постоянного изменения пикселей исходной фотографии и переносить свои фотографии в настоящее.Картинка стоит тысячи слов, и вы можете сделать сообщение своих старых фотографий громким и четким с помощью шумоподавления.

Смарт-объекты позволяют протестировать эффекты на верхнем слое, сохраняя исходное изображение. «Смарт-объект — это контейнер, содержащий несколько слоев», — говорит профессиональный фоторедактор Хесус Рамирес. «Это позволяет применять неразрушающие корректировки, искажения, фильтры и преобразования. Разрушительный означает, что когда вы вносите изменение, вы застряли на нем. Неразрушающий означает, что вы можете вернуться и изменить его или полностью удалить регулировку ».

С помощью неразрушающего редактирования вы можете увеличивать или уменьшать размер фотографии, поворачивать ее, изменять перспективу и т. Д., При этом исходная фотография остается неизменной. Используйте связанную маску слоя, чтобы все экземпляры смарт-объекта обновлялись автоматически при редактировании.

Фотографическая психология: текстура в фотографиях

Текстура стимулирует ощущение прикосновения.

Это делает его одним из самых интригующих и даже загадочных аспектов фотографии. Стимулирует ощущение прикосновения. В то время как наше зрение действует на расстоянии от мира, осязание приближает нас к чувствительности кончиков пальцев, лица и кожи.

Ощущения, создаваемые текстурами, почти бесконечны .

Острый, шелковистый, песчаный, неровный, колючий. Воспоминания и эмоции, которые они вызывают, могут быть одинаково разнообразными и тонкими.Иногда возникающие чувства нелегко выразить словами. Они существуют вне слов. Еще не имея развитого языка или даже сложных визуальных способностей, младенцы полагаются на ощущение прикосновения, чтобы познать мир. Они исследуют окружающую среду руками и все кладут себе в рот.

Фактура волос, кожи, губ, плюшевого мишки, детского пледа, пузыри, слабый укол булавки, наждачная бумага. Одно только мое упоминание об этих вещах, вероятно, вызывает в вас отчетливое ощущение, воспоминание или чувство.В этом сила использования текстуры в фотографии. Это может активировать очень личные, глубоко пережитые переживания. Поскольку текстуры стимулируют тактильные ощущения, кажется, что они физически погружают нас в изображение. Это чувство близости к предмету и его «чувство».

Различные источники света будут иметь различную текстуру .

Фронтальное освещение может подчеркивать резкие, смелые, резкие текстуры, например, когда яркий солнечный свет проникает через ваше плечо и освещает металлическую и кирпичную поверхность здания.

Боковое освещение создает прекрасные тени, которые подчеркивают детализацию текстуры, а также качество поверхности трехмерной формы объекта. Представьте себе эффект заходящего солнца на статую в траве.

Рассеянное освещение помогает нам оценить тонкие тона гладких, шелковистых текстур, что проявляется в листве деревьев под пасмурным небом.

Танец текстуры и изображения

В зависимости от качества слоя текстуры и того, как он смешан с фотографией, объект может казаться созданным из этой текстуры, выходящим из нее, уходящим в нее, борющимся с ней, уступающим ей, вызывающим и осваивающим ее, или даже ошеломлен этим.Фактура и субъект танцуют друг с другом, иногда сходя вместе, иногда отделяясь, но всегда оказываясь в затруднительном положении, когда нужно найти способы сопротивляться и сотрудничать.

Кинестетическая чувствительность

На фотографиях с тонкими текстурами люди различаются тем, замечают ли они их и как на них реагируют. Люди с «кинестетической» чувствительностью, которые хорошо настроены на телесные ощущения, реагируют более охотно. Интересно отметить, что в тесте Роршаха тенденция к восприятию текстуры на чернильных пятнах связана с потребностями, касающимися межличностной привязанности и комфорта при контакте, и это открытие подтверждает основной тезис этой статьи…

… Текстура означает «касание» …

Хотели бы вы прочитать или принять участие в обсуждении этой статьи на flickr?

Если вам понравилась эта статья в Photographic Psychology , я бы также порекомендовал это:

Анализ текстуры медицинских изображений для лучевой терапии заявлений

руб. Ж Радиол. Февраль 2017 г .; 90 (1070): 20160642.

Институт молекулярной биоимиджинга и физиологии (IBFM), итальянский Национальный исследовательский совет (CNR), Милан, Италия,

Поступила в редакцию 28.07.2016; Пересмотрено Отредактировано 27 октября 2016 г .; Принято Принято 16 ноября 2016 г.

Abstract

Высокопроизводительное извлечение количественной информации из медицинских изображений, известная как радиомика, интерес к ней вырос из-за текущей необходимости количественно охарактеризовать неоднородность опухоли. В этом контексте текстура анализ, состоящий из множества математических методов, которые могут описать полутоновые узоры изображения играют важную роль в оценке пространственная организация различных тканей и органов.По этим причинам возможность анализа текстуры в контексте лучевой терапии широко обсуждалась исследован в нескольких исследованиях, особенно для прогнозирования лечения ответ опухоли и нормальных тканей. Тем не менее, многие факторы могут влияют на устойчивость, воспроизводимость и надежность текстурных особенностей, таким образом ограничивая воздействие этой техники. В этом обзоре представлен обзор самые последние работы, в которых анализ текстуры применялся в контексте представлена ​​лучевая терапия с особым вниманием к оценке опухоли и реакция тканей на радиацию.Предварительно основные факторы, влияющие на влияние на оценку функций обсуждается, подчеркивая необходимость большего стандартизированные протоколы получения и реконструкции изображений и более точные методы определения интересующей области. Несмотря на все эти ограничения, анализ текстуры все чаще демонстрирует свою способность улучшать характеристика внутриопухолевой гетерогенности и прогнозирование клинических результат, хотя проспективные исследования и клинические испытания необходимы для получения более полное представление о полном потенциале этой методики.

