הרשמה ל-JoVE נדרשת לצפייה בתוכן זה. התחברו או התחילו בגרסת ניסיון בחינם.

מאמר שיטה

פרוטוקול שניתן לשכפול לשיפור בסיוע בינה מלאכותית של איורים נוירואנטומיים היסטוריים דיגיטליים

79 צפיות

DOI:

10.3791/72309

7 באוגוסט 2026

במאמר זה

סיכום

מאמר זה מציג תהליך עבודה מבוקרת וניתן לשחזור לשיפור בסיוע בינה מלאכותית של איורים נוירואנטומיים היסטוריים דיגיטליים. הפרוטוקול מגדיר בחירת מקור, חילוץ, תקנון קבצים, עיבוד ברזולוציה מקומית, ארכוב מקורי משופר בזוגות, סקירת בקרת איכות טכנית, ותיעוד של פלטים מקובלים ופחות אופטימליים.

תקציר

איורים נוירואנטומיים היסטוריים דיגיטליים הם משאבים חשובים לחינוך אנטומי, מחקר היסטורי וארכיון דיגיטלי. עם זאת, השימוש המעשי בהם בחומרי הוראה ובהצגה אקדמית מוגבל לעיתים קרובות על ידי רזולוציה נראית לעין נמוכה, דהויה, שינוי צבע בנייר, ארטיפקטים של דחיסה, וקריאות מופחתת של קווים אנטומיים עדינים או תוויות. רזולוצוציית על בעזרת בינה מלאכותית עשויה לשפר את השימושיות הוויזואלית של שחזורים דיגיטליים אלו, אך שיפור בלתי מבוקר עלול גם להכניס טקסטורה מלאכותית, רציפות קווים משתנה, תוויות מעוותות או פרטים ויזואליים סבירים שאינם נתמכים בתמונת המקור. לכן, נדרשים נהלים סטנדרטיים ושקופים בעת יישום שיפור בעזרת בינה מלאכותית באיורים מדעיים היסטוריים.

מאמר זה מתאר תהליך עבודה שלב אחר שלב לשיפור מבוקר של איורים נוירואנטומיים היסטוריים דיגיטליים. הפרוטוקול כולל בחירת תמונת מקור, תיעוד מקור ומצב שימוש חוזר, חילוץ תמונה, עיבוד מוקדם שמרני, שיפור רזולוציית על מקומית באמצעות הגדרות קבועות, ארכוב מקורי משופר בזוגות, בדיקה מבוססת אזור עניין ותיעוד טכני מובנה לבקרת איכות. זרימת העבודה נועדה לשפר את הנגישות הוויזואלית להוראה, הצגה ובדיקה חזותית ראשונית, תוך שמירה על קשר פרשני ישיר בין כל פלט משודרג למקור הדיגיטלי המקורי שלו.

השיטה צריכה להיחשב כשיפור עזר של שחזורים דיגיטליים סרוקים, ולא כשיקום של יצירות אמנות מקוריות, אימות מקורות היסטוריים או השבת מידע אנטומי אבוד. יש לארכיון את הגרסאות המקוריות והמשופרות יחד, ויש לבדוק תוצאות משודרגות לחיפוש ארטיפקטים אפשריים לפני השימוש. פרוטוקול זה מספק גישה מעשית, זולה וניתנת לשחזור להכנת תמונות נוירואנטומיות היסטוריות כהדמיות זוגיות של מלווה, תוך שמירה על זהירות לגבי שלמות אנטומית והיסטורית.

מבוא

איורים נוירואנטומיים היסטוריים שיחקו תפקיד חשוב בתיעוד החזותי, בהוראה ובפרשנות של מערכת העצבים. לפני פיתוח הדמיה מוחית מודרנית, לוחות אנטומיים שימשו כאמצעי העיקרי לתקשורת תצפיות על המוח, חדרי המוח, עצבי הגולגולת, מבני כלי הדם ואנטומיית גזע המוח 1,2,3. רבות מהעבודות הללו נגישות כיום דרך ספרים דיגיטליים, אוספי ארכיון סרוקים ומאגרים מקוונים. עם זאת, השימוש הישיר באיורים היסטוריים דיגיטליים בהוראה מודרנית, מצגות וארכיון דיגיטלי מוגבל לעיתים קרובות על ידי רזולוציה נמוכה, דהוי, שינוי צבע בנייר, ארטיפקטים של דחיסה, טשטוש הסריקה, והפחתת קריאות של קווים עדינים או תוויות 4,5,6,7,8.

