Объемные картинки 3д: Объемные картинки 3д для глаз

Содержание

Объемные картинки 3д для глаз

Объемные картинки для глаз — в чем их польза?

Сегодня каждый из нас проводит много времени за компьютером. А это сказывается на нашем зрении и общем самочувствии. Чтобы не навредить совему здоровью, нужно каждый час отвлекаться от монитора, давая отдых своим глазам.

Благодаря просмотру 3 д картинок (стереокартинок), улучшается кровообращение, снимается напряжение глазных мышц, улучшается работа аппарата аккомодации, если смотреть на зашифрованные трехмерные изображения. Таким образом, организм переключит все резервы на контроль за глазами, а нервные клетки смогут испытать повышенную нагрузку, что тем самым улучшит проводимость нервных волокон.

Как смотреть 3д картинки для глаз?

Пожалуй, главное — расслабиться и не стараться заставить свои глаза напрягаться. Рассмотрим два способа, как научиться видеть объемные изображения.

  1. Эффект стереоскопического изображения основан на возможностях нашего зрения. У здорового человека оба глаза фокусируются на предмете, мозг сопоставляет данные, полученные от каждого глаза и, сверив с углом зрения составляет единую картинку. Благодаря этому мы видим мир объемным, а не плоским.Научиться смотреть стереограммы нетрудно. Для начала приблизьтесь вплотную к изображению, так чтобы фокусировка была просто невозможна. Затем начните медленно отодвигаться от экрана (или отодвигать от себя лист). Постепенно некоторые элементы картинки будут приближаться, а другие — отдаляться, пока вы не увидите четкое трехмерное изображение. Нежелательно «бегать» глазами и моргать — эффект может пропасть и придется начинать просмотр сначала.
  2. Второй вариант научиться смотреть стереограммы предполагает расфокусировку взгляда в отдалении от картинки. Нужно расположить экран или распечатку перед собой и смотреть вперед, но не на изображение, а как бы сквозь него. Затем медленно и осторожно приближайте и отдаляйте картинку, пока не увидите происходящие на ней изменения. Один из секретов этого мастерства — сделать «глаза в кучу», а потом постепенно прояснять зрение. Не отчаивайтесь, если не получается сразу увидеть «магическое» изображение. Вы всю жизнь неосознанно учились фокусировать зрение на предмете, неудивительно, что разучиться не так просто.

Больше картинок ежедневно:

на страницах Facebook — https://www.facebook.com/3d.kartinki/

и в Инстаграм — https://www.instagram.com/3d.insta/

Нажмите на кнопку «Развернуть» и наслаждайтесь просмотром 30 отличных изображений для разминки Ваших глаз! А в самом конце статьи Вас ждет очень необычное видео, ломающее восприятие. Приятного просмотра!

[spoiler]

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

3д картинки для глаз

[/spoiler]

 

Очень интересное концептуальное видео:


Присоединяйтесь к нам в социальных сетях:

Стереокартинки — тренировка ума и глаз

Все ли знают, что стереокартинки(они же 3D – картинки, объемные картинки, волшебные картинки, Magic eye) представляют собой не только предмет развлечения, но также являются прекрасным тернажером для мозга и глаз?

Для глаз: при рассматривании стереокартинок глаз меняет свою привычную точку фокусировки- это снимает напряжение глаз и улучшает кровообращение, что способстует сохранения остроты зрения.

Для ума:  рассматривание  3D – картинок позволяет привести мозг в изменненное состояние сознания. До полного проявления картинки мозг пыстается угадать, что же нарисовано на ней; концентрируется внимание; ум комбинирует части изображения, активно сопоставляя и дорисовывая. Таким образом еще и тренируется вображения, поскольку не всегда удается увидеть то, что на самом деле нарисовано — часто включается игра нашей фантазии.

Кроме того, существуют стереокартинки, совмещенные с загадками, ребусами, задачками, что несомненно еще больше повышает их степень полезности для развиия эруиции.

Как смотреть стереокартинки: существует несколько вариантов, но на мой взгляд, самый быстрый способ заключается в следующем: приблизьтесь к монитору на такое расстояние, чтобы взгляд получился расфокусированным. Лучше всего приблизиться вплотную чтобы изображение расплылось. Потом медленно отдаляйте голову от монитора (картинки), но взгляд не меняйте. Когда  начнете отдаляться, некоторые фрагменты картинки будут приближаться к вам, а некоторые отдаляться, изображение начнет «плясать» и преобразовываться. Смотрите спокойно, стараясь не моргать, не бегать взглядом по картинке. Смотрите внимательно на эти изменения и увидите тpехмеpное изображение. Когда изображение «поймано» можно внимательно рассмотреть все детали объекта или нескольких объектов.

Существуют простые стереокартинки, на которых изображен какой-либо рисунок:

А также стереокартинки-головоломки.
Задание: Нужно собрать слово из букв изображенных на стереокартинке. Внимательно рассмотрите картинку и назовите это слово?

Немного тренировок и картинка будет всплывать легко и быстро. Тенируйтесь на здоровье!:)

Как называются объемные картинки

Удивительно, но существуют картинки, которые действительно полезны для наших глаз. Стереограммы — это картинки для улучшения и поддержания остроты зрения. Принцип действия этих картинок заключается в укреплении глазных мышц, которые расслабляются и тренируются во время просмотра. Стереограммы особенно полезны людям, проводящим много времени за компьютером. А ещё это просто интересно — увидеть то, что скрыто в изображении.

Друзья, если вы желаете восстановить зрение, да и просто весело провести время, то зацените опубликованные ниже картинки. Они обладают стереоскопическим эффектом, то есть картинки вдруг «оживают» и появляется спрятанное объёмное (3д) изображение (нужно лишь научиться видеть этот секрет).

Следует заметить, что картинки для улучшения зрения — это не панацея. Если вы серьёзно желаете улучшить зрение без всяких операций, то без полного комплекса упражнений Жданова тут не обойтись. Ну а картинки-стереограммы, как правило, эффективны в качестве полезного дополнения к этому комплексу упражнений либо для снятия общей усталости глаз.

Итак, как увидеть спрятанное изображение и одновременно потренировать наше зрение? Очень просто. Нужно сфокусировать взгляд на воображаемой точке за картинкой. То есть смотрите как бы сквозь картинку.

Чтобы облегчить задачу, можно сначала посмотреть выше экрана вдаль. Найдите там точку и зафиксируйте на ней взгляд. После этого не двигайте глазами и не моргайте, а просто аккуратно опустите голову, чтобы взгляд был по прежнему направлен за монитор, но через картинку-стереограмму.

А вот ещё один метод, позволяющий увидеть стереокартинки. Сначала приставьте нос к монитору и расфокусируйте зрение, а дальше медленно, не моргая, отодвиньтесь на нормальное расстояние.

Некоторые люди имеют предрасположенность к расфокусировке, им легко удаётся увидеть скрытое объёмное изображение. А тем, кто не имеет опыта рассматривания стереограмм, приходится постараться. Просто попробуйте!

Картинки для улучшения зрения вы можете посмотреть и скачать ниже. Пусть они станут полезной тренировкой для ваших глаз. Лучше всего смотреть 3d картинки в полном размере, для этого нажмите на них для увеличения. Картинки взяты отсюда, создатель этого сайта под ником URRY выпустил 2 программы для создания стереограмм.

Ребята, ну как вам картинки для улучшения зрения? Получается ими пользоваться?

Пожалуйста, пишите комментарии и делитесь с друзьями.

Человеческий глаз имеет свойство уставать. Особенно часто это происходит после долгой работы за компьютером, просмотра телевизора в течение длительного времени. Нередко излишнее напряжение в глазах приводит к различным расстройствам зрения: близорукости, дальнозоркости. Для восстановления тонуса глазного яблока, а также для нормализации функционирования зрения при его нарушении существует множество упражнений. Одно из них – стереокартинки для улучшения зрения. Этот метод не только один из самых доступных, он ещё и достаточно интересен.

Для чего нужны

Стереокартинки – это совокупность точек, различных узоров, геометрических фигур и заднего фона, с помощью которых зашифровано трёхмерное изображение. Чтобы его увидеть, нужно сфокусировать на такой картинке взгляд, а затем расслабить его. После этого перед взором человека предстаёт 3D-рисунок.

Иногда стереокартинки состоят не из геометрических фигур, а из других мелких изображений, которые человеческий мозг может скомпилировать в единое целое.

Родом стереокартинки из России. Первые эксперименты со стереоскопическим изображением начал проводить российский фотограф Иван Александровский в середине XIX века. Она накладывал несколько фотографий, сделанных с разных ракурсов, друг на друга, что давало возможность видеть объёмное изображение. Конечно, Александровский не создавал тех стереокартинок, о которых мы говорим, но принцип, положенный в их основу, был открыт именно им. А подобные изображения в современном виде появились в 1979 году. Их создателями стали Кристофер Тайлер и Маурин Кларк, зашифровавшие трёхмерный объект с помощью большого количества разноцветных точек, набранных ими на компьютере «Эпл-2».

Принцип работы стереокартинок заключается в том, что если один глаз получает одно изображение, а другой – другое, мозг способен их объединить в единое целое. На трёхмерных картинках содержится как раз два слоя изображений, которые при расслаблении глазных мышц и расфокусировке зрения поступают в каждый глаз по отдельности, а затем обрабатываются мозгом. Именно поэтому человек, рассматривающий стереокартинку, в конце процесса начинает видеть 3D-рисунок.

Подобные картинки – не только прекрасное развлечение, но и довольно полезное для зрения занятие. Чтобы понять, зачем нужны стереокартинки и каким образом они могут оказывать благотворное влияние на зрение, сначала нужно разобраться, а от чего, собственно, утомляются глаза, и как происходит возникновение нарушений, связанных с этим.

Польза стереокартинок для зрения

Для того, чтобы снять напряжение с глаз, нужно изменить «режим работы» глазных мышц. Это как раз и позволяют сделать стереокартинки. Когда человек разглядывает такую картинку, цилиарная мышца, контролирующая хрусталик, сначала напрягается, а через несколько секунд достигает максимального расслабления. Это особенно важно после долгой работы за монитором компьютера, когда эта мышца перенапрягается. Обычно расслабление цилиарной мышцы происходит также, когда человек смотрит вдаль. Однако оно менее выражено, чем при рассматривании стереокартинок.

Подобным образом можно не только снять напряжение с глаз, но и добиться положительных изменений в случае ухудшения зрения. Особенно хорошо показывают себя стереокартинки при близорукости. Ведь она не что иное, как постоянное перенапряжение цилиарной мышцы, которое делает хрусталик более выпуклым и неспособным фокусироваться на расположенных вдали объектах. Трёхмерные картинки помогают достичь релаксации мышцы и «разгладить» хрусталик. Поскольку для мышечных волокон характерна так называемая «память», с помощью стереокартинок можно несколько уменьшить близорукость. В некоторых случаях достичь столь высоких результатов не удаётся, однако получается остановить дальнейшее ухудшение зрения благодаря таким тренировкам.

Эффективность стереокартинок для улучшения зрения – это не пустые слова. Её признают даже профессиональные врачи-офтальмологи. Они отмечают, что разглядывание таких изображений не только тренирует глазные мышцы, но также улучшает циркуляцию крови внутри глазного яблока и способствует выработке умения хорошо фокусировать зрение на различных предметах.

Как правильно смотреть

Существует три основных способа разглядывать стереокартинки:

  1. взгляд на стереокартинку издалека;
  2. приближение и отдаление картинки;
  3. фокусировка глаз с близкого расстояния.

Давайте поговорим о каждом из них подробнее.

Взгляд издалека

Способ заключается в том, чтобы разместить картинку на расстоянии не меньше двадцати сантиметров от глаз, сфокусировать взгляд в её центре, а затем расслабить глаза. После такого расслабления обычно сразу удается увидеть зашифрованное изображение. Эта методика отлично подойдёт новичкам, которые только начинают знакомиться со стереокартинками, поскольку она наиболее проста.

Приближение картинки

Во время использования этого способа картинку размещают на расстоянии двадцати-тридцати сантиметров от глаз, очень медленно приближают её, а затем задерживают совсем близко от лица, пока зрение полностью не сфокусируется в центре изображения. После этого картинку начинают медленно отводить назад до полного расслабления глаз. Когда глаза расслабятся и зрение расфокусируется, можно увидеть трёхмерное изображение, которое закодировал на картинке художник.

Способ несколько сложнее первого, но всё равно лёгок в освоении, поэтому тоже годится для использования новичками.

Фокусировка с близкого расстояния

Это – наиболее сложный метод. Заключается он в том, что картинку размещают на расстоянии примерно семи-десяти сантиметров от глаз и фокусируют, а затем расслабляют глаза исключительно усилием глазных мышц. Приверженцы такого способа отмечают, что с его помощью можно получить более чёткое и ясное 3D-изображение. Однако у новичка воспользоваться им, скорее всего, не получится – методика требует определённой натренированности глаз.

Для облегчения рассматривания стереокартинок на многих из них имеются вспомогательные точки (обычно их две), на которых сперва нужно сосредоточить взгляд. Картинки можно разглядывать как с бумаги, так и с монитора компьютера. Однако рассматривание с бумаги всё же предпочтительнее: во время него исключено напряжение глаз. Кроме того, лист бумаги можно удобно приближать и отдалять от лица, что позволяет лучше сфокусироваться на изображении. С монитором такое проделать вряд ли получиться.

Стереокартинки для улучшения зрения с ответами

Стереокартинки можно разделить на три категории.

  1. Лёгкие для новичков. Их отличительная особенность – лёгкость получения зашифрованного изображения. Лучше всего они подойдут новичкам, которые только начинают знакомиться со стереокартинками.
  2. Сложные для профессионалов. Чтобы увидеть трёхмерный объект на таких картинках, нужно иметь определённый опыт в их разглядывании. Неофит может и вовсе ничего не увидеть на них: перед его глазами останется лишь хитросплетение разных узоров.
  3. Движущиеся. Это – анимированные стереокартинки, на которых всё изображение или его часть движется. Они бывают самой разной сложности – от самых простых, для новичков, до сложных, для людей с опытом.

Лёгкие для новичков

Вот пять лёгких 3D-картинок, которые смогут разглядеть даже новички.

Ответ: здесь изображено привидение.

Ответ: на этой картинке можно увидеть верблюда.

Ответ: здесь зашифрован скорпион.

Ответ: картинка содержит изображение мужчины, стоящего рядом с верблюдом.

Ответ: тут можно увидеть львиный прайд.

Сложные для профессионалов

Ниже приведены сложные картинки, для расшифровки которых потребуется определённая сноровка.

Ответ: здесь изображена карта мира.

Ответ: на картинке зашифровано ранчо.

Ответ: разгадка изображения – пещерный медведь.

Ответ: тут можно увидеть чайник.

Ответ: разгадка – автомобиль «Феррари».

Движущиеся

А это – несколько анимированных стереокартинок, изображение на которых движется.

Ответ: на небе над ёжиком можно увидеть падающие звезды.

Ответ: здесь можно увидеть, как движутся тучи и идёт дождь.

Ответ: тут зашифрован перекатывающийся колобок.

Ответ: на картинке – идущие часы.

Ответ: здесь изображены складывающиеся из отдельных элементов пирамиды.

Стереокартинки – прекрасный способ устранить усталость глаз, натренировать зрение, а также остановить его ухудшение. Больших затрат это упражнение не потребует: ведь картинки можно разглядывать прямо с монитора компьютера. А ещё стереокартинки – это весёлое развлечение, которое поднимет настроение.

Для того, чтобы мышцы глаз расслабились и отдохнули были придуманы стереокартинки. Нужно сфокусировать зрение на картинке и попытаться увидеть в ней изображения. Смотреть нужно в течение нескольких минут, чтобы увидеть зашифрованный рисунок. Далее предлагаем посмотреть красивые 3D картинки.

подборка для тренировки глаз » Notagram.ru

Стереокартинки — это незабываемое развлечение, которое было мегапопулярным в конце 90-х годов. Картинки, на которых можно было увидеть трехмерное изображение, печатали в цветных журналах и на обложках школьных тетрадей.

С точки зрения науки, стереокартинки или автостереограммы — это особый вид стереограммы, которая дает объемный эффект без каких-либо внешних сепарирующих приспособлений, таких как затворные очки, очки с поляризационными фильтрами, анаглиф. Данный эффект достигается за счет того, что наши расслабленные глаза не фокусируются на изображении, а смотрят «сквозь» картинку так, что левый и правый глаз смотрят на специально предназначенные для них вертикальные полоски.

Если к вам первый раз попала в руки стереокартинка, то для того чтобы ее увидеть, проще всего вытянуть ее на расстоянии вытянутой руки и постараться посмотреть сквозь нее вдаль. Поначалу это сделать будет сложно, ведь наши глаза привыкли фокусироваться в определенной точке. Но со временем вы научитесь без особых проблем переключать свое зрение на просмотр 3D изображений за пару секунд. Самое главное, о чем не стоит забывать при просмотре автостереограмм — ваше зрение не должно ни капельки напрягаться.

Стереокартинки: подборка для тренировки глаз

Бабочка

Увеличить

Если у вас не получается увидеть объемное изображение, дайте своим глазам пару минут отдохнуть и попробуйте посмотреть на увеличенное изображение 3D картинки.