ВВЕДЕНИЕ

В последнее десятилетие наблюдается рост интереса к высокопроизводительным извлечение количественной информации из медицинских изображений [в частности, КТ, МРТ и изображения позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ)], известная как радиомика. ^1,2

Радиомные признаки позволяют описывать структурную неоднородность тканей, особенно относится к опухолям, используя количественные показатели, полученные из статистических и математические модели, примененные к изображениям.Интерес к такому анализу вытекает из необходимости охарактеризовать неоднородность опухоли, которая, как известно, является важной фактор прогноза опухоли, используя неинвазивные инструменты. Об этом уже сообщалось в нескольких исследованиях отмечается, что неоднородность медицинских изображений хорошо коррелирует с наблюдаемым на гистопатологическом, протеомном и генетическом уровнях, и это связано с внутриопухолевыми свойствами, связанными с клеточностью, ангиогенезом и наличие некроза. ^2,3 В этом смысле комбинация радиомный анализ с геномными данными, так называемая радиогеномика, все чаще растущий интерес в исследовательском сообществе.Основное назначение радиогеномики — использовать возможности характеристик на основе изображений для характеристики всей опухоли региона, преодолевая проблему ошибок выборки, вызванную геномным анализом. В в этом контексте радиомные характеристики могут использоваться для перекрестной проверки геномных данных, помогает понять возможную экспрессию генов или статус мутации. Более того, будучи не полностью связаны с геномным профилем, радиомика может добавлять новые независимые информация о реакции тканей на лучевую терапию.Сочетание этих два вида информации могут предоставить новую и более надежную диагностическую или прогностическую информацию. моделей, ¹ , как указано в Aerts et al. ⁴

Анализ текстуры играет важную роль в оценке пространственной организации различных тканей и органов, преодолевая пределы классических глобальных меры. Фактически, глобальные индексы, такие как среднее число CT или стандартизованный значение поглощения (SUV) на изображениях ПЭТ описывает интересующую область (ROI) как однородная структура, пренебрегая ее пространственной организацией.

Таким образом, анализ текстуры широко изучается в радиотерапевтическом контексте, особенно для характеристики опухоли на этапе планирования и для прогнозирование ответа на лечение. ^3,5–9 Несмотря на то, что кажется перспективный метод, он не был полностью использован, так как некоторые возможные ограничения, особенно в отношении факторов, которые могут снизить повторяемость и надежность, необходимо изучить более подробно.

Этот обзор посвящен использованию анализа текстуры в лучевой терапии (ЛТ).Изначально, мы обсудим определения текстурных особенностей и факторы, влияющие на их расчет. Впоследствии мы рассмотрим недавние применения анализа текстуры в RT.

ОБЗОР ПОДХОДОВ К АНАЛИЗУ ТЕКСТУРЫ

Анализ текстуры связан с различными математическими методами, которые позволяют оценивать распределение интенсивности серого уровня и пространственная организация в изображение. ³ Текстурные особенности могут быть вычислены разными методами, которые можно разделить на три основных групп:

1. Статистические методы: они описывают распределение и отношения значений уровня серого в изображении, вычисление гистограммы и текстуры второго и более высокого порядка матрицы; ^10–14

2. Методы, основанные на модели: они основаны на самых сложных и сложных математических модели, в том числе фракталы, рассчитанные с использованием различных алгоритмы; ^15–23

3. На основе преобразования методы: они анализируют текстуру в частотной или масштабной области, в том числе Преобразование Фурье, вейвлет-фильтры, фильтры Габора и преобразование Лапласа Гауссов фильтр. ³ Это последний класс позволяет преобразовать все изображение, на котором он возможность извлечения статистических характеристик на многомасштабном уровне подход.

Среди этих индексов характеристики второго порядка, рассчитанные на основе уровня серого. Матрицы совместной встречаемости (GLCM) являются наиболее часто используемыми из-за их простого вычисления и интерпретация. GLCM представляет собой совместную функцию плотности вероятности совместное появление пикселей с уровнем интенсивности i и интенсивностью уровень j в определенном направлении на указанном расстоянии. ¹⁰ Типичный пример текстуры рабочий процесс анализа представлен в где после определения ROI на изображении функции рассчитываются с использованием три метода (статистический, на основе модели и на основе преобразования) оцениваются для дальнейший статистический анализ для определения физиопатологических дескрипторов. Полный Список основных особенностей и их текстурная интерпретация приведены в. Более подробное описание о их расчет можно найти в предыдущих обзорах. ^3,5,24

Процедура анализа текстуры от идентификации ткани на медицинских изображениях до извлечение признаков (здесь в терминах первого, второго и более высоких порядков статистические характеристики, фрактальная размерность и вейвлет-фильтры) и анализ (например, матрица взаимной корреляции, рабочая характеристика приемника кривые).

Таблица 1.

Список основных методов анализа текстуры

Текстурные особенности могут быть оценены путем вычисления одного значения для всей области интереса или путем построения текстурной карты.В первом случае подход на основе ROI обеспечивает уникальный индекс для описания текстуры во всей конструкции. Это обычно выполняется, когда необходимо извлечь синтетические параметры, которые могут использоваться для дальнейшего статистического анализа. В (слева) GLCM построен с учетом всей рентабельности инвестиций и обеспечивает одно значение для каждого признака, например, энтропия, указывающая на общий организация структуры. Во втором случае пиксельный подход позволяет оценка текстурных особенностей в каждом пикселе путем вычисления их значений учитывая квадратную маску ( e.грамм. 5 × 5 пикселей) скольжение по изображению. Это особенно полезно при проблемах сегментации или для статистический анализ на основе пикселей, например корреляция с картами доз. (справа) показывает карту энтропии вычислено из GLCM, построенного на маске 5 × 5, скользящей по ROI. Здесь очевидно, что энтропия внутри области неоднородна и подобласти с высокой неоднородностью могут быть легко индивидуализированы.

Оценка энтропии на основе матрицы совместной встречаемости на уровне серого в шейном отделе лимфатический узел (красный) с использованием подхода на основе интересов (слева) и пиксельный подход (справа).Цвета появляются только в онлайн-версии.

ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА ОЦЕНКУ ТЕКСТУРНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК

На расчет текстурных особенностей могут влиять общие переменные, такие как идентификация области интереса или артефакты, характерные для рассматриваемой визуализации модальность. Схематический обзор этих факторов и работ, которые изучали их влияние на оценку функций представлено в.

Таблица 2.

Перечень факторов, влияющих на оценку текстурных особенностей

Вычисление признаков

Не существует признанной стандартизации для вычисления текстурных признаков, которая может зависеть от различных факторов:

• Дискретизация на уровне серого: один из первых вариантов о вычислении функций — это количество бинов, используемых для дискретизация изображения.На самом деле изображения обычно получаются с большим количеством значений интенсивности (около 10–12 бит), который следует свести к более практическому уровню для вычислительных причины. Например, на изображениях ПЭТ обычная практика дискретизировать диапазон интенсивности до 2 ^N значения, где N колеблется от 3 до 8. ²⁵ В последнее время рекомендуется иметь не менее 32 дискретных значений ²⁶ , но не> 64, поскольку было доказано, что большее количество ящиков не обеспечивает дополнительная прогностическая информация. ²⁷

• Изотропная передискретизация изображения: для трехмерного (3D) расчета текстурных особенности, в частности, особенности второго и более высокого порядка, рекомендуется изотропная передискретизация изображения. Это было объяснено тем фактом, что признаки первого порядка вычисляются из гистограмма, которая подсчитывает количество уровней серого в трехмерном пространстве, и что все измерения текстуры более высокого порядка явно или неявно задействовать параметр расстояния в вычислении матрицы. ²⁸

• Нестандартизированный номенклатура: стандартной номенклатуры по этим показателям нет и поэтому возможно, что один и тот же параметр в разных работах ссылались на разные методы. Так обстоит дело, например, с называет энтропию и энергию, которые могут относятся к параметрам на основе гистограммы или матрицы. Следовательно, Хатт и др. ⁹ предлагается указать название матрицы в признаке номенклатура («энтропия _HIST » и «Энтропия _GLCM »).

