Wie können wir die Analyse medizinischer Bilder automatisieren? Diese Übersichtsarbeit bietet eine kritische Bewertung von semi-automatisierten und automatisierten Methoden zur Segmentierung anatomischer medizinischer Bilder. Die Bildsegmentierung automatisiert oder erleichtert die Abgrenzung anatomischer Strukturen und interessanter Bereiche, ein entscheidender Schritt in vielen medizinischen Bildgebungsanwendungen. Die Autoren stellen Terminologie und wichtige Aspekte der Bildsegmentierung vor. Anschließend geben sie einen Überblick über aktuelle Ansätze und betonen die Vor- und Nachteile dieser Methoden für die medizinische Bildgebung. Zu den untersuchten Techniken gehören regionenbasierte Methoden, Kantenerkennung, Clustering und modellbasierte Segmentierung. Diese Studie behandelt auch die Vor- und Nachteile aktueller Ansätze. Die Autoren schließen mit einer Diskussion über die Zukunft der Bildsegmentierungsmethoden in der biomedizinischen Forschung. Die Übersichtsarbeit bietet eine wertvolle Ressource für Forscher und Praktiker, die die Genauigkeit und Effizienz der medizinischen Bildanalyse verbessern möchten. Mit ihrem umfassenden Überblick über aktuelle Techniken und ihrem Fokus auf die biomedizinische Forschung dürfte diese Arbeit ein wegweisendes Werk in ihrem Bereich werden.
Als eine Übersichtsarbeit in der Annual Review of Biomedical Engineering ist dieser Artikel angemessen kontextualisiert. Er bietet einen umfassenden Überblick über die medizinische Bildsegmentierung, ein Kernthema der Biomedizintechnik. Diese Bewertung aktueller Methoden wird dazu beitragen, zukünftige Innovationen zu gestalten.