Бесконечность

Увеличить

Тоннель

Увеличить

Каменный лабиринт

Увеличить

Всадник

Увеличить

Прозрачный стол

Увеличить

Фонтан

Увеличить

Елка и новогодний костюм

Увеличить

Куб

Увеличить

Будда

Увеличить

Осень

Увеличить

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Подборка 3D стереограмм 2, увидите объемные изображения? | Наше всё

Первая подборка 3D стереограмм очень понравилась читателям! Поэтому я решила раздобыть еще классных объемных картинок и сделать еще одну подборку. Ссылка на первую подборку внизу этой статьи. А здесь новые крутые картинки! Наслаждайтесь! Мне тоже они нравятся!

Чтобы картинка стала объемной, 3D, нужно фокусировать и расфокусировать зрение. Смотреть как бы внутрь картинки.

Кто же тут спрятался?

Подсказка: пушистый хвост, орешек ))

Подсказка: пушистый хвост, орешек ))

А здесь что, или кто?

Кто-то на букву П? Или нет?

Кто-то на букву П? Или нет?

Необычно!

Что удалось тут увидеть?

Что удалось тут увидеть?

Вау! Неожиданный эффект

Просто ромбы? Или нет?

Просто ромбы? Или нет?

Эту картинку можно рассматривать долго!

Здорово!

Здорово!

Как мило!

Всем любви!

Всем любви!

Неужели это то, что я вижу?

Кого вы видите? )

Кого вы видите? )

Просто и красиво!

Эта картинка легкая, на ней хорошо тренироваться

Эта картинка легкая, на ней хорошо тренироваться

Тоже красиво!

Увидели?

Увидели?

Впечатляет!

Офигенно!

Офигенно!

Вот это поворот!

Классная!

Классная!

Понравиласть подборка? Пишите в комментариях, удалось ли рассмотреть все картинки и увидеть, что за ними скрывается? ↓

Подписывайтесь на канал здесь, чтобы не искать долго в ленте!

А вот ссылка на первую подборку, она тоже крутая, посмотрите ее тоже! ↓
Подборка 3Д стереограмм, попробуйте увидеть объемные изображения

😃 Стереокартинки для тренировки глаз для начинающих и профессионалов

Тренировка на стереокартинках способна взорвать мозг. Если Вы никогда не тренировались на таких картинках, то в первый раз увидеть их возможно будет очень сложно. Возможно, даже, придется несколько минут вглядываться в некоторых из этих картинок, чтобы рассмотреть в них скрытое изображение.

Статья взята из курса: Секреты фитнеса мозга.

Есть несколько способов увидеть скрытое изображение на стереокартинках:

  1. Поднести картинку очень близко к лицо с смотреть на нее. Потом постепенно отводить картинку от лица при этом глаза и фокусировка должны остаться неподвижными, как будто картинку и не убирали, в то время как картинка уже отошла сантиметров на 20-30.

  2. Расположить картинку на расстоянии 30-70 см в зависимости от удобности. Поднести к картинке указательный палец и постепенно отводить палец от картинки на расстояние примерно 10-25 см (может даже больше или меньше) пока не появится изменение изображения. В этом изображении должны появляться выпадающие четкие или не очень четкие грани, формы, линии, круги, что угодно, которое постепенно превращается в какую-нибудь фигуру, сцену или даже текст. Причем смотреть нужно на палец, смещая центр зрения до 2-4 см от пальца на меняя фокусировки, словно Вы и дальше смотрите на палец.

  3. Смотреть на картинки расфокусированным отрешенным взглядом, не вглядываясь в детали, пока не появится скрытое изображение.

Лично мне больше всего понравился 2й вариант.

К сожалению, у фотоаппарата только один объектив и он не может сделать так же как, человек сменив не только фокусировку, но слегка скосить глаза навстречу друг другу смотря в кончик пальца.

Польза от стереокартинок

Помимо того, что это интересное и необычное упражнение для тренировки мозга, так оно еще и полезно для глаз, так как тренирует глазные мышцы и для людей проводящих много времени за компьютером, чтением или носящим линзы.

Некоторые врачи, даже, используют стереокартинки для улучшения и профилактики зрения!

Причин падения зрения очень много. И одной из них может быть ослабление глазных мышц отвечающих за вращение глазных яблок и фокусировки. Особенно если человек уже носит очки. Поэтому если причина падения зрения в недостаточности глазных мышц, то их нужно всего лишь натренировать. Если причина другая, то нужно обратиться к врачу.

Смотреть стереокартинки на весь экран

Нажмите на интересующую Вас картинку, чтобы увеличить ее на весь экран. Увеличение картинки на весь экран часто помогает на начальных этапах, чтобы было легче увидеть зашифрованное изображение. Также можете нажимать стрелки на клавиатуре вправо и влево, чтобы перейти к следующей или предыдущей картинке.

Простые картинки для начинающих

Рекомендую начинать с первых картинок, так как они самые простые. Они лучше всего подойдут для начинающих на первых парах, когда опыта просмотра картинок еще нет или совсем немного. Отличный вариант для первой тренировки!

Если вдруг у Вас появится головокружение или неприятные ощущения из-за изменения фокусировки, то ничего страшного, просто прекратите выполнение упражнения. Такое бывает у людей со слабым вестибулярным аппаратом (который, кстати, тоже можно тренировать, к примеру, особо сильно его тренируют космонавты).

Сложные картинки для профессионалов

Если Вы успешно освоили простые картинки, то смело переходите к более сложным.

Движущиеся стереокартинки — очень сложные

К этим картинкам стоит переходить после того, как получится видеть сложные картинки. Лично мне эти картинки даются раз в 10 сложнее, чем самые сложные не движущиеся картинки. Тренировка на таких картинках самая сложная, но зато можно смотреть их в движении!

Нажмите на картинку, чтобы посмотреть на нее в движении.

Скачать стереокартинки бесплатно

Скачайте еще больше стереокартинок на свой компьютер, телефон или планшет: Стереокартинки.zip

Стерео картинки и другие упражнения

Хотите узнать еще больше интересных упражнений для глаз и синхронизации полушарий мозга? Приглашаю на курс Скорочтение за 30 дней.

Вы бы хотели очень быстро прочитывать интересные Вам книги, статьи, рассылки и т.д? Если Ваш ответ «да», то наш курс поможет Вам развить скорочтение и синхронизировать оба полушария головного мозга.

При синхронизированной, совместной работе обеих полушарий, мозг начинает работать в разы быстрее, что открывает намного больше возможностей. Внимание, концентрация, скорость восприятия усиливаются многократно! Используя техники скорочтения из нашего курса вы сможете:

  1. Научиться быстро читать
  2. Улучшить внимание и концентрацию, так как при быстром чтении они важны
  3. Легко прочитывать в день одну книгу
  4. Быстрее и внимательнее работать


Развитие памяти и внимания у ребенка 5-10 лет

Цель курса: развить память и внимание у ребенка так, чтобы ему было легче учиться в школе, чтобы он мог лучше запоминать.

После прохождения курса ребенок сможет:

  1. В 2-5 раз лучше запоминать тексты, лица, цифры, слова
  2. Научится запоминать на более длительный срок
  3. Увеличится скорость воспоминания нужной информации


Секреты фитнеса мозга, тренируем память, внимание, мышление, счет

Хотите разогнать свой мозг, улучшить его работу, подкачать память, внимание, концентрацию, развить больше креативности, выполнять увлекательные упражнения, тренироваться в игровой форме и решать интересные задачки? Записывайтесь на 30 дней мощного фитнеса мозга:)


Супер-память за 30 дней

Как только запишитесь на этот курс — для Вас начнется мощный 30-дневный тренинг развития супер-памяти и прокачки мозга.

В течение 30 дней после подписки Вы будете получать интересные упражнения и развивающие игры на свою почту, которые сможете применять в своей жизни.

Мы будем учиться запоминать все, что может потребоваться в работе или личной жизни: учиться запоминать тексты, последовательности слов, цифр, изображения, события, которые произошли в течение дня, недели, месяца и даже карты дорог.


Как улучшить память и развить внимание

Бесплатное практическое занятие от advance.


Ускоряем устный счет, НЕ ментальная арифметика

Секретные и популярные приемы и лайфхаки, подойдет даже ребенку. Из курса вы не просто узнаете десятки приемов для упрощенного и быстрого умножения, сложения, умножения, деления, высчитывания процентов, но и отработаете их в специальных заданиях и развивающих играх! Устный счет тоже требует много внимания и концентрации, которые активно тренируются при решении интересных задач.


Итог

В этой статье мы узнали, что такое стереокартинки, как они полезны для глаз и мозга. Рассмотрели 3 способа просмотра стереокартинок для начинающих, чтобы можно было с нуля прямо на этой странице научиться смотреть стереоизображения. Также картинки можно скачать, чтобы открыть на своем компьютере, телефоне или планшете и смотреть на весь экран.

Картины 3D для интерьера + фото

Быстро преобразить интерьер комнаты помогут картины. Если приобретение классической живописи не доступно, на помощь придут современные технологии. Их активное применение в сфере дизайна предоставляет возможность украсить интерьер помещения уникальными картинами в формате 3D.

Картины в современном интерьере

На сегодняшний момент изображения в формате 3D пользуются широкой популярностью. Сюжетных ограничений здесь не существует, диапазон тематик обширен:

  • Предпочтение отдается пейзажам, цветочным и морским мотивам.
  • Большие 3D картины, выполненные с помощью художественной росписи, часто имитируют террасу, увитую растительностью, и уходящую вдаль дорожку.
  • Кого-то завораживает интерьер с объемным изображением горных вершин.
  • Реже останавливаются на тематике ночного мегаполиса или абстракции.

Картина 3D зачастую играет доминирующую роль в дизайне интерьера. Иногда она подчеркивает определенную деталь или задает общий тон. Формирование объемного изображения на стекле позволяет создать переливы света и мерцающие блики, которые наделяют картину и весь интерьер глубиной восприятия. Такой прием раздвигает границы пространства, придавая ему дополнительный объем.

Сюжет картин 3D варьируется в зависимости от места расположения:

  • в квартире на кухне уместно повесить яркий натюрморт;
  • интерьер гостиной преобразится с огнями ночного города;
  • спальную комнату лучше украсить изображением с романтическим уклоном или спокойным пейзажем;
  • для детской обычно подбирают сюжеты с любимыми сказочными персонажами.

Оригинальные картины 3D для интерьера на фото ниже:

Варианты создания 3D эффекта

Существуют различные способы создания изображений с эффектом 3D. Наибольшее распространение получили картины на стекле. Они могут быть привычного формата или модульные. Часто встречаются варианты фотопечати на холсте. Настоящим шедевром являются живописные рисунки, созданные рукой художника. Для простого обывателя интересным покажется опыт создания объемной картины своими руками.

Картины на стекле

Новым веянием в дизайне интерьера являются картины из стекла. При ближайшем изучении процесс их создания не отличается сложностью, главное – наличие современного оборудования и творческого штата сотрудников. На первом этапе осуществляется печать изображения на пленке. Затем ее крепят лицевой стороной на обратную поверхность стекла. Картины на стекле выглядят очень стильно в современном интерьере комнаты. Природное или искусственное освещение, попадающее на поверхность панно, создает изумительную игру красок. Для поклонников больших фотографий подобное украшение на стену будет приятным подарком.

Компании, выпускающие картины на стекле, предлагают в комплекте дистанционные держатели на стену. В зависимости от общего интерьера комнаты, они могут быть выполнены под золото и никель традиционных блестящих или матовых оттенков.

Интересные примеры фото под стеклом представлены далее:

Фотопечать на холсте

Объемное изображение на холсте станет изюминкой любого интерьера. Оформление индивидуального панно с фотопечатью не займет много времени, а в итоге получается эффектный результат. Специализированные компании предлагают широкий спектр услуг по созданию картин 3D. Рисунок можно выбрать из каталога, заказать известную репродукцию или печать собственного фото.

Изображения наносятся на натуральную хлопковую материю с применением технологии эко-сольвентной печати. Дальнейшее оформление зависит от пожеланий заказчика и дизайна интерьера:

  • Холст может органично смотреться на подрамнике. Галерейная натяжка подразумевает фиксацию полотна на подрамнике таким образом, что изображение продолжается на боковых сторонах картины. Классическое обрамление при этом отсутствует.
  • Завершенность и изысканность картине придаст оформление в подходящую рамку.
  • Продлить сохранность предмета интерьера, оживить изображение и приблизить к подлинному произведению искусства поможет покрытие лаком.
  • Достичь живописного эффекта и реалистичности 3D помогает дополнительная прорисовка акриловыми красками или специальным гелем.
  • В отдельных случаях уместно воспользоваться услугой имитации под старину.

Все зависит от дизайна комнаты и сюжетной линии картины. Актуально и свежо в интерьере выглядят мульти панно, о чем свидетельствует следующая фотография:

Рисунки на пластике

Интерьер пространства для отдыха молодежи украсят картины на пластике. В этом случае ПВХ служит основой для фиксации самоклеющейся пленки с нужным фото. После этого панно подвергается ламинированию пленкой с матовым или глянцевым эффектом. Это придает изображению нужный блеск и предотвращает от механических повреждений. В зависимости от интерьера выбирают или насыщенные и яркие цвета с глянцем, или спокойную матовую поверхность. Доступная ценовая политика – отличительная черта картин на пластике. По желанию заказчика и с учетом дизайна интерьера, панно оформляется в рамку под золото или алюминий без блеска.

Искусство живописи

Никакие новейшие технологии и разработки не сравнятся с шедеврами живописи, созданными руками человека. Рисовать картины с эффектом 3D начали сравнительно недавно, и это мастерство художников не перестает удивлять искушенного зрителя. Убедиться в этом помогут следующие фото:

Такие произведения станут достойным украшением современного интерьера.

Бумажные картины

Творческим натурам придется по душе идея украсить интерьер картиной 3D из бумаги, выполненной своими руками. Для этого потребуется:

  • Найти подходящее изображение, простых портретов лучше избегать.
  • В зависимости от сюжета подготовить несколько цветных ксерокопий.
  • Один лист служит основой для рабочего рисунка, на котором размечается возможное количество слоев. Оптимально остановиться на 3-5 уровнях, но все зависит от выбранной для интерьера картины.
  • Ориентируясь на рабочий рисунок, из ксерокопий вырезаются все слои.
  • На обратную сторону вырезанных фрагментов фиксируется гофрокартон. После чего все элементы собираются воедино.

На заключительном этапе картинку помещают в рамку и определяют достойное место в интерьере комнаты. Для практичности копии изображений лучше печатать на листах белого картона, в противном случае их приходится укреплять плотной бумагой.

Заключение

Вариантов украсить интерьер объемным изображением множество, главное – соблюдать соответствие общему стилю помещения.

Объемный дисплей

обеспечивает качество движущихся трехмерных изображений лучше, чем голограммы

Природа — Физики создают трехмерные проекции в стиле «Звездных войн» — просто не называйте их голограммами.

Команда

Смолли применила другой подход — используя технику, известную как объемное отображение, — для создания движущихся трехмерных изображений, которые зрители могут видеть под любым углом. Некоторые физики говорят, что эта технология ближе, чем какая-либо другая, к воссозданию трехмерной проекции принцессы Леи, которая обращается за помощью в фильме 1977 года «Звездные войны».«Это делает то, что голограмма никогда не может сделать — дает вам круговой обзор, изображение в стиле принцессы Леи — потому что это не голограмма», — говорит Майлз Пэджетт, физик-оптик из Университета Глазго, Великобритания.

Они используют силы, передаваемые набором почти невидимых лазерных лучей, чтобы захватить единственную частицу — растительное волокно, называемое целлюлозой, — и неравномерно нагреть ее. Это позволяет исследователям толкать и тянуть целлюлозу. Второй набор лазеров проецирует видимый свет — красный, зеленый и синий — на частицу, освещая ее, когда она движется в пространстве.Люди не могут различать изображения со скоростью, превышающей примерно 10 в секунду, поэтому, если частица перемещается достаточно быстро, ее траектория выглядит как сплошная линия — как бенгальский огонь, движущийся в темноте. И если изображение меняется достаточно быстро, кажется, что оно движется. Дисплей можно накладывать на реальные объекты, и зрители могут обходить его в реальном пространстве.

Изображения, созданные на данный момент, крошечные — всего миллиметры в поперечнике. И только простые линейные рисунки можно создавать со скоростью, необходимой для создания движущихся изображений.Команде удалось изобразить движущуюся спиральную линию и статический контур бабочки.

«Методика требует существенного развития, но представляет собой простую конструкцию с огромным потенциалом для улучшения», — говорит Уильям Уилсон, исследователь нанотехнологий из Гарвардского университета в Кембридже, Массачусетс.

Светящееся изображение, напоминающее футуристическую голограмму, парит в воздухе. Это трехмерный объемный дисплей. Используя крошечную частицу, подвешенную в лазерном свете, исследователи смогли создать цветные изображения с высоким разрешением, которые занимают реальное трехмерное пространство.Развитие этой технологии может привести к созданию сложных интерактивных дисплеев, обычных для научной фантастики.

Nature — Объемный дисплей с фотофоретической ловушкой

Объемные дисплеи в свободном пространстве, или дисплеи, которые создают светящиеся точки изображения в космосе, представляют собой технологию, которая больше всего напоминает трехмерные дисплеи в популярной художественной литературе1. Такие дисплеи способны создавать изображения «в воздухе», которые видны практически с любого направления и не могут быть обрезаны.Отсечение ограничивает полезность всех трехмерных дисплеев, которые модулируют свет на двухмерной поверхности с краевой границей; к ним относятся голографические дисплеи, нанофотонные матрицы, плазмонные дисплеи, лентикулярные или линзовые дисплеи и все технологии, в которых светорассеивающая поверхность и точка изображения физически разделены. Здесь мы представляем объемный дисплей в свободном пространстве, основанный на фотофоретическом оптическом захвате2, который создает полноцветную графику в свободном пространстве с точками изображения размером десять микрометров, используя постоянство зрения.Этот дисплей работает, сначала изолируя частицу целлюлозы в фотофоретической ловушке, созданной сферическими и астигматическими аберрациями. Затем ловушка и частица сканируются через дисплей, при этом они подсвечиваются красным, зеленым и синим светом. В результате получается трехмерное изображение в свободном пространстве с широкой цветовой гаммой, мелкими деталями и малыми видимыми пятнами. Эта платформа, получившая название Optical Trap Display, способна создавать изображения с геометрическими формами, которые в настоящее время недостижимы с помощью технологий голографии и светового поля, таких как проекции с дальним фокусным расстоянием, высокие песочные столы и дисплеи с круговой диаграммой направленности.

