|
Tasvirni ro‘yxatdan o‘tkazish (agar mavjud bo‘lsa)
|
| bet | 9/10 | | Sana | 15.05.2024 | | Hajmi | 1,33 Mb. | | #233983 |
Bog'liq Amaliyot hisobotiTasvirni ro‘yxatdan o‘tkazish (agar mavjud bo‘lsa): Agar rekonstruksiya qilish uchun bir nechta rentgen tasvirlari yoki skanerlar ishlatilsa (masalan, turli ko‘rinishlar yoki vaqt nuqtalaridan), tasvirlarni fazoviy va geometrik jihatdan tekislash uchun tasvirni ro‘yxatga olish usullari qo‘llanilishi mumkin.
X-nurli tasvirlardan segmentlangan 2D ma’lumotlarini hajmli (3D) ma’lumotlarga aylantirish pikselga asoslangan segmentatsiya maskalarini segmentlangan anatomiya yoki qiziqish hududlarining uch o‘lchovli tuzilishini saqlaydigan fazoviy izchil tasvirga aylantirishni o‘z ichiga oladi. AI dan foydalangan holda segmentatsiyalash jarayoni (masalan, CNN) 2D rentgen tasvirlari ichidagi o‘ziga xos anatomik tuzilmalar yoki hududlarni belgilaydigan ikkilik niqoblar yoki yorliqli xaritalarni ishlab chiqaradi. Segmentlangan niqobdagi har bir pikselga ma’lum bir tuzilishga (masalan, suyaklar, organlar, o‘smalar) mos keladigan yorliq beriladi. Segmentlangan 2D niqoblarini hajmli ma’lumotlarga aylantirish uchun ikkilik niqoblar 3D hajm hosil qilish uchun z o‘qi bo‘ylab yig‘iladi. Natijada har bir voksel (3D piksel) segmentatsiyaga asoslangan o‘ziga xos anatomik yorliqga mos keladigan 3D massiv (yoki tensor) hosil bo‘ladi. Olingan hajmli ma’lumotlarning o‘lchamlari va voksel o‘lchami asl rentgen tasvirlarining piksel o‘lchamlari va tasvir bo‘laklari orasidagi masofa (agar mavjud bo‘lsa) bilan belgilanadi. Voksel o‘lchamlari (masalan, kenglik, balandlik, chuqurlik) rentgen skanerining jismoniy o‘lchamlari va ishlatiladigan tasvirlash protokoli asosida belgilanadi. 3D hajmdagi har bir voksel segmentlangan niqoblarda aniqlangan mos keladigan anatomik tuzilishga asoslangan ma’lum bir yorliq yoki intensivlik qiymati bilan bog‘langan. Masalan, suyaklarga tegishli voksellar yuqori intensivlik qiymatiga ega bo‘lishi mumkin, yumshoq to‘qimalarni yoki fonni ifodalovchi voksellar esa turli qiymatlarga ega bo‘lishi mumkin.
Olingan hajmli ma’lumotlar odatda DICOM (Tibbiyotda raqamli tasvirlash va aloqa) yoki NIfTI (Neuroimaging Informatics Technology Initiative) kabi tibbiy tasvirlash uchun mos bo‘lgan umumiy fayl formatlarida saqlanadi. Ushbu formatlar hajmli ma’lumotlar bilan birga metama’lumotlarni (masalan, voksel o‘lchamlari, bemor ma’lumotlari) saqlaydi.
Hajmi ma’lumotlarini 3D ko‘rsatish va manipulyatsiya qilish uchun maxsus dasturiy vositalar yordamida ko‘rish va tahlil qilish mumkin. Vizualizatsiya usullari 3D anatomiyani turli nuqtai nazarlardan o‘rganish uchun hajmni ko‘rsatish, sirtni chiqarish va ko‘p planar rekonstruksiyani (MPR) o‘z ichiga oladi.
o‘zgartirilgan hajmli ma’lumotlar tibbiy vizualizatsiya, jarrohlik rejalashtirish, virtual haqiqat simulyatsiyasi va ta’lim dasturlarida qo‘llaniladigan batafsil 3D modellarni yaratish uchun kirish bo‘lib xizmat qiladi. Teksturani xaritalash va renderlash shaderlari kabi ilg‘or texnikalar 3D modellarning vizual realizmini oshirishi mumkin.
