A számítógépes grafika [1] egyre nagyobb szerepet játszik az orvosi alkalmazások széles skálájának értéknövelésében. Manapság az egészségügyi szakemberek különféle képalkotó technikákat használnak diagnosztikai célokra, és ezek a technikák gazdag adatforrást jelentenek a számítógépes grafika segítségével történő további feldolgozáshoz.
A sebészi képzési szimulátorok nagyon fontos felszerelések a sebészi rezidens számára, akinek összetett eljárásokat kell gyakorolnia.
A laparoszkópia az egyik olyan eljárás, amelyet nagyon gyakran előzetesen végeznek el, de nagyon bonyolult és súlyos problémákhoz vezethet, ha helytelenül végzik el . Ez lehetővé teszi a sebész számára, hogy kényes műveleteket hajtson végre kis sebészeti műszerekkel úgy, hogy a műszereket a videoképernyő megtekintése közben kezeli.
Az egyik leggyakoribb laparoszkópos eljárás a kolecisztektómia (az epehólyag eltávolítása). Az epehólyag a májhoz kapcsolódik, és az epét tárolja, ami segíti az emésztést. Ha az epekövek képződnek az epehólyag és az epevezeték között (ahol az epe bejut a belekbe), az súlyos, műtétet igénylő problémákat okozhat. A cholangiográfia egyik legnehezebb része a cisztás csatorna műtét előtti vizsgálata kis katéter közvetlen behelyezésével a csatornába.
A laparoszkópia során a sebészek fő nehézségei a következők:
1. Korlátozott kamera látómezeje;
2. az a tény, hogy a monitor a sebészeti műszerek valós mozgásának tükörképét tükrözi;
3. a sebészeti tömítések tapintási hatása (erő-visszacsatolás) jelentősen csökken a műszerek vége és a sebész keze közötti távolság miatt;
4. Az a tény, hogy a sebészeti műszerek leginkább egy fix pont körül forognak, ami megnehezíti a mozgást.
Az információs technológiák alkalmazásának egyik sürgető feladata az emberi szív modellezése. A téma relevanciája két fő tényezőnek köszönhető. Ezek közül az első a szív- és érrendszeri betegségek problémájának rendkívüli jelentősége. A statisztikák szerint magabiztosan tartják az első helyet a lakosság halálozási és rokkantsági okai között.A második tényező az információs technológiák széles körű elterjedése, amikor az egyes rendszerek működésének modellezése, elemzése napjainkra általánossá vált. nagyon gyakran az áttörések pontosan akkor következnek be, amikor különböző iparágak találkozásánál dolgozunk. Sok tudós és egész tudományág sikeresen kidolgozta a szív témáját, tevékenységének egyes aspektusait, de gyakran meglehetősen elszigetelten egymástól. Az informatika, a modellezés és a vizualizáció jelenlegi fejlettségi szintje lehetővé teszi, hogy ezeket a fejlesztéseket kutatási, képzési és diagnosztikai célokra is felhasználhassa.
Ez a rész az orvosi kötetek képalkotásának néhány fő algoritmusát és módszerét tárgyalja. A rész négy részre oszlik. Először is leírja azokat a szűrési és szegmentálási lépéseket, amelyek az orvosi képadatok előfeldolgozásaként működnek a képalkotó technika alkalmazása előtt. Másodszor, a térfogati adatok orvosi megjelenítésének főbb megközelítéseit tárgyaljuk.
Ezután áttekintést ad azokról a fő technikákról, amelyeket ugyanazon páciens két vagy több képalkotó módozatának kombinálására használnak – gyakran ún.
képösszevonás vagy regisztráció
3D képek. Végül összefoglalja az orvosi virtuális környezet fontos összetevőjének számító lágyrész-modellezésre használt algoritmusokat.
Szűrés és szegmentálásA szkennerről kapott képek elkerülhetetlenül zajt tartalmaznak. Számos szűrési módszert javasoltak a zaj eltávolítására, általában úgy simítják ki, hogy az egyes voxelekben lévő értékeket a helyi környékre vonatkozó átlagolással helyettesítik. Az orvosi alkalmazásokban azonban ez a simítás elmoshatja az anatómiai jellemzők határait. Az orvosi adatok legjobb megközelítése az anizotróp diffúziós módszer alkalmazása, ahol a képintenzitás értékek ismétlődnek.
az anizotrop diffúzió parciális differenciálegyenlete által szabályozott egyensúlyi állapotba. A diffúziós függvény az intenzitásgradiens nagyságától függ, ezért a diffúzió azokon a területeken belül történik, ahol a gradiens kicsi, és nem azon régiók határain, ahol a gradiens nagysága nagy. Ezt a megközelítést először Perona és Malik és
ma már széles körben használják. Alkalmazták Gehrig alappapírjában szereplő MRI-adatokra, és az algoritmus számos szoftverkönyvtárban megtalálható, így robusztus eszközt biztosít a képjavításhoz. Például a közelmúltban sikeresnek bizonyult, amikor ultrahangos adatokra alkalmazták, amelyek jellemzően foltos zajt tartalmaznak.