Брайан Ван — идейный лидер футуризма и популярный научный блоггер с 1 миллионом читателей в месяц. Его блог Nextbigfuture.com занимает первое место среди новостных научных блогов. Он охватывает многие прорывные технологии и тенденции, включая космос, робототехнику, искусственный интеллект, медицину, биотехнологию против старения и нанотехнологии.

Известный тем, что выявляет передовые технологии, он в настоящее время является соучредителем стартапа и сборщиком средств для компаний с высоким потенциалом на ранней стадии. Он является руководителем отдела исследований ассигнований на инвестиции в глубокие технологии и ангел-инвестором в Space Angels.

Часто выступает в корпорациях, он был спикером TEDx, спикером Университета сингулярности и гостем на многочисленных интервью для радио и подкастов. Он открыт для публичных выступлений и консультирования.

3D-изображений в стиле «Звездных войн», созданных из единственной пылинки

Одним нажатием на клавиатуру Рюдзи Хираяма оживляет вялую бусину из пеноматериала. Белое пятнышко подпрыгивает и совершенно неподвижно парит в космосе.Еще одно нажатие, и точка превращается в светящуюся форму бабочки, которая машет крыльями, кружась внутри черного ящика. Диего Мартинес Пласенсиа, коллега Хираямы из Университета Сассекса в Брайтоне, Великобритания, тянется к коробке, чтобы показать, что там нет никаких условий. Эффект кажется чистой магией. «Сначала я показала это своим дочерям. Они были похожи на … «Вау», — говорит Мартинес Пласенсиа, его глаза расширяются от детского восторга.

За метаморфозой в воздухе стоит относительно простая установка.Два тонких массива из 256 крошечных динамиков выше и ниже бусинки перемещают ее, генерируя ультразвуковые волны. Объект летит так быстро, что все, что видит глаз, представляет собой непрерывно развивающееся трехмерное изображение в несколько сантиметров в поперечнике, нарисованное в воздухе, как будто с помощью высокоскоростной машины Etch a Sketch. Те же ультразвуковые динамики, которые создают изображение, также могут генерировать звуковые и тактильные ощущения. Потянитесь к бабочке, и ваш палец может почувствовать трепет. В другом случае появляется смайлик в сопровождении мелодий песни Queen «We Will Rock You».Примечательно, что большинство компонентов, используемых для создания этих эффектов, уже есть в наличии.

Команда из Университета Сассекса, Великобритания, создала виртуальную бабочку, которая может парить в космосе. Фото: Эймонтас Янкаускис / Univ. Сассекс

«Это элегантная и захватывающая платформа», — говорит Дэниел Смолли, физик из Университета Бригама Янга в Прово, штат Юта, который в прошлом году представил похожую технику, использующую лазеры для перемещения вокруг пятнышка целлюлозы для получения изображений. 1 .«До сих пор мало кто из физиков думал, что можно будет использовать звук для перемещения шарика достаточно быстро, чтобы создать такое изображение», — говорит он. В августе Тацуки Фусими, физик из Бристольского университета, Великобритания, и его сотрудники первыми показали, что это возможно. Но их бусинке требовалось больше времени, чтобы очертить формы, а это означает, что только изображения размером менее 1 сантиметра могли отображаться как единый непрерывный объект 2 . Работа команды из Сассекса — это «инженерная разработка, которая заставляет нас верить в то, что мы не думали, что это возможно», — говорит Смолли.

Акустическое устройство, описанное 13 ноября в документе Nature 3 , является последним примером технологии создания трехмерных изображений, известной как объемный дисплей, которая фундаментально отличается от таких технологий, как голограммы, виртуальная реальность и стереоскопы. . Эти более знакомые подходы используют световые приемы для создания иллюзии глубины и могут быть в натуральную величину и фотореалистичными. Но голограммы можно увидеть только под определенным углом, виртуальная реальность и стереоскопы требуют головного убора, и все эти приемы могут вызвать утомление глаз.Объемные дисплеи в свободном пространстве, напротив, используют лазеры, электрические поля, проекции тумана и другие подходы для создания действительно трехмерных изображений, которые зрители могут видеть с любой точки обзора. Таким образом, они ближе всего к технологии отображения сообщения SOS принцессы Леи в фильме 1977 года «« Звездные войны »».

Исследования в области объемных дисплеев даже старше той пленки. И этот подход имеет решающее преимущество перед голограммами, поскольку требует гораздо меньшей вычислительной мощности.Но, несмотря на десятилетия усилий, дисплеи в свободном пространстве по-прежнему ограничиваются небольшими грубыми рисунками, и они изо всех сил пытаются оторваться от земли с коммерческой точки зрения, говорит Смолли. Тем не менее он надеется, что работа по объединению различных и более практичных технологий, включая акустическую левитацию, поможет объемному дисплею найти свое убийственное приложение. Его можно использовать в подробных интерактивных макетах для медицинских стажеров, возможно, или чтобы дать людям возможность общаться с дальними родственниками в 3D.По словам Смолли, акустический метод команды из Сассекса не обязательно потребует долгой фазы разработки, чтобы выйти за пределы лаборатории. «Я бы сделал ставку на то, что эта технология станет коммерческой раньше многих других технологий, над которыми мы работаем».

Свет и звук

Объемные дисплеи, которые уже представлены на рынке, обычно работают путем преобразования 2D-изображений в 3D. Например, Voxon VX1 проецирует фотоны на экран, который быстро колеблется вверх и вниз. При правильном выборе времени это создает трехмерное изображение без необходимости использования специальных очков.Но сложные механические части дисплея означают, что он заперт за стеклом и пока нашел только нишевое применение, например, в музейных экспозициях.

Система Voxon VX1 Источник: Voxon Photonics

В 2006 году Хидеи Кимура сделал одну из первых попыток нарисовать изображения непосредственно в трехмерном пространстве 4 . Кимура, исполнительный директор Burton, фирмы из Кавасаки, Япония, и его научные сотрудники разработали методику, в которой лазер сбивал электроны с молекул воздуха, заставляя их светиться.Перемещая точку фокусировки лазера с высокой скоростью, они могут создавать люминесцентные точки плазмы, которые формируют грубое изображение. «Без ничего мы можем создавать трехмерные изображения прямо в воздухе», — говорит Кимура, который предполагает использовать эту технику для передачи информации о чрезвычайных ситуациях в небо или для проецирования трехмерных повторов над полем на спортивном мероприятии.

Плазменный метод создает относительно стабильные изображения, но он сталкивается с некоторыми серьезными ограничениями: у него низкое разрешение (один лазерный луч равен одной точке изображения), а лазер настолько интенсивен, что может вызвать ожоги, — говорит Йоичи Очиай, компьютер. ученый и художник из Университета Цукуба в Японии.

В 2016 году команда Очиаи адаптировала плазменную технику, используя низкоэнергетический лазер с более короткими импульсами, чтобы создавать изображения, к которым можно безопасно прикасаться. 5 . При ширине нескольких миллиметров изображения намного меньше, чем у команды Кимуры. Но, используя лазеры, которые пульсируют с более высокой частотой, и модуляторы для формирования луча в несколько фокусов, команда может увеличить разрешение в 10–200 раз по сравнению с тем, которое использовалось в работе Кимуры. Это позволяет им создавать более сложные изображения, например фей размером с булавочную головку.

В Сассексе создание акустического 3D-дисплея началось с еще одного известного произведения научной фантастики: тягового луча, ставшего знаменитым в телесериале 1960-х годов Star Trek . С 2012 года Шрирам Субраманиан, возглавляющий команду, первым изобрел способы создания звуковых волн для создания точек высокого давления, которые могут захватывать и перемещать небольшие объекты 6 . Но только когда Хираяма пришел в лабораторию в 2018 году, команда нашла способ использовать звук для создания изображений.

Глобус в объемном отображении.Это было снято с выдержкой 0,025–20 секунд. (Только изображения, нарисованные в течение 0,1 секунды, воспринимаются человеческим глазом как непрерывные изображения.) Предоставлено: Эймонтас Янкаускис / Univ. Сассекс

Чтобы изображение выглядело как сплошное, шарик должен создавать каждый кадр изображения менее чем за одну десятую секунды. До сих пор акустическая левитация фокусировалась на удерживании объектов как можно более устойчиво; движение происходит относительно медленно, с остановкой и запуском, от одной устойчивой точки к другой. Нововведение Хираямы состояло в том, чтобы дать толчок по мелочи до того, как она остановится, вычисляя каждую новую целевую точку внутри оборудования, разработанного специально для вычислений.Это означало, что команда могла менять фокус поля 40 000 раз в секунду. Бусинка достигает скорости 8,75 метра в секунду, что «похоже на телепортацию», когда бусинка шириной 2 миллиметра пересекает несколько сантиметров пространства, говорит Хираяма. Когда шарик движется, быстро меняющийся светодиод заливает дисплей светом, создавая цвет.

Объемное изображение бабочки, созданное в лаборатории Дэниела Смолли Фото: Нейт Эдвардс / BYU Фото

Команда была вдохновлена ​​работой Смолли с использованием лазеров для перемещения и освещения точки волокна целлюлозы 1 .Смолли говорит, что, используя такое же количество частиц и данных, его изображения составляют лишь одну десятую размера снимков, сделанных командой из Сассекса, но имеют в десять раз большее разрешение.

У техники Sussex есть недостаток: для этого нужны динамики с двух сторон дисплея, что ограничивает возможность зрителя взаимодействовать с дисплеем и ограничивает его размер. Но с обновлением оборудования, по словам Субраманиана, можно будет использовать акустические волны другого типа для создания изображений с динамиками только с одной стороны. Исследователи также работают над улучшением своего понимания того, как бусинка реагирует на действующие на нее силы, что позволит им перемещать ее быстрее, рисовать более сложные изображения, левитируя сразу несколько бусинок, и более тесно интегрировать зрение и прикосновение. .В текущей настройке тактильные ощущения и изображение не возникают в одном и том же месте, потому что поля, необходимые для их создания, могут мешать друг другу. Группа Очиаи уже нашла способ объединить осязание и зрение, используя поля, которые не мешают: акустическое поле для тактильной обратной связи и лазер для рисования крошечных изображений в плазме. Группа использовала метод рисования точек Брайля в воздухе 7 .

Интерактивное преимущество

Любой 3D-дисплей неизбежно сравнивается с голограммами Star Wars .«Техника Сассекса создает изображения большего размера, чем предыдущие аналогичные методы, и включает звук, поэтому он приближает нас к воссозданию этого», — говорит Цюн-Хуа Ван из Университета Бейхан в Пекине, который работает с устройствами отображения 3D. Но изображения все равно крошечные и далеки от фотореалистичных. По ее словам, создание трехмерного эффекта в Star Wars любыми способами могло занять десять лет, а то и больше.

Но Барри Бланделл, физик, специализирующийся на 3D-технологиях из Университета Дерби, Великобритания, предостерегает от попыток использовать объемную технологию для создания насыщенных фотореалистичных дисплеев.«Никто не станет смотреть на скульптуру и сравнивать ее с картиной», — говорит он. Он добавляет, что попытки конкурировать с голограммами часто приводили к коммерческим тупикам и что дисплеи лучше всего подходят для приложений, которые были бы невозможны в других средах, но не требуют высокой детализации, таких как интерактивные дисплеи, способные отображать сложные 3D-изображения. движения.

Интерактивность может быть мощной, — говорит Смолли. Обучающиеся хирурги могут использовать такие дисплеи, например, для тренировки катетера через сосуды сердца.Он добавляет, что с одним миллионом движущихся частиц «у вас может быть бестелесное лицо — телеприсутствие лицом к лицу». По его словам, создание аватаров людей в пространстве может дать более сильное ощущение присутствия, чем фотореалистичное изображение, видимое через виртуальную реальность.

В лаборатории в Сассексе до отображения миллиона частиц кажется очень далеким. Только время покажет, проложит ли подход группы дорогу к таким цифрам. Продемонстрировав ограниченный репертуар трюков своей сферы, Хираяма отключает питание динамиков.Хлопающая бабочка исчезает, а бусинка, создавшая ее, мягко падает и подпрыгивает на основании дисплея. Хираяма берет его и кладет в коробку с сотнями других, готовых в любой момент сотворить волшебство в воздухе.

Забудьте о голографических изображениях, нам нужен объемный 3D дисплей

YouTube через Nature. Щелкните для просмотра оригинала.

Голливуд изображает голографические технологии в течение долгого времени, возможно, самый известный из них — в «Звездных войнах», когда R2-D2 доставляет сообщение принцессе Лее.Однако то, что вы увидели в тот момент, нельзя достичь с помощью голограммы — она ​​больше напоминает объемное трехмерное изображение, и исследователи из Университета Бригама Янга надеются продвинуть вперед такую ​​технологию.

Есть важное различие между голограммой и трехмерным объемным изображением. Последнюю можно увидеть спереди, сзади и практически под любым углом, тогда как голограмму можно увидеть только под определенным диапазоном углов.

Дэниел Смолли, недавно назначенный доцент BYU, работает с группой физиков над созданием движущихся трехмерных световых изображений, которые зрители могут видеть независимо от того, где они стоят.В статье, представленной в Nature, он и его команда сравнивают эту технику с высокоскоростной Etch-a-Sketch — почти невидимые лазерные лучи захватывают единственную частицу растительного волокна, называемого целлюлозой, и нагревают ее неравномерно. Затем второй набор лазеров проецирует видимый свет на частицу, сохраняя ее освещенной при движении в пространстве.

Вначале создаваемые изображения были довольно маленькими, всего несколько миллиметров в поперечнике. Этого было достаточно, чтобы изобразить рисунок движущейся спиральной линии и статический контур бабочки.

Это многообещающая технология, новейшая система уже способна создавать изображения с разрешением до 1600 точек на дюйм, что выше разрешения, чем у обычного компьютерного монитора. Однако исследователям нужно будет раздвинуть границы и найти способы ускорить движение частиц, чтобы создавать реалистичные изображения с более крупными и сложными движущимися изображениями.

«Если мы добьемся такого же прогресса в следующие четыре года, как и в предыдущие годы, я думаю, мы добьемся успеха в создании дисплея полезного размера», — говорит Смолли.

Мы думаем, как это можно применить к играм, хотя, по крайней мере, на начальном этапе кажется, что основное внимание будет уделено медицине для сложных процедур. Авиация — еще одна потенциальная область применения, поскольку она может предоставить авиадиспетчерам более точные и интуитивно понятные карты движения самолетов.

Классная штука, и вы можете посмотреть короткое видео по теме ниже.

Команда

создает трехмерные изображения, парящие в воздухе

Трехмерные записи, подобные тем, которые несет R2D2 в фильме «Звездные войны», ближе к реальности, чем вы думаете.

Примеры качества цвета и разрешения изображений.
Изображение предоставлено Smalley et al., 2018, Nature.

Профессор Университета Бригама Янга (BYU) и эксперт по голографии Дэниел Смолли хотел воссоздать сцену с тех пор, как мы впервые ее увидели. И это просто показывает, что мечты сбываются, поскольку недавно он опубликовал статью, в которой подробно описывается метод, который он разработал для этого.

Это те дроиды, которых вы ищете

«Мы называем это в просторечии проектом принцессы Леи», — сказал Смолли.«Наша группа ставит перед собой задачу воплотить в реальность трехмерные изображения научной фантастики. Мы создали дисплей, который может это сделать ».

Однако, прежде всего, профессор Смолли отмечает, что изображение принцессы Леи, которую мы знаем и любим из фильма, не то, что люди думают, это не голограмма. Такое трехмерное изображение, которое парит в воздухе и может просматриваться под любым углом, называется объемным изображением.

Разница между ними невелика, но значительна. Голограмма рассеивает свет только на (2D) поверхности, и если вы не смотрите на эту поверхность под прямым углом, вы не увидите исходное (3D) изображение.Объемный дисплей, с другой стороны, имеет небольшие рассеивающие поверхности, разбросанные по трехмерному пространству — то же пространство, занятое изображением, — поэтому независимо от того, как вы на него смотрите, вы также смотрите на рассеяния. Короче говоря, это означает, что объемное изображение можно увидеть под любым углом, и оно все равно будет трехмерным.

Опираясь на фотофоретическое оптическое улавливание, Смолли и его команда разработали платформу для измерения объема в свободном пространстве, которая позволяет получать полноцветные объемные аэрофотоснимки с 10-микронными точками изображения за счет постоянного зрения.Поскольку это, вероятно, действительно сбивает с толку, вот команда, объясняющая, как работает их устройство, без каких-либо технических терминов:

«Мы используем лазерный луч для улавливания частицы, а затем мы можем направить лазерный луч вокруг, чтобы переместить частицу и создать изображение», — сказал соавтор Эрих Найгаард.

«Этот дисплей похож на 3D-принтер для света», — сказал Смолли. «Вы на самом деле печатаете космический объект с помощью этих маленьких частиц».