Segmentlangan 2D ma’lumotlarini hajmli tasvirlarga aylantirish orqali tibbiyot mutaxassislari rentgen tasvirlaridagi fazoviy ma’lumotlardan klinik talqin qilish va qarorlar qabul qilish uchun informatsion va batafsil 3D modellarni yaratish uchun foydalanishlari mumkin.
Volumetrik ma’lumotlar olingandan so‘ng, segmentlangan tuzilmalarni ifodalovchi batafsil 3D sirt meshlarini yaratish uchun sirtni qayta tiklash algoritmlari qo‘llaniladi. Sirtni qayta tiklashning keng tarqalgan usullariga yurish kublari, to‘pni aylantirish yoki darajali o‘rnatish usullari kiradi, ular hajmli ma’lumotlarni silliq sirtli ko‘pburchak to‘rlarga aylantiradi.
Yaratilgan 3D sirt meshlari geometriyani yaxshilash, artefaktlarni olib tashlash va modellarning vizual sifatini oshirish uchun qayta ishlashdan keyingi bosqichlardan o‘tishi mumkin. Vizuallashtirish va tahlil qilish uchun 3D modellarni optimallashtirish uchun toʻrni tekislash, decimatsiya (koʻpburchaklar sonini kamaytirish) va teksturani xaritalash kabi usullar qoʻllanilishi mumkin.
Qayta tiklangan 3D modellarni maxsus dasturiy vositalar yordamida ko‘rsatish yoki 3D vizualizatsiya muhitida ko‘rsatish mumkin. Tibbiyot mutaxassislari anatomik o‘lchovlar, jarrohlik rejalashtirish, kasalliklarni vizualizatsiya qilish va ta’lim maqsadlarida 3D modellarni tahlil qilishlari mumkin.
Qayta tiklangan 3D modellar qaror qabul qilish va bemorlarni parvarish qilishni qo‘llab-quvvatlash uchun klinik ish jarayoniga birlashtirilgan. Masalan, jarrohlar operatsiyadan oldingi rejalashtirish va simulyatsiya uchun 3D modellardan foydalanishlari mumkin, radiologlar esa ularni batafsil anatomik baholash uchun ishlatishlari mumkin.
Qayta tiklangan 3D modellarning aniqligi va ishonchliligi miqdoriy o‘lchovlar va sifatli baholashlar orqali tasdiqlanadi va baholanadi. Sifatni ta’minlash jarayonlari 3D modellarning asosiy anatomik tuzilmalarni to‘g‘ri ifodalashini va klinik foydalanish uchun ishonchli ma’lumotlarni taqdim etishini ta’minlaydi.
Qayta qurish jarayoni segmentlangan rentgen ma’lumotlarini tibbiy tasvirlash va sog‘liqni saqlashda qimmatli vositalar sifatida xizmat qiluvchi informatsion va batafsil 3D modellarga aylantiradi. Ilg‘or rekonstruksiya usullaridan foydalangan holda, sog‘liqni saqlash mutaxassislari bemor anatomiyasi va patologiyasi haqida chuqurroq ma’lumotga ega bo‘lishlari va natijada tashxis va davolash natijalarini yaxshilashlari mumkin.
Keyingi ishlov berish va takomillashtirish segmentlangan tibbiy ko‘rish ma’lumotlaridan, jumladan rentgen tasvirlaridan batafsil 3D modellarni yaratish ish jarayonidagi muhim qadamlardir. Dastlabki segmentatsiya va rekonstruksiya bosqichlaridan so‘ng, natijada olingan 3D modellarning sifati, aniqligi va foydalanish qulayligini oshirish uchun keyingi ishlov berish usullari qo‘llaniladi.
To‘rni tekislash: Rekonstruksiya qilingan 3D modellarda sirt nosimmetrikliklar va shovqinlarni kamaytirish uchun mash tekislash algoritmlari qo‘llaniladi. Sirt sifatini yaxshilash va artefaktlarni olib tashlash uchun Laplas tekislash, ikki tomonlama filtrlash yoki Taubin tekislash kabi usullar qo‘llanilishi mumkin.
