Методическая статья

Воспроизводимый протокол для улучшения цифровых исторических нейроанатомических иллюстраций с помощью искусственного интеллекта

DOI:

10.3791/72309

⸱

7 августа 2026 г.

 ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Neurosurgery, Dörtyol State Hospital, 2Department of Neurosurgery, Istanbul University, 3Department of Neurosurgery, Adiyaman Training and Research Hospital, 4Department of Neurosurgery, Altınbas University Medical Park Bahcelievler Hospital, 5Department of Neurosurgery, Yeditepe University School of Medicine, 6Department of Neurosurgery, Istinye University

В этой статье

Краткое содержание

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

В этой статье представлен воспроизводимый, контролируемый качественный рабочий процесс для улучшения цифровых исторических нейроанатомических иллюстраций с помощью искусственного интеллекта. Протокол определяет выбор исходного кода, извлечение, стандартизацию файлов, локальную обработку суперразрешения, парное архивирование с улучшением оригинала, технический контроль качества и документацию как приемлемых, так и неоптимальных результатов.

Аннотация

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Оцифрованные исторические нейроанатомические иллюстрации являются ценными ресурсами для анатомического образования, исторической науки и цифрового архивирования. Однако их практическое применение в учебных материалах и научной презентации часто ограничено низким видимым разрешением, выцветанием, изменением цвета бумаги, артефактами сжатия и сниженной читаемостью тонких анатомических линий или подписей. Суперразрешение с помощью искусственного интеллекта может улучшить визуальную удобность этих оцифрованных репродукций, но неконтролируемое улучшение также может привести к искусственной текстуре, изменённой непрерывности строк, искажённым меткам или визуально правдоподобным деталям, не поддерживаемым исходным изображением. Поэтому при применении улучшения с помощью искусственного интеллекта к историческим научным иллюстрациям необходимы стандартизированные и прозрачные процедуры.

В этой статье описывается пошаговый рабочий процесс контролируемого улучшения оцифрованных исторических нейроанатомических иллюстраций. Протокол включает выбор исходного изображения, документирование происхождения и статуса повторного использования, извлечение изображений, консервативную предобработку, локальное сверхразрешение с фиксированными настройками, парное архивирование с оригиналом, инспекцию по региону интереса и структурированную документацию технического контроля качества. Рабочий процесс направлен на улучшение визуальной доступности для обучения, презентации и предварительного визуального осмотра, при этом сохраняя прямую интерпретативную связь между каждым улучшенным результатом и его исходным цифровым источником.

Метод следует рассматривать как вспомогательное улучшение отсканированных цифровых репродукций, а не как восстановление оригинальных произведений искусства, подтверждение подлинности исторических источников или восстановление утраченной анатомической информации. Оригинальные и улучшенные версии должны архивироваться вместе, а расширенные результаты должны быть проверены на предмет возможных артефактов перед использованием. Этот протокол обеспечивает практичный, недорогой и воспроизводимый подход к подготовке исторических нейроанатомических изображений в виде парных сопутствующих визуализаций, сохраняя при этом осторожность в отношении анатомической и исторической целостности.

Введение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Исторические нейроанатомические иллюстрации сыграли важную роль в визуальной документации, преподавании и интерпретации нервной системы. До появления современной нейровизуализации анатомические пластины служили основной средой передачи данных о наблюдениях мозга, желудочков мозга, черепных нервов, сосудистых структур и анатомии ствола мозга 1,2,3. Многие из этих работ теперь доступны через оцифрованные книги, отсканированные архивные коллекции и онлайн-хранилища. Однако прямое использование оцифрованных исторических иллюстраций в современном обучении, презентациях и цифровом архивировании часто ограничено низким разрешением, выцветанием, изменением цвета бумаги, артефактами сжатия, размытием при сканировании и снижением читаемости мелких линий или меток 4,5,6,7,8.

Методы улучшения изображений с помощью искусственного интеллекта и сверхразрешения предоставляют практическую возможность улучшить визуальную удобность деградированных или низкокачественных оцифрованных изображений. Алгоритмы сверхразрешения на основе глубокого обучения могут повысить видимое разрешение, улучшить чёткость краёв и уменьшить визуальное ухудшение, связанное со сканированием, в цифровыхизображениях 9,10,11,12. Для исторических нейроанатомических иллюстраций такие методы могут помочь прояснить тонкие анатомические линии, метки и структурные границы, которые трудно исследовать в оригинальной цифровой репродукции. Тем не менее, исторические анатомические изображения требуют осторожности. Эти иллюстрации являются не только визуальными учебными материалами, но и научными и историческими документами. Улучшение может повысить чёткость, но также изменять текстуру линии, преувеличить края, изменить затенения или создать искусственные детали, если применяется без стандартизированного рабочего процесса.