• Направленность в текстурных матрицах: относительно GLCM и матрицы длин серий на уровне серого (GLRLM), которые основаны на вычислении направленных матрицы, выбор направлений и стоит ли усреднять они могут повлиять на конечный результат. ^25,27 Например, в некоторых работах рассматривали GLCM как отдельные в каждом направлении, ^29–31 , тогда как другие предпочли усреднить матрицы, чтобы уменьшить количество параметры, используемые в последующем статистическом анализе. ^28,32

• Специальные параметры для постановки текстурной матрицы: выбор расстояния между пикселей для вычисления GLCM — еще один фактор, который может повлиять на значение и количество функций. Однако в этом случае это обычно считается расстояние в 1 пиксель, ⁹ , даже если некоторые работают предпочли учитывать более одного расстояния. ^31,33

• Использование из уже имеющихся пакетов: наличие разных программное обеспечение для расчета текстурных особенностей делает текстуру анализ более привлекательный и простой в использовании.Однако это приводит к сомневаясь, правильно ли были вычислены все рассматриваемые признаки. Это программное обеспечение с закрытым или открытым исходным кодом не стандартизировано. выбор и расчет характеристик. Причем коммерческий или свободный доступные инструменты, такие как Mazda (доступны по адресу: https://www.eletel.p.lodz.pl/mazda/) или FracLac плагин (Bethesda 2.5, Release 1e; разработан А. Карпериен, Чарльз Sturt University, Австралия) для программного обеспечения ImageJ (NIH, Bethesda, MD), имеют ограничение быть «черным ящиком»; таким образом, трудно понять, как оцениваются характеристики.Этот расчет различных характеристик может привести к очень разным результатам, что может сделать сравнение опубликованных работ ненадежный. ³⁴ Отличная оценка и сравнение различные доступные коды для вычисления текстурных особенностей могут быть найдено в Hatt et al. ⁹

Идентификация области интереса

Одним из основных факторов, влияющих на оценку текстурных показателей, является идентификация ROI, ^1,26,35,36 с особенности зависят от сегментированных объемов.Более того, многие конструкции, особенно опухоли, имеют нечеткие границы и нет широко и повсеместно признал основную истину. В этом контексте Parmar et al ³⁶ протестировали воспроизводимость несколько текстурных функций (форма, гистограмма, на основе GLCM и GLRLM) с учетом ручного и полуавтоматического сегментирования первичной опухоли в немелкоклеточный рак легкого (НМРЛ) на КТ-изображениях. Они сообщили об общем более высоком надежность функций, извлеченных из полуавтоматической сегментации, и в Фактически, он имел более высокую воспроизводимость и стабильность по сравнению с ручным сегментации, выполненные разными наблюдателями.В частности, они обнаружили, что только функции, основанные на форме, существенно не различались между двумя сегментации, тогда как гистограмма и индексы на основе GLCM и GLRLM зависели от точность определения границ и неровностей опухоли, проще начертаны автоматическим способом. Похожие результаты были получены Orlhac et al. al ²⁶ во фтор-18 ПЭТ-изображения флудезоксиглюкозы пациентов с колоректальным раком. Они сравнили два различные общепринятые в клинической практике методы сегментации опухолей и проанализированы зависимость текстурных особенностей от этих методов.Они обнаружили, что чем больше затронутые индексы были основаны на гистограммах и функциях GLRLM, тогда как более робастными были гомогенность и энтропия, оцененные с помощью GLCM.

Еще одну важную роль в идентификации области интереса играет регистрация изображения. и распространение контура, как выделено в. На самом деле регистрация деформируемого изображения требуется для восстановления рост или уменьшение структур из-за прогрессирования заболевания или радиации эффекты во время лечения, а значит, это первый шаг к точному контуру размножение.Если выбранный метод регистрации деформируемого изображения ненадежен, анализ текстуры, выполняемый в автоматически распространяемых объемах, может ввести несколько ошибок. ³⁷ В грудном отделе КТ изображения, похоже, алгоритм демонов был более устойчивым по отношению к жестким, аффинная и B-сплайн деформируемая регистрация, приводящая к более воспроизводимым и надежные текстурные особенности. ^38,39 На изображениях ПЭТ пациентов с рак пищевода, Ип и др. ³⁷ протестировали жесткую регистрацию и десять различных деформируемых методы регистрации изображений для оценки текстурных особенностей в автоматически деформируемые объемы опухоли.Они обнаружили, что сила функций в прогнозирование окончательного ответа опухоли на лечение было незначительным. разные по большей части способы регистрации деформируемого изображения, кроме для быстрых демонов и быстрой свободной формы. Они пришли к выводу, что пока контур точность распространения была достаточно хорошей, предсказательная сила текстурных функции были надежными в отношении регистрации изображений.

Влияние совмещения изображения и распространения контура на область идентификация интересов.Таз T ₂ взвешенный (T2w) -МР-изображения, полученные до и после лучевой терапии, были совмещенная регистрация, и контур мочевого пузыря автоматически размножался с использованием четыре разных алгоритма, в результате чего получается четыре разных контура мочевого пузыря, представлены разными цветами (справа). Цвета появляются только в онлайн-версия.

На контур влияет не только выбор метода регистрации изображения. распространения, но также и алгоритм, используемый для применения оцененного векторного поля к очерченные контуры.Фактически, поле деформации можно приложить напрямую. на бинарной маске или на трехмерной поверхности, созданной из контура. Эта вторая Преимущество выбора заключается в получении более правильной деформированной поверхности за счет внутренние 3D-свойства сетки. Различные алгоритмы для 3D-поверхности поколения доступны даже в коммерческом и клиническом программном обеспечении, что дает различная производительность, которая может повлиять на окончательно деформированные объемы. ⁴⁰

КТ-изображения

Некоторые специфические артефакты и источники ошибок являются типичными для метода визуализации.На КТ-изображениях, особенно в области головы и шеи, текстурные особенности могут быть влияет наличие металлических полос из-за зубных пломб. ⁴¹ Есть возможность уменьшить металлические артефакты, используя некоторые многообещающие методы, ⁴² , но поскольку анализ текстуры полагается извлекая значимую информацию из медицинских изображений, они могли ввести искусственная текстура путем изменения информации об изображении.