שיפור תמונה בסיוע בינה מלאכותית ושיטות רזולוציה על-אנושית מציעים הזדמנות מעשית לשיפור השימושיות הוויזואלית של תמונות דיגיטליות ירודות או ברזולוציה נמוכה. אלגוריתמים סופר-רזולוציה מבוססי למידה עמוקה יכולים להגדיל את הרזולוציה הנראית, לשפר את הגדרת הקצוות, ולהפחית הידרדרות ויזואלית הקשורה לסריקה בתמונות דיגיטליות 9,10,11,12. לאיורים נוירואנטומיים היסטוריים, שיטות אלו עשויות לסייע בהבהרת קווים אנטומיים דקים, תוויות וגבולות מבניים שקשה לבדוק בשחזור הדיגיטלי המקורי. עם זאת, תמונות אנטומיות היסטוריות דורשות זהירות. האיורים הללו אינם רק חומרי לימוד חזותיים אלא גם מסמכים מדעיים והיסטוריים. שיפור עשוי לשפר את הבהירות אך גם לשנות את מרקם הקווים, להגזים בקצוות, לשנות הצללה או ליצור פרטים מלאכותיים אם מיושם ללא תהליך עבודה סטנדרטי.

מסיבה זו, שיפור איורים אנטומיים היסטוריים בסיוע בינה מלאכותית צריך להתבצע כתהליך טכני מבוקר ולא כמניפולציה בלתי מוגבלת של תמונות. פרוטוקול שניתן לשחזור צריך להגדיר כיצד נבחרים תמונות מקור, כיצד מתועדים מצב מקור ושימוש חוזר, כיצד התמונות מחולצות וסטנדרטיות, אילו הגדרות שיפור מיושמות, כיצד קבצי פלט מאוחסנים, וכיצד נבדקות תמונות משודרגות לאיתור ארטיפקטים אפשריים. גרסאות מקוריות ומשופרות צריכות להישאר מקושרות לאורך כל תהליך העבודה כדי שהפלט המשופר יוכל תמיד להתפרש כשכפול דיגיטלי מעובד ולא כתמונה משוחזרת או מקורית היסטורית.

זרימת עבודה סטנדרטית עדיפה על שיפור אד-הוק בסיוע בינה מלאכותית, מכיוון שהיא מגדירה בחירת מקור, עיבוד מוקדם שמרני, הגדרות שיפור קבועות, ארכוב משופר מקורי משולב, ובקרת איכות לאחר השיפור לפני השימוש בתמונה המעובדת. המשתמשים המיועדים כוללים אנטומיסטים, נוירוכירורגים, מחנכים רפואיים, היסטוריונים של אנטומיה, מאיירים רפואיים ומשתמשי ארכיון דיגיטלי שזקוקים לעותקים נלווים קריאים ויזואלית תוך שמירה על גישה ישירה למקור המקורי.

מאמר זה מציג פרוטוקול שלב אחר שלב לשיפור בסיוע בינה מלאכותית של איורים נוירואנטומיים היסטוריים דיגיטליים. רצף עיבוד התמונה המרכזי, כולל הכנת תמונה, שיפור רזולוציית סופר-רזולוציה קבועה של 16× וייצוא PNG, מסוכם באיור 1. שלבי הפרוטוקול הבאים כוללים ארכוב משופר במקור משולב, בקרת איכות לאחר השיפור, בדיקה ויזואלית מבוססת אזור עניין, ותיעוד של תוצאות מוצלחות ולא מיטביות. הפרוטוקול אינו נועד לטעון לשחזור יצירות אמנות מקוריות או לשחזור מידע אנטומי אבוד; אלא מטרתו לשפר את הנגישות הוויזואלית של שחזורים דיגיטליים תוך שמירה על הקשר הפרשני בין התמונה המשופרת למקור המקורי.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

פרוטוקול זה יושם רק על איורים נוירואנטומיים היסטוריים דיגיטליים ולא כלל משתתפים אנושיים, נתוני מטופלים, נבדקים, דגימות ביולוגיות או מידע אישי מזוהה; לכן, אישור מחקר מוסדי על נבדקים אנושיים לא היה רלוונטי. כל התמונות התקבלו ממקורות היסטוריים ברשות הציבור, מאושרים באישור או ברישיון מתאים.

