Vpliv tehnološkega razvoja ter digitalizacija na področju komunikacij in obdelave informacij močno vplivata tudi na področje medicinskih ved, posebej v luči računalniško podprte diagnostike. Uporaba digitalne radiologije v preteklem desetletju močno pospešila proces diagnostike ter reducirala stroške hranjenja velike količine podatkov. Poleg tega je digitalna radiologija odprla nove možnosti za raziskave na velikih količinah podatkov. Svetovni trendi na tem področju obsegajo nenehne izboljšave ter pohitritve algoritmov za obdelavo velike količine medicinskih slik. Poleg obdelave medicinskih slik, v zadnjih letih narašča potreba po obdelavi velike količine medicinskih video posnetkov ter njihova uporaba v diagnostiki.
Tehnološki razvoj je omogočil uporabo majhnih kamer, ki zajemajo video posnetke v visoki resoluciji, pri čemer zagotavljajo minimalno invazivne ali celo neinvazivne posege pri pacientih. Najboljši primer tovrstne uporabe modernih tehnologij je uporaba kamer pri endoskopskih in gastroskopskih pregledih. Pri teh postopkih lahko zajamemo daljše video sekvence, ki jih je nato potrebno obdelati ter uporabiti pri detekciji začetnih stadijev tumorjev, notranjih krvavitev ipd. Zadnja leta je posebej zanimiva uporaba miniaturnih kamer, ki se v telo vnašajo s tabletami. Le te omogočajo nekajurne video posnetke, katerih obdelava in pregledovanje je časovno izredno zahtevna. Ravno zaradi časovne zahtevnosti pri obdelavi velike količine video sekvenc prihaja do neuspešnih detekcij področij interesa, tj. področij na katerih so jasno vidne patološke spremembe.
Tendenca raziskav na področju obdelave medicinskih video signalov in slik se nanaša predvsem na njihovo klasifikacijo, tj. izločanje slik in video sekvenc, ki so zanimive s stališča nadaljnje diagnostike. Po drugi strani pa je razvoj digitalne tehnike omogočil hiter in nepričakovan porast baz medicinskih slik in video zapisov. Pregledovanje baz je postalo časovno zelo zahtevno opravilo z veliko možnostjo napak pri tolmačenju vsebine. Zato je izjemno pomembno raziskati možnosti avtomatske detekcije področij, ki kažejo patološke spremembe ali kažejo možnost, da do patoloških sprememb pride. To bi omogočilo hitrejšo in zanesljivejšo diagnostiko. Avtomatsko označevanje področij interesov je tako zelo odvisna od klasifikacije medicinskih slik in video posnetkov. Razvoj avtomatskega označevanja področij interesov bi tako omogočil hitrejšo in enostavnejšo obdelavo dolgih video zapisov.