Наличие шума и размытости из-за параметров сбора данных также может влиять на текстурный анализ. ^23,43 Как и ожидалось, тем шумнее чем размыто изображение, тем менее надежны его функции. Следовательно, предлагается протокол получения однородного изображения, чтобы уменьшить возможные ошибки из-за этих ограничений.

Влияние алгоритмов реконструкции в КТ с контрастным усилением (CECT) было по оценке Kim et al. ⁴⁴ в 42 пациенты с опухолями легких. Форма, гистограмма и особенности на основе GLCM были вычислили, и они обнаружили, что самые надежные индексы были метриками на основе формы а также однородность и энтропия от GLCM, которые существенно не отличаются и демонстрирует низкую вариабельность между двумя алгоритмами восстановления изображения.

Что касается изображений CECT, зависимость от времени после введения контраста и воспроизводимость признаков между сканированиями снова оценивалась количественно изображения, полученные от пациентов с раком легких, мало взаимосвязь между этими переменными. ⁴⁵ Однако авторы утверждали, что их исследование было ограничено количеством оцениваемых функций и не учитывает количество контрастируют и поэтому их результаты можно считать только репрезентативными.А больший набор данных (240 субъектов) пациентов с одиночным легочным узлом был по оценке He et al. ⁴⁶ для оценка диагностической эффективности текстурных признаков при дифференциации доброкачественный и злокачественный солитарный легочный узел. Около 150 функций (от гистограмма и GLCM) были рассчитаны в разных масштабах с использованием лапласиана Гауссовский пространственный полосовой фильтр. Эффекты повышения контрастности, толщина среза реконструкции и ядро ​​свертки были оценены, и это было обнаружили, что неконтрастная, тонко-срезовая и стандартная сверточная компьютерная томография на основе ядра изображения были более информативными.

Изображения позитронно-эмиссионной томографии

Анализ текстуры в ПЭТ-изображениях вызвал большой интерес в последние несколько лет. Однако на этих изображениях представлены разные факторы, которые могут сильно повлиять на оценка текстурных особенностей, больше, чем другие методы визуализации. Влияние эти факторы, особенно получение и реконструкция изображений, были рассматривается в нескольких недавних исследованиях.

Одно из первых исследований, в котором оценивалось влияние получения изображения ПЭТ и реконструкция по текстурным признакам обнаружила, что из 50 различных деталей только энтропия (оценивается по гистограмме), энергия и максимальный коэффициент корреляции (оценка по GLCM) и низкий уровень выделения серого (оценка по GLRLM) представлены отклонения <5%. ⁴⁷ Затем Найфлот и др. Обнаружили, что асимметрия интенсивности гистограмма, автокорреляция и кластерный вид GLCM, контраст, сложность, сила соседней матрицы разности серых тонов (NGTDM), и подмножество выделения серой зоны в GLRLM показало большие вариации, несмотря на отсутствие изменение основного образа истинности. ³⁴ Ян и др. ⁴⁸ проанализировали влияние настроек реконструкции, особенно относящиеся к моделированию функции времени пролета и рассеяния точки, обнаружив, что номер итерации и полная ширина на половине максимума фильтра Гаусса имеют аналогичное влияние на характеристики изображения, тогда как размер сетки имеет большее влияние.В особенности, которые демонстрировали большие вариации, такие как асимметрия, оттенок кластера и процент зоны следует использовать с осторожностью, в то время как наиболее надежные функции были аналогичны найденным в других работах. ^47,49 Наконец, в недавней работе van Velden и др. ⁵⁰ исследовалось влияние реконструкции и описание воспроизводимости признаков в 11 НМРЛ фтор-18-флудезоксиглюкоза ПЭТ / КТ исследования. 105 радиомных характеристик были рассчитаны на 19 ROI, очерченных дважды — один раз на компьютерной томографии и один раз на изображениях ПЭТ — и учитывая два различные методы восстановления изображений.63 объекта показали высокие значения воспроизводимость. Более того, похоже, что изменения в разграничении имели более высокую влияние, чем изменения в реконструкции.

Были оценены и другие факторы, такие как параметры получения изображений, ^34,47 пациент и размер поражения, ^27,34 сглаживание и квантование изображения, ^51–53 SUV дискретизация, ⁵⁴ этапы предварительной обработки ⁵⁵ и выбор КТ, усредненного по дыханию, для коррекции затухания. ^56,57 Влияние очертаний опухоли на структурные особенности вычисление также оценивалось на изображениях ПЭТ. ^50–52,55 Наконец, попытка интерпретация текстурных индексов ПЭТ была проведена в недавней работе, в которой неоднородность, количественно определенная с помощью текстурного анализа, была исследована на смоделированных данные пациента. ⁵⁸ Здесь авторы обнаружили, что однородность, энтропия, краткосрочные и долгосрочные акценты были чувствительны к наличию неоднородности поглощения, тогда как высокие выделение зоны уровня серого и выделение низкой зоны уровня серого были в основном чувствительны к среднему усвоению. Все эти показатели были чувствительны к размеру пикселя и краевые эффекты.

МР-изображений

Анализ текстуры на МР-изображениях не использовался полностью, ²⁵ и фактически повторяемость текстурных особенностей на основе МРТ было исследовано в очень немногих исследованиях. В влияние параметров получения изображения было оценено Mayerhoefer et al. al ⁵⁹ на фантомных изображениях с учетом различных текстурных особенностей, и их результаты показали, что все функции становились все более чувствительными к изменениям параметров сбора данных с увеличение пространственного разрешения.Тем не менее, пока пространственное разрешение был достаточно высоким, эти вариации мало повлияли на рисунок дискриминация. Кроме того, было продемонстрировано, что функции на основе GLCM превосходит другие показатели.

Ограничение неколичественного значения интенсивности пикселей в МР-изображениях может быть уменьшено путем применения некоторых этапов предварительной обработки, например, коррекция неоднородностей магнитного поля ^60,61 и нормализация интенсивности по межпредметному или внутрипредметному приобретения. ⁶²

МР-изображения могут использоваться для оценки количественных параметров, описывающих функциональные свойства. В частности, из диффузионно-взвешенной МРТ (DW-MRI) и динамическая МРТ с контрастным усилением (DCE-MRI), параметрические карты могут быть получены с помощью оценка этих индексов попиксельно с использованием алгоритмов подбора моделей. Текстурный анализ этих карт был представлен в некоторых недавних работах, чтобы оценить неоднородность ткани с точки зрения диффузии и перфузии Посмотреть. ^63–65 Однако надежность текстурные особенности, рассчитанные на этих картах, зависят от надежности подгонки.Это область исследований, которую только начинают изучать; всего несколько работ оценили взаимосвязь между воспроизводимостью параметрических карт оценивается с помощью DW-MRI и DCE-MRI и достоверности текстурных показателей. В в частности, Song et al. ⁶⁴ изучили воспроизводимость параметров гистограммы и текстуры, полученных из интравоксельное некогерентное движение ⁶⁶ DW-MRI. В этой модели из изображений DW-MR, полученных на разных b -значения, можно получить карты видимого коэффициент диффузии (ADC), истинные коэффициенты диффузии (Dt), псевдодиффузия коэффициент (Dp) и фракция перфузии (Pf).Сообщалось, что ADC и Карты Dt более надежны, чем карты Dp и Pf ⁶⁷ () и следовательно, параметры гистограммы и текстуры, полученные из карт ADC и Dt, были подтверждено, что они более воспроизводимы, чем карты Dp и Pf. Понимание стабильность текстурных особенностей, полученных из параметрических карт, заслуживает большего внимание и дальнейшие исследования.