1. שיקולי שימוש במקור

  1. בדוק את מקור כל תמונה לפני העיבוד, כולל המחבר ההיסטורי, כותרת המקור, שנת הפרסום המשוערת והמקור הדיגיטלי.
  2. לפרש פלטים משופרים כהעתקות דיגיטליות מעובדות ולא כיצירות אמנות מקוריות משוחזרות או ראיות לכך שמידע אנטומי אבוד הוחזר.
  3. ארכיון קבצים מקוריים ומשודרגים יחד כדי שהתמונה המעובדת תמיד תוכל להיות משוואה ישירות לתמונה המקורית.

2. בחירת איורים נוירואנטומיים היסטוריים דיגיטליים

  1. איורים היסטוריים דיגיטליים נבחרים שפורסמו מהמאה השש-עשרה ועד המאה התשע-עשרה.
  2. כלול איורים המתארים מבנים נוירואנטומיים כגון המוח, חצאי הכדור המוחיים, גיריים וסולציוס, מערכת חדרים, גזע המוח, עצבי גולגולת, כלי דם מוחיים או אנטומיה של מערכת העצבים קשורה.
  3. כלול רק תמונות שהושגו ממקורות מזוהים ומעמד תואם לשימוש חוזר ברשות הציבור. לאשר שכל איור שנבחר פורסם בין המאה השש עשרה למאות התשע-עשרה, וכי מקורו ומעמדו בשימוש חוזר אומתו בנפרד לפני הכללה.
  4. יש להחריג תמונות משוכפלות, תמונות חתוכות קשות, לוחות לא שלמים, שכפולים מודרניים שצוירו מחדש או תמונות עם בהירות מקורית לא מספקת, כולל קבצי מקור עם מימד ציר ארוך מתחת לכ-1,000 פיקסלים כאשר קיימת גרסה איכותית יותר, תוכן אנטומי חסר או חתוך שמשפיע על יותר מכ-20% מהאיור, תוויות בלתי קריאות באזור הנבחר, ארטיפקטים חמורים של דחיסה, או התדרדרות הקשורה לסריקה שמונעת השוואה לתמונה המקורית.
  5. זהה איורים כפולים על ידי השוואת המחבר ההיסטורי, כותרת המקור, שנת פרסום, מספר לוח או עמוד כאשר זמין, מטא-דאטה של המאגר ותוכן חזותי. כאשר סריקות כפולות זמינות, שמרו על הגרסה עם רזולוציה גבוהה יותר, גבולות לוח שלמים יותר ותוויות ברורות יותר.
  6. הקצה לכל תמונה מצורפת זהות קובץ ייחודית לפני העיבוד.
  7. שמור על גרסאות מקוריות ומשודרגות של כל תמונה לאורך כל תהליך העבודה.

3. חילוץ תמונה ממקורות דיגיטליים

  1. פתח את קובץ המקור הדיגיטלי באמצעות הגרסה האיכותית ביותר הזמינה.
  2. שלפו כל איור יעד על ידי ייצואו מקובץ המסמך הנייד (PDF) או על ידי לכידתו מהמקור הדיגיטלי כאשר ייצוא ישיר אינו אפשרי.
  3. השתמש בקורא PDF או בתוכנת ייצוא לצורך חילוץ תמונות מבוסס PDF. השתמש בכלי צילום מסך סטנדרטי רק כאשר ייצוא ישיר אינו אפשרי.
  4. לחילוץ מבוסס PDF, השתמש ברזולוציה המקורית של התמונה המוטמעת כשהיא זמינה והימנע מהדגימה קטנה במהלך הייצוא. לחילוץ מבוסס צילומי מסך, הצג את המקור בהגדלה של 100% או 200% והקלט את רזולוציית התצוגה, הגדלת התצוגה, הגדרת קנה המידה של המסך ומידות צילומי המסך שנוצרו.
  5. שמור את התמונה המופקת בפורמט Joint Photographic Experts Group (JPEG) או בפורמט Portable Network Graphics (PNG), בהתאם לזמינות המקור ולשיטת החילוץ.
  6. שמרו על האיור האנטומי המלא במהלך ההוצאה ככל האפשר. אם לא ניתן לשמר את האיור המלא, יש ליישם את קריטריוני ההחרגה בשלב 2.4 ולתעד את היצירה.
  7. שמור תוויות וסימונים היסטוריים רלוונטיים אם הם חלק מהאיור המרכזי. אין לצייר ידנית, לצבוע מחדש, לשחזר או לרטוש מבנים אנטומיים במהלך ההוצאה.