A következő lépés egy szegmentációs algoritmus alkalmazása az anatómia különösen érdekes részeinek azonosítására. Ez a voxeleket az anyag típusát jelző azonosítóval látja el. Általában ez a folyamat félautomata marad, és a helyes azonosításhoz felhasználói kézikönyv szükséges. Valójában a szegmentálás gyakran jelentős szűk keresztmetszet a klinikai alkalmazásokban – időigényes, és az eredmények sokszor nehezen reprodukálhatók a felhasználók részvétele miatt.
A szegmentálás a kutatás egyik fontos területe, amelyet jelentős irodalom támogatja, és itt csak egy nagyon rövid áttekintést adunk. Egy tipikus stratégia az, hogy először egyszerű módszereket használunk, és ha nem járunk sikerrel, akkor bonyolultabbakat keresünk. A legegyszerűbb módszer talán a thresholding, amelynek során a kép a pixelek intenzitása szerint van felosztva. Egyetlen küszöbérték két osztályra osztja a képet: a küszöb intenzitása feletti és alatti pixelekre, így hasznos technikává válik, például olyan alkalmazásokban, ahol két különböző szövetosztály van jelen (pl. rosszindulatú és nem rosszindulatú).
[3] Kötet megjelenítéseA kötet vizualizálásának egyszerű módja, ha egy sor szeletet jelenít meg, amelyek párhuzamosak a kötet egyik lapjával vagy ferdén. Ezt gyakran többsíkú reformációnak nevezik, és talán a legnépszerűbb képalkotó módszer a klinikai gyakorlatban. A radiológusok képzettek arra, hogy navigáljanak a szeleteken, és felismerjék az elágazási mintákat a folyamat során. A 2D-s szeletek ily módon történő mozgásában szerzett tapasztalataik lehetővé teszik számukra, hogy felállítsák a tényleges anatómia 3D-s mentális modelljét. Ennek a megközelítésnek az egyik nehézsége, hogy az érdeklődésre számot tartó elágazó struktúrák, például a vérerek nem síkszerűek, ezért nehéz nyomon követni. A közelmúltban felmerült az az ötlet, hogy a görbe vonalú szerkezetek síkbeli transzformációját alkalmazzák, amely a hajó pályáját követő "görbült" szeletet jelent. Ne feledje azonban, hogy ehhez az ér középvonalának előzetes azonosítása szükséges, ezért jelentős erőfeszítésre van szükség a CPR képalkotás létrehozásához.
Bár az MPR-t széles körben használják a gyakorlatban, vannak olyan helyzetek, amikor a 3D-s kép értékes információkkal látja el a radiológust – például amikor a betegek szokatlan vagy összetett anatómiával vagy patológiával rendelkeznek. Ez nagyon aktív kutatási területet indított el az informatikusok körében a 3D-s orvosi képalkotás gyors és hatékony ábrázolásának kidolgozására. Ez a témája ennek a szakasznak a hátralévő részében, amely feltételezi, hogy az adatok háromdimenziós térfogat, pontosabban voxelek egyenes vonalú rácsának formájában jelennek meg.
A lágyrész-modellezés célja a szövetek viselkedésének modellezése. Erre számos alkalmazásban szükség van, beleértve a képzéshez szükséges sebészeti szimulátorokat, az intraoperatív deformitás szimulációt és a műtéti tervezést. Általánosságban elmondható, hogy a lágyrész-modellezési algoritmusok geometriai vagy fizikai algoritmusokra oszthatók. A geometriai modellezésben az objektum alakját egyes vezérlőpontok helyzetének megváltoztatásával vagy az alakot meghatározó implicit függvény paramétereinek beállításával állítjuk be. Az ilyen technikák tipikus példája a szabad formájú deformációk, amelyek során egy tárgyat egy egyszerű alakú rácsba ágyaznak be. A rács deformációja az objektum későbbi deformációját okozza. Ezek a módszerek gyakran gyorsak, de egy objektum deformációja közvetett módon történik, és lehet, hogy alig vagy egyáltalán nincs köze a fizikailag valószínű deformációhoz. A legújabb kutatások az objektumokkal való felhasználói interakció javítására összpontosítottak, hogy lehetővé tegyék a közvetlen manipulációt.