Чтобы продемонстрировать свою работу, команда напечатала на 3D-принтере бабочку, призму, логотип BYU, кольца, обвивающие руку, и человека в лабораторном халате, присевшего в позе, похожей на положение принцессы Леи, когда она начинает свою работу. прогнозируемое сообщение.Хотя часть предыдущей работы в BYU была связана с объемными изображениями, команда Смолли первой успешно объединила цветные изображения и оптический треппинг.

Статья «Объемная демонстрация фотофоретической ловушки» опубликована в журнале Nature .

Объемный дисплей, вдохновленный «Звездными войнами», воспроизводит плавающие трехмерные изображения Инженер

Технология объемного отображения, разработанная исследователями из Университета Бригама Янга в штате Юта, США, позволяет создавать трехмерные изображения, которые плавают в воздухе и которые можно рассматривать со всех сторон.

Технология, напоминающая систему, использованную R2D2 в оригинальном фильме «Звездные войны» для проецирования изображения принцессы Леи, терпящей бедствие, — это так называемый объемный дисплей.

В отличие от голографического дисплея, который рассеивает свет только на двумерной поверхности, объемный дисплей имеет небольшие рассеивающие поверхности, разбросанные по трехмерному пространству — такое же пространство, которое занимает трехмерное изображение. Это означает, что если вы смотрите на изображение, вы также смотрите на рассеиватели, и по этой причине объемное изображение можно увидеть под любым углом.

Спроецированная трехмерная треугольная призма, созданная с помощью технологии

В статье, опубликованной в журнале Nature, профессор Дэвид Смолли, возглавлявший проект, объяснил, что он и его команда разработали платформу для отображения объема в свободном пространстве, основанную на фотофоретическом оптическом захвате. дающий полноцветные объемные аэрофотоснимки с 10-микронными точками изображения за счет постоянного зрения.

«Мы используем лазерный луч, чтобы захватить частицу, а затем мы можем направить лазерный луч, чтобы переместить частицу и создать изображение», — сказал соавтор старшекурсника Эрих Найгаард.

Смолли сказал, что самый простой способ понять процесс — это представить изображения, которые он создает, как объекты, напечатанные на 3D-принтере. «Этот дисплей похож на 3D-принтер для света», — сказал он. «Вы на самом деле печатаете космический объект с помощью этих маленьких частиц».

На данный момент Смолли и его ученики-исследователи напечатали на 3D-принтере бабочку, призму, растянутый логотип Y BYU, кольца, которые обвивают руку, и человека в лабораторном халате, присевшего в позе, похожей на положение принцессы Леи, когда она начинает свое. прогнозируемое сообщение.

В то время как предыдущие исследователи за пределами BYU выполняли соответствующую работу по созданию объемных изображений, команда Смолли является первой, кто эффективно использует оптический треппинг и цвет.

Комментируя долг, которым технология обязана воображению создателей «Звездных войн», Смолли сказал: «Мы называем это в просторечии проектом принцессы Леи. Наша группа ставит перед собой задачу воплотить в реальность трехмерные изображения научной фантастики. Мы создали дисплей, который может это сделать ».

НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ ДЛЯ НОВОСТЕЙ ТЕХНОЛОГИЙ

VVD: Real 3D Volumetric Display с открытым исходным кодом

Проект основан на оценочном модуле DLP® LightCrafter ™ от TI.Сейчас он продается со скидкой, все еще производится сторонними компаниями, и его также можно найти где-нибудь на Alibaba.

Среди других деталей наиболее важной особенностью этого проектора является:

«Высокоскоростные шаблоны с использованием собственного разрешения DLP3000 (608 x 684), частота двоичных шаблонов до 4000 Гц».

Это означает, что он может показывать изображение 608×684 4000 раз в секунду. А во встроенной памяти проектора можно сохранить до 96 различных изображений. Было довольно сложно заставить все работать, но в итоге я смог спроецировать 96 вертикальных «срезов» 3D-модели 20 раз в секунду.

Теперь проблема была в том, что у меня есть проектор, но как мне спроецировать каждый «срез» в другое физическое положение?

Изначально идея заключалась в использовании воздуха от вентилятора или ряда вентиляторов для создания вибрации проекционной пленки. Получилось, но движение не было равномерным, как мы хотели!

Моя следующая идея заключалась в том, чтобы использовать два шаговых двигателя с максимально быстрым приводом, чтобы сместить пластиковую пленку. Лучше, но все равно не очень хорошо.

На этом рисунке вы можете видеть установку, DLP-проектор спереди, оранжевую пластину из оргстекла, на которой находятся два двигателя Nema12 с вертикальными стержнями и пленку между ними.

Это был первый снимок рабочего ВВД. Вы можете увидеть 2 двигателя Nema и качающийся рычаг слева. Как я заставил его работать?

Я могу поделиться этим изображением с тех пор, как начал подавать заявку на патент, но в конце концов я сдался. Проект, который я разработал сам с нуля, все еще был прототипом и еще не коммерчески жизнеспособным продуктом, у меня не было маркетинговых возможностей, чтобы продвигать его или привлекать какие-то крупные компании, поэтому я прекратил над ним работать.

Возвращаясь к картинке, моим решением было иметь прямоугольник пленки для обратной проекции внутри тонкой рамки из оргстекла (100).Он подвешивался с помощью 4 резиновых лент на каждом углу (101). Они были связаны с двумя качающимися рычагами (102), перемещаемыми вверх и вниз с помощью 2 (или 4) шаговых двигателей (103). Прокручивая пленку вверх и вниз, создается объем (143), а путем проецирования другого изображения, когда пленка находится в другом вертикальном положении, создается объемное изображение!

обзор литературы по фундаментальной науке и медицинскому восприятию изображений

Реферат

Интерпретация объемных медицинских изображений представляет собой быстро растущую долю рабочей нагрузки в радиологии.Однако относительно мало известно о стратегиях, которые лучше всего определяют поведение при поиске аномалий в объемных изображениях. Хотя существует обширная литература по восприятию двумерных медицинских изображений, остается открытым вопрос, можно ли обобщить выводы, сделанные на основе этих изображений, на объемные изображения. Важно отметить, что объемные изображения имеют определенные характеристики (например, прокрутка по глубине, плавное отслеживание движений глаз, сигналы начала движения и т. Д.), Которые следует учитывать в будущих исследованиях.В этой рукописи мы рассмотрим литературу по восприятию медицинских изображений и обсудим соответствующие результаты фундаментальной науки, которые могут быть использованы для создания прогнозов относительно экспертных знаний в области интерпретации объемных изображений. Лучшее понимание поиска по объемным изображениям поможет нам определить общие источники ошибок, охарактеризовать оптимальные стратегии поиска по глубине или разработать новые методы обучения и оценки для врачей-рентгенологов.

Ключевые слова: Восприятие медицинских изображений, Радиология, Визуальный поиск, Экспертиза, Объемные медицинские изображения

Значимость

Объемные медицинские изображения, такие как сканирование компьютерной томографии (КТ), состоят из серии сложенных двухмерных (2D) изображения, позволяющие более точно представить трехмерную (3D) природу анатомических структур тела.В последние годы наблюдается устойчивый рост количества объемных медицинских изображений, интерпретируемых в диагностической радиологии. Хотя объемные изображения обычно ассоциируются с лучшей производительностью, пропущенные или неправильные диагнозы остаются преобладающими в радиологии. В этом обзоре мы обсудим результаты фундаментальных научных исследований визуального внимания и памяти, которые могут помочь в нашем понимании объемного поиска медицинских изображений. Кроме того, мы обсудим то, что уже известно о поиске объемных изображений, в обзоре литературы по восприятию медицинских изображений.Хотя в настоящее время имеются существенные пробелы в наших знаниях о том, как лучше всего искать объемные изображения, этот тип исследования может в конечном итоге выявить превосходные стратегии поиска для оценки объемных изображений, определить, когда вероятны ошибки, или привести к улучшенным методам обучения для новых радиологов. .

Введение

Объемная медицинская визуализация, такая как КТ, магнитно-резонансная томография (МРТ) или цифровой томосинтез груди (ДГТ), помогает сохранить трехмерную природу внутренних структур тела путем наложения нескольких изображений поперечного сечения.Этот метод визуализации часто приводит к получению огромного количества информации, которую рентгенолог может оценить (Andriole et al., 2011): одна рентгенограмма грудной клетки теперь часто дополняется компьютерной томографией грудной клетки со стопкой из 1000 изображений с высоким разрешением (рис.) . К сожалению, отклонения от нормы иногда очень малы по сравнению с общим размером изображения. Чтобы проиллюстрировать эту точку зрения, Рубин (2015) подсчитал, что узелки рака легких размером от 4 до 10 мм составляют 0,01% или меньше от общего объема при типичном КТ грудной клетки.Узлы рака легкого такого размера будут видны только на нескольких срезах, что делает их необнаруживаемыми в течение большей части общего времени поиска рентгенологом (Рубин, 2015). Как опытные радиологи эффективно разбирают всю эту информацию и обнаруживают потенциальные отклонения? Есть ли оптимальные стратегии для навигации по объемным изображениям? К сожалению, несмотря на десятилетия исследований восприятия медицинских изображений, относительно мало известно об опыте интерпретации объемных медицинских изображений.Однако, учитывая растущее количество объемных изображений в радиологии, ответы на эти вопросы, вероятно, будут в авангарде исследований восприятия медицинских изображений в ближайшие годы (McDonald et al., 2015).

Сравнение размеров двумерных медицинских изображений и объемных медицинских изображений. Размеры изображений являются приблизительными, и фактические размеры изображений могут значительно различаться в зависимости от случая. Для оценки размера узелков в легких используется монитор с разрешением 96 точек на дюйм. КТ, компьютерная томография

Целью данной рукописи является обзор литературы и выявление текущих пробелов в нашем понимании интерпретации объемных изображений с использованием фундаментальных научных основ.Во-первых, мы обсудим преимущества использования фундаментальных научных исследований внимания и памяти для создания обоснованных прогнозов о восприятии медицинских изображений. Далее мы обсудим девять областей исследований, которые, по нашему мнению, лучше всего отражают текущие приоритеты в данной области (таблица). В каждом из этих разделов мы обсудим соответствующие выводы из литературы по фундаментальной науке и медицинскому восприятию изображений и выделим перспективные области для будущих исследований. Этот обзор не следует рассматривать как исчерпывающий обзор литературы.Например, не будем подробно останавливаться на дебатах о переходе от аналоговой радиологии к цифровой. Хотя история создания объемных изображений — сама по себе интересная тема, она выходит за рамки данного обзора. Кроме того, мы не будем подробно обсуждать уникальные методологические проблемы, связанные с исследованиями объемной визуализации, и подходы, которые исследователи использовали для их решения. Вместо этого мы направляем читателя к существующим ресурсам, которые подробно освещают эту тему (Rubin, Drew, & Williams, 2018; Venjakob & Mello-Thoms, 2015).Скорее, эта рукопись представляет собой избранный обзор литературы по восприятию объемных изображений через призму фундаментальных исследований зрительного внимания и памяти. Хотя многие из этих тем, несомненно, относятся и к 2D-визуализации, основная цель этой рукописи — сосредоточить внимание на вопросах, наиболее актуальных для объемной визуализации, и послужить катализатором для будущих исследований в этой области.

Таблица 1

Важные области исследования объемного восприятия изображений

Что мы можем узнать о восприятии медицинских изображений из фундаментальных научных исследований?

В течение нескольких десятилетий исследователи пытались охарактеризовать, как опытные радиологи интерпретируют медицинские изображения.Одновременно с этим ученые-когнитивисты создают обширную литературу по визуальному поиску, используя строго контролируемые лабораторные задачи, такие как «найти горизонтальную линию среди вертикальных линий». На первый взгляд кажется, что эти искусственные задачи имеют мало общего со сложными радиологическими задачами, такими как определение признаков рака груди на маммограмме. Однако по своей сути обе эти задачи можно охарактеризовать как визуальный поиск и полагаться на одни и те же механизмы (Wolfe, Evans, Drew, Aizenman, & Josephs, 2016).В последние годы ученые-когнитивисты продемонстрировали замечательный потенциал применения результатов фундаментальной науки для решения реальных задач, таких как радиология (рис.). Например, наблюдатели в лаборатории часто не замечают человека, проходящего через баскетбольный матч в костюме гориллы, когда они выполняют второстепенную задачу (например, подсчет количества передач между игроками), явление, известное как «слепота невнимания» (Саймонс И Chabris, 1999). Точно так же 83% рентгенологов пропустили изображение гориллы размером со спичку, встроенное в срез компьютерной томографии грудной клетки, когда они искали признаки рака легких (Drew, Võ, & Wolfe, 2013).Это исследование может помочь объяснить, почему случайные находки, которые представляют собой неожиданные отклонения, не являющиеся основной целью поиска, иногда упускаются в радиологии (Wolfe, Soce, & Schill, 2017).

Хотя многие результаты лабораторных задач визуального поиска были воспроизведены в медицинской литературе по восприятию изображений (например, Evans, Georgian-Smith, et al., 2013; Drew et al., 2013), четкого аналога объемным изображениям не существует. в фундаментальной научной литературе. Тем не менее, понимание будущих направлений исследований по поиску объемных изображений может быть получено из результатов визуального поиска в 2D, а также из растущих исследований в области вождения, визуального поиска в реальном мире, замкнутого телевидения (CCTV) и виртуальной реальности.Ультразвуковое изображение, перепечатанное из Hansen et al. (2016). Ультрасонография почек: фотообзор. Diagnostics , 6 (1), 2., и используется здесь в соответствии с лицензией Creative Commons. Изображение патологии получено из коллекции Sarcomas Консорциума клинического протеомного анализа опухолей Национального института рака (CPTAC-SAR) за 2018 г. и использовано здесь в соответствии с лицензией Creative Commons License

Примеры трансляционных исследований из фундаментальной науки в радиологию, которые были тщательно обобщены в другом месте (Wolfe, 2016 ; Wolfe et al., 2016), подчеркивают перспективу использования наших знаний о человеческом познании для прогнозирования того, как радиологи ищут медицинские изображения и когда они будут наиболее подвержены ошибкам. Однако объемная визуализация создала новый набор проблем как для радиологов, так и для исследователей восприятия, стремящихся лучше их понять. Впервые объемная визуализация была введена в клиническую практику в 1970-х годах, но в последние годы произошло резкое увеличение размера и количества объемных изображений, интерпретируемых в читальном зале радиологии (Andriole et al., 2011; Макдональд и др., 2015). Например, количество поперечных изображений в одном учреждении увеличилось в десять раз с 1990 по 2010 год (McDonald et al., 2015). К сожалению, большинство исследований восприятия медицинских изображений основано на 2D-изображениях, таких как рентгенограммы грудной клетки. В области фундаментальной науки существует обширная литература по визуальному поиску в двумерных лабораторных задачах и растущая литература по поиску в трехмерном мире. Однако объемные изображения нельзя однозначно отнести ни к одной из этих категорий (рис.). Тем не менее, есть ряд выводов из этих двух источников литературы, которые могут дать представление об интерпретации объемных изображений, которые мы выделим в этом обзоре.

Хотя большую часть работы радиолога можно охарактеризовать как принятие решений, например, определение того, является ли подозрительное открытие злокачественным или доброкачественным, в этом обзоре основное внимание будет уделено тому, как обнаруживаются и идентифицируются потенциальные аномалии с помощью визуального поиска. Чтобы ограничить обсуждение визуального поиска, мы в первую очередь будем полагаться на модель управляемого поиска (Wolfe, Cave, & Franzel, 1989).Модель управляемого поиска предполагает, что ранняя информация направляет внимание снизу вверх или сверху вниз к определенным элементам сцены. Направление снизу вверх определяется свойствами самого стимула. Например, при отсутствии другой задачи ярко-красный мак в поле ромашек может привлечь внимание. Напротив, руководство сверху вниз определяется внутренним состоянием наблюдателя и историей выбора. Внимание, направленное сверху вниз, часто может подавлять влияние механизмов снизу вверх.Например, целевые репрезентации, хранящиеся в памяти, могут помочь отвлечь внимание от заметных отвлекающих факторов (например, красного мака) и к особенностям окружающей среды, которые соответствуют характеристикам цели. Вместе восходящие и нисходящие факторы создают карту приоритетов, которая направляет внимание на области сцены, которые с большей вероятностью могут содержать цель.

Какие свойства стимула направляют внимание в объемных медицинских изображениях?

Направляющие снизу вверх при визуальном поиске могут быть очень эффективными, когда наиболее заметные объекты в сцене соответствуют вашим целям (например,g., выявление большой опухоли головного мозга), но вредно, если ваша задача включает обнаружение незаметных целей (например, небольших узелков рака легкого). К сожалению, наиболее заметные области медицинских изображений не всегда являются наиболее информативными для рентгенолога. Один хорошо зарекомендовавший себя механизм ограничения влияния информации снизу вверх — это получение информации о задаче сверху вниз. При прочих равных, эксперты должны иметь возможность лучше использовать нисходящую стратегию при поиске медицинских изображений, чем новички, благодаря своим обширным медицинским знаниям и прошлому опыту работы с аналогичными изображениями.По той же причине наибольшие различия между экспертами и новичками следует искать в задачах, для которых стратегия снизу вверх не приносит пользы. В целом эти прогнозы получили хорошую поддержку в радиологии, в дополнение к ряду других задач и профессий (Cooper, Gale, Darker, Toms, & Saada, 2009; Humphrey & Underwood, 2009; Koide, Kubo, Nishida, Shibata, И Икеда, 2015; Лэнсдейл, Андервуд и Дэвис, 2010). Например, движения глаз новичков точно предсказывались с помощью карты значимости при анализе компьютерной томографии головного мозга одного среза на предмет выявления нарушений мозгового кровообращения (Matsumoto et al., 2011, см. Также Nodine, Kundel, Lauver, & Toto, 1996). Точно так же эксперты рассматривали клинически значимые малозаметные области дольше, чем новички. Однако, если клинически значимые области были наиболее заметными, движения глаз экспертов и новичков не различались (Matsumoto et al., 2011).