4. עיבוד מוקדם וסטנדרטיזציה של קבצים לפני שיפור

  1. בדוק כל תמונה שחולצה לפני השיפור.
  2. חתוך רק שוליים חיצוניים לא אינפורמטיביים או אזורים ריקים מסביב. אל תבצע תיקון ויזואלי ידני מלבד חיתוך. בפרט, אין לבצע חידוד ידני, דה-נואיזה, צביעה מחדש, ציור מחדש, ניקוי סלקטיבי או ריטוש אנטומי לפני ההדגשה.
  3. השתמש בתוכנות עריכת תמונות רק לחיתוך שמרני של תמונות והכנת פריסה פשוטה. אין לבצע ריטוש אנטומי.
  4. שמור על תמונות בסיסיות כקבצי הפניה המקוריים לפני השיפור. אל תכריחו את גודל ורזולוציה של התמונה לממד פיקסל אחיד אחד לפני העיבוד, כי הממדים המקוריים משתנים בין לוחות היסטוריים.
  5. ודאו שכל קובץ מעובד מראש נשאר שכפול דיגיטלי נאמן של תמונת המקור המקורית לפני שממשיכים לשדרוג בעזרת בינה מלאכותית.

5. שדרוג בסיוע בינה מלאכותית

  1. פתח את תמונת הקלט הסטנדרטית בתוכנת שדרוג תמונה מבוססת בינה מלאכותית מותקנת מקומית.
  2. השתמש במצב עיבוד תמונה בודדת אלא אם כן נדרש עיבוד אצווה במיוחד.
  3. בחר את תמונת הקלט באמצעות פונקציית בחירת תמונה .
  4. בחר מודל ברזולוציה סופר קבועה או פריסט לפני העיבוד והשתמש באותו מודל לכל התמונות הכלולות.
  5. הגדר את קנה המידה של התמונה ל-16x כדי לשחזר את ההגדרה הקבועה ששימשה בזרימת עבודה זו, ורשום שפרמטרי ברירת המחדל של התוכנה לא שונו ידנית. אל תפרש את הסולם הנבחר כאופטימלי או עליון על פני גורמי סולם חלופיים.
  6. השתמש באותן הגדרות שיפור לכל התמונות הכלולות כדי לשמור על עקביות לאורך כל תהליך העבודה.
  7. הגדר את תיקיית הפלט לאותה תיקיה כמו תמונת הקלט או לתיקיית פלט פרויקט מוגדרת מראש, והשתמש בתיקיית פלט נפרדת ככל האפשר כדי למנוע החלקה מקרית של קבצים מקוריים.
  8. בצע את השדרוג על מחשב המצויד ביחידת עיבוד מרכזית ניידת מהדור ה-13 עם 16 ליבות, 24 תהליכים, יחידת עיבוד גרפית ייעודית למחשב נייד עם 8 GB זיכרון גרפי, ו-32 GB זיכרון RAM. אפשר האצה של יחידת עיבוד גרפיקה (GPU) במהלך עיבוד תמונה כדי לקצר את זמן העיבוד לכ-3 דקות לכל תמונה, בהתאם לממדי הקלט של התמונה.
    הערה: לא תידרש גישה לאינטרנט לאחר התקנת קבצי התוכנה והדגם באופן מקומי.
  9. הרץ את תהליך השיפור באמצעות פקודת השיפור או התחלת העיבוד של התוכנה.
  10. ייצא את הפלט המשופר בפורמט PNG.
  11. שמרו על שם קובץ הפלט האוטומטי שנוצר על ידי התוכנה כאשר אפשר, או הקצו שם קובץ מובנה שמתעד את זהות תמונת המקור, קנה המידה של השיפור ופורמט הפלט.
    הערה: אל תצייר ידנית, תיטש, תצבע מחדש או תתקן פרטים אנטומיים באופן סלקטיבי לאחר שדרוג בינה מלאכותית.
  12. ארכוב את קובץ ה-PNG המשודרג יחד עם תמונת הבסיס המקורית.