Poligonal tasvirni soddalashtirish orqali 3D tarmoqning murakkabligini pasaytiradi. Chekka siqilish yoki tepa klasterlash kabi soddalashtirish usullari ko‘pburchaklar sonini kamaytirish, vizualizatsiya va hisoblash samaradorligi uchun modelni optimallashtirish bilan birga umumiy shaklni saqlaydi.
Teshiklarni to‘ldirish: Segmentatsiya xatolari yoki tasvir artefaktlari natijasida yuzaga keladigan tarmoqdagi to‘liq bo‘lmagan yoki bo‘laklangan hududlar teshiklarni to‘ldirish algoritmlari yordamida to‘ldirilishi mumkin.
Sirtning etishmayotgan qismlarini rekonstruksiya qilish uchun geometrik yondashuvlar (masalan, Puasson sirtini qayta tiklash) yoki teksturaga asoslangan usullardan foydalanish mumkin.
Tekstura xaritasi: To‘qimalarni xaritalash usullari asl tasvirlardan rang va tekstura ma’lumotlarini 3D modellarga qo‘llaydi va ularning vizual realligini oshiradi. UV xaritalash va teksturani aralashtirish yuza to‘rida to‘qimalarning to‘g‘ri tekislanishini ta’minlaydi, batafsil va real tasvirlarni beradi.
Xususiyatlarni saqlash uchun tarmoqni tozalash: 3D modellarda muhim anatomik xususiyatlarni yoki nozik tafsilotlarni saqlab qolish uchun maxsus usullar qo‘llaniladi. Xususiyatlarni biladigan tekislash yoki egrilikdan xabardor bo‘linish modelning umumiy yaxlitligini saqlab qolgan holda, qiziqish hududlariga tanlab qo‘llanilishi mumkin.
Sifatni baholash va tasdiqlash: Qayta ishlangan 3D modellarning sifati va ishonchliligini baholash uchun miqdoriy ko‘rsatkichlar (masalan, sirt maydoni, hajm, egrilik) hisoblanadi. Vizual tekshirish va yerdagi haqiqat ma’lumotlari bilan taqqoslash klinik va tadqiqot ilovalari uchun qayta tiklangan modellarning aniqligi va ishonchliligini baholashga yordam beradi.
Vizualizatsiya dasturi bilan integratsiya: Qayta ishlangan 3D modellar interaktiv qidiruv va tahlil qilish uchun maxsus vizualizatsiya dasturiy platformalariga birlashtirilgan. Anatomik tuzilmalarni yuqori aniqlik va realizm bilan tasavvur qilish uchun ilg‘or renderlash usullari (masalan, nurlarni kuzatish, atrof-muhit okklyuziyasi) qo‘llanilishi mumkin.
Takroriy takomillashtirish va optimallashtirish: Post-qayta ishlash ko‘pincha foydalanuvchi fikr-mulohazalari va maxsus dastur talablariga asoslangan takomillashtirish va optimallashtirishning bir necha bosqichlarini o‘z ichiga olgan iterativ jarayondir. Doimiy takomillashtirish yakuniy 3D modellarning sifat standartlariga javob berishini ta’minlaydi va tibbiyot mutaxassislari uchun qimmatli tushunchalarni beradi.
3D modellarni samarali qayta ishlash va takomillashtirish klinik qarorlar qabul qilish, jarrohlik rejalashtirish va ta’lim maqsadlarida tibbiy tasvirlash ma’lumotlaridan foydalanishda hal qiluvchi rol o‘ynaydi. Ushbu usullarni qo‘llash orqali sog‘liqni saqlash sohasi mutaxassislari segmentlangan tasvir ma’lumotlarini murakkab anatomik tuzilmalarni tushunish va vizualizatsiya qilishni yaxshilaydigan batafsil va amaliy 3D tasvirlarga aylantirishi mumkin.
Vizualizatsiya va tahlil tibbiy maqsadlarda rentgen tasvirlaridan yaratilgan 3D modellardan foydalanishning asosiy komponentlari hisoblanadi. Ushbu jarayonlar rekonstruksiya qilingan anatomik tuzilmalarni sharhlash, o‘rganish va tushunish uchun maxsus dasturiy vositalar va usullardan foydalanishni o‘z ichiga oladi.
