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.