6. סקירת בקרת איכות לאחר שיפור

  1. פתח כל תמונה משודרגת יחד עם התמונה המקורית המתאימה לה. לאשר שהקובץ המשודרג נוצר במלואו ושלא התרחש פגום בקובץ או ייצוא לא שלם.
  2. השווה את התמונה המשופרת לתמונה המקורית בהגדלה נמוכה וגבוהה. בדוק אם השיפור משפר את הנראות של קווי המתאר, קווי המתאר האנטומיים, התוויות והפרטים הסרוקים.
  3. הפעילו רשימת בדיקה טכנית מובנית לבקרת איכות. רשימת בדיקה זו היא שלב תיעוד ולא מחקר אימות פורמלי של מומחה למעריכים.
  4. בדקו במיוחד את הפלט לבעיות הקשורות לשיפור הבאים: יצירת מרקם מלאכותי; השחזה מופרזת, כולל קווים עדינים מעובים, גרעיני נייר מוגזמים, או קצוות שנראים בולטים יותר מהתמונה המקורית; עיוות של אותיות או תוויות; רציפות שגויה בין קווים נפרדים; עיבוי קווים אנטומיים דקים; מרקם נייר מוגזם; ומבנים שאינם נתמכים בבירור על ידי התמונה המקורית.
  5. סווג כל פלט כמקובל טכנית או לא אופטימלי.
    1. יש לשקול פלט שמקובל טכנית אם קווי המתאר האנטומיים, התוויות והסימונים ההיסטוריים נשארים תואמים ויזואלית לתמונה הדיגיטלית המקורית.
    2. שקול פלט לא אופטימלי אם ההעצמה מייצרת מרקם מטעה, טקסט מעוות, יצירת שורות מלאכותיות או שינוי מופרז במראה ההיסטורי. שמור פלטים לא אופטימליים לתיעוד כאשר הם ממחישים מגבלות השיטה.
  6. אל תחליף את התמונה המקורית בתמונה המשופרת. השתמש בתמונה המשופרת רק כגרסה מעובדת.

7. בחירת אזור עניין להשוואה זוגית

  1. בחר ידנית אזור או יותר מייצגים של עניין (ROIs) מכל זוג תמונות לאחר שהתמונות המקוריות והמשופרות נשמרו בארכיון. בחרו אזורים שמדגימים את ההשפעה המעשית של שיפור על ההדמיה הנוירואנטומית. מעדיפים אזורים המכילים פרטים אנטומיים מורכבים ויזואלית או עשירים בעומק, כגון מבנים חדריים, גיריים וגרוציות, עבודת קווי דם, קווי מתאר גזע המוח, פרטים הקשורים לעצב הגולגולת או תוויות קטנות. הימנע מבחירת האזורים הוויזואליים הטובים ביותר; כלול אזורים שמייצגים בצורה הוגנת את החוזקות והמגבלות של השדרוג.
  2. עבור כל אזור נבחר, חתכו את אותו שטח אנטומי מהתמונות המקוריות והמשודרגות באמצעות קואורדינטות פרופורציונליות זהות. אם התאמת קואורדינטות מדויקת אינה אפשרית עקב מימדי תמונה שונים, יש לתעד את ההתאמה. השתמש בגודל ROI של כ-10%–20% מרוחב וגובה התמונה, מותאם רק כאשר יש צורך לכלול את אותו מבנה אנטומי או תווית בשני הלוחות.
  3. ודא שהפאנלים המקוריים והמשודרים של ROI מציגים את אותו שדה אנטומי. אל תפעילו חידוד נוסף, התאמת ניגודיות או תיקון ידני על לוחות ה-ROI לאחר החיתוך.
  4. השתמשו בפאנלים של ה-ROI רק להדגמה ויזואלית של אפקט ההעצמה, לא כחומר עצמאי שמדרג מומחים.