По этой причине улучшение исторических анатомических иллюстраций с помощью искусственного интеллекта должно выполняться как контролируемый технический процесс, а не как неограниченная обработка изображения. Воспроизводимый протокол должен определять, как выбираются исходные изображения, как документируются происхождение и статус повторного использования, как изображения извлекаются и стандартизуются, какие настройки усовершенствованы применяются, как архивируются выходные файлы и как проверяются улучшенные изображения на возможные артефакты. Оригинальная и улучшенная версии должны оставаться связаными на протяжении всего рабочего процесса, чтобы улучшенный результат всегда можно было интерпретировать как обработанное цифровое воспроизведение, а не как восстановленное или исторически оригинальное изображение.

Стандартизированный рабочий процесс предпочтительнее ad hoc улучшения с помощью искусственного интеллекта, поскольку он определяет выбор исходного кода, консервативную предобработку, фиксированные настройки улучшения, парное оригинальное улучшенное архивирование и контроль качества после улучшения до использования обработанного изображения. Конечные пользователи включают анатомов, нейрохирургов, медицинских педагогов, историков анатомии, медицинских иллюстраторов и пользователей цифрового архива, которым необходимы визуально читаемые сопутствующие копии при сохранении прямого доступа к оригинальному источнику.

В этой статье представлен пошаговый протокол для улучшения цифровых исторических нейроанатомических иллюстраций с помощью ИИ. Основная последовательность обработки изображений, включая подготовку, фиксированное 16× расширение суперразрешения и экспорт PNG, изложена на рисунке 1. Последующие этапы протокола включают парное оригинальное и улучшенное архивирование, контроль качества после улучшения, визуальную инспекцию на основе регионов интереса и документацию успешных и неоптимальных результатов. Протокол не предназначен для восстановления оригинального произведения искусства или восстановления утраченной анатомической информации; Напротив, она направлена на улучшение визуальной доступности оцифрованных репродукций, сохраняя при этом интерпретативную связь между улучшенным изображением и исходным источником.

Протокол

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Этот протокол применялся только к оцифрованным историческим нейроанатомическим иллюстрациям и не включал человеческих участников, данные пациентов, животных, биологические образцы или идентифицируемую личную информацию; поэтому институциональное одобрение исследований с учётом людей-испытуемых не применялось. Все изображения были получены из исторических источников, находящихся в общественном достоянии, с разрешением или с соответствующей лицензией.

1. Соображения по использованию источников

  1. Проверьте происхождение каждого изображения перед обработкой, включая исторического автора, название источника, приблизительный год публикации и цифровой источник.
  2. Интерпретировать улучшенные результаты как обработанные цифровые репродукции, а не как восстановленные оригинальные произведения искусства или доказательства восстановления утраченной анатомической информации.
  3. Архивируйте оригинальные и улучшенные файлы вместе, чтобы обработанное изображение всегда можно было сравнивать напрямую с исходным.

2. Отбор оцифрованных исторических нейроанатомических иллюстраций

  1. Избранные оцифрованные исторические иллюстрации, опубликованные с XVI по XIX века.
  2. Включайте иллюстрации, изображающие нейроанатомические структуры, такие как мозг, полушария головного мозга, изглушенные и сульковые мышцы, желудочковая система, ствол мозга, черепные нервы, сосудистая система или связанная анатомия нервной системы.
  3. Включайте только изображения, полученные из источников с идентифицируемым происхождением и статусом общественного достояния или совместимости с повторным использованием. Подтвердите, что каждая выбранная иллюстрация была опубликована между XVI и XIX веками, а её происхождение и статус повторного использования были индивидуально проверены перед включением.
  4. Исключать дублированные изображения, сильно обрезанные изображения, неполные пластины, современные перерисованные репродукции или изображения с недостаточной чёткостью исходного кода, включая исходные файлы с длинной осью менее примерно 1000 пикселей при доступной версии более высокого качества, отсутствующие или обрезанные анатомические материалы, затрагивающие более 20% иллюстрации, нечитаемые метки в выбранной области, артефакты сильного сжатия, или деградация, связанная с сканированием, которая мешает сравнивать с исходным изображением.
  5. Выявляйте дублирующиеся иллюстрации, сравнивая исторического автора, название источника, год публикации, номер пластины или страницы, если это возможно, метаданные репозитория и визуальный контент. Когда появятся дублирующие сканы, сохраняйте версию с более высоким разрешением, более полными границами пластин и более чёткими метками.
  6. Каждому включённому изображению назначайте уникальный идентификатор файла перед обработкой.
  7. Поддерживайте парные оригинальные и улучшенные версии каждого изображения на протяжении всего рабочего процесса.