Карты перфузии, полученные из интравоксельных некогерентных движущихся изображений. Из слева направо: кажущийся коэффициент диффузии (ADC), истинная диффузия коэффициент (Dt), коэффициент псевдодиффузии (Dp) и перфузия фракция (Pf).Карты ADC и Dt более надежны и менее шумны, чем Карты Dp и Pf.

Из всех этих исследований можно выделить сильную неоднородность в вычислении текстурных особенностей и что результаты в основном зависит от разных факторов. В некоторых работах некоторые особенности привели к быть более стабильным и надежным по сравнению с другими, но одни и те же функции могут показывать противоположное поведение в других исследованиях. Поэтому получить четкое сообщение из-за разницы в настройках параметров и в показателях используется для оценки изменчивости.Тем не менее, важно продолжать это тенденции и такого рода анализ, чтобы лучше понять надежность текстуры анализ, который становится все более и более привлекательным в этом контексте.

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕКСТУРНОГО АНАЛИЗА В РАДИОТЕРАПИИ

В контексте RT одной из первых проблем, решаемых с помощью текстурного анализа, была характеристика и идентификация опухолевых поражений. Этот выпуск, который был широко исследованный в онкологическом контексте, ^30,68–71 был основной целью улучшения радиационное нацеливание на этапе планирования.Схема автоматических органов для РТ Планирование рака простаты с использованием анализа текстуры на КТ-изображениях в первую очередь сталкивалось Автор: Nailon et al. ²⁹ Далее, Юй и др. al ^72,73 объединил анализ изображений ПЭТ и КТ в пациенты с раком головы и шеи для оценки текстурных особенностей, демонстрируя свой потенциал в повышении точности определения общего объема опухоли идентификация. Грубость КТ, Грубость КТ и ПЭТ рассчитаны из NGTDM показали лучшие результаты в различении нормальных и аномальных тканей по сравнению с экспертным наблюдением и со средней интенсивностью и средним значением КТ. Внедорожник.Более того, с использованием карт, созданных с этими текстурными особенностями, автоматический классификатор выполнил попиксельное наведение излучения с точностью, аналогичной ручные контуры.

В настоящее время основное применение текстурного анализа сосредоточено на оценке ответ опухоли и органов, подверженных риску, на лечение для выявления возможных биомаркеры, которые могут предсказать, как ткани будут реагировать на радиацию. Это было выделено в некоторых недавних обзорах, ^5,7,74,75 и некоторых из последних результатов в этой области схематически суммированы и обсуждаются в следующих разделы.

Таблица 3.

Исследования, в которых анализ текстуры применялся в контексте лучевой терапии

Опухолевый ответ на лечение

Действие излучения в области легких при НМРЛ является одним из наиболее изучаемых предметов. в этом контексте, как сообщается в недавнем обзоре. ⁷⁵ Фактически оценка ответа на лечение осложняется возможным наличием лучевого поражения легких (RILI), такие как лучевой пневмонит и фиброз, которые проявляются как увеличение по плотности легких на КТ, аналогично рецидиву опухоли. ⁶ Хотя большая часть работ в данном контексте столкнулся с обнаружением RILI путем оценки простой плотности CT ^76–78 Mattonen et al ^79–81 предложил анализ текстуры для автоматической классификации рецидивов опухолей и повреждений легких.Они нашли радиомную подпись состоящий из пяти текстурных функций (минимальный уровень серого, однородность уровня серого, Гомогенность GLCM, корреляция GLCM и энергия GLCM) после стереотаксической абляции лучевая терапия (САБР) в консолидирующей и периконсолидативной областях. С участием эта комбинация функций, они могут предсказать рецидив в течение 6 месяцев post-SABR с ошибкой 24%, ложноположительной частотой 24,0% и ложноотрицательный показатель 23,1% на выборке данных 45 пациентов. Они сравнили эти результаты с участием трех онкологов-радиологов и трех радиологов (средняя ошибка 35%, частота ложноположительных 1% и частота ложноотрицательных 99%), предполагая, что анализ текстуры может обнаружить ранние изменения, связанные с локальным рецидивы, которые обычно не рассматриваются врачами. ⁸¹ Прочие работы, посвященные прогнозирование рецидива в легких. Например, из изображений ПЭТ было обнаружено, что показатели неоднородности, такие как энтропия, могут предсказать специфическое заболевание выживаемость, ^82,83 , тогда как использовались КТ-изображения для оценки патологического ответа, ⁸⁴ общая выживаемость и отдаленные метастазы, ⁸⁵ обнаружение этого анализа текстуры может превосходить общепринятые показатели (по объему и диаметру опухоли).

Ответ рака пищевода на химио-лучевую терапию (CRT), классифицируемый как полный Респондент, частичный респондент и не отвечающий оценивался на изображениях ПЭТ с использованием текстурные особенности из гистограммы, GLCM, NGTDM и GLRLM, ⁸⁶ , улучшающие стратификацию производительность, полученная с помощью простых мер внедорожника.Другие более свежие работы исследованы потенциал анализа текстуры на изображениях ПЭТ для прогнозирования опухоли ответ на CRT у пациентов с раком пищевода. Накаджо и др. ⁸⁷ обнаружили, что интенсивность вариабельность и вариабельность размерной зоны были выше у пациентов, которые не ответивших, чем респондентов. Ип и др. ³⁷ изучали влияние различных совмещений изображений. методы определения объема опухоли после СРТ по оценке несколько текстурных особенностей. Изменение этих особенностей после лечения затем использовали для прогнозирования ответа опухоли.Они обнаружили, что вариации вкратце акцент на беге оставался предиктором патологического ответа для всего изображения алгоритмы регистрации, используемые для распространения контура. В предыдущем кабинет, ⁸⁸ то же группа рассмотрела совокупность текстурных и морфологических свойств, обнаружив что более низкая внутриопухолевая гетерогенность после лечения на изображениях КЭКТ была связано с улучшением общей продолжительности жизни у пациентов, завершивших окончательная CRT при первичном раке пищевода. Более того, они отметили, что сочетание энтропии предварительной обработки, однородности и пропорциональной разницы в энтропия с максимальными изменениями толщины стенки выполняется лучше, чем морфологические только индексы в прогнозировании общей выживаемости.

