1 / 17

Автоматическое построение трёхмерной геометрической модели по набору томографических снимков

Автоматическое построение трёхмерной геометрической модели по набору томографических снимков . 461 группа, Бояровски Стефан Научный руководитель: Петров Александр, аспирант кафедры СП. Введение. Компьютерное моделирование в медицине Компьютерное зрение Численный анализ.

alaura
Télécharger la présentation

Автоматическое построение трёхмерной геометрической модели по набору томографических снимков

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Автоматическое построение трёхмерной геометрической модели по набору томографических снимков 461 группа, Бояровски Стефан Научный руководитель: Петров Александр, аспирант кафедры СП

  2. Введение • Компьютерное моделирование в медицине • Компьютерное зрение • Численный анализ http://www.lerner.ccf.org/bme/cobi/portfolio/images/fea-1.png http://www.cmbn.no/ottersen/img/IllustrasjonEngelsk.jpg http://aaiscs.com/LHBD/keyfindings/researchimagesanimations/MEG_fMRI.PNG

  3. Введение • Томография http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/50/Computed_tomography_of_human_brain_-_large.png

  4. Сравнение методов визуализации

  5. Постановка задачи • Получение полигональной геометрической модели http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/50/Computed_tomography_of_human_brain_-_large.png http://iso2mesh.sourceforge.net/upload/Collins_mesh.jpg

  6. Действия автоматического подхода 1 5 Чтение DICOM набора Извлечениеподизображений 4 2 3 Выделениеобластей Фильтрация Сегментация 8 6 7 Запись вOBJ файл АлгоритмАльфа-Форм Триангуляция

  7. Архитектура системы QpolyTriangulation MinIntensity Export OBJ Fast Triangulation Hounsfield Import DICOM Image<T> Export DICOM Segmentation Components Separation Types Input / Output Filters Geometry Internal Modules External Components Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK) OBJFile format Point Cloud Library QPoly DICOMStandard

  8. Фильтры • Фильтр на основе шкалы Хаунсфилда

  9. Фильтры • Сегментация на основе шкалы Хаунсфилда Слой КТ изображения Кости : 400 HU Легкие: -700 HU

  10. Итеративный подход построения геометрии Фильтр+ Сегментация Извлечение областей изображения ФильтрХаунсфилда+ + Сегментация Разделение несвязных областей

  11. Примеры работы алгоритма альфа-форм Количество точек = 579 928 Количество точек = 192 584

  12. Примеры работы алгоритмов триангуляции Fast triangulation of unordered point clouds search radius = 15.0 μ = 2.5 maximum nearest neighbors = 50 maximum surface angle = 45 degrees minimum angle = 10 degrees maximum angle = 120 degrees

  13. Примеры работы алгоритмов триангуляции An Integrating Approach to Meshing Scattered Point Data(error = 1e-005, quadric error metric = 2.0)

  14. Примерпостроения полигональной модели для анатомических объектов Слой КТ изображения Выделение костей Облако точек( 121 030 точек )

  15. Примерпостроения полигональной модели для анатомических объектов

  16. Применения полигональной геометрической модели • Био-механическое моделирование • Численный анализ анатомических структур • Виртуальная и симуляционная хирургия • Комьютерная диагностика http://jessicaz.me.cmu.edu/medical_data/Heart_Valve_new.htm http://mds.clevelandclinic.org/Services/CoBi/Portfolio.aspx?n=468 http://origin-ars.sciencedirect.com/content/image/1-s2.0-S1350453305002249-gr2.jpg

  17. Заключение • Разработан алгоритм построения геометрической модели по набору томографическихснимков • Дальнейшие развития: • Привязка к конкретным частям тела • Алгоритмы сегментации (например, сегментация печени по Клоду Куино)

More Related