3. Извлечение изображений из оцифрованных источников

  1. Откройте оцифрованный исходный файл, используя версию самого высокого качества.
  2. Получите каждую целевой иллюстрацию, экспортируя её из файла портативного формата документа (PDF) или запечатлевая из цифрового источника, когда прямой экспорт невозможен.
  3. Используйте PDF-ридер или программное обеспечение для экспорта для извлечения изображений на основе PDF. Используйте стандартную утилиту для захвата экрана только тогда, когда прямой экспорт невозможен.
  4. Для извлечения на основе PDF используйте оригинальное встроенное разрешение изображения, когда оно доступно, и избегайте понижения дискретизации при экспорте. Для извлечения на основе скриншотов отображайте источник с увеличением 100% или 200% и записывайте разрешение дисплея, увеличение, параметры масштабирования монитора и размеры скриншота.
  5. Сохраняйте извлеченное изображение в формате Joint Photographic Experts Group (JPEG) или Portable Network Graphics (PNG), в зависимости от доступности источника и метода извлечения.
  6. Сохраняйте полную анатомическую иллюстрацию во время экстракции, когда это возможно. Если полная иллюстрация не удаётся сохранить, примените критерии исключения из шага 2.4 и задокументируйте кроп.
  7. Сохраняйте ярлыки и исторически значимые маркировки, если они являются частью основной иллюстрации. Не перерисовывайте, не перекрашивайте, не восстанавливайте и не ретушуйте анатомические структуры вручную во время экстракции.

4. Предобработка и стандартизация файлов до улучшения

  1. Просмотрите каждое извлеченное изображение перед улучшением.
  2. Обрежайте только неинформативные внешние края или пустые окружающие участки. Не выполняйте ручную визуальную коррекцию, кроме обрезки. В частности, не применяйте ручную заточку, снятие шума, перекрашивание, перерисовку, избирательную чистку или анатомическую ретушь перед улучшением.
  3. Используйте программное обеспечение для редактирования изображений только для консервативной обрезки и простой подготовки макета. Не проводите анатомическую ретушь.
  4. Сохраняйте базовые изображения как исходные файлы до улучшения. Не навязывайте базовый размер изображения и разрешение в одном однородном размере пикселя перед обработкой, поскольку исходные исходные размеры различаются в разных исторических пластинах.
  5. Убедитесь, что каждый предварительно обработанный файл остаётся достоверной цифровой копией исходного изображения, прежде чем перейти к улучшению с помощью искусственного интеллекта.

5. Улучшение с помощью искусственного интеллекта

  1. Откройте стандартизированный входный образ в локально установленном программном обеспечении для масштабирования изображений на базе искусственного интеллекта.
  2. Используйте режим обработки одного изображения , если только пакетная обработка не требуется конкретно.
  3. Выберите входное изображение с помощью функции Выбрать изображение .
  4. Выберите фиксированную модель или пресет с фиксированным суперразрешением перед обработкой и используйте одну и ту же модель для всех включённых изображений.
  5. Установите масштаб изображения на 16x, чтобы воспроизвести фиксированную настройку, используемую в этом рабочем процессе, и зафиксировать, что стандартные программные параметры не были изменены вручную. Не интерпретируйте выбранную шкалу как оптимизированную или превосходящую альтернативные масштабные коэффициенты.
  6. Используйте одинаковые настройки улучшения для всех включённых изображений, чтобы сохранить единообразие в рабочем процессе.
  7. Установите папку вывода в тот же каталог, что и входное изображение, или в заранее определённую папку выхода проекта, и при возможности используйте отдельную папку вывода, чтобы избежать случайной перезаписи оригинальных файлов.
  8. Выполните улучшение на компьютере, оснащённом 13-го поколения 16-ядерным 24-поточным мобильным центральным процессором, выделенным графическим процессором для ноутбука с 8 ГБ графической памяти и 32 ГБ оперативной памяти. Включить ускорение графического процессора (GPU) во время обработки изображений, чтобы сократить время обработки примерно до 3 минут на изображение, в зависимости от размеров входного изображения.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Доступ в Интернет не потребуется после локальной установки программного обеспечения и файлов модели.
  9. Запустите процесс улучшения с помощью команды улучшения или запуска обработки программного обеспечения.
  10. Экспортировать улучшенный результат в формате PNG.
  11. Сохраняйте автоматическое имя вывода, генерируемое программным обеспечением, по возможности или назначайте структурированное имя файла, записывающее идентичность исходного изображения, масштаб улучшения и формат вывода.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Не перерисовывайте, не ретушируйте, не перекрашивайте и не избирательно корректируйте анатомические детали после улучшения ИИ.
  12. Архивируйте улучшенный PNG-файл вместе с исходным базовым изображением.

