Datorgrafik [1] spelar en växande roll för att tillföra värde till ett brett spektrum av medicinska tillämpningar. Idag använder läkare en mängd olika bildbehandlingstekniker för diagnostiska ändamål, och dessa tekniker utgör en rik källa till data för vidare bearbetning med datorgrafik.
Kirurgiska träningssimulatorer är mycket viktig utrustning för den kirurgiska invånaren som behöver träna komplexa procedurer.
En procedur som mycket ofta görs i förväg, men som är mycket komplicerad och kan leda till allvarliga problem om den görs felaktigt, är laparoskopi . Detta gör det möjligt för kirurgen att utföra känsliga operationer med små kirurgiska instrument genom att manövrera instrumenten medan du tittar på videoskärmen.
En av de vanligaste laparoskopiska ingreppen är kolecystektomi (borttagning av gallblåsan). Gallblåsan är fäst vid levern och lagrar galla, vilket underlättar matsmältningen. När gallsten bildas mellan gallblåsan och gallgången (där gallan kommer in i tarmarna) kan det orsaka allvarliga problem som kräver operation. En av de svåraste delarna av kolangiografi är undersökningen av den cystiska kanalen före operation genom att föra in en liten kateter direkt i kanalen.
De största svårigheterna som kirurger möter när de utför laparoskopi är:
1. Begränsat kamera synfält;
2. det faktum att monitorn reflekterar en spegelbild av verkliga rörelser hos kirurgiska instrument;
3. taktila effekter (kraftåterkoppling) av kirurgiska tätningar reduceras avsevärt på grund av avståndet från slutet av instrumenten till kirurgens händer;
4. Det faktum att kirurgiska instrument mest av allt roterar runt en fast punkt, vilket försvårar rörelser.
En av de brådskande uppgifterna för tillämpningen av informationsteknik är modelleringen av det mänskliga hjärtat. Relevansen av detta ämne beror på två huvudfaktorer. Den första av dessa är den extrema betydelsen av problemet med hjärt-kärlsjukdomar. Enligt statistiken har de med tillförsikt förstaplatsen bland dödsorsakerna och funktionshinder hos befolkningen. Den andra faktorn är det omfattande införandet av informationsteknik, när modellering och analys av hur individuella system fungerar har blivit normen idag. mycket ofta inträffar genombrott just när man arbetar i korsningen mellan olika branscher. Många forskare och hela vetenskapsgrenar har framgångsrikt utvecklat ämnet hjärtat, individuella aspekter av dess verksamhet, men ofta ganska isolerade från varandra. Den nuvarande utvecklingsnivån för informationsteknologi, modellering och visualisering gör att du kan använda dessa utvecklingar för forskningsändamål, utbildning och diagnostik.
Det här avsnittet diskuterar några av de viktigaste algoritmerna och metoderna för avbildning av medicinska volymer. Avsnittet är uppdelat i fyra delar. Först beskriver den filtrerings- och segmenteringsstegen som fungerar som förbehandling av medicinska bilddata innan avbildningstekniken tillämpas. För det andra diskuteras de huvudsakliga metoderna för visualisering av volymetriska data inom medicin.
Den ger sedan en översikt över de huvudsakliga teknikerna som används för att kombinera två eller flera bildmodaliteter av samma patient - ofta kallade
bildsammanslagning eller registrering
3D-bilder. Slutligen sammanfattar den algoritmerna som används för mjukvävnadsmodellering, en viktig komponent i den medicinska virtuella miljön.
Filtrering och segmenteringBilder som tas emot från en skanner kommer oundvikligen att innehålla brus. Många filtreringsmetoder har föreslagits för att ta bort brus, vanligtvis utjämna genom att ersätta värdet i varje voxel med ett medelvärde över det lokala grannskapet. Men i medicinska tillämpningar kan denna utjämning sudda ut gränserna för anatomiska egenskaper. Den bästa metoden för medicinsk data är att använda en anisotropisk diffusionsmetod, där bildintensitetsvärden upprepas.
till det jämviktstillstånd som styrs av den partiella differentialekvationen för anisotrop diffusion. Diffusionsfunktionen beror på storleken på intensitetsgradienten, och därför sker diffusion inom områden där gradienten är liten, och inte över gränserna för regioner där gradientens storlek är hög. Detta tillvägagångssätt föreslogs först av Perona och Malik och
nu allmänt använd. Den applicerades på MRI-data i Gehrigs nyskapande papper, och algoritmen ingår i många programbibliotek, vilket ger ett robust sätt för bildförbättring. Till exempel har det nyligen visat sig framgångsrikt när det appliceras på ultraljudsdata, som vanligtvis innehåller fläckbrus.
