|
Kompyuter injiniringi fakulteti bitiruv oldi amaliyoti
|
| bet | 4/9 | | Sana | 18.05.2024 | | Hajmi | 1,33 Mb. | | #243306 |
Bog'liq sardorBoshqaruv konsolida foydalanuvchi interfeysi va rentgen apparatini boshqarish elementlari mavjud. Radiologik texnologlar yoki operatorlar boshqaruv konsoli yordamida tasvirlash parametrlarini (masalan, ta'sir qilish sozlamalari) sozlaydi va rentgen tasvirlarini oladi.
Bemor stoli yoki stend: Rentgen apparatlari odatda bemor stoli yoki stend bilan jihozlangan bo'lib, u erda bemorlar tasvirni olish uchun joylashtirilgan. Jadval tananing turli pozitsiyalarida (masalan, tik turgan, o'tirgan, yotish) tasvirni osonlashtirish uchun sozlanishi mumkin.
Radiatsiyadan himoya qilish va xavfsizlik xususiyatlari: Rentgen apparatlari bemorlar va operatorlarga radiatsiya ta'sirini minimallashtirish uchun radiatsiyadan himoya qiluvchi materiallar bilan ishlab chiqilgan. Nur cheklovchilari va ekspozitsiyani boshqarish kabi xavfsizlik xususiyatlari rentgen nurlarini aniq va boshqariladigan etkazib berishni ta'minlaydi.
Rentgen apparatlari turli xil tibbiy muassasalarda, jumladan, shifoxonalarda, klinikalarda va tasvirlash markazlarida qo'llaniladigan muhim diagnostika vositalaridir. Ular sinishlarni tashxislashda, ichki organlardagi anormalliklarni aniqlashda va aralashuv jarayonlarini boshqarishda muhim rol o'ynaydi. Ilg'or raqamli rentgen tizimlari an'anaviy plyonkali rentgen nurlari texnikasiga nisbatan yaxshilangan tasvir sifati, samaradorlik va dozani kamaytirish imkonini beradi.
2.2-rasm. Ko'krak qafasining rentgen nurlarini uchta proektsiya uchun ko'rsatish. (A) AP ko'rinishi, (B) PA ko'rinishi va (C) lateral ko'rinish.
2.2 Sun’iy intellekt algoritmlari yordamida segmentatsiya
Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) tibbiy tasvirlash ilovalarida tasvirni aniq segmentatsiyalash, shu jumladan 3D modellashtirish uchun rentgen tasvirlaridan tuzilmalarni segmentatsiyalash uchun kuchli vositalar sifatida paydo bo'ldi.
Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) - kirish tasvirlaridan ierarxik naqsh va xususiyatlarni avtomatik ravishda o'rganish uchun mo'ljallangan chuqur o'rganish modelining bir turi. Ular tasvirni tasniflash, ob'ektni aniqlash va tasvirni segmentatsiyalash kabi vazifalarda ustunlik qiladi. Tibbiy tasvirlashda qo'llanilganda, CNN keyingi 3D modellashtirish va tahlil qilish uchun rentgen tasvirlaridan anatomik tuzilmalar yoki anormalliklarni samarali ravishda ajratishi mumkin.
2.3-rasm. CNN algoritmining tarkibiy qismlari
Kirish qatlami tasvirlar holatida balandlik, kenglik va kanallar (masalan, RGB rangli kanallar) bo'yicha tashkil etilgan piksel qiymatlaridan iborat bo'lgan dastlabki kirish ma'lumotlarini ifodalaydi.
|
| |