6. Обзор контроля качества после улучшения

  1. Откройте каждое улучшенное изображение вместе с соответствующим исходным изображением. Убедитесь, что улучшенный файл был полностью сгенерирован и не произошло повреждения файла или неполного экспорта.
  2. Сравните улучшенное изображение с исходным изображением при низком и высоком увеличении. Проверьте, улучшает ли улучшение видимость линий, анатомических контуров, меток и отсканированных деталей.
  3. Примените структурированный технический контрольный список контроля качества. Этот чек-лист — это этап документации, а не формальное исследование проверки экспертами.
  4. В частности, проверьте выход на предмет следующих проблем, связанных с усилением: искусственное образование текстуры; чрезмерная резкость, включая утолщённые мелкие линии, преувеличенную бумажную текстуру или края, которые кажутся более выраженными, чем на оригинальном изображении; искажение букв или ярлыков; ложная непрерывность между отдельными линиями; утолщение тонких анатомических линий; преувеличенная текстура бумаги; и структуры, которые не поддерживаются чётко исходным изображением.
  5. Классифицируйте каждый результат как технически приемлемый или неоптимальный.
    1. Рассматривайте технически приемлемый результат, если анатомические контуры, метки и исторические отметки визуально соответствуют исходному оцифрованному изображению.
    2. Считайте выход неоптимальным, если улучшение приводит к вводящей в заблуждение текстуре, искажению текста, искусственному образованию строк или чрезмерному изменению исторического вида. Сохраняйте неоптимальные результаты для документации, когда они иллюстрируют ограничения метода.
  6. Не заменяйте оригинальное изображение на улучшенное. Используйте улучшенное изображение только как обработанную сопутствующую версию.

7. Выбор региона интереса для парного сравнения

  1. Выберите одну или несколько репрезентативных областей интереса (ROI) вручную из каждой пары после архивирования оригинальных и улучшенных полных изображений. Выбирайте области, которые демонстрируют практическое влияние улучшения на нейроанатомическую визуализацию. Предпочитайте области с визуально сложными или глубинными анатомическими деталями, такими как желудочковые структуры, изгиловые и сульковые структуры, сосудистые линии, контуры ствола мозга, детали, связанные с черепным нервом, или мелкие метки. Избегайте выбора только визуально лучших регионов; Включайте области, которые справедливо отражают сильные и слабые стороны улучшения.
  2. Для каждого выбранного региона обрезайте одну и ту же анатомическую область из оригинальных и улучшенных изображений, используя идентичные пропорциональные координаты. Если точное совпадение координат невозможно из-за разных размеров изображения, задокументируйте корректировку. Используйте размер ROI примерно 10–20% от ширины и высоты изображения, регулируемый только при необходимости, чтобы включать одинаковую анатомическую структуру или метку в обе панели.
  3. Убедитесь, что оригинальные и улучшенные панели ROI отображают одинаковое анатомическое поле. Не применяйте дополнительную резкость, регулировку контраста или ручную коррекцию панелей ROI после обрезки.
  4. Панели ROI используйте только для визуальной демонстрации эффекта усиления, а не как независимый материал для экспертной оценки.

8. Подготовка представительных фигур

  1. Подготовьте одну схему рабочего процесса, обобщающую весь протокол.
  2. Подготовьте репрезентативные парные изображения с оригинальными и улучшенными версиями.
  3. Для каждой репрезентативной фигуры используйте структуру из четырёх панелей, когда это возможно. Разместите оригинальную оцифрованную иллюстрацию в панель A; иллюстрация с помощью искусственного интеллекта в панели B; увеличенную отдачу от исходного изображения в панели C; и соответствующий увеличенный ROI от улучшенного изображения в панели D.
  4. Используйте одинаковое расстояние между панелями, выравнивание, маркировки панелей и увеличение на парных оригинальных панелях. Используйте стандартный шрифт без засечек с единым и читаемым размером для панелей и аннотации, а также записывайте выбранный шрифт и размер.
  5. Стрелки или наконечники стрелок используйте только в случае необходимости для обозначения конкретной линии, метки или артефакта, и не добавляйте стрелки, подразумевающие анатомическую интерпретацию, невидимую на оригинальном изображении.
  6. Добавляйте полосы масштаба только тогда, когда исходное изображение обеспечивает надёжную пространственную калибровку. Для исторических пластин без действительной пространственной шкалы не добавляйте шкалы.
  7. Не применяйте дополнительные настройки яркости или контраста при подготовке оригинальных и улучшенных панелей. Экспортные показатели с 300 dpi или 600 dpi, когда работа с тонкой линией и метки требуют более высокого разрешения.
  8. Включайте примеры из различных исторических источников, чтобы показать, что рабочий процесс может применяться к разным стилям рисования и качествам сканирования. Включите хотя бы один пример, показывающий неоптимальный результат улучшения, например, искусственное образование текстуры или искажение текста, чтобы продемонстрировать ограничения метода.
  9. Экспортировать фигурки в виде отдельных высококачественных файлов PDF, TIFF или JPEG без встроенных легенд. Для экспорта PDF сохраняйте размеры исходного изображения и избегайте уменьшения дискретизации или сжатия с потерями.
  10. В рукописном файле указывайте только легенды фигур.
  11. Проверьте все панели фигур на обрезку, разрешение и полноту панели перед отправкой.