Nästa steg är att tillämpa en segmenteringsalgoritm för att identifiera de olika delarna av anatomin av särskilt intresse. Detta kommer att märka voxlarna med ett ID som anger materialtypen. Vanligtvis förblir denna process halvautomatisk och en användarmanual krävs för korrekt identifiering. Segmentering är faktiskt ofta en stor flaskhals i kliniska applikationer - det är tidskrävande och resultaten är ofta svåra att återskapa på grund av användarengagemang.
Segmentering är ett viktigt forskningsområde som stöds av en betydande mängd litteratur och endast en mycket kort översikt ges här. En typisk strategi är att först använda enkla metoder, och om de misslyckas, leta efter mer komplexa. Den kanske enklaste metoden är tröskelvärde, där bilden delas upp efter pixlarnas intensitet. En enda tröskel kommer att dela upp bilden i två klasser: pixlar över och under tröskelintensiteten, vilket gör det till en användbar teknik, till exempel i applikationer där två olika vävnadsklasser finns (t.ex. maligna och icke-maligna).
[3] VolymvisualiseringEtt enkelt sätt att visualisera en volym är att göra en serie skivor som är parallella med en av volymens ytor, eller sneda. Detta kallas ofta för multiplanar reformation och är kanske den mest populära avbildningsmetoden i klinisk praxis. Radiologer är utbildade att navigera i skivor och känna igen förgreningsmönster i processen. Deras erfarenhet av att röra sig genom 2D-skivor på detta sätt gör att de kan bygga en mental 3D-modell av den faktiska anatomin. En svårighet med detta tillvägagångssätt är att förgreningsstrukturer av intresse, såsom blodkärl, inte är plana och därför svåra att spåra. Nyligen har idén kommit upp att använda en plan transformation av kurvlinjära strukturer, som representerar en "krökt" skiva som följer fartygets bana. Observera dock att detta kräver förhandsidentifiering av kärlets mittlinje, och därför krävs betydande ansträngningar för att generera HLR-avbildning.
Även om MPR används flitigt i praktiken finns det situationer där 3D-bilden ger radiologen värdefull information – till exempel när patienter har ovanlig eller komplex anatomi eller patologi. Detta har utlöst ett mycket aktivt forskningsområde bland datavetare för att utveckla snabba och effektiva sätt att representera medicinsk 3D-avbildning. Detta är ämnet för resten av detta avsnitt, som förutsätter att data presenteras i form av en tredimensionell volym, närmare bestämt ett rätlinjigt rutnät av voxlar.
Målet med mjukvävnadsmodellering är att modellera beteendet hos vävnader. Detta krävs i en mängd olika tillämpningar, inklusive kirurgiska simulatorer för träning, intraoperativ deformitetssimulering och kirurgisk planering. Generellt kan mjukvävnadsmodelleringsalgoritmer delas in i geometriska eller fysiska. I geometrisk modellering justeras ett objekts form genom att ändra positionen för vissa kontrollpunkter eller genom att justera parametrarna för en implicit funktion som definierar formen. Ett typiskt exempel på en sådan teknik är friformsdeformationer, där ett föremål är inbäddat i ett galler med enkel form. Gitterdeformation orsakar efterföljande deformation av föremålet. Dessa metoder är ofta snabba, men deformationen av ett föremål görs indirekt och kan ha lite eller ingenting att göra med den fysiskt rimliga deformationen. Ny forskning har fokuserat på att förbättra användarinteraktion med objekt för att möjliggöra direkt manipulation.