Поздравляем с Новым Годом!
   
Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 42(212)

Рубрика журнала: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3, скачать журнал часть 4, скачать журнал часть 5, скачать журнал часть 6, скачать журнал часть 7

Библиографическое описание:
КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА В МЕДИЦИНЕ // Студенческий: электрон. научн. журн. Штатнова Ю.А. [и др.]. 2022. № 42(212). URL: https://sibac.info/journal/student/212/275038 (дата обращения: 28.12.2024).

КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА В МЕДИЦИНЕ

Штатнова Юлия Александровна

студент, кафедра социологии, политологии и менеджмента, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева,

РФ, г. Казань

Жижакина Елизавета Евгеньевна

студент, кафедра социологии, политологии и менеджмента, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева,

РФ, г. Казань

Бакирова Сабина Ильнуровна

студент, кафедра социологии, политологии и менеджмента, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева,

РФ, г. Казань

Матюгина Камилла Владимировна

студент, кафедра социологии, политологии и менеджмента, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева,

РФ, г. Казань

Нуруллина Айсина Ирековна

студент, кафедра социологии, политологии и менеджмента, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева,

РФ, г. Казань

Гарифуллин Руслан Фанилевич

научный руководитель,

старший преподаватель, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева,

РФ, г. Казань

COMPUTER GRAPHICS IN MEDICINE

 

Juliya Shtatnova

Student, Department of Sociology, Political Science and Management, Kazan National Research technical university. A. N. Tupolev,

Russia, Kazan

Elizabeth Zhizhakina

    Student, Department of Sociology, Political Science and Management, Kazan National Research technical university. A. N. Tupolev,

Russia, Kazan

Sabina Bakirova

Student, Department of Sociology, Political Science and Management, Kazan National Research technical university. A. N. Tupolev,

Russia, Kazan

Kamilla Matyugina

Student, Department of Sociology, Political Science and Management, Kazan National Research technical university. A. N. Tupolev,

Russia, Kazan

Aisina Nurullina

Student, Department of Sociology, Political Science and Management, Kazan National Research technical university. A. N. Tupolev,

Russia, Kazan

Ruslan Garifullin

Scientific supervisor, senior lecturer, Kazan National Research technical university. A. N. Tupolev,

Russia, Kazan

 

АННОТАЦИЯ

Компьютерная графика выполняет важнейшую функцию, увеличивая эффективность широкого набора медицинских задач. В наши дни врачи применяют множество методов визуализации в целях диагностики, и эти методы представляют собой обширный источник данных, которые могут быть обработаны с использованием компьютерной графики.

ABSTRACT

Computer graphics play an important role in adding value to a wide range of medical applications. Medical professionals today use a variety of imaging modalities for diagnostic purposes, and these modalities represent a rich source of data for further processing using computer graphics.

 

Ключевые слова: лапароскопия, холецистэктомия, холангиография, компьютерная графика, визуализация, трехмерное моделирование.

Keywords: laparoscopy, cholecystectomy, cholangiography, computer graphics, visualization, three-dimensional modeling.

 

Предмет. Предметом медицинской компьютерной графики является визуализация результатов медицинских исследований. Как правило, для этого применяются объемные изображения, которые получают с помощью томографии или аналогичных методов. Крайне необходимо иметь возможность управлять визуализацией, изменяя различные параметры, области срезов и т.д.

Цели. Продемонстрировать, насколько сильно компьютерная графика может повлиять на жизнь всех, кто работает в области медицины.

Методология.  Для исследования влияния на медицину компьютерной графики использовались методы логического и статистического анализа.

Результаты. В наше время почти все клиники в России оснащены компьютерами. В стоматологии наиболее распространены системы цифровых рентгеновских изображений, часто называемые системами рентгеновского зрения. Эти системы позволяют детально рассмотреть отдельные части изображения зубов и тканей пародонта, увеличить или уменьшить размер и контраст снимка, сохранить всю информацию в базе данных и, при необходимости, перенести ее на бумагу при помощи принтера.