9. Документация и управление данными

  1. Храните оригинальную и улучшенную версии каждого изображения в парных файлах, чтобы каждый улучшенный выход можно было проследить до соответствующего исходного изображения.
  2. Записывайте исходный репозиторий для каждой иллюстрации, включая имя архива или репозитория, стабильную информацию о URL или присоединении, когда она доступна, статус повторного использования и дату доступа.
  3. Запишите метод обработки для каждого изображения, включая метод извлечения, этап предварительной обработки, программное обеспечение для улучшения, версию программного обеспечения, выбранную модель, коэффициент масштабирования, формат выхода и конечное имя файла.
  4. Записывайте, было ли каждое изображение извлечено с помощью экспорта в PDF или с помощью скриншота, ограничивалось ли обрезание неинформативными полями, и использовалось ли улучшение с фиксированной установкой 16x супер-разрешения.
  5. Сохраняйте имена выходных файлов, сгенерированные программным обеспечением, по возможности или назначать структурированные имена файлов, которые фиксируют идентичность исходного изображения, масштаб улучшения и формат вывода.
  6. Документируйте, было ли каждое улучшенное качество технически приемлемым или неоптимальным. Неоптимальные результаты могут включать искусственное образование текстуры, чрезмерную заточку, искажённые метки или визуально вводящие в заблуждение изменения линии.

Результаты

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

В рукописных рисунках представлены репрезентативные сравнения оригинальных и улучшенных изображений. Дата публикации, происхождение источника, информация о репозитории и статус повторного использования были проверены и задокументированы для каждой из 40 исторических иллюстраций, включённых в это исследование.

Набор данных изображений и характеристики источника
Протокол был применён к 40 оцифрованным историческим нейроанатомическим иллюстрациям. Дата публикации, происхождение и статус повторного использования каждой иллюстрации были индивидуально проверены перед включением, и все выбранные иллюстрации были взяты из произведений, опубликованных между XVI и XIX веками. Включённые иллюстрации охватывали широкий спектр нейроанатомических исследований, включая анатомию поверхности коры, церебральные извилины и сульки, структуры желудочков, области ствола мозга, анатомию, связанную с черепными нервами, и сосудистые особенности. Изображения были получены из оцифрованных исторических источников, находящихся в общественном достоянии, с разрешением разрешений или совместимых с повторным использованием; Информация о репозитории и статус повторного использования были задокументированы индивидуально для всех 40 иллюстраций.

Оригинальные оцифрованные репродукции демонстрировали типичные ограничения, встречающиеся в исторических материалах, включая низкое видимое разрешение, выцветшую линийку, изменение цвета фона, размытие при сканировании, артефакты сжатия и снижение читаемости мелких этикеток. Эти ограничения предоставили практические тестовые случаи для применения стандартизированного рабочего процесса улучшения. Оригинальные неулучшенные изображения сохранялись в виде базовых файлов и сочетались с соответствующими улучшенными выходами на протяжении всего рабочего процесса.

Технический результат рабочего процесса улучшения
Все 40 базовых изображений были обработаны с помощью одного и того же локально установленного программного обеспечения для увеличения изображения с поддержкой искусственного интеллекта и фиксированными настройками улучшения. На все включённые изображения был последовательно применён пресет с суперразрешением 16x, а улучшенные выходы экспортировались в формате PNG. Не проводилось ручное перерисовывание, перекрашивание, избирательная коррекция или анатомическая ретушь до или после улучшения. Обработка осуществлялась на компьютере, оснащённом 13-го поколения 16-ядерным 24-поточным мобильным центральным процессором, выделенным графическим процессором для ноутбука с 8 ГБ графической памяти и 32 ГБ оперативной памяти с включенным ускорением графического процессора. Время обработки составляло примерно 3 минуты на каждое изображение, в зависимости от размеров входного изображения.

Улучшенные изображения обычно демонстрировали большую видимую чёткость, более чёткую чёткость линий, более чёткое разделение между анатомическими линиями и фоном, а также большую видимость мелких анатомических или текстовых деталей. Эти эффекты были наиболее заметны на изображениях с выцветшими чернилами, низким контрастом или размытием, связанным с сканированием. Улучшение было интерпретировано как техническая обработка оцифрованных репродукций, а не как реставрация оригинального исторического произведения искусства.

Практическим ограничением рабочего процесса было значительное увеличение размера выходного файла. В некоторых случаях файлы примерно 1 МБ увеличивались до более чем 200 МБ после 16-кратного улучшения. Поэтому при применении рабочего процесса к большим коллекциям изображений следует учитывать ёмкость хранения, управление файлами и подготовку изображений.

Успешные результаты репрезентативного улучшения
Репрезентативные парные примеры продемонстрировали практическое влияние протокола на исторические нейроанатомические иллюстрации из разных источников и эпох (Рисунок 2, Рисунок 3, Рисунок 4 и Рисунок 5). В успешных примерах улучшенные изображения показывали более чёткие анатомические контуры, большую непрерывность работы с тонкими линиями и повышенную видимость сложных областей, включая кортикальные изгиблые, желудочковые структуры, сосудистые линии и детали, связанные со стволом мозга.

