圖像數(shù)據(jù)通??梢酝ㄟ^(guò)兩個(gè)維度(行和列)來(lái)描述,可能還有一個(gè)額外維度用于紅色、綠色、藍(lán)色( RGB )。然而,有時(shí)需要進(jìn)一步的維度,以便在特定應(yīng)用和領(lǐng)域中進(jìn)行更準(zhǔn)確和詳細(xì)的圖像分析。
例如,您可能希望研究三維( 3D )體積,測(cè)量?jī)蓚€(gè)零件之間的距離或建模該三維體積隨時(shí)間的變化(第四維)。在這些情況下,你需要兩個(gè)以上的維度來(lái)理解你所看到的。
多維圖像處理,或n– 維度圖像處理,是從具有兩個(gè)或多個(gè)維度的圖像數(shù)據(jù)中分析、提取和增強(qiáng)有用信息的廣義術(shù)語(yǔ)。它對(duì)于醫(yī)學(xué)成像、遙感、材料科學(xué)和顯微鏡應(yīng)用特別有用和必要。
這些應(yīng)用中的一些方法可能涉及來(lái)自比傳統(tǒng)灰度、 RGB 或紅、綠、藍(lán)、 alpha ( RGBA )圖像更多通道的數(shù)據(jù)。使用具有識(shí)別、過(guò)濾和分割功能的設(shè)備, N 維圖像處理可以幫助您學(xué)習(xí)并做出明智的決策。
多維圖像處理為您提供了在科學(xué)應(yīng)用中執(zhí)行傳統(tǒng)二維濾波功能的靈活性。具體來(lái)說(shuō),在醫(yī)學(xué)成像中,計(jì)算機(jī)斷層掃描( CT )和磁共振成像( MRI )掃描需要多維圖像處理,以形成身體及其功能的圖像。例如,在醫(yī)學(xué)成像中使用多維圖像處理來(lái)檢測(cè)癌癥或估計(jì)腫瘤大小。
多維圖像處理開(kāi)發(fā)人員面臨的挑戰(zhàn)
除了識(shí)別、獲取和存儲(chǔ)圖像數(shù)據(jù)本身之外,處理多維圖像數(shù)據(jù)也面臨著一系列挑戰(zhàn)。
首先,多維圖像的大小比二維圖像大,并且通常具有高分辨率,因此將其加載到內(nèi)存并訪問(wèn)它們非常耗時(shí)。
其次,處理圖像數(shù)據(jù)的每個(gè)附加維度需要額外的時(shí)間和處理能力。分析更多維度擴(kuò)大了考慮范圍。
第三,計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理算法需要更長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)分析每個(gè)附加維度,包括低級(jí)操作和基元。多維濾波器、梯度和直方圖的復(fù)雜性隨著每個(gè)附加維度的增加而增加。
最后,當(dāng)操作數(shù)據(jù)時(shí),多維圖像處理的數(shù)據(jù)集可視化由于考慮的額外維度和必須呈現(xiàn)的質(zhì)量而變得更加復(fù)雜。在生物醫(yī)學(xué)成像中,所需的細(xì)節(jié)水平可以在識(shí)別癌細(xì)胞和受損器官組織方面產(chǎn)生差異。
多維輸入/輸出
如果你是從事多維圖像處理的數(shù)據(jù)科學(xué)家或研究人員,你需要能夠高效加載和處理大型圖像文件的軟件。流行的多維文件格式包括:
NumPy 二進(jìn)制格式(.npy )
TFRecord (.tfrecord)
Zarr
上述格式的變體
因?yàn)槊總€(gè)像素都很重要,所以您必須使用所有可用的處理能力準(zhǔn)確地處理圖像數(shù)據(jù)。圖形處理單元( GPU )硬件為您提供了處理和平衡實(shí)時(shí)分析復(fù)雜多維圖像數(shù)據(jù)的工作量所需的處理能力和效率。
cuCIM
Compute Unified Device Architecture Clara IMage ( cuCIM )是一個(gè)開(kāi)源、加速的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理軟件庫(kù),它利用 GPU 的處理能力來(lái)解決開(kāi)發(fā)人員處理多維圖像的需求和難點(diǎn)。
數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究人員需要快速、易于使用、可靠的軟件來(lái)應(yīng)對(duì)日益增加的工作量。雖然專門針對(duì)生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用進(jìn)行了調(diào)整,但 cuCIM 可用于地理空間、材料和生命科學(xué)以及遙感用例。
cuCIM 提供 200 多種計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理功能,用于顏色轉(zhuǎn)換、曝光、特征提取、測(cè)量、分割、恢復(fù)和變換。
cuCIM 是一款功能強(qiáng)大且快速的圖像處理軟件,只需對(duì)現(xiàn)有管道進(jìn)行最小的更改。 cuCIM 為您提供了增強(qiáng)的數(shù)字圖像處理能力,這些能力可以集成到現(xiàn)有的管道中:
人工智能醫(yī)學(xué)開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)( MONAI )
Numba
NumPy
PyTorch
您可以使用 C ++或 Python 應(yīng)用程序編程接口( API )進(jìn)行集成,該接口與 OpenSlide for I / O 和 scikit image 相匹配,以便在 Python 中進(jìn)行處理。
cuCIM Python 綁定提供了許多常用的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理功能,這些功能很容易集成并編譯到開(kāi)發(fā)人員的工作流程中。
使用 cuCIM 不需要學(xué)習(xí)新的接口或編程語(yǔ)言。在大多數(shù)情況下,只添加一行代碼用于將圖像傳輸?shù)?GPU 。 cuCIM 編碼結(jié)構(gòu)幾乎與 CPU 使用的結(jié)構(gòu)相同,因此利用 GPU 支持的功能幾乎不需要更改。
由于 cuCIM 還支持 GPUDirect Storage ( GDS ),因此您可以高效地將數(shù)據(jù)直接從存儲(chǔ)器傳輸和寫入 GPU ,而無(wú)需在主機(jī)( CPU )內(nèi)存中創(chuàng)建中間副本。這節(jié)省了輸入/輸出任務(wù)的時(shí)間。
憑借其快速設(shè)置, cuCIM 提供了 GPU 加速的圖像處理和高效的 I / O 的優(yōu)勢(shì),只需開(kāi)發(fā)人員付出最小的努力,并且不需要低級(jí)別的計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)( CUDA )編程。
關(guān)于作者
邁克爾·布恩是NVIDIA 自動(dòng)駕駛汽車和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的產(chǎn)品營(yíng)銷經(jīng)理。
Gigon Bae 是 NVIDIA 的一名軟件工程師,從事 NVIDIA Clara 的工作——這是一個(gè)用于人工智能成像、基因組學(xué)以及智能傳感器開(kāi)發(fā)和部署的醫(yī)療保健應(yīng)用程序框架。
Gregory Lee 是 NVIDIA Clara 團(tuán)隊(duì)的一名軟件工程師。他獲得了博士學(xué)位。在密歇根大學(xué)獲得生物醫(yī)學(xué)工程博士學(xué)位,并在磁共振成像 (MRI) 研究領(lǐng)域工作了多年。
審核編輯:郭婷
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