8. הכנת דמויות מייצגות

  1. הכינו איור זרימת עבודה אחד המסכם את הפרוטוקול המלא.
  2. הכינו דמויות תמונה זוגיות מייצגות המציגות גרסאות מקוריות ומשודרגות.
  3. לכל דמות תמונה מייצגת, יש להשתמש במבנה בן ארבעה לוחות כאשר הדבר אפשרי. הניחו את האיור הדיגיטלי המקורי בלוח A; האיור המשופר בבינה מלאכותית בפאנל B; ה-ROI המוגדל מהתמונה המקורית בפאנל C; והתשואה המוגדלת התואמת מהתמונה המשופרת בפאנל D.
  4. השתמש בריווח פאנלים עקבי, יישור, תוויות לוחות והגדלה בין פאנלים משופרים מקוריים. השתמשו בגופן סנס-סריף סטנדרטי בגודל אחיד וקריא לתוויות פאנלים והערות, ורשמו את הגופן והגודל שנבחרו.
  5. השתמש בחצים או בראשי חצים רק כשצריך כדי לציין קו, תווית או ארטיפקט מסוים, ואל תוסיף חצים שמרמזים על פרשנות אנטומית שאינה נראית בתמונה המקורית.
  6. הוסף פסי קנה מידה רק כאשר תמונת המקור מספקת כיול מרחבי אמין. ללוחות היסטוריים ללא סולם מרחבי תקף, אין להוסיף פסי סולם.
  7. אין להחיל התאמות בהירות או ניגודיות נוספות בעת הכנת הפאנלים המקוריים והמשודרגים המשולבים. ייצוא נתונים ב-300 dpi, או 600 dpi כאשר עבודת קו דק ותוויות דורשות תצוגה ברזולוציה גבוהה יותר.
  8. כלול דוגמאות ממקורות היסטוריים שונים כדי להראות שתהליך העבודה יכול להיות מיושם על סגנונות ציור משתנים ותכונות סריקה. כלול לפחות דוגמה אחת שמראה תוצאה לא אופטימלית של שיפור שינוי, כמו יצירת טקסטורה מלאכותית או עיוות טקסט, כדי להדגים את מגבלות השיטה.
  9. ייצוא דמויות כקבצי PDF, TIFF או JPEG איכותיים נפרדים ללא מיתוגים מוטמעים. לייצוא PDF, שמרו על מידות תמונת המקור והימנעו מהדגימה קטנה או דחיסה מאובדת.
  10. ספק מאגרי דמויות רק בקובץ כתב היד.
  11. בדוק את כל לוחות הדמויות מבחינת חיתוך, רזולוציה ושלמות הפאנלים לפני ההגשה.

9. תיעוד וניהול נתונים

  1. שמרו את הגרסאות המקוריות והמשודרגות של כל תמונה כקבצים מזווגים כך שכל פלט משודרג יוכל להיות מעקב חזרה לתמונה המקורית המתאימה לו.
  2. רשמו את מאגר המקור לכל איור, כולל שם הארכיון או המאגר, כתובת URL יציבה או מידע על הגישה כאשר זמינים, מצב שימוש חוזר ותאריך גישה.
  3. רשם את שיטת העיבוד עבור כל תמונה, כולל שיטת החילוץ, שלב העיבוד המוקדם, תוכנת השדרוג, גרסת התוכנה, דגם נבחר, גורם קנה מידה, פורמט פלט ושם הקובץ הסופי.
  4. רשמו האם כל תמונה הופקה על ידי ייצוא PDF או צילום מסך, האם החיתוך הוגבל לשוליים לא אינפורמטיביים, והאם השיפור השתמש בהגדרת רזולוציה סופר-גבוהה קבועה של פי 16.
  5. שמרו על שמות קבצי הפלט שנוצרו על ידי תוכנה כאשר אפשר, או הקצו שמות קבצים מובנים שמקליטים את זהות תמונת המקור, קנה המידה של השדרוג ופורמט הפלט.
  6. תעד האם כל פלט משופר היה מקובל טכנית או לא אופטימלי. ממצאים לא אופטימליים עשויים לכלול יצירת טקסטורה מלאכותית, חידוד מופרז, תוויות מעוותות או שינויים ויזואליים מטעות.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

השוואות תמונות מקוריות ומשופרות מייצגות מסופקות באיורי כתב היד. תאריך הפרסום, מקור המקור, מידע המאגר ומצב השימוש מחדש אומתו ותועדו עבור כל אחד מ-40 האיורים ההיסטוריים שנכללו במחקר זה.

מאגר נתונים של תמונות ומאפייני מקור
הפרוטוקול יושם על 40 איורים נוירואנטומיים היסטוריים דיגיטליים. תאריך הפרסום, המקור ומעמד השימוש מחדש של כל איור אומתו בנפרד לפני הכללה, וכל האיורים שנבחרו נוצרו מעבודות שפורסמו בין המאה השש-עשרה לתשע-עשרה. האיורים שנכללו ייצ...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

מאמר זה מציג תהליך עבודה שניתן לשחזר לשיפור בסיוע בינה מלאכותית של איורים נוירואנטומיים היסטוריים דיגיטליים. תמונות אנטומיות היסטוריות שימשו מזה זמן רב ככלים חשובים לתיעוד אנטומי, הוראה ותקשורת מדעית, ורבות מהעבודות הללו נגישות כיום דרך ספרים דיגיטליים, ארכיונים סרוקים ומאגרים מקוונים. עם זאת, השימוש בהם בהוראה מודרנית, מצגות וארכוב דיגיטלי מוגבל לעיתים קרובות על ידי רזולוציה נמוכה לעין, קווים דהויים, שינוי צבע ברקע, טשטוש הקשור לסריקה, ארטיפקטים של דחיסה, וקריאות מופחתת של תוויות קטנות ...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

המחברים מצהירים שאין להם ניגודי עניינים.