Для прогнозирования реакции опухолей головы и шеи, на основе гистограмм характеристики, а также энтропия и однородность из GLCM, оцененные на изображениях ПЭТ, были способность фиксировать неоднородность тканей и прогнозировать общую выживаемость. Однако необходимость стандартизированного получения и реконструкции изображений отмечен протокол и точное обозначение цели. ⁸⁹ Ориентация на многопараметрическую моделей, две недавние работы пытались предсказать ответ опухоли и лимфатических узлов рак носоглотки до CRT.В частности, Лю и др. Предложили модель, состоящий из характеристик второго и более высокого порядка и фильтров Габора, извлеченных из T ₁ взвешенная МРТ, T ₂ взвешенная (T2w) МРТ и DW-MRI, которые могут достигать точности > 90%. ⁹⁰ Scalco et al. al ⁹¹ оценил комбинация характеристик первого и второго порядка и извлеченная фрактальная размерность из T2w-MRI с ADC, оцененным из DW-MRI, для характеристики шейные лимфатические узлы.В этом случае предварительная обработка ADC в сочетании с фрактальная размерность до лечения классифицирует отвечающую и не отвечающую лимфу узлов с точностью 82%, выделяя более высокие значения АЦП и более низкие значения фрактальной размерности у не ответивших. Количественные карты, полученные из вместо этого использовались динамические изображения с усиленным контрастом, полученные во время лечения. учтены при расчете признаков неоднородности, которые продемонстрировали их способность прогнозировать реакцию плоскоклеточных клеток головы и шеи карцинома, подчеркивающая снижение неоднородности во время CRT. ⁶³ В данной работе они не найти корреляцию между характеристиками до лечения и конечным результатом, вопреки результатам, полученным другими группами об использовании текстурных особенности из параметрических карт перфузии. Фактически, в этих исследованиях было обнаружено, что эта неоднородность измеряет на исходном уровне, например, когерентность и фрактальность размер, может быть предиктором окончательного ответа для конечности ⁹² и колоректального рак. ⁹³

Применение текстурного анализа на МРТ-изображениях также было предложено в области малого таза. область для прогнозирования рецидива простаты после лучевой лучевой терапии на основе на картах T2w-MRI и ADC. ⁹⁴ 74 пациенты были проанализированы и были определены текстурные особенности, показатели формы и объема. оценивается в пределах опухоли простаты. Они обнаружили существенные корреляции между рецидивами опухоли и некоторыми параметрами GLCM (как контраст и разница дисперсия), рассчитанного на T2w-MRI, тогда как функции ADC были плохо связаны с биохимическим рецидивом. Это объяснялось разным пространственным разрешение двух изображений: T2w-MRI предлагает более высокое разрешение и, следовательно, богаче текстурной информацией.

Что касается рака прямой кишки, ответ опухоли на CRT был сначала оценен с использованием ПЭТ / КТ-изображения, полученные до, во время и после лечения у 27 пациентов. Это Сообщалось, что неоднородность опухоли оценивается коэффициентом вариации превосходил обычные параметры и был важным прогнозным фактор патологического ответа. ⁹⁵ Еще два недавних исследования оценивали эффективность текстурный анализ на МР-изображениях; в частности, Де Чекко и др. ⁹⁶ рассмотрели текстурные особенности по оценкам T2w-MRI, полученным до и в середине лечения, тогда как Nie et al. al ⁹⁷ оценено многопараметрическая МРТ ( T ₁ взвешенная МРТ, T2w-МРТ, DW-MRI и DCE-MRI), полученные до ЭЛТ.Они оба пришли к выводу, что радиоактивные анализ изображений МРТ может улучшить прогноз патологического ответ рака прямой кишки на лечение. Прогноз патологического ответа, оценивается на изображениях КЭКТ с использованием анализа текстуры, также улучшилось у пациентов поражены саркомой мягких тканей по классическим показателям, таким как размер опухоли, плотность и перфузия. ⁹⁸

Наконец, оценка прогностической ценности анализа текстуры МРТ в головном мозге. Олигометастазы НМРЛ при стереотаксическом облучении исследовали Нардоне и др. ⁹⁹ , чтобы помочь водить машину лучшее лечение у этих пациентов.

Воздействие излучения на нормальные ткани

Менее изученное применение анализа текстуры касается предсказания радиационно-индуцированное воздействие на органы риска. В этом контексте два органа были в основном рассматриваются: легкие в лечении рака пищевода и НМРЛ и околоушные железы при лечении плоскоклеточного рака головы и шеи.

Лучевой пневмонит — один из недостатков облучения легких, и он был исследовано Cunliffe et al. ¹⁰⁰ на пациентах, страдающих раком пищевода, с учетом КТ изображения, полученные до и после RT.Взаимосвязь между дозой и текстурой вариаций не наблюдалось, и, в частности, эти изменения были значительно связаны с развитием лучевого пневмонита по 12 признакам, в том числе: первый и второй порядок, фрактал и параметры фильтра Ло. Как раньше описанный, Маттонен и др. ^79,80 разработали метод, основанный на анализ текстуры на консолидированной и матовой областях непрозрачности для автоматически дифференцировать рецидив опухоли и RILI. В 2–5 месяцев после SABR обнаружили увеличение энергии _GLCM и уменьшение энтропия _GLCM при повреждениях легких по отношению к локальным повторение.

Побочный эффект облучения опухолей головы и шеи представлен сокращение околоушных желез и развитие токсичности, например ксеростомии. Раннее предсказание этих событий может быть интересно как для лучшего планирования лучевая терапия с учетом анатомических вариаций желез и определить тех пациентов, которым может быть полезен индивидуальный уход. В этом случае, эхографический ¹⁰¹ и CT ^102-104 изображений околоушной ткани были исследованы и рассчитаны характеристики GLCM и фрактальная размерность.На на эхографических изображениях наблюдалась повышенная энтропия по отношению к нормальному железы, тогда как на КТ-изображениях снижение средней плотности КТ, энтропии и фрактальности измерение было найдено в первой половине RT. Эти результаты, по-видимому, противоречивые, были согласны в выделении менее сложной организации тканей желез из-за потери ацинарных клеток после облучения. Более того, добавление текстурных элементов в модели прогнозов повысило точность относительно простой меры объема.

