What steps can you take to preprocess medical images for analysis?

Keep raw images intact and only convert those not acceptable to the archive(s) and/or viewer(s), because once changed/modified there maybe no way of reverting back, if deleted. The raw data also needs to be backed-up and housed for integrity purposes. Then and only then do you consider the conversion/modification to another format.

Após selecionar o formato apropriado para análise de imagens médicas, é essencial garantir que a conversão preserve não apenas a qualidade e metadados, mas também as dimensões da imagem. Ferramentas como ImageMagick, GDCM ou Pydicom oferecem opções eficientes para realizar essa conversão, seja em lotes ou de forma individual, facilitando assim a integração com o software de análise escolhido.

The change in data MUST be verified if it affects the W/L range, grain, distortion properties, etc. Enchantment, should only be done in the case of severely distorted and/or artifact issues (e.g., starburst affect with metal in CTs). Again this can cause an issue if the data is not stored in the RAW state and a liability suit is filed. The technologists and radiologists are the responsible parties for the data being presented as not affected by the enhancements performed.

Após a seleção do formato apropriado, o próximo passo crucial no pré-processamento de imagens médicas é o aprimoramento, visando melhorar aspectos como contraste, brilho, nitidez ou cor. Essas técnicas permitem realçar detalhes relevantes, corrigir distorções ou artefatos, e otimizar a visualização da imagem para uma análise mais precisa. Ferramentas como OpenCV, Scikit-image ou PIL oferecem uma variedade de métodos, como equalização de histograma, detecção de bordas e mapeamento de cores, para aplicar esses aprimoramentos de forma eficiente e precisa.

In medical imaging this should be by the radiologist and not the tool. This is slippery slope and can affect the natural flow of the exam protocols, hanging protocols and the subsequent readings. All of this can be accomplished from the data source as well as the viewers and 3rd party apps can muddle the process.

Após a etapa de aprimoramento, a próxima fase essencial no pré-processamento de imagens médicas é a segmentação, que visa separar áreas de interesse do restante da imagem. Essa técnica permite isolar com precisão órgãos, tecidos ou lesões para uma análise mais específica e detalhada. Ferramentas como ITK, SimpleITK ou Scikit-learn oferecem uma variedade de métodos, como limiarização, crescimento de região, clustering e aprendizado profundo, para realizar essa segmentação de forma eficaz e automática.

Again this is not a necessary step as the modalities usually have a "scout" and unless the study(ies) is/are compromised, this becomes an additional step, which is not necessary to perform.

Após a fase de segmentação, a etapa subsequente crucial no pré-processamento de imagens médicas é o registro, que visa alinhar as imagens entre si ou com uma imagem de referência. Esse processo possibilita a comparação e integração de imagens de diversas fontes, modalidades ou momentos temporais. Ferramentas como ANTs, Nipype ou FSL oferecem uma variedade de técnicas de registro, incluindo transformações rígidas, afins ou não rígidas, bem como medidas de similaridade como informações mútuas ou correlação cruzada, para realizar esse alinhamento de forma precisa e eficaz.

This step seems to imply the images are inconsistent and need to be made unified/homogenized to assure continuity. Most modalities accomplish this without having to add addition cost of a tool to correct the original data, incoming. Again another slippery slope as lawyers would have a field day dissecting the possible changes in the images to add and/or subtract data from the images.

Após a etapa de registro, o próximo passo fundamental no pré-processamento de imagens médicas é a normalização, que visa tornar as imagens comparáveis e consistentes. Esse processo é essencial para reduzir a variabilidade e viés na intensidade, escala ou orientação das imagens, facilitando assim uma análise mais precisa e confiável. Ferramentas como normalização de escore Z, normalização Min-max ou padronização oferecem métodos eficazes para normalizar os valores, tamanhos ou ângulos das imagens, garantindo assim uma base uniforme para análise subsequente.