Необходимы дальнейшие исследования, чтобы определить особенности, которые влияют на обнаруживаемость аномалий в объемных медицинских изображениях. На рентгенограммах грудной клетки исследователи использовали отслеживание взгляда, чтобы различать свойства поражения, которые первоначально привлекают внимание во время поиска (измеряемое по времени до первого удара), и те, которые удерживают внимание после обнаружения отклонения (измеряемое временем пребывания) (Крупински , Berger, Dallas, & Roehrig, 2003).В контексте управляемого поиска «время до первого попадания» обеспечивает индекс свойств стимула, которые более эффективно направляют внимание к поражению во время визуального поиска, тогда как время задержки, вероятно, отражает процессы распознавания или принятия решений. Хотя был оценен ряд характеристик (например, отношение сигнал / шум, заметность, местоположение и кальцификация), ни одна из этих характеристик не повлияла на то, как быстро внимание будет направлено на соответствующее место на изображении. Однако как размер узелков, так и их заметность влияли на время пребывания на поражении и предсказывали общую скорость обнаружения узелков.Напротив, Кармоди, Нодин и Кундель (1981) обнаружили, что заметность узелков влияет как на поиск, так и на процессы принятия решений. Менее заметные узелки выявлялись реже в парадигме просмотра со вспышкой и были связаны с большим количеством сравнительных сканирований с нормальными структурами изображения во время свободного просмотра (определяемого как фиксация на аномалии с последующей саккадой и рефиксацией). В будущей работе было бы полезно оценить роль сравнительных сканирований для выявления различных типов поражений на объемных изображениях.Например, процесс принятия решения для идентификации узелка в легких может включать сравнение того, как внешний вид аномалии изменяется по глубине относительно нормальных структур на изображении (например, кровеносных сосудов).

Чтобы определить, какие особенности стимула улучшают обнаруживаемость при поиске объемных изображений, может быть полезно опираться на фундаментальную научную литературу. Согласно Wolfe and Horowitz (2004), есть четыре основных атрибута, которые были четко установлены на основе сходных данных в литературе: движение, цвет, ориентация и размер.Хотя все эти функции, несомненно, важны для обнаружения аномалий на медицинских изображениях, движение — это атрибут, который однозначно применим к объемным изображениям. В объемных изображениях может казаться, что структуры движутся вдоль 2D-плоскости, когда наблюдатель перемещается по глубине изображения, что, как считается, вызывает плавные движения глаз преследования, когда наблюдатель отслеживает эти структуры по глубине (Venjakob & Mello-Thoms, 2015 ). Кроме того, некоторые аномалии, такие как узелки рака легких, появляются и исчезают при прокрутке изображения по глубине из-за быстрых изменений диаметра структуры.Это явление может имитировать внезапные сигналы начала движения, которые, как известно, привлекают визуальное внимание (Abrams & Christ, 2003; Girelli & Luck, 1997; Jonides & Yantis, 1988; Theeuwes et al., 1999). Кроме того, движение может служить механизмом фильтрации при визуальном поиске и точно предсказывать, где будет распределяться внимание в динамических сценах (Kramer, Martin-Emerson, Larish, & Andersen, 1996; McLeod, Driver, Dienes, & Crisp, 1991; Mital et al. др., 2011). Кроме того, даже если движение не является определяющим признаком цели, наблюдатели узнают частые ассоциации между целями и их перемещениями и используют эту информацию для направления поиска (Scarince & Hout, 2018).

Хотя фундаментальная наука предполагает, что сигналы движения служат эффективной формой наведения на цель, лишь несколько исследований касались этой темы в области восприятия медицинских изображений. Например, исследователи обнаружили, что искусственное наведение сигналов движения в статические изображения увеличивает способность обнаружения как при маммографии, так и при рентгенографии грудной клетки (Andia et al., 2009). Кроме того, исследователи проверили предсказание о том, что поиск в окнах меньшего размера будет лучше, чем поиск в окнах большего размера на объемных изображениях, поскольку он повысит способность обнаруживать сигналы движения с использованием фовеального зрения (Venjakob, Marnitz, Phillips, & Mello-Thoms, 2016). .Хотя не было общих различий в точности между условиями, меньший размер изображения был связан с более быстрым обнаружением аномалий. Наконец, Накашима и др. (2016) проверили, менее вероятно, что узелки в легких будут обнаружены на ранних этапах исследования, когда релевантные для задачи сигналы начала движения (например, узелки в легких), вероятно, скрыты одновременными сигналами начала движения из не относящейся к задаче информации (например, кровеносные сосуды). . Они обнаружили значительный эффект от местоположения конкреций для новичков, но не для экспертов, что говорит о том, что экспертам не нужно так сильно полагаться на эти восходящие сигналы для обнаружения целей.Вероятно, это связано с тем, что у экспертов есть дополнительные механизмы, такие как четкое представление цели и улучшенная целостная обработка, которые также помогают в обнаружении отклонений.

Каковы общие источники ошибок при интерпретации объемных медицинских изображений?

Во время визуального поиска считается, что репрезентации цели в памяти направляют внимание сверху вниз к объектам окружающей среды, которые соответствуют характеристикам цели (Olivers & Eimer, 2011; Olivers, Meijer, & Theeuwes, 2006; Soto, Heinke , Хамфрис и Бланко, 2005).В типичных лабораторных парадигмах наблюдатель ищет одну четко определенную цель, которая либо получает сигнал при каждом испытании, либо остается неизменной на протяжении всего эксперимента. Однако поиск целей в более реалистичных обстоятельствах, когда информация о цели ухудшена, может быть более сложной задачей. Эффективность поиска лучше, когда информация о цели точна (например, изображения), а поиск менее эффективно управляется неточными (например, словесными подсказками) или категориальными (например, кошки против Гарфилда) целевыми репликами (Hout & Goldinger, 2015; Вулф, Горовиц, Кеннер, Хайл и Васан, 2004 г.).Кроме того, когда на изображении присутствует несколько целей (например, Гарфилд и Нермал), вторая цель с меньшей вероятностью будет обнаружена после обнаружения первой цели (Berbaum et al., 1990; Cain & Mitroff, 2013). Это явление первоначально называлось «удовлетворение поиском», что предполагало, что ошибка была вызвана преждевременным прекращением поиска после обнаружения первой цели (Berbaum et al., 1990; Tuddenham, 1962). Однако последующие исследования поставили под сомнение это объяснение (Berbaum et al., 1991), и считается, что эти ошибки имеют несколько причин (Cain, Adamo, & Mitroff, 2013). В результате термин «последующие промахи при поиске» был предложен как теоретически нейтральная альтернатива (Cain & Mitroff, 2013). К сожалению, задача радиолога часто представляет собой наихудший сценарий для репрезентаций цели: выявление неопределенного числа плохо определенных аномалий.

Учитывая эти проблемы, особенно важно рассмотреть, как различные методы визуализации могут улучшить способность радиолога выявлять аномалии.Например, двухмерная медицинская визуализация заставляет наблюдателя рассматривать органы как перекрывающиеся структуры, что может скрыть результаты и обеспечить неточные пространственные отношения между анатомическими структурами. Напротив, хотя объемная визуализация не является истинно трехмерной, меньше необходимости мысленно переводить анатомические структуры из их двухмерных представлений в трехмерный мир. Неперекрывающиеся структуры, а также наличие сигналов движения могут улучшить способность обнаруживать отклонения в объемных изображениях.Помимо скрининга рака груди, прямые сравнения между объемными изображениями и их двумерными аналогами редко (Andersson et al., 2008; Ciatto et al., 2013; Gennaro et al., 2010; Gur et al., 2009; Michell et al., al., 2012; Rafferty et al., 2013; Spangler et al., 2011). Однако исследования, в которых использовался этот подход, продемонстрировали, что объемные изображения связаны с повышенной точностью (Adamo et al., 2018; Aizenman et al., 2017; Alakhras et al., 2015; Blanchon et al., 2007; Mathie & Strickland, 1997; Зельцер и др., 1995). Важно отметить, что эти различия в точности обычно связаны как с увеличением частоты совпадений, так и с уменьшением количества ложных срабатываний. Однако объемная визуализация также связана со значительными затратами: значительным увеличением времени поиска и уменьшением общего охвата (Adamo et al., 2018; Aizenman et al., 2017; Lago et al., 2018).

Важно отметить, что, хотя объемная визуализация, по-видимому, превосходит другие методы визуализации, как вариабельность между наблюдателями, так и общая частота ошибок в радиологии предполагают, что есть существенные возможности для улучшения.Кроме того, недавние исследования показывают, что объемная визуализация не может быть универсальным преимуществом (Lago et al., 2018). При сравнении трехмерного томосинтеза молочной железы (DBT) и односрезового DBT не было различий в производительности, когда читателей просили определить опухоли. Напротив, 2D-визуализация была связана с лучшим обнаружением микрокальцификаций. Исследователи предположили, что объемная визуализация приводит к меньшему охвату изображения и большей зависимости от парафовеальной обработки. Следовательно, если аномалии не могут быть легко обнаружены на периферии, вероятно, потребуется стоимость объемной визуализации.

Чтобы лучше понять источники ошибок при интерпретации объемных изображений, полезно выйти за рамки поведенческих данных. Например, если наблюдатель пропускает поражение, часто неясно, не смогли ли они его найти или локализовали, но решили, что о нем не следует сообщать. По этой причине слежение за глазами широко используется для определения того, почему отклонения от нормы не учитываются при выполнении различных радиологических задач, таких как скрининг рака легких (Manning, Ethell, & Donovan, 2004). В целом, как ложноположительные, так и ложноотрицательные решения связаны с более длительным временем ожидания, что указывает на то, что неправильные решения часто связаны с дополнительным вниманием (Kundel, Nodine, & Krupinski, 1989; Manning, Barker-Mill, Donovan, & Crawford, 2006 ).Отслеживание взгляда также использовалось для выявления трех различных типов ошибок: ошибки поиска возникают, когда поражение не имеет ямок, ошибки распознавания возникают, когда поражение фиксируется на короткое время (менее 1 с), но не регистрируется, и возникает ошибка принятия решения. когда поражение фиксируется в течение длительного периода времени (> 1 с), но не сообщается (рис. a, Kundel, Nodine, & Carmody, 1978).

a Иллюстрация того, как пропущенный узелок можно классифицировать как ошибку поиска, распознавания или принятия решения с использованием отслеживания взгляда.Желтые круги обозначают фиксации, а красный квадрат обозначает область интереса для аномалии. b Пример расчета покрытия изображения

При скрининге рака легких с помощью рентгенограмм грудной клетки наиболее распространенным типом ошибок являются ошибки принятия решений, за которыми следуют ошибки распознавания и поиска (Donovan & Litchfield, 2013; Kundel et al., 1978). Тем не менее, Дрю и др., 2013 наблюдали относительно небольшую долю ошибок принятия решений при скрининге рака легких с использованием компьютерной томографии грудной клетки.В 3D-колонографии с пролётным путём, виртуальной навигации через внутрипросветную реконструкцию толстой кишки, большинство ошибок было идентифицировано как ошибки распознавания, а ошибок поиска практически не было (Phillips et al., 2013). Кроме того, ошибки были равномерно распределены между ошибками поиска и распознавания при идентификации микрокальцификатов в DBT (Lago et al., 2018). Однако ошибки были в первую очередь ошибками распознавания для идентификации масс. Эти исследования являются хорошими примерами расширения текущих показателей отслеживания взгляда на объемные изображения, что позволяет проводить прямые сравнения между этими модальностями.Таким образом, исследователи обнаружили, что объемная визуализация может улучшить способность точно идентифицировать аномалию после того, как она была обнаружена в различных задачах, что может быть преимуществом неперекрывающихся структур (Drew et al., 2013; Lago et al. др., 2018; Phillips et al., 2013). Однако распределение ошибок может существенно различаться в зависимости от характера задачи или даже между стратегиями поиска в рамках одной и той же задачи (Drew et al., 2013; Lago et al., 2018). В будущих исследованиях также будет важно определить, как распределение ошибок изменяется в процессе обучения интерпретации объемных медицинских изображений, что в конечном итоге может дать представление о типе помощи (например,g., компьютерное обнаружение), что было бы наиболее полезно для разных уровней опыта.

Хотя аналогичные подходы использовались для классификации ошибок в 2D и объемных изображениях (Drew et al., 2013; Lago et al., 2018; Phillips et al., 2013), в значительной степени неясно, соответствуют ли пороговые значения для этих категорий подходит для объемных изображений. Исследователям также важно рассмотреть целесообразность применения этих категорий к разным типам задач. Конечно, ненормальность, на которой не фиксируется фиксация, указывает на некоторый уровень ошибки поиска, но определение того, является ли фиксационное время пребывания в течение промежуточного времени (например,g., 500 мс) представляет собой ошибку распознавания или принятия решения, которая, вероятно, зависит как от поставленной задачи, так и от уровня знаний наблюдателя. Например, общее время пребывания узелков на рентгенограммах грудной клетки у экспертов было меньше, чем у слушателей, что отражалось в увеличении количества ошибок распознавания по сравнению с ошибками принятия решений (Donovan & Litchfield, 2013).

Альтернативный подход к классической классификации ошибок Кунделя был недавно предложен Cain et al. (2013). После записи движений глаз для тысяч испытаний они использовали подход на основе данных для рассматриваемой задачи (в их случае — задача визуального поиска с несколькими целями) для описания различных типов ошибок.Подходы, основанные на данных, позволяют регулировать порог между ошибками распознавания и принятия решения для данного стимула на основе распределения времени ожидания или среднего наклона поиска. Используя этот подход, Cain et al. (2013) определили порог ~ 25% от значения, обычно используемого в качестве порога восприятия медицинских изображений. Примечательно, что было мало доказательств, подтверждающих четкое качественное различие между ошибками распознавания и принятия решений. Скорее, данные можно было бы более адекватно описать с помощью моделей перцептивного принятия решений, таких как дрейфовая диффузия (Ratcliff & McKoon, 2008), которые постулируют, что доказательства медленно накапливаются во время фиксации на предмете, пока не будет достигнут порог принятия решения.С этой точки зрения, ошибки распознавания и принятия решений возникают в континууме, а не в отдельных категориях. Кроме того, Cain et al. (2013) продемонстрировали, что ошибки поиска для второй цели можно разделить на новые категории. В некоторых испытаниях поиск прекращался, как только первая цель была идентифицирована, без попытки найти вторую цель (ошибка «стратегии»). В других испытаниях первая цель была повторно зафиксирована во время поиска (ошибка «истощения ресурсов»), что предполагает, что ресурсы рабочей памяти могли быть исчерпаны из-за сохранения информации о первой цели (Cain and Mitroff, 2013).Это исследование подчеркивает, что не существует универсального подхода к классификации ошибок между задачами, а также возможности классификации на основе данных для получения дополнительной информации об источниках ошибок при визуальном поиске. Хотя этот подход требует большого количества данных, которые может быть сложно собрать наблюдателям-радиологам, может быть информативным использование метода, управляемого данными, для создания таксономии ошибок при поиске объемных изображений. Например, аномалия может быть пропущена в объемном изображении, если аномалия видна во время поиска, но никогда не фиксируется, но ошибка пропуска может также возникнуть, если фрагмент изображения, содержащий аномалию, никогда не посещается.Хотя обе они будут считаться ошибками поиска в соответствии с системой классификации Кунделя, они, вероятно, представляют собой разные источники ошибок.

Каковы последствия повышенной когнитивной нагрузки и как их преодолеть?

В свете повышенной способности обнаруживать аномалии в объемных изображениях можно было ожидать, что объемные изображения будут связаны со сниженной когнитивной нагрузкой. Однако студенты-медики сообщают о больших умственных усилиях при просмотре объемных изображений, что может быть связано с увеличением размера, сложности и времени оценки, связанными с этими изображениями (Stuijfzand et al., 2016). Этот вывод, по-видимому, подтверждается размером зрачка, физиологической мерой когнитивной нагрузки (Porter, Troscianko, & Gilchrist, 2007; Unsworth & Robison, 2018), которая увеличивается со временем поиска в объемных изображениях (Stuijfzand et al., 2016). Аналогичным образом, недавняя работа с патологами груди, исследующими слайды цифровой патологии, показала, что диаметр зрачка чувствителен к воспринимаемой сложности случая: более сложные случаи обычно были связаны с большим диаметром зрачка (Brunyé et al., 2016). Результаты из самых разных источников позволяют предположить, что зрительный поиск ухудшается, когда рабочая память облагается налогом. Одновременная нагрузка на пространственную рабочую память снижает эффективность визуального поиска как в лабораторных, так и в прикладных задачах, таких как вождение автомобиля (Oh & Kim, 2004; Recarte & Nunes, 2003). Кроме того, известно, что характерные восходящие функции более эффективно привлекают внимание при когнитивной нагрузке (Matsukura, Brockmole, Boot, & Henderson, 2011). Обычно наблюдатели в естественных задачах стремятся минимизировать свою когнитивную нагрузку, часто сканируя свое окружение, особенно когда нагрузка на память высока и задача непредсказуема (Droll & Hayhoe, 2007).Этот эффект кажется преувеличенным для новичков: более слабые шахматисты предпочитают ходы, которые уменьшают нагрузку на рабочую память, например, уменьшение количества фигур на доске (Leone, Slezak, Cecchi, & Sigman, 2014).

