Моделирование в цифровой биомедицине-1 (833819), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Экспериментальный вариант сервиса (http://85.143.3.10:4526) способен работать также в режиме виртуального стола типа Sectra Table(Рис.6).Рис. 6: Пример 3D визуализации средствами облачного сервиса ННГУ3. Актуальные нерешенные и решаемыепроблемыЧасть решаемых в настоящее время проблем можно найти (http://medical.anatomage.com/medicalproducts/invivo5) среди новых функций Invivo5.Это Compare Cases – попарное сравнение случаев(количественное детектирование динамики), причем не только в 2D, но и в 3D (например, сравнение объема легких на вдохе и выдохе).

Это такжеIsolate Anatomy and Capture Videos – пользовательможет реконструировать отдельную деталь скелетаи выполнить с ней различные манипуляции: масштабировать, повернуть, параллельно перенести.Еще шире возможности опционального компонентаMedical Design (MD). Он может как геометрическиреконструировать фрагменты томограммы (CreateDigital Models from Patient Scans), так и импортировать в созданные модели внешние объекты, например, искусственный клапан – в сердце.Очевидно, реконструкция выполняется на основе сегментации, а ее возможности сегодня крайнеограничены и нуждаются в дальнейшем развитиии регуляризации. Очень полезны в этом плане работы по исследованию диагностики отдельных органов, примером которых являются [5,7].Особенно сложна сегментация и диагностика мягких тканей.

Полноценное детектирование аномалий органа должно начинаться с точного детектирования его границ. Что чаще всего крайне сложно сделать по данным томограммы из-за того, чтотомограф имеет ограниченное разрешение, и пришаге срезов в 0.5 мм не может достоверно детектировать объекты величиной или толщиной (длятонких границ) меньше 1 мм.

Эта проблема вплотную соприкасается с проблемой слияния 3D моделинормальной анатомии с томограммой тела пациента или фрагмента тела. Однако, здесь возможнодвижение навстречу друг-другу со стороны углубления и специализации параметризации 3D моделии со стороны методов сегментации. Есть надеждана регуляризацию алгоритмов сегментации за счетприменения таких опорных моделей.Есть также важнейшая задача полноценного вовлечения ультразвуковой диагностики в 3D реконструкцию и задача реконструкции на этой основене статических, а динамических (особенно допплеровских) объемных моделей: во многих случаях исследования динамики органа/системы ультразвуковое исследование остается золотым стандартом.Примером работы в этом направлении является работа [5].

Также актуальна обработка томограмм споявляющихся на рынке так называемых «быстрых» МРТ томографов (FLASH MRI).Довольно широким фронтом ведутся работы пофункциональному моделированию отдельных органов и систем тела человека с перспективойсоздания «виртуального клона» по журналистской терминологии.

Здесь можно сослаться на работы по электро-механическому моделированиюсердца [6] и кровотока в сосудистой системе человека [1]. Во всех этих случаях за компьютерной графикой остается геометрографическоесопровождение функционального моделированияперсонального виртуального организма.

Свежимпримером такой функции является визуализациядинамики сокращающегося киберсердца пациента (https://youtu.be/2LPboySOSvo), построенной вRIKEN на японском суперкомпьютере К и представленной впервые 04 июня 2015 на конференцииSIGGRAPH 2015.Литература[1] Gamilov T., Ivanov Yu., Kopylov P., Simakov S.,Vassilevski Yu. Patient specific haemodynamicmodeling after occlusion treatment in leg//Mathematical Modelling of Natural Phenomena.9(6), 85-97 (2014)[2] Gavrilov, N. I.; Turlapov, V.

E. Novel approach todevelopment of direct volume rendering algorithmsbased on visualization quality assessment //Programming and Computer Software. Volume: 40Issue: 4 Pages: 174-184[3] Senyukova O., Lukin A., Vetrov D. Automated AtlasBased Segmentation of NISSL-Stained Mouse BrainSections Using Supervised Learning // Programmingand Computer Software. 2011. Vol. 37, no. 5. pp.245251.[4] The CGAL Project.

CGAL User and ReferenceManual. CGAL Editorial Board, 4.6.2 edition, 2015.[5] Yatchenko A., Krylov A. Cross-Frame UltrasonicColor Doppler Flow Heart Image Unwrapping //Lecture Notes in Computer Science, Vol. 9126, 2015,pp.265-272.[6] Костин В.А., Осипов Г.В. Cамосогласованнаяэлектромеханическая активность в упруго закрепленном волокне сердечной мышцы // Проблемыпрочности и пластичности. 2014.

Т. 76. № 4. С.357363[7] Насонова А.А., Крылов А.С. Выделение сосудов наизображениях глазного дна и его оценка качества// Биотехносфера, №. 3, Издательство «Политехника», 2014, С.24-25.Об автореВадим Евгеньевич Турлапов является профессором кафедры математического обеспечения и суперкомпьютерных технологий Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского (Россия), руководит магистерской программойКомпьютерная графика и лабораторией Компьютерной графики и мультимедиа.Email: vadim.turlapov@cs.vmk.unn.ru.

Характеристики

Список файлов лекций