תודות

המחברים מכירים במאגרים דיגיטליים ובאוספי ארכיון ברשות הציבור המאפשרים גישה ליצירות אנטומיות היסטוריות דיגיטליות. לא התקבלה תמיכה כספית למחקר זה.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
Adobe AcrobatAdobeגרסה שלא תועדהחילוץ תמונות מבוסס PDF
תחנת עבודה ממוחשבתלא דווח בקבצים שהוגשותצורה שלא דווחהחומרה המשמשת לשיפור תמונה מקומית בסיוע בינה מלאכותית
הגדרות תצוגה/צילום מסךכלי לכידת מסך של Windows או מקבילההגדלה של תצוגה של 100% או 200%; קנה מידה של צג נרשםחילוץ מבוסס צילום מסך סטנדרטי כאשר יצוא PDF ישיר לא היה אפשרי
GallicaBibliothèque nationale de Franceמאגר מקווןמקור של יצירות היסטוריות דיגיטליות
קביעת ברירת מחדל של Photo Real-ESRGANמודל מבוסס Upscayl / Real-ESRGANהגדרת 16xשיפור ברזולוציה-על של איור מדיגיטלי
Google BooksGoogleמאגר מקווןמקור של ספרים היסטוריים דיגיטליים
יחידת עיבוד גרפילא דווח בקבצים שהוגשוסטטוס הדגם וההאצה לא דווחהאצת GPU לשדרוג תמונה כאשר הופעל
Internet ArchiveInternet Archiveמאגר מקווןמקור של יצירות היסטוריות דיגיטליות בנחלת הכלל
כונן אחסון מקומיתחנת עבודה שהוגדרה על ידי המשתמששטח אחסון פנוי מספיקאחסון של קבצי תמונה מקוריים, משופרים ומוכנים לדמות
הגדרות יצוא PDFAdobe Acrobat או תוכנת קריאה/ייצוא PDF מקבילההרזולוציה המוטמעת המקורית כאשר זמינהחילוץ תמונות ממקורות PDF דיגיטליים ללא דגימת ירידה מכוונת
PhotoScape XMOOII Techv4.1.1חיתוך והכנת דמות שמרנית
פורמט תמונת PNGפורמט פלט לתמונות משופרות
גיליון רישום עיבודMicrosoft Excel או תוכנת גיליון מקבילהגרסה לא קריטיתתיעוד של מקור, שיטת חילוץ, הגדרת שיפור, זמן עיבוד, שם קובץ פלט וסיווג בקרת איכות
רשימת בדיקת בקרת איכותרשימת בדיקה שנוצרה על ידי מחברלא חלסקירה טכנית מובנית למרקם מלאכותי, חידוד מופרז, עיוות תוויות, עיבוי קווים ושינויים ויזואליים לא נתמכים
זיכרון מערכתלא דווח בקבצים שהוגשוקיבולת RAM לא דווחהזיכרון זמין לשיפור תמונה בקנה מידה גבוה
UpscaylUpscaylv2.11.5שדרוג תמונה מונחה בינה מלאכותית
Wellcome CollectionWellcome Collectionמאגר מקווןמקור של יצירות היסטוריות דיגיטליות בנחלת הכלל
Wikimedia CommonsWikimedia Foundationמאגר מקווןמקור של תמונות בנחלת הכלל או תואמות לשימוש חוזר
מערכת הפעלה של WindowsMicrosoftWindows 10מערכת הפעלה המשמשת לחילוץ ועיבוד תמונה
כלי לכידת מסך של WindowsMicrosoftכלי מובנה של Windows 10לכידת תמונה מבוססת צילום מסך כאשר יצוא PDF לא היה אפשרי