В радиологии увеличение когнитивной нагрузки и утомляемость может отрицательно сказаться на уходе за пациентом. Расхождения увеличиваются в последние часы долгого рабочего дня, и объемные изображения были определены как фактор риска для этих расхождений (Ruutiainen, Durand, Scanlon, & Itri, 2013).После просмотра изображений КТ у наблюдателей снизилась точность, повысилось зрительное утомление и увеличилось зрительное напряжение (Крупински и др., 2012). Точно так же протоколы «думай вслух» показывают, что радиологи чаще говорят об эффективных стратегиях поиска и навыках манипулирования изображениями в объемных изображениях, чем в 2D-изображениях (van der Gijp et al., 2015). Кроме того, одно исследование показывает, что пациенты в большей степени подвержены усталости, чем эксперты, при обнаружении аномалий при КТ брюшной полости (Bertram et al., 2016).В будущих исследованиях необходимо будет определить, какие стратегии поиска лучше всего компенсируют когнитивную нагрузку, связанную с объемными медицинскими изображениями.

Каковы лучшие стратегии глубинного поиска в различных задачах и модальностях?

Одно особенно многообещающее направление исследований — это изучение того, как изменение поведения прокрутки может быть связано с производительностью поиска. Дрю и др. (2013) обнаружили, что принятие стратегии быстрого «просверливания» по глубине при сохранении фиксации превосходит «сканирование» плоскостей x и y при медленном перемещении по глубине во время скрининга рака легких (рис.). Хотя это исследование не проверяло использование сигналов движения напрямую, возможно, что сверление позволяет наблюдателю более эффективно использовать преимущества временных сигналов движения, чтобы отличать кровеносные сосуды от узелков, которые, кажется, «появляются и исчезают из поля зрения» во время прокрутки. глубина. В поддержку этого предложения Wen et al. (2016) обнаружили, что сканеры и бурильщики используют разные восходящие сигналы в задачах скрининга рака легких. Похоже, что бурильщики лучше умеют использовать заметные сигналы движения, тогда как поисковое поведение сканеров в значительной степени определяется выраженностью 2D.Помимо общих различий в производительности, распределение ошибок между сканерами и бурильщиками различалось: бурильщики, как правило, имеют больше ошибок распознавания, чем сканеры, а сканеры, как правило, делают больше ошибок поиска, чем бурильщики. В настоящее время неясно, как эти поисковые стратегии возникают в процессе обучения. Дрю и др. (2013) обнаружили, что бурильщики, как правило, просматривают больше случаев компьютерной томографии в неделю, чем сканеры. Однако различий в стратегии поиска, основанных на многолетнем опыте, не было, а размер выборки не был достаточно большим, чтобы полностью разделить влияние стратегии поиска и опыта на общую производительность.

При поиске узлов в легких с помощью компьютерной томографии (КТ) грудной клетки появляются две стратегии: сканирование и сверление. Сканеры перемещают взгляд по двухмерной плоскости, медленно прокручивая глубину. В отличие от них, бурильщики держат глаза относительно неподвижно в одной области за раз, быстро прокручивая глубину. В настоящее время в значительной степени неизвестно, как эти стратегии применимы к другим модальностям или задачам. Рисунок перепечатан с разрешения Rubin et al. (2018).Восприятие объемных данных. В Справочник по медицинскому восприятию изображений и технологиям (Том 2). Кембридж, Соединенное Королевство: Издательство Кембриджского университета. Первоначальная фигура была воссоздана из рисунков Дрю, В, Олвала и др. (2013). Сканеры и бурильщики: характеристика экспертного визуального поиска по объемным изображениям. Journal of Vision , 13 (10), 3

В будущих исследованиях будет полезно изучить лучшие стратегии поиска в объемных изображениях для различных задач и модальностей.Стратегии поиска, наиболее эффективные для данной задачи (например, обнаружение очаговых аномалий, таких как узелки рака легких), могут быть неоптимальными для аномалий, определяемых различными восходящими свойствами (например, обнаружение диффузных аномалий, таких как пневмония). Есть несколько хороших примеров этих сравнений из исследований с использованием 2D медицинских изображений (например, Gegenfurtner & Seppänen, 2013; Krupinski, 2005; Krupinski et al., 2003; Mousa et al., 2014). Например, при просмотре рентгенограмм грудной клетки выявляются различные шаблоны поиска диффузных аномалий, очаговых аномалий и нормальных изображений (Kok, De Bruin, Robben, & van Merriënboer, 2012).Кроме того, у экспертов и новичков разные модели поведения в зависимости от типа аномалии. Диффузные аномалии обычно приводили к более коротким и рассредоточенным фиксациям, но этот эффект был более выражен у студентов. Напротив, очаговые аномалии характеризовались более длительной фиксацией в данном месте. Примечательно, что при прямом сравнении томосинтеза груди и КТ грудной клетки Aizenman et al. (2017) обнаружили, что томосинтез груди привел к более строгой стратегии сверления, чем КТ грудной клетки.Кроме того, ни один наблюдатель не принял стратегию сканирования. Точно так же, хотя и сканеры, и бурильщики могли быть идентифицированы при обследовании КТ брюшной полости и таза, не было никакого преимущества в точности, связанного с работой бурильщика (Kelahan et al., 2019-2019). Различие между сканером и бурильщиком также недавно было распространено на область цифровой патологии, где врачи панорамируют и увеличивают большие изображения, чтобы более внимательно рассмотреть подозрительные области (Mercan, Shapiro, Brunyé, Weaver, & Elmore, 2018). В этой области сканирование, по-видимому, является доминирующей стратегией, но не было никаких различий в производительности.В будущих исследованиях может оказаться полезным более систематически оценивать свойства стимула, влияющие на относительную долю этих стратегий в объемных изображениях.

Недавнее исследование подошло к вопросу о вариабельности рисунков сканирования у разных наблюдателей с использованием нового инструмента под названием ScanMatch (Crowe, Gilchrist, & Kent, 2018). Метод ScanMatch сравнивает последовательности фиксации между наблюдателями, присваивая буквенное значение каждой области и генерируя последовательность строк для каждого участника.Затем эти строки сравниваются между наблюдателями, и получается оценка сходства. В этом исследовании наблюдатели просмотрели два прогона МРТ головного мозга с фиксированной скоростью. В целом эксперты использовали больше похожих схем сканирования, чем новички. Кроме того, большее сходство было связано с лучшей производительностью. Эти результаты можно объяснить несколькими способами. Во-первых, возможно, что эксперты руководствуются статистическими отклонениями, обнаруженными при первом предъявлении стимула, что подтверждается повышенными оценками сходства для истинно положительных результатов и более низкими оценками сходства для ложноотрицательных результатов.Однако такая же закономерность не была обнаружена для истинно отрицательных результатов, что побудило авторов предположить, что вместо этого эксперты могли бы использовать более систематические стратегии поиска при отсутствии статистических нарушений. В соответствии с этой точкой зрения, наблюдатели применяют стратегии эндогенного систематического поиска в визуальных дисплеях, в которых отсутствуют функции, которые обычно определяют поведение при поиске, такие как заметность и семантическая информация (Solman & Kingstone, 2015). Кроме того, стратегии систематического поиска были более тесно связаны с наиболее успешными игроками.В будущих исследованиях было бы интересно проверить эти прогнозы более непосредственно при поиске объемных изображений, особенно в том, что касается надежности поведения прокрутки по глубине с использованием более клинически обоснованных парадигм свободной прокрутки.

Как изучаются закономерности сцены в объемных изображениях?

В типичной лабораторной поисковой задаче наблюдателя могут попросить указать, присутствует или нет цель на дисплее, который состоит из случайно упорядоченных объектов на пустом фоне.Напротив, сцены реального мира богаты контекстом, а соседние объекты часто тесно связаны друг с другом. Зубная щетка возле раковины в ванной будет обнаружена быстрее, чем зубная щетка, помещенная на пианино или плавающая в воздухе (Torralba, Oliva, Castelhano, & Henderson, 2006). Эта форма нисходящего руководства называется грамматикой сцены (Võ & Wolfe, 2015). Для знающего наблюдателя медицинские изображения также хорошо структурированы и контекстуальны. Например, камни в желчном пузыре всегда находятся в желчном пузыре, расположенном под печенью.Это сильно ограничивает области КТ брюшной полости, которые необходимо исследовать на наличие камней в желчном пузыре. Считается, что этот тип нисходящего знания изменяет области рентгенограмм грудной клетки, которые исследуются в ходе обучения, что приводит к качественно разным схемам поиска между экспертами и новичками (Kundel & La Follette, Jr., 1972; Manning, Ethell, Донован и Кроуфорд, 2006 г.). Важно отметить, что этот эффект, кажется, развивается органически без каких-либо явных инструкций о том, как искать на рентгенограммах грудной клетки, что предполагает, что он в значительной степени обусловлен нисходящими знаниями о том, где могут возникнуть аномалии, а не обучением конкретным стратегиям поиска.

Хотя наши познания в мире позволяют нам сделать обоснованное предположение о том, где найти зубную щетку в доме незнакомца, мы, вероятно, быстрее найдем зубную щетку в собственной ванной из-за неоднократного опыта. В лаборатории выигрыш от времени отклика от многократных воздействий на один и тот же поисковый массив называется контекстной подсказкой (Chun & Jiang, 1998). Хотя эти эффекты обычно наблюдаются в высокоискусственных поисковых задачах, контекстная подсказка также встречается в динамических задачах, где цели и отвлекающие факторы постоянно перемещаются по определенной траектории, трехмерных дисплеях глубины, на открытом воздухе и в виртуальных квартирах (Chun & Jiang, 1999; Jiang, Won, Swallow, & Mussack, 2014; Kit et al., 2014; Ли, Айвар, Кит, Тонг и Хэйхо, 2016 г .; Занг, Ши, Мюллер и Кончи, 2017). Более того, хотя объектная информация является сильным контекстным сигналом (Koehler & Eckstein, 2017), контекстное руководство не обязательно зависит от объектов в сцене; эту информацию можно извлечь из статистических закономерностей в визуальных объектах низкого уровня (Torralba et al., 2006). Кроме того, контекстная подсказка толерантна к ряду изменений между воздействиями (Song & Jiang, 2005).

Учитывая большой размер объемных медицинских изображений (Andriole et al., 2011; McDonald et al., 2015), для радиологов, несомненно, важно использовать некоторые из вышеупомянутых механизмов, чтобы сузить область поиска до соответствующих областей пространства. Просто непрактично искать каждый пиксель большого компьютерного томографа (рис.), И вполне вероятно, что это руководство сверху вниз является одним из самых больших преимуществ опыта (обзоры см. В Gegenfurtner et al., 2011 и van der Gijp и др., 2016). Однако, в отличие от интерпретации двухмерных медицинских изображений, влияние нисходящих знаний на стратегию поиска наблюдателя в процессе обучения при чтении объемных изображений в значительной степени неизвестно, особенно в том, что касается прокрутки по глубине.Как правило, экспертные исследования подходят к этим вопросам путем анализа косвенных показателей, таких как охват изображения или время до первого попадания, на разных уровнях опыта (например, Donovan & Litchfield, 2013; Manning et al., 2006). Однако может быть трудно отделить влияние медицинских знаний от изученных статистических закономерностей, используя эти косвенные меры нисходящей обработки. Дополнительным подходом к этим косвенным измерениям может быть обучение начинающих наблюдателей искусственным объемным дисплеям и определение того, как поведение поиска меняется с опытом.

Каковы особенности экспертизы объемной интерпретации изображений?

Преимущество регулярностей в нашей среде состоит в том, что мы можем формировать подробные представления сцены, известные как схемы, для управления поведением визуального поиска. Например, контекстная подсказка, по-видимому, полагается на ресурсы пространственной рабочей памяти для выражения, но не получения выученных отображений (Annac et al., 2013; Manginelli, Langer, Klose, & Pollmann, 2013). Считается, что пространственная рабочая память быстро связывает текущую конфигурацию поиска со схемами, хранящимися в долговременной памяти, делая наблюдателя чувствительным к статистическим отклонениям в их среде.Фактически, знакомые сцены, представленные в течение доли секунды, можно точно классифицировать (Potter, 1975), направлять последующие движения глаз (Castelhano & Henderson, 2007) и повысить обнаруживаемость новых объектов в сцене (Brockmole & Henderson, 2005; Чен и Зелинский, 2006). Это явление упоминается в литературе как «суть», «целостная» или «глобальная» обработка, и его часто изучают с использованием парадигмы движущегося окна вспышки (Castelhano & Henderson, 2007). В этой парадигме наблюдателям показывается краткий предварительный просмотр сцены, за которым следует маска и последующий целевой сигнал.Задача поиска выполняется с использованием окна контингента взгляда, которое устраняет влияние онлайн-парафовеальной обработки и изолирует эффект предварительного просмотра сцены (то есть первоначального целостного впечатления) на поведение при поиске.

В радиологии положительные эффекты предварительного просмотра сцены кажутся более скромными, чем те, которые наблюдаются в литературе по визуальному поиску. Предварительный просмотр сцен перед задачей обнаружения рака легких был связан с небольшим сокращением времени поиска и меньшим количеством общих фиксаций (Litchfield & Donovan, 2016).Однако эти преимущества не соответствовали повышению точности и были слабо связаны с опытом. Кроме того, превью сцены оказывалось вредным, если патология варьировалась между испытаниями. Тем не менее, есть убедительные доказательства того, что радиологи могут быстро обнаруживать статистические аномалии на медицинских изображениях. Kundel и Nodine (1975) обнаружили, что 70% узелков в легких были обнаружены после того, как рентгенограммы грудной клетки просматривались только в течение 200 мс. Точно так же исследования показали, что маммографы могут классифицировать изображения как нормальные или ненормальные с большей вероятностью после просмотра их всего лишь 250 мс (Evans, Georgian-Smith, Tambouret, Birdwell, & Wolfe, 2013).Однако возможность локализовать эти поражения была случайной (хотя см. Carrigan, Wardle, & Rich, 2018). Кроме того, большинство (57%) случаев рака груди и большая часть (33%) рака легких фиксируются в первую секунду просмотра, а этого времени просто недостаточно для тщательного поиска (Donovan & Litchfield 2013; Kundel, Nodine, Conant, & Weinstein, 2007; Kundel, Nodine, Krupinski, & Mello-Thoms, 2008). Кроме того, отслеживание взгляда демонстрирует, что опыт связан с существенными различиями в поведении поиска: эксперты демонстрируют больше схем кругового сканирования, более короткое время до первой фиксации, большую продолжительность фиксации, меньшее количество фиксаций, меньшее покрытие изображения и меньшую изменчивость взгляда ( Kundel & La Follette, Jr., 1972; Маклафлин, Бонд, Хьюз, МакКоннелл и Макфадден, 2017 г.). Примечательно, что шаблоны сканирования, подобные экспертам, могут предшествовать принятию экспертных решений (Kelly, Rainford, Darcy, Kavanagh, & Toomey, 2016).

Эти данные привели к созданию серии моделей восприятия медицинских изображений, в которых целостная обработка является важным компонентом экспертных знаний (Drew et al., 2013; Nodine & Kundel, 1987; Swennson, 1980). Свенсон предложил двухступенчатую модель. На первом этапе используется фильтр предварительного внимания, аналогичный теории интеграции признаков (FIT), который быстро выбирает определенные области изображения для обработки.На втором этапе дополнительно исследуются области, отмеченные на первом этапе. Точно так же Нодин и Кундель (1987) предложили модель глобального фокального поиска. Во время первоначального глобального впечатления изображение быстро сравнивается со схемой обычного изображения наблюдателя. На следующем этапе отклонения между изображением и мысленным представлением дополнительно оцениваются с использованием сфокусированного внимания. Наконец, Дрю и др. (2013) обрисовали в общих чертах модель, основанную на двух параллельных путях (см. Также Wolfe, Võ, Evans, & Greene, 2011).Неселективный путь извлекает глобальную информацию из изображения, используя большое поле зрения. Выборочный путь извлекает подробную визуальную информацию, которая поддерживает распознавание объектов с использованием более фокусного поиска. Хотя эти модели имеют нюансы, все они подчеркивают важность быстрого извлечения глобальной информации для управления поисковым поведением: способность, которая, как считается, увеличивается с опытом.

Хотя об опыте работы с 2D-изображениями известно много, исследований по объемным изображениям гораздо меньше.Из существующих исследований несколько рудиментарных результатов были воспроизведены в объемных изображениях (таблица). Например, эксперты более точны, быстрее ищут, быстрее обнаруживают аномалии и демонстрируют больше фиксации в интересующих областях (Bertram, Helle, Kaakinen, & Svedstrom, 2013; Cooper et al., 2009, 2010; Mallett et al., 2014). Однако многие результаты, основанные на 2D медицинских изображениях, не были воспроизведены с использованием объемных изображений (таблица). Например, Bertram et al. (2013) не обнаружили различий в средней продолжительности фиксации между экспертами и новичками, которая обычно используется в качестве показателя повышенной способности к обработке с опытом.Кроме того, исследователи не обнаружили групповых различий в амплитуде саккад, которая является ключевым показателем способности глобальной обработки. Аналогичным образом Mallett et al. (2014) не смогли найти каких-либо различий в движениях глаз между экспертами и новичками в пролётной эндолюминальной КТ-колонографии, кроме сокращения времени до первого преследования. Однако в обоих этих исследованиях использовались задачи (например, увеличение лимфатических узлов, висцеральные аномалии и полипы толстой кишки), которые далеки от задач, обычно используемых в исследованиях с 2D-изображениями.В настоящее время неясно, связаны ли эти различия с характером задачи или фундаментальными различиями в том, как опыт выражается в объемной визуализации. Фактически, существует очень мало прямых сравнений с отслеживанием взгляда между 2D и объемным поиском. В редком примере этого подхода Aizenman et al. (2017) обнаружили, что томосинтез груди был связан с более длительной фиксацией и меньшим охватом изображения, чем традиционная маммография. Однако амплитуда саккад была эквивалентной, что предполагает равную способность полагаться на парафовеальную обработку в обеих модальностях.