Выводы. Сделан вывод о том, хирургические эмуляторы - очень важное оборудование для будущих врачей, которым предстоит выполнять сложные операции.

Введение

Ни одна область современной науки не может обойтись без графического отображения информации. Современная научная компьютерная графика позволяет проводить вычислительные эксперименты, визуализируя их результаты.

Одной из процедур, которая в прошлом выполнялась очень часто, но которая является очень сложной и при неправильном выполнении может вызвать серьезные проблемы, является лапароскопия. Она позволяет хирургу выполнять тонкие операции с помощью крошечных хирургических инструментов, наблюдая за инструментами на видеоэкране.

3D - моделирование и визуализация в медицине

3D-принтер - это универсальное графическое устройство, которое можно использовать для создания физических объектов практически любой направленности. Благодаря технологии послойной печати, она позволяет печатать трехмерные объекты из различных видов пластика, металла, гипса и т.д. Последние прорывы в области печати позволяют изготавливать трехмерные модели в протезировании. Хотя сама тенденция не нова: протезы, напечатанные таким образом, уже давно используются в стоматологии. Устройство облегчает печать недостающей части тела из удобного и экологически чистого вещества. Разработки в этой области велись более года. Главной задачей исследователей было выяснить, как создать идеальный протез, отвечающий всем параметрам, включая комфорт и внешний вид. Необходимость создания идеального протеза

Идеальный протез - это тот, который обеспечивает функциональность отсутствующей конечности и при этом не выглядит устрашающе. Печать протезов с помощью 3D-принтера имеет множество преимуществ. Одним из очевидных преимуществ является скорость печати. По сравнению с традиционным процессом, специалисты могут изготовить протез с помощью 3D-принтера за гораздо более короткое время. Кроме того, такой подход позволяет снизить производственные затраты. Это объясняется тем, что ручная работа значительно сокращается.

Особенности протезов, изготовленных с помощью принтера

Конечно, такие протезы во многом отличаются от обычных протезов. Если изделие высокого качества, то процесс производства затруднен, поскольку сама конструкция представляет из себя сложный механизм, который после изготовления принято собирать вручную. Современное оборудование позволяет производить протезы, которые не только надежны, но и долговечны. Более того, внешний вид является решающим фактором. Для этого специалистам необходима цифровая модель, в которой точно определены необходимые параметры. Только таким образом можно создать идеальный протез, максимально приближенный к анатомии человеческого тела. Для анализа физических данных может использоваться 3D-сканер, а сам протез может быть изготовлен на принтере на основе полученных данных.

В заключении можно выделить основные преимущества 3D-печатных протезов.

Преимущества 3D-печатных протезов

- Цена;

- Прочность;

- Внешний вид;

- Скорость производства;

Цена высококачественных протезов, используемых в медицине, достаточно высока, но дальнейшее развитие в этой области позволит повысить доступность изделий и значительно снизить их цену. Цена отечественных 3D-печатных протезов гораздо меньше зарубежных аналогов, что делает их по более доступными для среднестатистической семьи.

Принципы и применение компьютерной графики в медицине

В этом разделе рассмотрены некоторые основные технологии и методы визуализации медицинских объемов. Раздел состоит из четырех частей. Во-первых, мы описываем этапы фильтрации и сегментации, которые служат предварительной обработкой данных медицинского изображения перед использованием метода визуализации. Во-вторых, представлены основные методы визуализации медицинских объемных данных.

Далее описываются основные методы, используемые для объединения двух и более изображений одного и того же пациента, часто называемые "методами визуализации".

слияние изображений или регистрация изображений

3D-изображения. Наконец, мы приводим обзор алгоритмов, используемых для моделирования мягких тканей, что является важной частью виртуальной медицинской среды.