מקורות

  1. Arantius JC. De humano foetu liber tertio editus, ac recognitus. Apud Bartholomaeum Carampellum; Venice; 1595.
  2. Vesalius A. De humani corporis fabrica libri septem. Ex Officina Joannis Oporini; Basel; 1543.
  3. Burdach KF. Vom Baue und Leben des Gehirns. Dyk’sche Buchhandlung; Leipzig; 1819.
  4. McMenamin PG. Art and anatomy in the Renaissance: are the lessons still relevant today? ANZ J Surg. 2022;92(1-2):34-45.
  5. Narang P et al. The evolution of 3D anatomical models: a brief historical overview. World Neurosurg. 2021;155:135-43.
  6. Jocks I, Livingstone D, Rea PM. An investigation to examine the most appropriate methodology to capture historical and modern preserved anatomical specimens for use in the digital age to improve access: a pilot study [conference paper]. Presented at: 9th International Technology, Education and Development Conference; Madrid, Spain; 2015. p. 6377-86.
  7. Mitchell PD et al. The study of anatomy in England from 1700 to the early 20th century. J Anat. 2011;219(2):91-9.
  8. Swarup J, Sreedevi I. DWT based historical image enhancement technique using adaptive gamma correction. Journal of Algebraic Statistics. 2022;13(1):654-64.
  9. Cullinane DP, Franklin C, Barry DS. Reviving the anatomic past: breathing new life into historic anatomical teaching tools. J Anat. 2023;242(4):701-4.
  10. Nwuko OC, Chibueze KI, Nwobodo-Nzeribe HN. Enhancement of digital medical image analysis performance using deep learning technique [conference paper]. Presented at: 1st CEE 2024 International Conference/Alumni Homecoming; Enugu, Nigeria; 2024. p. 49-54. doi:10.5281/zenodo.13384207.
  11. Ozturk S et al. Feasibility of artificial intelligence-based image enhancement program for anatomical dissection photographs. Clin Anat. 2026;39(3):411-8.
  12. Zhou SK et al. A review of deep learning in medical imaging: imaging traits, technology trends, case studies with progress highlights, and future promises. Proc IEEE Inst Electr Electron Eng. 2021;109(5):820-38.
  13. Vesalius A. Andreae Vesalii Bruxellensis De humani corporis fabrica libri septem. Franciscus Senensis and Joannes Criegher Germanus; Venice; 1568.
  14. Steno N. Discours de monsieur Stenon, sur l’anatomie du cerveau à messieurs de l’assemblée, qui se fait chez Monsieur Theuenot. Robert de Ninville; Paris; 1669.
  15. Rolando L. Della struttura degli emisferi cerebrali. Dalla Stamperia Reale; Turin; 1830.
  16. Vicq-d’Azyr F. Traité d’anatomie et de physiologie, avec des planches coloriées représentant au naturel les divers organes de l’homme et des animaux. François-Ambroise Didot l’aîné; Paris; 1786.
  17. Arnold F. Tabulae anatomicae: quas ad naturam accurate descriptas in lucem edidit. Orell, Fuesslin et Sociorum; Zurich; 1838-1842.
  18. Calkins CM, Franciosi JP, Kolesari GL. Human anatomical science and illustration: the origin of two inseparable disciplines. Clin Anat. 1999;12(2):120-9.
  19. Rubalcava NS, Gadepalli SK. From ancient texts to digital imagery: a brief history on the evolution of anatomic illustrations. Am Surg. 2021;87(8):1259-66.
  20. Qiu D, Cheng Y, Wang X. Medical image super-resolution reconstruction algorithms based on deep learning: a survey. Comput Methods Programs Biomed. 2023;238:107590.
  21. Habbal O. The science of anatomy: a historical timeline. Sultan Qaboos Univ Med J. 2017;17(1):e18-22.
  22. Graziani GC et al. Technologies for studying and teaching human anatomy: implications in academic education. Med Sci Educ. 2024;34(5):1203-14.
  23. Singal A. Transforming anatomy education: then and now. Anat Sci Int. 2022;97(2):230-1.
  24. Wickramasinghe N, Thompson BR, Xiao J. The opportunities and challenges of digital anatomy for medical sciences: narrative review. JMIR Med Educ. 2022;8(2):e34687.
  25. Eldesoqui M et al. Assessing the anatomical accuracy of AI-generated medical illustrations: a comparative study of text-to-image generator tools in anatomy education. Clin Anat. 2025;38(6):712-7.
  26. Haider SA et al. A validity analysis of text-to-image generative artificial intelligence models for craniofacial anatomy illustration. J Clin Med. 2025;14(7):2136.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

תגיות

234234