Парный формат фигурок позволял напрямую сравнивать оригинальную и улучшенную версии. При низком увеличении наиболее заметными улучшениями стали глобальная чёткость, контраст и читаемость. При более высоком увеличении различия в непрерывности строек, определении краёв и видимости мелких меток становились более заметными. Соответствующие области интереса были полезны для демонстрации локального эффекта усиления на анатомически значимые детали.

Оригинальное изображение оставалось необходимым для интерпретации во всех случаях. Поэтому улучшенные изображения следует представлять как сопутствующие, обработанные изображения, а не как замену оригинальному историческому источнику.

Неоптимальные результаты улучшения и результаты контроля качества
Хотя рабочий процесс в большинстве репрезентативных примеров давал технически приемлемые результаты, во время проверки контроля качества были выявлены некоторые ограничения. На некоторых изображениях процесс улучшения увеличивал искусственную текстуру, увеличивал бумажную зернистость или искажал мелкие буквы и этикетки. В других случаях тонкие линии казались чрезмерно чёткими или визуально толще, чем на оригинальном изображении.

Эти неоптимальные результаты чаще встречались на изображениях с выраженным исходным ухудшением, низким разрешением источника, плотной маркировкой или выраженной текстурой бумаги. Такие результаты подчёркивают необходимость прямого сравнения с исходным изображением после улучшения. Они также поддерживают этап контроля качества перед использованием улучшенных изображений в учебных материалах, презентациях или научных фигурах. Этот структурированный обзор использовался как техническая документация по контролю качества, а не как формальное исследование экспертной валидации.

Неоптимальный пример приведён на рисунке 6 для демонстрации ограничений метода. Это особенно важно, поскольку улучшение с помощью искусственного интеллекта может улучшить визуальную чёткость, а также создавать изменения, которые можно принять за подлинные исторические или анатомические детали.

Рекомендуемая интерпретация расширенных выходов
Результаты этого протокола следует интерпретировать как демонстрацию технической осуществимости и воспроизводимости рабочих процессов. Метод может улучшить воспринимаемую визуальную доступность оцифрованных исторических нейроанатомических иллюстраций, особенно если исходное оцифрованное изображение страдает от размытия, зацветания или снижения чёткости линий. Однако улучшенные результаты не подтверждают восстановление оригинального произведения, восстановление утраченной информации или анатомическую точность.

Для обучения, презентации или архивного показа улучшенное изображение должно отображаться рядом с оригинальным оцифрованным источником или явно связано с ним. Такой парный подход сохраняет историю прозрачности и снижает риск чрезмерной интерпретации изменений, связанных с улучшениями. Поэтому протокол наиболее подходит для контролируемого визуального улучшения для оцифрованных репродукций, а не как метод замены исторического исходного материала.

figure-results-1
Рисунок 1: Рабочий процесс для улучшения цифровых исторических нейроанатомических иллюстраций с помощью искусственного интеллекта. Схема обобщает получение изображений из цифровых репозиториев, подготовку изображений, фиксированное улучшение 16× с помощью ИИ и экспорт улучшенного изображения для последующего анализа и документации. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

figure-results-2
Рисунок 2: Репрезентативное улучшение оцифрованной исторической нейроанатомической иллюстрации из Везалия. Иллюстрация была получена из оцифрованного исторического источника De humani corporis fabrica libri septem АндреасаВезалия 13. (A) Оригинальная оцифрованная иллюстрация до улучшения. (B) Версия той же иллюстрации с суперразрешением. (C) Увеличенная область интереса по сравнению с исходным изображением. (D) Совпадение увеличенной области интереса с улучшенного изображения. Красные рамки обозначают увеличенные области в панелях C и D. Парное сравнение показывает лучшую чёткость линии, контраст и визуальную чёткость, при этом позволяя напрямую сравнивать с оригинальным оцифрованным изображением. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

figure-results-3
Рисунок 3: Репрезентативное улучшение оцифрованной исторической нейроанатомической иллюстрации от Steno. Иллюстрация была взята из оцифрованного исторического источника «Discours de Monsieur Stenon sur l'anatomie du cerveau » НиколяСтено 14. (A) Оригинальная оцифрованная иллюстрация до улучшения. (B) Версия той же иллюстрации с суперразрешением. (C) Увеличенная область интереса по сравнению с исходным изображением. (D) Совпадение увеличенной области интереса с улучшенного изображения. Красные рамки обозначают увеличенные области в панелях C и D. Улучшенное изображение показывает лучшую видимую видимость мелких линий и снижение визуальной деградации, связанной с сканированием. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

figure-results-4
Рисунок 4: Репрезентативное улучшение оцифрованной исторической нейроанатомической иллюстрации от Rolando. Иллюстрация была взята из оцифрованного исторического источника Della struttura degli emisferi cerebrali ЛуиджиРоландо 15. (A) Оригинальная оцифрованная иллюстрация до улучшения. (B) Версия той же иллюстрации с суперразрешением. (C) Увеличенная область интереса по сравнению с исходным изображением. (D) Совпадение увеличенной области интереса с улучшенного изображения. Красные рамки обозначают увеличенные области в панелях C и D. Сравнение показывает лучшую видимость деталей корковой поверхности и анатомическую непрерывность линий после усиления. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