ОГРАНИЧЕНИЯ ТЕКСТУРНОГО АНАЛИЗА

Хотя текстурный анализ все чаще применяется в контексте RT, он остается довольно новая техника, не до конца изученная и по-прежнему имеющая много открытых проблемы. Одно из основных ограничений связано с дизайном исследования. В Фактически, анализ текстуры использовался по большей части в ретроспективных исследованиях, необходимых на этом первом этапе, чтобы предоставить доказательство концепции для дальнейшего расследования. ²⁵ В ретроспективном анализе отсутствует полный контроль над сбором данных и управлением ими, что может отрицательно повлиять на воспроизводимость и надежность результатов.Строгий Дизайн исследования должен предусматривать проспективный анализ, в котором оптимальный протокол может планироваться с точки зрения сбора и управления данными, а также дальнейшей модели может быть предоставлена ​​проверка.

Что касается сбора данных, то протоколы получения изображений и реконструкции должны быть четко определены и стандартизированы в ходе исследования, как обсуждалось ранее. Кроме того, на этом этапе размер выборки должен быть определен с учетом большого количества функции на основе изображений, которые можно оценить по полученным изображениям.В основном, эта проблема не была решена правильно, так как количество функций часто больше, чем количество рассмотренных пациентов, и, как следствие, высокий риск Уровень ложноположительного обнаружения можно легко определить, как недавно отметил Ип и Aerts ²⁵ и подробно обсуждаются в Chalkidou et al. ¹⁰⁵

Что касается статистического анализа данных, очевидно, что анализ текстуры может предоставить очень сложный и большой набор данных, которые могут представлять высокие корреляции из их.Таким образом, необходимо уменьшить количество функций, чтобы избежать риска анализа переобучения и построения классификатора или модели прогнозирования. Здесь нет консенсус в отношении неконтролируемого подхода для получения наилучших результатов. ¹ В недавней работе Parmar et al. ал, ¹⁰⁶ большая панель подходы к машинному обучению для прогнозирования выживаемости на основе радиомики были исследованы с учетом как выбора признаков, так и методов классификации. Их Анализ изменчивости показал, что выбор метода классификации имеет большее влияние на вариативность результатов при прогнозировании общей выживаемости (> 30% общей вариации) относительно выбора метода выбора признаков (всего 6% вариации).Еще один фактор, который может повлиять на классификацию производительность — это выбор оптимального порогового значения для разделения пациентов на двоичную модель. ¹⁰⁵ Этот выбор сильно зависит от исследуемого набора данных, и поэтому его трудно применять в внешние популяции. ²⁵

Еще одна проблема, с которой следует столкнуться на этапе разработки исследования, — как обобщить и проверить радиомную сигнатуру, обнаруженную в популяции оцениваемых пациентов. Валидацию на внешней когорте пациентов следует рассматривать как золотую стандарт, о чем недавно сообщалось в некоторых работах.Фактически, в этих исследованиях сообщалось о высоком значения точности с учетом радиомной сигнатуры, оцененной в выбранном населения и подала заявку независимо от другого института или от другого область тела, сообщающая о высоких значениях точности. ^4,41,107 Если такая проверка невозможна, некоторые другие оценки должны выполняться, например, с использованием тестовых и обучающих наборов, которые должны быть взяты из отдельной когорты или, по крайней мере, с учетом исключения одного перекрестная проверка. ⁹

Даже если анализ текстуры проводился самым строгим и значительным образом модели, которые могут предсказать реакцию ткани на излучение или дать характеристику неоднородности опухоли, биологическая интерпретация этих Параметры остаются одним из основных вопросов при анализе текстур. Фактически до в настоящее время биологическое происхождение этих особенностей до сих пор полностью не изучено, так как сообщается в обзоре Alobaidli et al. ⁵ В этом контексте некоторые исследования пытаются оценить возможные корреляции между анализом текстуры и генетическими или протеомными данными ^4,108,109 или между текстурный и гистологический анализ изображений. ³⁰ В частности, было обнаружено, что патофизиологические свойства, определенные геномным анализом, в значительной степени связаны с текстурой анализ на КТ, ⁴ ПЭТ ¹⁰⁹ и изображения DCE-MRI, ¹⁰⁸ , предполагая, что неоднородность особенности были сильно коррелированы с путями клеточного цикла.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Как подчеркивается в этом обзоре, несмотря на его недостатки и ограничения, существует растет интерес к анализу текстур даже в контексте RT.Что появляется из-за большого количества исследований в этой области является то, что основным ограничением этого подход заключается в весьма противоречивых результатах, нестандартности их протоколы и отсутствие проспективных исследований. В этом смысле будущие разработки следует стремиться к общему единообразию рабочего процесса обработки изображений, с особым вниманием к протоколам получения и реконструкции изображений и расчет текстурных особенностей. Использование различного программного обеспечения (коммерческого, с открытым исходным кодом или «внутри компании») также требует пристального внимания, так как они могут варьируются по способу расчета характеристик, и, следовательно, они могут привести к разные результаты.

Будущие направления анализа текстур должны рассматриваться как перспективные. исследования и клинические испытания для подтверждения радиомной сигнатуры, обнаруженной в предыдущих работает и доказывает истинный потенциал текстурного анализа в клинической практике лучевой терапии. В то же время знание интерпретации текстуры будет иметь важное значение для улучшить качество такого анализа. Таким образом, анализ текстуры может лучше продемонстрировать свою способность улучшать характеристики внутриопухолевого неоднородность и прогноз клинического исхода для получения надежных и надежных результатов. биомаркеры на основе изображений для реального лечения пациента.

БЛАГОДАРНОСТИ

Авторы благодарят отделение лучевой диагностики и лучевой терапии Регины Елены. Национальный институт рака, Рим, Италия; Программа рака простаты Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori, Милан, Италия; и Департамент радиологии ASST degli Spedali Civili di Brescia, Брешия, Италия, для предоставление изображений МРТ.

ФИНАНСИРОВАНИЕ

Работа была частично профинансирована «Ministero degli Affari Esteri e della Cooperazione Internazionale, Direzione Generale per la Promozione del Sistema Paese (МАЭКИ – ДГСП) ».

СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

IdeelArt | Интернет-галерист

• • Логин
  • Регистрация
• 0

  Ваша корзина пуста

• £ GBP

• см

• Контакты Artworks39
  • Работы
  • Художники
  • Журнал
  • Контакты
  • • Логин
    • Зарегистрироваться
  • 0
    02000

    £

    • Работы
    • Художники
    • Журнал
    • Контакты
    • Счет
    • Список желаний
    • Валюта (£ GBP)
    • Размер (см)5 Назад
    • 9 Регистр
    • Назад
    • Назад
    • см
    • дюйм

    Переключить навигацию

    • 0

  14 советов и рекомендаций по фотосъемке текстур для создания творческих изображений

  Взгляните на некоторые изображения, которые вам больше всего нравятся.Они полны текстур и деталей. Текстурная фотография использует детали и драматизм, чтобы увлечь зрителя. Текстура — это то, что оживляет ваш скучный 2D-снимок, придавая ему трехмерное ощущение, которое захватывает зрителя. Если вы готовы стать одним целым со своей камерой и создать уникальную фотографию, которая определит ваш стиль, давайте погрузимся в дело.
  