Фильтрация и сегментация

Отсканированные изображения обязательно будут содержать шум. Для удаления шума был предложен ряд методов фильтрации, обычно путем сглаживания, когда значение в каждом вокселе заменяется средним значением в локальном окружении. Тем не менее, в медицинских приложениях подобное сглаживание может привести к размыванию границ анатомического изображения. Для медицинских данных более эффективным способом является использование метода на основе анизотропной диффузии, при котором показатели интенсивности изображения повторяются.

Уравнение анизотропной диффузии может быть частично выведено и использовано для балансировки изображения. Функция рассеяния зависит от величины градиента интенсивности, поэтому рассеяние происходит в областях, где градиент мал, а не на границах областей с высоким градиентом. Такой подход первоначально был предложен Пероном и Маликом и в настоящее время широко используется. Алгоритм был применен к данным МРТ в знаковой работе Герига и был включен во многие программные библиотеки, обеспечивая надежный метод улучшения качества изображений. Недавно, например, он был успешно применен к ультразвуковым данным, которые обычно содержат спекл-шум.

На следующем этапе применяется алгоритм сегментации для выявления различных частей анатомии, представляющих определенный интерес. Таким образом, воксели помечаются идентификатором, указывающим на разновидность материала. Этот процесс обычно полуавтоматизирован и требует руководства пользователя для корректной идентификации. На самом деле, сегментация часто является основным недостатком клинических приложений: она занимает много времени, и результаты часто трудно воспроизвести, когда в процесс вовлечен пользователь.

Сегментация является важной областью исследований с обширной литературой, которая здесь рассматривается лишь вкратце. Стандартная схема заключается в том, чтобы сначала использовать простые методы, а если они не приносят успеха, искать более сложные методы. Возможно, самым простым методом является пороговый метод, при котором изображение делится по интенсивности пикселей. Пороговая обработка делит изображение на два класса: пиксели с интенсивностью выше и ниже порога, что является полезным методом для таких приложений, как те, где есть два различных класса тканей (например, злокачественные и незлокачественные).

Визуализация объема

Простой метод визуализации объема заключается в отображении серии параллельных или косых сечений с одной стороны объема. Это часто называется мультипланарной реформацией и, вероятно, является самым популярным методом визуализации в клинической практике. Радиологи обучены ориентироваться между разделами и распознавать разветвления. Опыт, полученный при навигации по двумерным секциям таким образом, позволяет им создать трехмерную мысленную модель реальной анатомии. Одной из сложностей этого подхода является то, что разветвленные структуры, такие как кровеносные сосуды, не являются плоскостными, а потому за их состоянием трудно следить. Не так давно была предложена идея использования плоскостного преобразования выпуклых структур, представляющих собой "выпуклое" сечение, повторяющее путь сосуда. Однако следует отметить, что это требует предварительного определения осевой линии сосуда и, следовательно, требует значительных усилий для получения изображений СЛР.

Хотя МПР часто используется на практике, существуют ситуации, когда трехмерная визуализация предоставляет ценную информацию для радиолога, например, у пациентов с аномальной или сложной анатомией или патологией. Это побудило компьютерных ученых разработать быстрые и эффективные методы для трехмерной медицинской визуализации. Этому посвящена оставшаяся часть данной главы, в которой предполагается, что данные представлены в виде трехмерного объема, а точнее, в виде прямоугольной сетки вокселей.

Моделирование мягких тканей Целью моделирования мягких тканей является моделирование поведения тканей. Это требуется в первую очередь для того, чтобы понять, что данные представлены в виде трехмерного объема, а не в виде прямоугольной сетки вокселей.

 

Список литературы:

  1. Компьютерная графика в медицине / Лорен Блок - 2000, - С. 153-156.
  2. Frank Patrik V. Principles and Applications of Computer Graphics in Medicine. USA, Bangor University , 2006, 101-103p.
  3. Трехмерное моделирование и визуализация в медицине / А. В. Кузьмин // Вестник Пензенского государственного университета. – 2015. – No 4 (12). – C. 122–127.

Оставить комментарий