医学成像:以2D格式显示3D图像很容易在临床设置中错过大的目标

三维或体积图像广泛应用于医学成像。这些图像忠实地反映了人体的三维空间关系。然而，3D图像通常显示在二维显示器上，这造成了维度不匹配，必须在临床环境中解决，医生必须搜索2D或3D图像，以找到特定的特征或感兴趣的目标。

要了解有关这个问题的更多信息，Craig K. Abbey，Miguel A. Lago和California大学的心理和脑科学系，Santa Barbara，Santa Barbara，vision Science领域的技术来研究如何观察者使用信息图片执行给定的任务。他们的研究发表在医学成像,评估人类的表现在涉及搜索2D或3D图像的本地化任务中以查找被噪声屏蔽的目标。添加噪声使得任务困难，类似于临床环境中的读取图像。

该研究中的图像是旨在近似高分辨率X射线计算机断层扫描（CT）的模拟。图像以3D生成并被视为2D“切片”，和测试对象在实验中，我们能够自由地检查图像，包括滚动3D图像。艾比解释说:“许多图像显示技术已经被开发出来，但体积图像用a读取并不少见临床通过简单地滚动2D部分的“堆栈”。“该研究旨在将3D图像中的读取器性能的组件与2D图像进行比较，其中不可能滚动，以了解受试者是否能够将多个切片集成到本地化响应识别中感兴趣的目标。

共评估了8种实验条件(2D和3D图像，大目标和小目标，幂律和白噪声)。该团队根据任务效率和分类图像技术评估了性能，这显示了观察者如何使用噪声图像来执行视觉任务，如目标定位。

阿比说:“这篇论文有些令人惊讶的发现是，分类图像显示几乎没有证据表明在图像的多个部分结合信息来定位跨越图像多个部分的目标。观察者本质上是把体积图像作为独立的二维图像的堆栈来处理。这导致了一种分离，观察者可以更有效地定位2D图像中的较大目标，而3D图像中的较小目标(不能扩展到许多体积部分)。”

这些发现为进一步的研究提供了依据，但它们支持并帮助解释了在3D图像阅读中需要多个视角，并且它们为模型观察者在体积图像中的表现提供了有用的信息。

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