figure-results-5
Рисунок 5: Репрезентативное улучшение оцифрованной исторической нейроанатомической иллюстрации Вика д'Азира. Иллюстрация была взята из оцифрованного исторического источника Traité d'anatomie et de physiologie Феликса Викад'Азира 16. (A) Оригинальная оцифрованная иллюстрация до улучшения. (B) Версия той же иллюстрации с суперразрешением. (C) Увеличенная область интереса по сравнению с исходным изображением. (D) Совпадение увеличенной области интереса с улучшенного изображения. Красные рамки обозначают увеличенные области в панелях C и D. Парные панели демонстрируют больший воспринимаемый контраст и видимость деталей в исторической анатомической пластине. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

figure-results-6
Рисунок 6: Субоптимальный результат улучшения с помощью искусственного интеллекта в цифровой исторической нейроанатомической иллюстрации Арнольда. Иллюстрация была взята из оцифрованного исторического источника Tabulae anatomicae ФридрихаАрнольда 17. (A) Оригинальная оцифрованная иллюстрация до улучшения. (B) Версия той же иллюстрации с суперразрешением. (C) Увеличенная область интереса по сравнению с исходным изображением. (D) Совпадение увеличенной области интереса с улучшенного изображения. Красные рамки обозначают увеличенные области в панелях C и D. Улучшенное изображение демонстрирует ограничения, связанные с методом, включая искусственную текстуру бумаги, чрезмерную резкость, частичное искажение мелких этикеток и визуально утолщённые линии. Этот пример иллюстрирует, почему улучшенные изображения должны оставаться в паре с исходным источником и проходить проверку качества перед использованием. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Обсуждение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

В этой статье представлен воспроизводимый рабочий процесс для улучшения цифровых исторических нейроанатомических иллюстраций с помощью искусственного интеллекта. Исторические анатомические изображения давно служат важным инструментом для анатомической документации, преподавания и научной коммуникации, и многие из этих работ теперь доступны через оцифрованные книги, отсканированные архивы и онлайн-хранилища. Однако их использование в современном обучении, презентациях и цифровом архивировании часто ограничено низким видимым разрешением, выцветшей линией, изменением цвета фона, размытием при сканировании, артефактами сжатия и сниженной читаемостью мелких меток12, 18, 19, 20.

Главная сила протокола — его простота и воспроизводимость. Протокол не предназначен для введения нового алгоритма сверхразрешения или утверждения, что улучшенные изображения более исторически достоверны, чем исходные. Вместо этого его вклад заключается в стандартизации осторожного рабочего процесса, который снижает риск неконтролируемого, случайного улучшения. Рабочий процесс использует цифровые источники, находящиеся в общественном достоянии или совместимые с повторным использованием, консервативное обрезывание и фиксированную настройку улучшения в доступном приложении для масштабирования изображений. Та же 16-кратная супер-разрешённая установка была применена ко всем включённым изображениям, и не проводилось ручное анатомическое ретуширование, перерисовка, перекраска или выборочная коррекция. Это важно, потому что исторические нейроанатомические иллюстрации — это не обычные цифровые изображения; это научные, образовательные, художественные и исторические документы. Поэтому улучшение следует интерпретировать как обработку оцифрованной репродукции, а не как восстановление оригинального произведения искусства или доказательства восстановления утраченной анатомическойинформации 19,21,22.

Методы улучшения изображения и сверхразрешения с помощью ИИ могут улучшить видимое разрешение, чёткость краёв, контраст и визуальную доступность в изображениях с ухудшённым или низким разрешением. В успешных примерах нынешний рабочий процесс обеспечил большую воспринимаемую видимость тонких анатомических линий, кортикальных и желудочковых контуров, сосудистых деталей, структур, связанных со стволом мозга, и мелких меток. Эти изменения могут быть полезны при подготовке исторических нейроанатомических иллюстраций для лекций, образовательных деятелей, цифровых архивов или научных докладов. Однако оригинальное изображение должно оставаться доступным в качестве эталонного источника, а улучшенные изображения должны использоваться как сопутствующие обработанные изображения, а не замены9, 23, 24.

Контроль качества после улучшения — важный этап в протоколе. Улучшение с помощью искусственного интеллекта иногда может давать неоптимальные результаты, особенно на изображениях с сильным базовым износом, плотной маркировкой, низкой разрешённостью источника или выраженной текстурой бумаги. Возможные проблемы включают искусственное формирование текстуры, чрезмерную резкость, утолщение мелких линий, искажение мелких букв и визуально вводящие в заблуждение изменения в непрерывности строк. Эти риски соответствуют более широким опасениям по поводу анатомической надёжности медицинских иллюстраций, созданных ИИ или модифицированных ИИ, где визуальная правдоподобность не обязательно гарантирует анатомическую точность. По этой причине каждый улучшенный выход следует напрямую сравнивать с исходным оцифрованным источником перед использованием12, 25 и 26.

