المنطقة ذات الأهمية

منطقة الاهتمام ( ROI ) هي عينة ضمن مجموعة بيانات مُحددة لغرض معين. ^{[ 1 ]} يُستخدم مفهوم منطقة الاهتمام بشكل شائع في العديد من مجالات التطبيق، سواءً كانت منطقة مجاورة أو جزءًا من منطقة أخرى. على سبيل المثال، في التصوير الطبي ، يمكن تحديد حدود الورم على صورة أو في حجم ثلاثي الأبعاد، وذلك لقياس حجمه. كما يمكن تحديد حدود الشغاف على صورة، ربما خلال مراحل مختلفة من دورة القلب، مثل نهاية الانقباض ونهاية الانبساط، وذلك لتقييم وظائف القلب. في نظم المعلومات الجغرافية (GIS)، يمكن اعتبار منطقة الاهتمام تحديدًا مضلعًا من خريطة ثنائية الأبعاد. في رؤية الحاسوب والتعرف الضوئي على الأحرف ، تُحدد منطقة الاهتمام حدود الكائن قيد الدراسة. في العديد من التطبيقات، تُضاف تسميات رمزية (نصية) إلى منطقة الاهتمام، لوصف محتواها بإيجاز. قد تحتوي منطقة الاهتمام على نقاط اهتمام فردية (POIs).

• مجموعة بيانات أحادية البعد: فاصل زمني أو ترددي على شكل موجة
• مجموعة بيانات ثنائية الأبعاد: حدود كائن على صورة
• مجموعة بيانات ثلاثية الأبعاد: الخطوط الخارجية أو الأسطح التي تحدد جسمًا (يُعرف أحيانًا باسم حجم الاهتمام ( VOI )) في حجم
• مجموعة بيانات رباعية الأبعاد: مخطط جسم ما في أو خلال فترة زمنية محددة في حجم زمني

منطقة الاهتمام هي شكل من أشكال التعليق ، وغالبًا ما ترتبط بمعلومات فئوية أو كمية (مثل القياسات مثل الحجم أو متوسط ​​الشدة)، ويتم التعبير عنها كنص أو في شكل منظم.

توجد ثلاث وسائل مختلفة جوهرياً لترميز منطقة الاهتمام:

• باعتبارها جزءًا لا يتجزأ من مجموعة بيانات العينة، مع قيمة فريدة أو قيمة إخفاء قد تكون أو لا تكون خارج النطاق الطبيعي للقيم التي تحدث عادةً والتي تحدد خلايا البيانات الفردية
• كمعلومات رسومية منفصلة، ​​مثل عناصر الرسم المتجهة أو النقطية (المُرَسَّمة)، ربما مع بعض النصوص العادية (غير المنظمة) المصاحبة بتنسيق البيانات نفسها
• باعتبارها معلومات دلالية منظمة منفصلة (مثل أنواع القيم المشفرة ) مع مجموعة من الإحداثيات المكانية و/أو الزمنية

توفر معايير التصوير الطبي مثل DICOM آليات عامة وأخرى خاصة بالتطبيقات لدعم حالات الاستخدام المختلفة.

بالنسبة لصور DICOM (ذات بعدين أو أكثر):