Таблица 2

Список общих результатов экспертизы на двухмерных изображениях. Многие из этих основных результатов экспертизы либо не воспроизведены, либо еще не проверены на объемных изображениях (особенно с использованием парадигм свободной прокрутки с наложенными изображениями). литературе по восприятию, но почти совершенно неизвестно, как эти способности могут проявляться в объемных изображениях.Одна из возможностей состоит в том, что глобальные впечатления постоянно формируются на 2D-плоскости по мере того, как наблюдатель прокручивает глубину. Например, наблюдатель может быстрее фиксировать аномалии с того момента, как они впервые появляются на экране (например, Helbren et al., 2014, 2015). В этом случае аналоги мер отслеживания взгляда, связанные с глобальной обработкой при интерпретации 2D-изображений, должны быть перенесены на объемные изображения (таблица). Однако глобальное представление сцены также может быть сформировано путем быстрой прокрутки по глубине изображения до использования более фокусного шаблона поиска.Это предложение нашло поддержку в литературе. В реальных задачах, таких как приготовление бутерброда, наблюдатели проводят первоначальное сканирование сцены, что помогает им быстрее находить целевые объекты во время выполнения задачи (Hayhoe, Shrivastava, Mruczek, & Pelz, 2003). Более того, возможно, что способность глобальной обработки выражается по-разному в зависимости от стратегии поиска наблюдателя. Для сканеров глобальные оттиски могут быть созданы на 2D-плоскости с каждым переходом по глубине.Напротив, бурильщики могут создать глобальное впечатление, прокручивая глубину, а затем возвращаясь к слоям глубины, которые были статистически аномальными.

В дополнение к сканерам и бурильщикам были предложены другие показатели поведения прокрутки по глубине в связи с возможностью глобальной обработки (таблица): количество посещений на срез, количество колебаний (прокрутка назад и вперед менее чем на 25%). глубины), количество половинных прогонов (прокрутка назад и вперед до 25–50% глубины) и количество полных прогонов (прокрутка назад и вперед через> 50% глубины) (Venjakob, Marnitz, Mahler, Sechelmann, & Roetting, 2012).Считается, что радиологи, которые проводят более полные исследования, используют более глобальный процесс поиска, который должен расширяться с опытом наблюдателя. Однако это предложение еще не было проверено, и эти меры не получили широкого распространения за пределами этого первоначального исследовательского исследования с использованием изображений компьютерной томографии черепа.

Таблица 3

Общие показатели отслеживания движения глаз, их когнитивные корреляты и предлагаемые аналоги для объемных медицинских изображений. ROI, область интереса

В других сферах медицинской визуализации, которые можно рассматривать как аналог объемных изображений, таких как виртуальная микроскопия, существует четкая связь между опытом и возможностями глобальной обработки (Krupinski, Graham, & Weinstein, 2013; Krupinski et al. al., 2006). Хотя патологи с любым уровнем опыта, вероятно, выбирали информативные области для мест, которые они хотели бы увеличить, более опытные патологи тратили меньше времени на оценку областей, которые в конечном итоге не будут выбраны для увеличения. Эти данные, в дополнение к ряду важных поведенческих мер и мер отслеживания взгляда, позволяют предположить, что опытные патологи имеют повышенную способность быстро извлекать наиболее важную информацию из медицинских изображений. Другие исследования выявили сходство в стратегиях поиска между цифровой патологией и объемной визуализацией (Mercan et al., 2018), но в значительной степени неясно, как эти результаты связаны с опытом в той или иной области. Кроме того, между этими изображениями есть явные различия: выбор просмотра видимой части изображения с большим разрешением — это не то же самое, что прокрутка для отображения визуальной информации, встроенной по всей глубине изображения. Мы считаем, что есть ряд многообещающих областей для будущих исследований, связанных с тем, как поведение при поиске может отличаться от опыта в самых разных областях (например,г., патология, УЗИ).

При обсуждении изменений в стратегии поиска с экспертами следует учитывать важное предостережение: различия в шаблонах поиска между экспертами и новичками не обязательно означают, что обучение новичка использованию этих стратегий повысит производительность. Во многих случаях исследования показывают, что усиление целевого шаблона за счет большего воздействия на примеры нормальных и аномальных изображений было бы гораздо более выгодным для новичка, чем указание им, где искать (Chen et al., 2017; Донован и Литчфилд, 2013 г .; Кундель и Ла Фоллет, мл., 1972; Manning et al., 2004; Nodine et al., 1996, 1999). Хотя есть соблазн определить кратчайшие пути к опыту, большинство усилий по обучению новичков использованию новых стратегий или следованию путям сканирования экспертов имели скромный успех или ограниченную обобщаемость (Gegenfurtner, Lehtinen, Jarodska, & Saljo, 2017; Kok et al. , 2016; Litchfield, Ball, Donovan, Manning, & Crawford, 2010; Mello-Thoms, 2008; van Geel et al., 2017).При рассмотрении этого вопроса может быть полезно подумать, какие аспекты визуального поиска можно улучшить с помощью этих методов. Обучение новичков имитации поискового поведения экспертов могло бы улучшить общую стратегию поиска, но сомнительно, что эти методы существенно улучшили бы возможности глобальной обработки, которая считается отличительным признаком опыта. Скорее, способность к глобальной обработке связана с большей способностью быстро обнаруживать статистические отклонения в изображении с помощью сильных мысленных представлений, которые приобретаются благодаря обширному опыту.Примечательно, что опытные радиологи ищут разные области изображения в каждом случае, что, как считается, определяется глобальными свойствами каждого изображения (Manning, Ethell, & Crawford, 2003). Однако обученные рентгенологи, как правило, последовательно пропускают одни и те же области, что, вероятно, отражает стратегию, на которую больше влияют априорные вероятности обнаружения аномалии в данном месте (Manning et al., 2003). Эти результаты показывают, что, хотя и эксперты, и новички полагаются на свой предыдущий опыт при поиске, эксперты имеют более сильные ментальные представления, на которые можно положиться, чем новички.В будущих исследованиях, направленных на поиск более эффективных методов обучения, следует рассмотреть, какие элементы знаний требуют опыта, а какие являются усвоенными стратегиями. Кроме того, может быть полезно сосредоточиться на поддержке радиологов на разных этапах развития, а не на поиске ярлыков между ними.

Помимо различий на уровне группы между экспертами и новичками, может быть не менее полезным изучить, как идиосинкразии в движениях глаз связаны со значительной вариабельностью в производительности, наблюдаемой среди экспертов.Хейс и Хендерсон (2017) обнаружили, что вариации в схемах сканирования объясняют большую часть различий в объеме рабочей памяти, скорости обработки и интеллекта людей. Более того, индивидуальные различия в шаблонах сканирования кажутся довольно стабильными для разных типов задач, даже если использование жесткого шаблона сканирования не может быть оптимальным (Andrews & Coppola, 1999; Henderson & Luke, 2014; Mehoudar, Arizpe, Baker, & Yovel). , 2014; Paeye & Madelain, 2014; Poynter, Barber, Inman, & Wiggins, 2013; Rayner, Li, Williams, Cave, & Well, 2007).Кроме того, шаблоны сканирования многое говорят о стратегии поиска человека, например о предпочтении скорости или точности (Hogeboom & van Leeuwen, 1997). Многие исследователи пытались определить, существуют ли общие когнитивные способности, связанные с опытом в радиологии, которые могут помочь предсказать, кто из них может стать лучшим радиологом, или объяснить, почему равный опыт не приводит к эквивалентной работе. Эти подходы в значительной степени были безуспешными и рисуют убедительную картину специфичности предметной области с опытом (Beck, Martin, Smitherman, & Gaschen, 2013; Evans et al., 2011; Келли, Рейнфорд, Макинти и Кавана, 2017; Леонг и др., 2014; Майлс-Уорсли, Джонстон и Саймонс, 1988; Нодин и Крупински, 1998). Однако результаты первого испытания задачи визуального поиска предсказывают, какие люди будут хорошо работать с опытом, что предполагает наличие важных индивидуальных характеристик, которые не были учтены в предыдущих исследованиях (Ericson, Kravitz, & Mitroff, 2017). Исследования из литературы по фундаментальным наукам показывают, что различия в движениях глаз могут дать представление об этих вопросах, но это еще не было оценено в литературе.

Каковы последствия ограниченного объема памяти при поиске объемных изображений?

Управляемый поиск предполагает, что внимание будет направлено на подмножество элементов в вашей среде, которые с большей вероятностью станут вашей целью. Например, если вы ищете салат ромэн в продуктовом магазине, уход за зелеными продуктами сокращает общее количество предметов, которые необходимо оценить. Однако само собой разумеется, что визуальный поиск был бы наиболее эффективным, если бы когнитивная система отслеживала, какие зеленые элементы уже были оценены, чтобы направить внимание на новые места и минимизировать непреднамеренные движения глаз в ранее посещенные места.Такой механизм был бы особенно полезен для профессиональных визуальных поисковиков, таких как радиологи, которым необходимо эффективно определять, какие области больших объемных изображений они уже оценили и когда пора переходить к другой задаче. Многие модели визуального поиска неявно предполагают, что ранее посещенные объекты никогда не будут переоценены (например, Treisman & Gelade, 1980). В соответствии с этим предположением, исследования показали, что наблюдатели ищут так, как будто у них есть неявная память о том, где они недавно смотрели: саккады с большей вероятностью будут двигаться в том же направлении, что и предыдущая саккада, чем в противоположном направлении (Klein & MacInnes, 1999), саккадическая латентность выше в ранее посещенных местах, чем в новых (Vaughan, 1984), а скорость рефиксации больше напоминает модель, которая предполагает память о предыдущих фиксациях, чем модель, которая этого не делает (Bays & Husain, 2012; Peterson, Kramer, Wang, Ирвин и Маккарли, 2001).

Обычно предлагаемый механизм для этого явления — ингибирование возврата (IOR) — термин, используемый для описания времени задержки отклика на зонды в недавно посещаемых местах по сравнению с новыми местами (Posner & Cohen, 1984). Считается, что в реальных задачах поиска IOR служит помощником в поиске пищи (Klein & MacInnes, 1999). В поддержку этой гипотезы Klein and MacInnes (1999) обнаружили, что саккады к зонду в поисковой задаче Where’s Waldo задерживались в недавно (2–3 задних) фиксированных местах.Однако, несмотря на очевидную полезность механизма памяти в визуальном поиске, свидетельства в его пользу на удивление неоднозначны. Horowitz и Wolfe (1998) обнаружили, что на эффективность поиска не влияет перемещение объектов по сцене каждые 100 мс, что предполагает, что память обычно играет незначительную роль в визуальном поиске. Эта экстремальная модель поиска без памяти неоднократно подвергалась сомнению (например, Geyer, Von Mühlenen, & Müller, 2007; Kristjánsson, 2000; Peterson et al., 2001; Shore & Klein, 2000), но эти результаты действительно указывают на то, что визуальный поиск может задействовать меньше памяти для ранее посещенных мест, чем подсказывает наша интуиция.

Одно из предложений, которое пытается примирить эти противоречивые свидетельства, состоит в том, что IOR служит для предотвращения настойчивости в визуальном поиске, но слишком ограничен по объему (~ 4 элемента) и занимает слишком много времени, чтобы проявить (~ 200–300 мс), чтобы произвести поиск, который «образцы без замены» (Wolfe, 2003). Эти ограничения также ставят под сомнение идею о том, что IOR может играть существенную роль при прокрутке больших объемных медицинских изображений, требующих сотен фиксаций. Более того, IOR, по-видимому, сильно нарушается из-за прерываний, особенно когда массив поиска больше не отображается (Takeda & Yagi, 2000).Это говорит о том, что IOR может быть тесно связан с объектами сцены, а не с пространственным расположением. Если IOR эффективен только тогда, когда помеченные объекты видны, переход на новые уровни глубины может нарушить процесс и еще больше ограничить полезность механизма IOR при поиске объемных изображений.

Похоже, что неявная память для ранее просматриваемых мест довольно ограничена, но как насчет явной памяти? При поиске сложной сцены (например, Where’s Waldo ) наблюдатели могут отличать собственные движения глаз от случайно сгенерированных путей сканирования (Foulsham and Kingstone, 2013a, 2013b; Võ, Aizenman, & Wolfe, 2016).Однако наблюдатели близки к случайности отличить свои собственные фиксации от фиксации посторонних, особенно в статических изображениях (Foulsham and Kingstone, 2013a, 2013b; van Wermeskerken, Litchfield, & van Gog, 2018; Võ et al., 2016). Одно из объяснений этой модели результатов заключается в том, что наблюдатели полагаются на свое знание того, где было бы наиболее целесообразно смотреть на изображении для выполнения задачи, а не на сохранение представления своего пути сканирования в памяти (Foulsham & Kingstone, 2013a, 2013b ; Võ et al., 2016). В качестве дополнительной поддержки этой точки зрения наблюдатели могут лучше различать собственные движения глаз в данной сцене, когда второй наблюдатель искал другой элемент, и чрезмерно представляют вероятность того, что объекты, которые легко доступны в памяти, были зафиксированы во время визуального наблюдения. поиск (Кларк, Махон, Ирвин и Хант, 2017). Вместе эти результаты указывают на удивительно плохую явную память для ранее посещенных мест, которая в первую очередь обусловлена ​​обоснованными предположениями о том, где кто-то должен был смотреть в сцене, а не памятью как таковой.

Какие последствия плохая неявная и явная память имеют для рентгенологов, просматривающих объемные изображения? Если вы забыли, где утром искали ключи, в худшем случае вы опоздали на работу на несколько минут, потому что проверяли одни и те же места более одного раза. Тем не менее, для радиолога было бы очень важно забыть, проверяли ли он всюду на наличие признаков травм после автомобильной аварии. Это может быть особенно актуально для объемных изображений: может быть труднее поддерживать представление о том, где вы уже выполняли поиск, когда изображения увеличиваются в размере.Кроме того, если вы потеряете место, потребуется больше времени, чтобы начать заново или повторить ваши шаги в большом компьютерном томографе, чем на рентгенограмме, что еще более важно в свете увеличения нагрузки радиологов из-за объемной визуализации (Andriole et al. др., 2011; Макдональд и др., 2015).

Литература по визуальному поиску предполагает, что знание того, где вы уже искали, в значительной степени основано на статистических закономерностях и контексте сцены (Chun & Jiang, 1998; Clarke et al., 2017; Torralba et al., 2006). Нет оснований подозревать, что опытные радиологи будут отличаться в этом заключении, но у этой стратегии есть явные ограничения. Например, после прерывания, где радиолог решит возобновить поиск? Одна из возможностей состоит в том, что радиологи забыли, где они уже искали, и неосознанно повторно посещают эти места, что можно было наблюдать, отслеживая количество повторных фиксаций и точность возобновления поиска после прерывания (Williams & Drew, 2017).Однако, исходя из одних только этих мер, неясно, пересматриваются ли районы из-за того, что они забыты, или они сознательно пересматривают эти районы, чтобы лучше вспомнить, что они намеревались делать дальше. Это ограничение подчеркивает необходимость более прямых измерений памяти в прикладных задачах визуального поиска. Если явный отзыв в значительной степени основан на знании того, в каких областях следует искать, а не на знании того, где вы на самом деле искали, эта стратегия может привести к неточному возобновлению поиска после прерывания.Одна из возможностей состоит в том, что соответствующие области будут приоритетными и более устойчивыми к последствиям перебоев. В качестве альтернативы, если вызов памяти в первую очередь основан на том, какие области следует искать, наиболее релевантные структуры могут быть вызваны, несмотря на то, что они никогда не просматривались. Один из способов разобраться в этих возможностях — комбинировать косвенные измерения (например, отслеживание взгляда) с более прямыми измерениями (например, периодические проверки), чтобы определить, какие области с большей вероятностью будут зарегистрированы как обысканные после прерывания.

Из-за плохой памяти, радиологи часто ищут удивительно малую часть медицинских изображений, даже если охват отрицательно связан с частотой ошибок в экспертной группе (Drew et al., 2013; Rubin et al., 2015; Thomas & Лансдаун, 1963). Например, Дрю и др. (2013) обнаружили, что только 69% легкого было исследовано во время скрининга рака легких с использованием оценки полезного поля зрения 5 ° (UFOV). Бурильщики покрыли большую часть изображения, чем сканеры, что может быть еще одним фактором, объясняющим их лучшую производительность.Используя меньший UFOV (угол обзора 2,6 °), Rubin et al. (2015) обнаружили, что средний охват скринингом на рак легких составлял всего 26,7%. Согласно исследованиям с использованием 2D-изображений, более высокий охват был связан с пониженной чувствительностью. Фактически, по их оценкам, для тщательного поиска изображений на каждый случай потребовалось бы почти 12 минут, но среднее время поиска было ближе к 3 минутам. При прямом сравнении поиска 2D и объемного изображения охват маммографии был выше, чем томосинтеза груди, по широкому диапазону оценок UFOV (Aizenman et al., 2017). Фактически, общий охват был менее 30% в объемных изображениях с использованием самой высокой оценки UFOV (5 °). Аналогичный результат уменьшения объемного покрытия изображения наблюдался в исследовании, сравнивающем DBT с односрезовым DBT (Lago et al., 2018).