У этого протокола есть несколько ограничений. Во-первых, качество улучшенного выхода сильно зависит от качества исходного изображения. Сильно разрушенные, неполные или плохо отсканированные изображения могут не давать надёжных результатов. Во-вторых, увеличение в 16x может значительно увеличить размер выходного файла, что может усложнять хранение, передачу и подготовку рисунков. Выбранная шкала 16x не сравнивалась с альтернативными коэффициентами и не должна интерпретироваться как оптимальная. В-третьих, в данной статье нет объективных показателей качества изображений, оценок экспертов или данных об образовательных результатах. Вместо этого действующий протокол предоставляет структурированную документацию по техническому контролю качества и явно оформляет улучшенные изображения как сопутствующие визуализации, а не как проверенные замены оригинальных исторических источников. Цель — описать стандартизированный технический рабочий процесс, а не доказать превосходство над другими алгоритмами улучшения или измерить результаты обучения.

Будущие исследования могут сравнивать различные модели улучшения, масштабные коэффициенты и объективные показатели качества изображения, такие как резкость, контраст, сохранение краёв, читаемость текста, размер файла и время обработки. Образовательные исследования также могут оценивать, улучшают ли улучшенные исторические изображения вовлечённость учащихся или анатомическое понимание. В нынешнем виде протокол предлагает практичный и воспроизводимый подход к улучшению визуальной доступности оцифрованных исторических нейроанатомических иллюстраций, сохраняя при этом прозрачность источника и интерпретативную осторожность. Улучшенное изображение следует рассматривать как обработанное цифровое сопровождение исходного источника, а не как независимый анатомический справочник.

Раскрытие информации

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

Благодарности

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Авторы признают наличие цифровых репозиториев, находящихся в общественном достоянии, и архивных коллекций, предоставляющих доступ к оцифрованным историческим анатомическим работам. Финансовая поддержка для этого исследования не была получена.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Adobe AcrobatAdobeВерсия не зафиксированаИзвлечение изображений на основе PDF
Компьютерная рабочая станцияНе указано в предоставленных файлахКонфигурация не указанаОборудование, используемое для локального улучшения изображений с помощью ИИ
Настройки для экрана/скриншотаИнструмент для захвата экрана Windows или аналогУвеличение экрана 100% или 200%; масштабирование монитора зафиксированоСтандартизированное извлечение на основе скриншотов, когда прямой экспорт в PDF был невозможен
GallicaBibliothèque nationale de FranceОнлайн-хранилищеИсточник оцифрованных исторических работ
Общая настройка Real-ESRGANМодель на основе Upscayl / Real-ESRGANНастройка 16xСуперразрешающее улучшение оцифрованных иллюстраций
Google BooksGoogleОнлайн-хранилищеИсточник оцифрованных исторических книг
Графический процессорНе указано в предоставленных файлахМодель и статус ускорения не указаныУскорение GPU для масштабирования изображений, когда включено
Internet ArchiveInternet ArchiveОнлайн-хранилищеИсточник оцифрованных исторических работ в общественном достоянии
Локальный накопительРабочая станция, указанная пользователемДостаточное свободное место для храненияХранение оригинальных, улучшенных и готовых к публикации файлов изображений
Настройки для экспорта в PDFAdobe Acrobat или аналогичное ПО для чтения/экспорта PDFОригинальная встроенная разрешение, если доступнаИзвлечение изображений из оцифрованных источников PDF без преднамеренного снижения разрешения
PhotoScape XMOOII Techv4.1.1Консервативное обрезание и подготовка фигур
Формат изображения PNG——Формат вывода для улучшенных изображений
Таблица журнала обработкиMicrosoft Excel или аналогичное программное обеспечение для электронных таблицВерсия не критическаяДокументация источника, метода извлечения, настройки улучшения, времени обработки, имени выходного файла и классификации QC
Чек-лист контроля качестваЧек-лист, созданный авторомНе применимоСтруктурированный технический обзор на наличие искусственной текстуры, чрезмерного остроты, искажений меток, утолщения линий и неподдерживаемых визуальных изменений
Системная памятьНе указано в предоставленных файлахОбъем оперативной памяти не указанПамять, доступная для улучшения изображений в большом масштабе
UpscaylUpscaylv2.11.5Увеличение размера изображений с помощью искусственного интеллекта
Wellcome CollectionWellcome CollectionОнлайн-хранилищеИсточник оцифрованных исторических работ в общественном достоянии
Wikimedia CommonsWikimedia FoundationОнлайн-хранилищеИсточник изображений в общественном достоянии или изображений, совместимых с повторным использованием
Операционная система WindowsMicrosoftWindows 10Операционная система, используемая для извлечения и обработки изображений
Инструмент для захвата экрана WindowsMicrosoftВстроенный инструмент Windows 10Захват изображений на основе скриншотов, когда экспорт в PDF был невозможен

Ссылки

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  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.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

234234

Похожие статьи