Ovozni ko‘rsatish: Hajmni ko‘rsatish usullari to‘g‘ridan-to‘g‘ri hajmli ma’lumotlarni ko‘rsatish orqali 3D tibbiy ma’lumotlarning ichki tuzilmalarini vizualizatsiya qiladi. Turli xil ko‘rsatish algoritmlari (masalan, nurli to‘qimalar, maksimal intensivlik proektsiyasi) suyaklar, yumshoq to‘qimalar yoki tovush ichidagi anormallik kabi o‘ziga xos xususiyatlarni ta’kidlaydi.
Yuzaki renderlash: Yuzaki renderlash usullari 3D modellarning tashqi yuzalarini ko‘pburchak to‘rlar sifatida ko‘rsatadi. Soyalash usullari (masalan, Phong soyasi, atrof-muhit okklyuziyasi) sirt geometriyasi bilan yorug‘lik o‘zaro ta’sirini simulyatsiya qilish orqali vizual ko‘rinishni yaxshilaydi.
Ko‘p tekislikli rekonstruksiya (MPR): MPR foydalanuvchilarga turli anatomik tekisliklar (masalan, eksenel, sagittal, koronal) bo‘ylab 3D hajmini interaktiv ravishda kesish va vizualizatsiya qilish imkonini beradi. Ushbu uslub murakkab tuzilmalarning har tomonlama ko‘rinishini ta’minlaydi va xususiyatlarning aniq lokalizatsiyasini osonlashtiradi.
Interaktiv qidiruv: Maxsus 3D vizualizatsiya dasturi foydalanuvchilarga real vaqtda 3D modellarni interaktiv tarzda o‘rganish va boshqarish imkonini beradi. Aylantirish, masshtablash va bo‘limlarga ajratish kabi xususiyatlar qiziq bo‘lgan muayyan hududlarni turli nuqtai nazardan tekshirish uchun intuitiv boshqaruvni ta’minlaydi.
Anatomik o‘lchovlar: Miqdoriy tahlil vositalari anatomik o‘lchamlarni (masalan, uzunlik, diametr, hajm) to‘g‘ridan-to‘g‘ri 3D modellardan aniq o‘lchash imkonini beradi. Ushbu o‘lchovlar operatsiyadan oldingi rejalashtirish, kasalliklarni baholash va vaqt o‘tishi bilan anatomik o‘zgarishlarni kuzatish uchun qimmatlidir.
Qiziqish mintaqasi (ROI) tahlili: ROI asosidagi tahlil 3D modellar ichida aniqlangan aniq anatomik hududlar yoki tuzilmalarga qaratilgan. To‘qimalarning xususiyatlarini tavsiflash va anormalliklarni aniqlash uchun miqdoriy ko‘rsatkichlar (masalan, zichlik, egrilik, tekstura) hisoblanadi.
Jarrohlik rejalashtirish va simulyatsiya: Jarrohlar murakkab muolajalarni rejalashtirish, jarrohlik aralashuvlarni simulyatsiya qilish va bemorga xos anatomiyaga asoslangan yondashuvlarni optimallashtirish uchun 3D modellardan foydalanadilar. Virtual haqiqat (VR) va kengaytirilgan haqiqat (AR) texnologiyalari jarrohlik simulyatsiyalarining realligi va interaktivligini yanada oshiradi.
Ta’lim va aloqa vositalari: 3D modellar tibbiyot xodimlari, bemorlar va talabalar o‘rtasida o‘qitish va muloqot qilish uchun samarali ta’lim vositalari bo‘lib xizmat qiladi. Interaktiv taqdimotlar, animatsiyalar va 3D bosib chiqarish bilimlarni uzatishni osonlashtiradi va murakkab tibbiy tushunchalarni tushunishni yaxshilaydi.
Qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlari bilan integratsiya: 3D modellardan olingan analitik tushunchalar diagnostika, davolashni rejalashtirish va bemorlarni boshqarishda yordam berish uchun klinik qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlariga integratsiya qilinishi mumkin.
|
| |