Хотя очевидно, что охват в объемных изображениях невелик, невозможно получить точную оценку покрытия без точной оценки UFOV (рис.). При рентгенографии грудной клетки обычная оценка UFOV составляет 5 °, поскольку подавляющее большинство легочных узелков можно обнаружить в пределах этого окна (Kundel, Nodine, Thickman, & Toto, 1987).Однако известно, что UFOV уменьшается с увеличением сложности изображения и сложности задачи (Drew, Boettcher & Wolfe 2017; Young & Hulleman, 2013), и исследования показывают, что эта оценка может быть слишком щедрой для скрининга рака легких при КТ грудной клетки (Rubin et al., 2015). Также важно отметить, что UFOV существенно зависит от размера узелка, сложности изображения и читателя (Ebner et al., 2017). В будущих исследованиях может потребоваться эмпирическая проверка оценок UFOV для конкретной задачи или отчета о результатах для ряда оценок UFOV (например,г., Айзенман и др., 2017). Например, Rubin et al. (2015) рассчитали UFOV на основе расстояния узелков от центральной фиксации в момент распознавания и обнаружили, что 99,8% обнаруженных узелков находились на расстоянии 50 пикселей или меньше от центральной фиксации (окно 2,6 °). Примечательно, что 25% пропущенных узелков никогда не находились в пределах UFOV, что подчеркивает потенциальные последствия плохого покрытия изображения на больших объемных изображениях. Кроме того, важно понимать, как UFOV изменяется в зависимости от опыта, чтобы проверить модели опыта на объемных изображениях.Например, если эксперты могут более эффективно обнаруживать аномалии с помощью парафовеального зрения, они должны иметь более широкий UFOV, чем новички.

То, как определяется полезное поле зрения (UFOV) (в градусах угла обзора (dva)), напрямую влияет на результаты последующих анализов, таких как классификация ошибок и охват изображения. В этом гипотетическом примере наблюдатель трижды зафиксировал (представленный концентрическими кругами) изображение с видимым узлом в легком (расположенном в красном поле), но не смог сообщить об этом.При использовании меньшего UFOV пропущенная аномалия будет считаться ошибкой поиска. Однако это будет классифицировано как ошибка распознавания или принятия решения с использованием наибольшей оценки UFOV. Точно так же предполагаемый охват изображения значительно зависит от размера UFOV. Важно отметить, что размер UFOV зависит как от задачи, так и от наблюдателя (Drew, Boettcher & Wolfe, 2017; Young & Hulleman, 2013; Ebner et al., 2017)

В свете плохого охвата изображения, связанного с объемными изображениями , целостная обработка может играть меньшую роль по сравнению с общим покрытием изображения: очевидно, что не может быть никаких поведенческих преимуществ, если срезы изображения, которые содержат аномалию, никогда не будут видны.Например, если в изображении есть неожиданные отклонения от нормы, может потребоваться поведенческая экспертиза. Мы знаем, что контекстная подсказка пагубно сказывается на производительности, если цель находится не в ожидаемом месте (Makovski & Jiang, 2010). Точно так же в медицинских изображениях изначально неверные целостные решения редко возвращаются (Mello-Thoms, 2009), а история болезни существенно влияет на то, как интерпретируются изображения (Norman, Brooks, Coblentz, & Babcook, 1992). В объемных изображениях эти эффекты могут усугубляться возросшей потребностью в сокращении общей области поиска и возможностью прокрутки непосредственно к интересующим областям.Например, для радиолога наиболее логичным способом обследования пациента на наличие камней в желчном пузыре является сосредоточение внимания на тех слоях изображения, где присутствует желчный пузырь. Однако такой подход может привести к негативным последствиям, если есть неожиданные отклонения, такие как рак, которые видны на разных срезах изображения. Хотя пропущенные случайные результаты не обязательно являются ошибкой в ​​контексте поставленной задачи, необнаруженный рак, тем не менее, может привести к отрицательным результатам для пациентов и / или заявлениям о врачебной халатности.Учитывая вероятность того, что неполное покрытие изображения может привести к негативным последствиям как для пациента, так и для радиолога, необходимы дальнейшие исследования по этой теме.

Учитывая ограниченность памяти при поиске, разумно задаться вопросом, как вообще внимание направляется на новые места в объемных изображениях. Отслеживание взгляда во время выполнения реальных задач предполагает, что люди постоянно анализируют окружающую среду для получения информации, а не полагаются на кратковременную память (Ballard, Hayhoe, & Pelz, 1995).Фактически, некоторые исследователи предположили, что появление мнемонических механизмов в визуальном поиске может быть в значительной степени обусловлено поисковыми стратегиями, а не памятью для ранее просматриваемых мест (Peterson, Beck, & Vomela, 2007). Наблюдатели часто принимают систематический шаблон во время упорядоченных задач визуального поиска и демонстрируют склонность к горизонтальному сканированию сцены (Dickinson & Zelinsky, 2007; Findlay & Brown, 2006; Gilchrist & Harvey, 2006). Кроме того, объем рабочей памяти (~ 4 элемента; Cowan, 2001) обычно считается ограничивающим фактором для количества предыдущих мест, которые могут храниться в памяти (McCarley, Wang, Kramer, Irwin, & Peterson, 2003).Однако некоторые исследования показали, что наблюдатели с меньшей вероятностью откорректируют целых 12 предыдущих фиксаций и с высокой степенью уверенности сообщат, появилась ли цель в этих местах (Dickinson & Zelinsky, 2007; Peterson et al., 2007). Ограничения объема рабочей памяти можно преодолеть, поддерживая грубое представление общего пути поиска, а не запоминание с высоким разрешением местоположений дистракторов (Dickinson & Zelinsky, 2007; Godwin, Benson, & Drieghe, 2013; Peterson et al., 2007). Примечательно, что случайное развертывание внимания на явные стимулы происходит быстрее, чем произвольное развертывание внимания, что может объяснить, почему наблюдатели часто не участвуют в систематическом поисковом шаблоне (Wolfe, Alvarez, & Horowitz, 2000). Это исследование показывает, что часто лучше случайным образом отсортировать большие объемы визуальной информации, чем выполнять медленные систематические поиски в окружающей среде. Однако можно разумно утверждать, что систематическая стратегия должна играть более важную роль в радиологии из-за необходимости отдавать приоритет точности над скоростью в медицине.Тем не менее, Kundel et al. (1987) подсчитали, что стратегия систематического поиска с помощью рентгенограммы грудной клетки потребует 500 фиксаций и 3 минут поиска, что намного превышает то, что обычно наблюдается в этих задачах (например, 1 минута, 50 секунд опытными наблюдателями в Christensen et al., 1981). Таким образом, кажется, что радиологи часто применяют стратегии поиска, которые ставят во главу угла эффективность перед исчерпывающим поиском.

Тем не менее, огромный размер объемных изображений может потребовать некоторой степени систематического поиска по глубине изображения, чтобы противодействовать ограниченной системе памяти.В поддержку этого предложения Солман и Кингстон (2017) обнаружили, что разделение массива поиска способствует более систематической стратегии поиска и приводит к улучшению явного отзыва для предыдущих целевых местоположений. Точно так же опытные дерматологи продемонстрировали меньшее количество рефиксаций, которые были разделены во времени и с меньшей вероятностью проследили путь сканирования, чем новички (Vaidyanathan, Pelz, Alm, Shi, & Haake, 2014). Кроме того, в других областях радиологии есть убедительные доказательства того, что использование более структурированного подхода в целом может помочь компенсировать потребности в памяти и повысить производительность.Например, по сравнению с шаблонами диктовки произвольной формы, структурированные шаблоны улучшают качество диктовки (Marcal et al., 2015; Marcovici & Taylor, 2014; Schwartz, Panicek, Berk, & Hricak, 2011), поощряют соблюдение передовых практик (Kahn Jr. ., Heilbrun, & Applegate, 2013) и повысить диагностическую точность (Bink et al., 2018; Lin, Powell, & Kagetsu, 2014; Rosskopf et al., 2015; Wildman-Tobriner et al., 2017). Аналогичным образом, использование контрольного списка с анатомическими структурами и часто пропущенными диагнозами улучшило диагностические показатели в группе студентов-медиков (Kok, Abed, & Robben, 2017, хотя см. Berbaum, Franken Jr., Caldwell, & Schwartz, 2006). Кроме того, радиологи, как правило, чаще смотрят на свои экраны диктовки после прерывания, предположительно для того, чтобы вспомнить, где они уже искали (Drew, Williams, Aldred, Heilbrun, & Minoshima, 2018). В совокупности эти данные свидетельствуют о том, что вмешательства, направленные на ограничение памяти, являются стоящими усилиями, но пока не известно, может ли принятие стратегии систематического поиска также помочь противодействовать этим ограничениям в объемном поиске.

Как радиологи решают прекратить поиск по большим объемным изображениям?

Еще одна проблема для нашей ограниченной памяти при визуальном поиске — это определить, когда прекратить поиск и перейти к следующей задаче. В некоторых случаях ответ прост. Если вы ищете яблоки в новом продуктовом магазине, вы прекратите поиск, как только найдете их. Однако как узнать, когда прекратить поиск, если в магазине не продаются эти яблоки? В радиологии проблема становится еще более сложной; цели часто не указаны ни по внешнему виду, ни по количеству.Если рентгенолог обнаруживает опухоль, возможно, есть и другие опухоли, расположенные в другом месте. Самый консервативный подход — искать каждый релевантный пиксель изображения. Однако временные ограничения, вероятно, запрещают такую ​​стратегию, особенно в свете увеличения размера и количества изображений, генерируемых методами объемной визуализации в последние годы (McDonald et al., 2015). Более того, даже если у радиолога есть неограниченное количество времени для проведения такого поиска, неспособность найти аномалию не означает, что аномалии нет.Фактически, многие аномалии в радиологии фиксируются, но никогда не регистрируются (Kundel et al., 1978). Итак, как радиолог решает, когда прекратить поиск, учитывая всю эту неопределенность?

Предложена модель прекращения поиска, аналогичная модели дрейфовой диффузии (Wolfe, 2012). Во время поиска собирается информация о том, как долго или сколько элементов вы искали, пока не будет достигнут порог завершения. Этот порог может быть изменен переменными в вашей среде, такими как вероятность присутствия цели или вознаграждение, связанное с обнаружением цели.Недавно было высказано предположение, что прекращение поиска может имитировать поведение при поиске пищи, наблюдаемое в дикой природе (Cain, Vul, Clark, & Mitroff, 2012; Wolfe, 2013). Когда животное добывает себе пищу, например, ягоды, потребление энергии увеличивается до максимума за счет перехода к следующему кусту, когда потребление падает ниже среднего потребления для этой среды, что известно как теория оптимального кормодобывания (Чарнов, 1976). Наблюдатели, похоже, следуют предсказаниям этой модели при поиске нескольких целей и собирают предметы по одной цели за раз при поиске нескольких разных типов целей (Cain et al., 2012; Вулф, 2013; Wolfe, Aizenman, Boettcher & Cain, 2016). Однако менее ясно, как меняется поведение при отказе от курения, когда цель состоит не в том, чтобы собрать большое количество очевидных целей, а в поиске редких, труднодоступных целей.

Хотя преждевременное прекращение поиска может привести к негативным последствиям для радиологии, факторы, определяющие, когда радиолог решает прекратить поиск, плохо изучены. Существующие модели интерпретации медицинских изображений сосредоточены на том, что можно было бы считать конечной задачей клинициста по постановке точного диагноза: на начальном восприятии (Drew et al., 2013; Нодин и Кундель, 1987; Свенссон, 1980). Важно отметить, что эти модели мало что делают для учета принятия решений, следующих за восприятием. Это контрастирует с рядом когнитивных моделей, таких как класс моделей дрейфа-диффузии, которые были специально разработаны для учета различий в том, сколько времени требуется наблюдателю для принятия решения (например, Ratcliff & McKoon, 2008). . Ни одна из текущих моделей восприятия медицинских изображений не учитывает, как врач в конечном итоге решает, когда прекратить обследование случая.Однако очевидно, что большинство истинно положительных результатов выявляются очень рано во время поиска (Berbaum et al., 1991; Christensen et al., 1981; Nodine, Mello-Thoms, Kundel, & Weinstein, 2002), и большая часть компьютерных томографов никогда не выполнялся поиск (например, Drew et al., 2013; Rubin et al., 2015). По мере продолжения поиска вероятность ложных срабатываний резко возрастает. Эта тема особенно важна в контексте объемных изображений, оценка которых обычно занимает гораздо больше времени, чем 2D-изображения.В этих обстоятельствах способность эффективно переходить от сканированных изображений здорового пациента может быть важным показателем опыта, который не учитывается существующими моделями. Например, на 2D-изображениях опытные радиологи, кажется, прекращают поиск, когда они все еще идентифицируют больше истинных положительных результатов, чем ложных, но новички продолжают, пока ложные положительные результаты не станут доминирующим ответом (Christensen et al., 1981; Nodine et al., 2002 ). Оценка динамики ошибок с помощью опыта в области объемных изображений — это совершенно неизведанная область и, вероятно, будет плодотворной областью для будущих исследований.Кроме того, в будущих исследованиях можно было бы попытаться применить метод моделирования диффузионного дрейфа, чтобы определить, как различные факторы, такие как общая рабочая нагрузка или опыт наблюдателя, влияют на порог выхода при поиске объемных изображений.

Как моторные и перцептивные процессы взаимодействуют при оценке объемных изображений?

В отличие от поиска по признакам, который является обычным в литературе по визуальному вниманию, поиск в реальном мире часто включает в себя навигацию через большие трехмерные пространства для объектов, которые могут быть скрыты другими объектами.При поиске целей в поле участники спонтанно выбирают путь систематического поиска (Riggs et al., 2017). Точно так же при поиске доказательств преступления диады участников проводят очень систематический поиск и часто дважды проверяют свою работу (Riggs et al., 2018). Однако другие обнаружили, что повторные посещения в реальном визуальном поиске редки, что объясняется дополнительными усилиями, необходимыми для повторения ваших шагов в локомотивных задачах (Gilchrist, North, & Hood, 2001; Smith et al., 2008). Вместе это исследование имеет глубокие последствия для поиска объемных изображений, который включает как моторные, так и перцепционные компоненты, когда наблюдатель прокручивает глубину. В последние годы растет интерес к тому, как моторные процессы влияют на визуальный поиск, когда целевые элементы должны быть обнаружены путем перемещения других элементов, что называется «поиском вручную». В некоторых случаях ручной поиск воспроизводит результаты из литературы по визуальному поиску (например, «эффект низкой распространенности», Solman, Hickey, & Smilek, 2014).В других случаях были выявлены новые источники ошибок. Например, Солман, Чейн и Смилек (2012) создали парадигму «распаковки», в которой наблюдатель может перемещать перекрывающиеся виртуальные элементы с помощью компьютерной мыши. Исследователи обнаружили, что целевые предметы часто подбирались и выбрасывались, не будучи распознанными, что предполагает, что восприятие и действие могут быть разделены при визуальном поиске. Другими словами, решение о действии («отменить выбранный элемент») может предшествовать решению для идентификации («выбранный элемент является моей целью»).Авторы предполагают, что натуралистический визуальный поиск задействует процесс перцептивного поиска, который контролирует, но не направляет моторный процесс «распаковки» (Solman, Wu, Cheyne, & Smilek, 2013).

В радиологии результаты могут означать, что двигательная система решает пройти через глубину до того, как аномалия может быть идентифицирована на текущем срезе. Хотя словесные инструкции по замедлению двигательных движений были неэффективными, принуждение участника к замедлению значительно уменьшало количество ошибок при распаковке (Solman et al., 2013). В настоящее время неизвестно, как скорость прокрутки объемного медицинского изображения по глубине связана с диагностической точностью и возникают ли эти ошибки «разделения» в радиологии. Представление компьютерных томографов с разной частотой кадров привело к неоднозначным результатам — от отсутствия разницы в точности (Bertram et al., 2013) до более низкой производительности на более высоких скоростях (Bertram et al., 2016). Скорость прокрутки также может дать представление об эффективности сигналов начала движения или развитии возможностей глобальной обработки в объемных изображениях.Если эксперты смогут извлекать релевантную информацию из изображений быстрее, чем новички, они могут быть менее уязвимы для потенциально негативных последствий более быстрой прокрутки, таких как ошибки «развязки». При выполнении задачи по скринингу рака легких не было обнаружено различий в скорости между радиологами и наивными наблюдателями (Diaz, Schmidt, Verdun, & Bochud, 2015). В среднем узелки выявлялись со скоростью от 25 до 30 кадров в секунду (fps). Однако примечательно, что производительность в этой задаче была максимальной как для экспертов, так и для новичков, и не было никаких различий в производительности между группами.Следовательно, по-прежнему возможно, что различия в поведении прокрутки более важны, когда есть большая изменчивость в производительности. Бертрам и др. (2013) также не обнаружили никаких связанных с опытом различий в производительности, когда наблюдатели искали различные отклонения при КТ брюшной полости, представленных в виде видео с фиксированной скоростью со скоростью 7, 14 или 28 кадров в секунду. Напротив, Bertram et al. (2016) наблюдали лучшую производительность при 5 кадрах в секунду, чем при 3 кадрах в секунду, и эксперты смогли лучше адаптироваться к возросшей скорости презентации при КТ брюшной полости.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.