  Уникальность текстурной фотографии

  В фотографии текстура связана с поверхностью объекта и визуальным качеством, которое передается в снимаемом вами изображении.Чтобы создавать текстуры фотографии, вы должны научиться улавливать различия в глубине цвета, тоне и форме, выбирая правильную экспозицию.
  

  Настройки и советы камеры для фотографирования текстуры

  Для создания резкого фокуса на изображениях необходимо большое f-число. Установка диафрагмы на f / 6 или выше может помочь вам получить желаемую текстуру. Вы можете снимать кристально чистую текстуру, используя штатив и не забывая использовать таймер на камере, чтобы исключить дрожание при нажатии кнопки спуска затвора.
  

  В поисках красивой текстурной фотографии

  Один из способов найти отличные текстуры для фотографии — это выделить момент и поискать объекты в вашем непосредственном окружении. Практикуйтесь с простыми предметами , которые вы найдете вокруг дома и снаружи. Вы начнете замечать красивые детали, когда будете делать все больше и больше фотографий того, чем пользуетесь каждый день.
  

  Использование воображения для создания текстур

  Единственное, что вам нужно для создания текстур, — это ваше воображение.Фотографы-текстурщики должны проявлять творческий подход при создании текстуры на своих фотографиях. Один из способов начать — это пойти и собрать похожие предметы, например, речные камни, гальку или цветы.
  

  Вы можете даже сфотографировать проточную воду или использовать таймер на вашей камере, чтобы полить водой ребристую поверхность, чтобы создать контраст и глубину изображения с освещением.
  

  Использование света для создания глубины ваших текстур

  Если освещение вас поставило в тупик, помните, что один из способов создать детали, необходимые для сияния отличных текстур, — это использование бокового освещения.Боковое освещение помогает создать правильные тени на вашем изображении. Еще один способ получить именно то освещение, которое вам нравится, — это использовать камеру для съемки фотографий в «волшебный час».
  

  Создание правильных световых эффектов

  Научиться использовать камеру для создания нужных световых эффектов придется со временем и после экспериментов. Если вам нравится использовать свет для создания новых более глубоких текстур, запомните эти советы.
  

  Полуденный свет или прямое освещение могут добавить больше контрастности вашим фотографиям.Мягкий свет по вечерам может сделать снимки зернистыми. Текстура меняется в течение дня в зависимости от освещения, поэтому поиграйте с камерой, чтобы делать снимки при разном освещении между этими двумя временами.
  

  Научитесь создавать глубину

  Как фотограф, вы будете использовать три фактора, чтобы помочь создать нужную глубину резкости . Вы будете использовать правильную диафрагму , фокусное расстояние объектива и правое расстояние между объектом и камерой .Сочетание этих факторов поможет вам создать на фотографии определенную резкость, чтобы объект оказался в фокусе.
  

  Добавление линий для добавления глубины и затенения

  Вы можете улучшить текстуры на своих фотографиях с помощью линий. Добавление линий и затенение к изображению может помочь изображению казаться более глубоким, именно так вы и создаете текстуру. Вы можете сделать это, сфотографировав линии или добавив их с помощью фотошопа или вашего любимого фоторедактора.
  

  Внимание к неровностям

  Работа с текстурой в фотографии — это поиск новых техник.Передача текстуры — это техника, которая требует, чтобы вы сфотографировали профиль объекта, чтобы его неровности были более четкими. Вы также можете поэкспериментировать с длительной выдержкой, чтобы получить на изображениях отличную текстуру, глубину и свет.
  

  Гармонизирующие элементы

  Текстурные фотографы создают гармонию в изображениях, комбинируя визуально стимулирующие элементы одного типа в одном кадре. При создании гармонии в искусстве нельзя забывать о том, что оно должно иметь контраст.
  

  Вы можете представить это, представив множество водопадов, окруженных осенними листьями. Свет отражается в воде, контрастируя с разноцветными осенними листьями. Гармония на фотографиях без контраста оставит зрителя скучным.
  

  Создание портретов в текстурной фотографии

  Возможно, вы не догадались, что можно добавлять текстуры к портретам, чтобы улучшить их, но это один из многих секретов фотографов. Например, вы можете добавить текстуры, чтобы оживить лицо, поскольку текстуры создадут глубину и контраст.Подумайте об использовании волос или веснушек в ваших интересах.
  

  Используйте простые текстуры для создания потрясающей двойной экспозиции

  Двойная экспозиция — это изображения, которые создаются путем объединения двух фотографий. Одна фотография обычно представляет собой портрет или пейзаж, а другая — силуэт.
  

  Привыкание делать несколько текстурных фотографий природы и ландшафта во время съемок поможет вам создать папку ресурсов, к которой вы сможете вернуться позже.Затем у вас будет выбор изображений для будущих проектов с двойной экспозицией.
  

  Выбор лучших фотографий

  Выбор лучших фотографий не должен быть сложным. Следуйте этим советам, чтобы найти изображения, которые вам больше всего нравятся. Просматривая фотографии, ищите те, которые кажутся наиболее живыми. Те, у которых есть глубина, контраст и мельчайшие детали.
  

  Редактирование текстуры в фотографии

  Если вам нужно, чтобы ваши текстуры выделялись немного больше, попробуйте эти инструменты редактирования.
  

  • Контраст — Если ваша текстура тусклая, попробуйте отредактировать контраст, чтобы улучшить изображение.
  • Четкость — Попробуйте поэкспериментировать с этой функцией, чтобы добавить деталей к своим фотографиям.
  • Shadows and Blacks — Вы найдете эти инструменты отдельно в большинстве программ редактирования, тени будут иметь более тонкий эффект на ваших изображениях, чем черные.

  Использование техник Photoshop

  Если вы хотите освежить в памяти, как создавать текстуры в Photoshop с помощью инструмента «Кисть», вы можете найти мое руководство здесь.
  

  Пройдите бесплатный урок, чтобы узнать больше

  Если вы хотите узнать больше, обязательно перейдите по этой ссылке на наши бесплатные онлайн-классы фотографии. Это так же просто, как заполнить свое имя, адрес электронной почты и несколько обязательных полей. Опубликованные обязательные поля отмечены, поэтому вы не можете их пропустить. Все права защищены.