Статья:

Методика формирования трехмерных моделей органов

Конференция: XIX Международная научно-практическая конференция «Научный форум: инновационная наука»

Секция: Медицина и фармацевтика

Выходные данные
Волков Г.А., Волкова К.Р. Методика формирования трехмерных моделей органов // Научный форум: Инновационная наука: сб. ст. по материалам XIX междунар. науч.-практ. конф. — № 1(19). — М., Изд. «МЦНО», 2019. — С. 8-11.
Конференция завершена
Мне нравится
на печатьскачать .pdfподелиться

Методика формирования трехмерных моделей органов

Волков Григорий Александрович
магистрант, Марийский государственный университет, РФ, г. Йошкар-Ола
Волкова Ксения Романовна
магистрант, Марийский государственный университет, РФ, г. Йошкар-Ола

 

Technique of formation of three-dimensional models of bodies

 

Grigory Volkov

student of the magistracy, Mari State University, Russian Federation, Yoshkar-Ola

Ksenia Volkova

student of the magistracy, Mari State University, Russian Federation, Yoshkar-Ola

 

Аннотация. В данной статье рассмотрена методика формиро­вания трехмерных моделей органов. В настоящее время технологии рендеринга на ряду с современными компьютерными методами может предоставить трехмерную модель зон хирургического интереса или отдельных органов на основе результатов компьютерной томографии. Визуальный анализ данных способствует составлению плана предстоя­щей операции. Полигональная модель области или органа имеет несомненный плюс в облегчении понимания состояния и расположения тканей пациента. Помимо этого трехмерная виртуальная модель органа предоставляет возможность получать наружный контур интересующих структур и тканей.

Abstract. In this article the technique of formation of three-dimensional models of bodies is considered. Now can provide to technology of rendering on a row with the modern computer methods three-dimensional model of zones of surgical interest or separate bodies on the basis of results of a computer tomography. The visual analysis of data promotes scheduling of the forthcoming operation. The polygonal model of area or body has undoubted plus in a facilitation of a comprehension of a state and arrangement of tissues of the patient. In addition the three-dimensional virtual model of body gives an opportunity to receive an external contour of the interesting structures and fabrics.

 

Ключевые слова: формирование трёхмерных моделей; модель органа; технологии рендеринга; зона хирургического интереса; компью­терная томография; классификатор тканей; точные границы внутреннего органа; трехмерное моделирование; полигональная модель; каркасное представление; поверхностное представление; представление сплошных тел.

Keywords: formation of three-dimensional models; model of body; technology of rendering; zone of surgical interest; computer tomography; qualifier of fabrics; exact borders of internal body; three-dimensional modeling; polygonal model; frame representation; superficial representation; representation of continuous bodies.

 

В настоящее время технология рендеринга наряду с современ­ными компьютерными методами может предоставить трехмерную модель зон хирургического интереса или отдельных органов на основе результатов компьютерной томографии. Подобная форма визуализации имеет высокую степень информативности, давая возможность врачу увидеть весь объем данных о расположении внутренних органов, их структуре, наличии и степени патологии.

Визуальный анализ данных способствует составлению плана предстоящей операции. Однако этот процесс имеет свои недостатки. Основная проблема при визуальном распознавании и оценке объектов на томографическом изображении будет то, что снимки обладают избыточным количеством информации. Это связано с особенностями представления в массиве томограмм.

Такой недостаток существенно затрудняет применение исходных объемных томографических изображений в процессе проведения операции. При этом свою лепту вносит и определение оптимального по заданному критерию отношения здоровых клеток к клеткам патологии границ резекции органов и тканей, что создает определённую сложность. Отсюда появляется существенный риск из-за субъективности прини­маемых врачом решений.

Решением этой проблемы будет внедрение системы поддержки принятия решения, которая будет иметь в своем составе классификатор тканей по изображениям компьютерной томографии. Основная цель данной системы – помощь хирургу с точным выделением границ внутренних органов и их структур. В этой системе происходит трех­мерное виртуальное моделирование сцены оперативного вмешательства.

Трехмерная модель представляет собой оптическое зрительное воссоздание графических трехмерных объектов в виде визуально-математических форм, воспроизводимых на мониторе компьютера или 3D-принтером [1]. Такая модель имеет в своем составе полигоны в качестве простейших элементов. Таким образом, модель будет иметь название полигональная.

Полигональная модель области или органа имеет несомненный плюс в облегчении понимания состояния и расположения тканей пациента. Так хирург на этапе предоперационный подготовки может детально изучить всю специфику работы, которую потом может воспроизвести непосредственно при проведении хирургического вмешательства. Изучение модели интересующий области или органа также обеспечивает не только более эффективную оценку особенности предстоящей операции хирургу, но и может обеспечить более полное понимание пациента сути его заболевания и лечения [2].

Помимо этого трехмерная виртуальная модель органа предоставляет возможность получать наружный контур интересующих структур и тканей, а также изучить их внутреннее строение, особенности кровоснабжения. Ключевое значение этой возможности заключается в том, что модель способствует проведению малоинвазивных органо­сохраняющих операций при удалении опухоли, например, на почке. Предоперационное планирование при проведении резекции способствует уменьшению времени тепловой ишемии оперируемого органа, что приводит к улучшению результатов лечения [3].

Также не обходит стороной использование трехмерной модели непосредственно во время малоинвазивных операций. Здесь прослежи­вается четкая тенденция повышения эффективности интраоперационной навигации. Тем не менее повышение качества навигации во время операции обеспечивает хирурга дополнительной информацию об инди­видуальной анатомии пациента и способствует снижению вероятности повреждения его органов и тканей.

Чаще всего томографические снимки представляют собой мно­жества плоских областей, но бывают и точечные поля. В случае получения трехмерных моделей обычные точечные поля будут бесполезны, а вот связанные между собой плоскости, наоборот помогут получить желаемую модель с помощью инструментов сегментации.

Для задачи построения трехмерных моделей необходима разработка визуального объёмного образа желаемого объекта. Проще всего представить ее в виде замкнутой полигональной трехмерной фигуры, взяв за основы один из трех типов трехмерных представлений: каркасное, поверхностное и сплошное. Первый тип представляет собой тело, описываемое набором ребер, второе – набором ограничивающих тело поверхностей. Третий тип является телом, формируемым из отдельных базовых геометрических и, возможно, конструктивно – технологических объемных элементов с помощью операций объеди­нения, пересечения, вычитания и преобразований.

Таким образом, задача разработки методов и алгоритмов сегмента­ции становится весьма актуальной. Способы получения трехмерных моделей создаются программными средствами поддержки хирурга. Также такие интеллектуальные системы снижают вероятность ошибочного решения на этапах диагностики, подготовки и проведения хирургических операций.

 

Список литературы:
1. Kersten-Oertel M., Jannin P., Collins D.L. Dvv: a taxonomy for mixed reality visualization in image guided surgery // Visualization and Computer Graphics, IEEE. – 2012. – Vol. 18. – Рp. 332-352.
2. Kersten-Oertel M., Jannin P., Collins D.L. The state of the art of visu-alization in mixed reality image guided surgery // Computerized Medical Imaging and Graphics. –2013. – Vol. 37. – Р. 98-112.
3. Heimann T., Meinzer H.P. Statistical shape models for 3D medical image segmentation: a review // Medical image analysis. – 2009. – Vol. 13. – Рp. 543-563.