• قد تظهر الرسومات والنصوص المدمجة ضمن نطاق قيمة البكسل الطبيعي (على سبيل المثال، كأقصى قيمة للون الأبيض) (مهمل)
• قد توجد الرسومات والنصوص المتراكبة (الصور النقطية) في البتات العالية غير المستخدمة من بيانات البكسل أو في سمة منفصلة (مهملة).
• يمكن ترميز الرسومات المتجهة في سمات صور منفصلة كمنحنيات (مهملة)
• يمكن ترميز الرسومات المتجهة غير المنظمة والنصوص، بالإضافة إلى رسومات التراكب النقطية (المُحولة إلى صور نقطية)، في كائن منفصل كحالة عرض تشير إلى كائن الصورة الذي سيتم تطبيقها عليه.
• يمكن ترميز البيانات المنظمة في كائن منفصل كتقرير منظم على شكل شجرة من أزواج الاسم والقيمة للمفاهيم المشفرة أو النصية، والتي قد تكون مرتبطة بمعلومات كمية مشتقة، ويمكنها الإشارة إلى إحداثيات مكانية و/أو زمنية تشير بدورها إلى كائنات الصورة التي تنطبق عليها.
• يمكن ترميز المواقع المرجعية كعلامات مرجعية على شكل إحداثيات مكانية ذات غرض مشفر مرتبط بها، إما كإحداثيات بكسل بالرجوع إلى صور محددة أو كإحداثيات في فضاء ديكارتي ثلاثي الأبعاد مسمى خاص بالمريض
• يمكن تصنيف وحدات البكسل (التي قد تكون غير متجاورة) إلى أجزاء مشفرة في كائن تجزئة كقيم ثنائية أو احتمالية في صورة نقطية (والتي لا يشترط أن يكون لها نفس أخذ العينات المكانية أو المدى مثل الصور التي تم اشتقاق التجزئة منها)؛ وعادة ما تتم الإشارة إلى هذه الأجزاء بواسطة كائنات أخرى تحتوي على محتوى منظم (تقارير منظمة).

للعلاج الإشعاعي باستخدام DICOM:

• يمكن تعريف محيطات الكائنات على أنها مجموعات هيكلية، إما كإحداثيات بكسل بالرجوع إلى صور محددة أو كإحداثيات في فضاء ديكارتي ثلاثي الأبعاد مسمى خاص بالمريض (وتستخدم هذه أيضًا لتطبيقات غير العلاج الإشعاعي).

بالنسبة للأشكال الموجية الزمنية لـ DICOM:

• قد تظهر قيم مُثبتة مسبقًا مع شكل الموجة (مهملة)
• يمكن ترميز التعليقات التوضيحية في سمة منفصلة، ​​ويمكن تحديد نقاط زمنية متعددة أو نطاق من النقاط الزمنية، إما برقم العينة أو وقت محدد.
• يمكن ترميز البيانات المنظمة في كائن منفصل كتقرير منظم على شكل شجرة من أزواج الاسم والقيمة للمفاهيم المشفرة أو النصية، والتي قد تكون مرتبطة بمعلومات كمية مشتقة، ويمكنها الإشارة إلى إحداثيات زمنية تشير بدورها إلى كائنات شكل الموجة التي تنطبق عليها.

يحتوي هيكل المستندات السريرية HL7 أيضًا على مجموعة فرعية من الآليات المشابهة لـ DICOM (والتي تهدف إلى أن تكون متوافقة معها) للإشارة إلى الإحداثيات المكانية المتعلقة بالصور كملاحظات؛ فهو يسمح بتعريف دائرة أو قطع ناقص أو خط متعدد أو نقطة كإحداثيات عددية صحيحة نسبية للبكسل تشير إلى كائن صورة وسائط متعددة خارجي، والذي قد يكون بتنسيق صورة استهلاكية بدلاً من تنسيق صورة طبية (مثل GIF أو PNG أو JPEG ).

في تقنية التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) وتحليل تخطيط المستندات ، تشمل مناطق الاهتمام (ROIs) بشكل هرمي الصفحات، والنصوص، والكتل الرسومية، وصولاً إلى صور الخطوط الفردية، ومربعات صور الكلمات والأحرف. ويُعدّ المعيار الفعلي في الأرشيفات والمكتبات هو المجموعة {ملف_الصورة، ملف_xml}، والتي عادةً ما تكون على شكل ملف *.tif وملف *.xml المصاحب له.

أما فيما يتعلق بالمعايير غير الطبية، فبالإضافة إلى لغات الترميز الرسومية البحتة (مثل PostScript أو PDF ) وتنسيقات ملفات الرسومات المتجهة (مثل SVG ) وثلاثية الأبعاد (مثل VRML ) المتوفرة على نطاق واسع، والتي لا تحمل دلالات محددة لمناطق الاهتمام، فإن بعض المعايير مثل JPEG 2000 توفر على وجه التحديد آليات لوضع العلامات و/أو الضغط بدرجة مختلفة من الدقة، لما تشير إليه باسم مناطق الاهتمام.