Автоматическое построение трёхмерной геометрической...

Автоматическое построение трёхмерной геометрической модели по набору томографических снимков

461 группа, Бояровски СтефанНаучный руководитель: Петров Александр,

аспирант кафедры СП

Введение• Компьютерное моделирование в медицине• Компьютерное зрение• Численный анализ

5/12/2012 2http://www.cmbn.no/ottersen/img/IllustrasjonEngelsk.jpg http://aaiscs.com/LHBD/keyfindings/researchimagesanimations/MEG_fMRI.PNG

http://www.lerner.ccf.org/bme/cobi/portfolio/images/fea-1.png

Введение

• Томография

5/12/2012 3

http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/50/Computed_tomography_of_human_brain_-_large.png

Сравнение методов визуализации

5/12/2012 4

Мозаика Объёмный рендеринг

Полигональная модель

Дополнительные вычисления

Представление трёхмерной структуры

Компьютерное моделирование

Численный анализ

Постановка задачи• Получение полигональной геометрической модели

5/12/2012 5http://iso2mesh.sourceforge.net/upload/Collins_mesh.jpg

http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/50/Computed_tomography_of_human_brain_-_large.png

Действия автоматического подхода

5/12/2012 6

1

Чтение DICOM набора

2

Фильтрация

3

Сегментация

4

Выделениеобластей

5

Извлечениеподизображений

8

Запись вOBJ файл

6

АлгоритмАльфа-Форм

7

Триангуляция

Архитектура системы

5/12/2012 7

Input / Output

Insight Segmentation and Registration

Toolkit (ITK)

DICOMStandard

OBJFile format

Types GeometryFilters

Point Cloud Library QPoly

Image<T>

Import DICOM

Export DICOM

Export OBJ

Hounsfield

MinIntensity

Components Separation

Fast Triangulation

QpolyTriangulation

Segmentation

Internal Modules

External Components

Фильтры• Фильтр на основе шкалы Хаунсфилда

1000

airwater

waterx

Вещество HU

Воздух −1000

Легкие −700

Мягкие ткани с −300 по -100

Жир −84

Вода 0

Кровь с +30 по +45

Мышца +40

Кость с +700(Губчатая кость) по +3000 (Плотная кость)

Intercept RescaleSlope Rescale*Intensity Pixel HU

5/12/2012 8

Фильтры• Сегментация на основе шкалы Хаунсфилда

5/12/2012 9

Слой КТ изображения Кости : 400 HU Легкие: -700 HU

Итеративный подход построения геометрии

5/12/2012 10

Фильтр

+Сегментация

Сегментация+

Извлечение областей изображения

Фильтр Хаунсфилда

+

Разделение несвязных областей

Примеры работы алгоритма альфа-форм

115/12/2012

Количество точек = 192 584Количество точек = 579 928

Примеры работы алгоритмов триангуляции

5/12/2012 12

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

Примеры работы алгоритмов триангуляции

5/12/2012 13

An Integrating Approach to Meshing Scattered Point Data (error = 1e-005, quadric error metric = 2.0)

Пример построения полигональной модели для анатомических объектов

5/12/2012 14

Слой КТ изображения Выделение костей Облако точек ( 121 030 точек )

Пример построения полигональной модели для анатомических объектов

5/12/2012 15

Применения полигональной геометрической модели

5/12/2012 16http://origin-ars.sciencedirect.com/content/image/1-s2.0-S1350453305002249-gr2.jpg

http://mds.clevelandclinic.org/Services/CoBi/Portfolio.aspx?n=468

http://jessicaz.me.cmu.edu/medical_data/Heart_Valve_new.htm

• Био-механическое моделирование• Численный анализ анатомических структур• Виртуальная и симуляционная хирургия• Комьютерная диагностика

Заключение

• Разработан алгоритм построения геометрической модели по набору томографических снимков

• Дальнейшие развития:– Привязка к конкретным частям тела– Алгоритмы сегментации

(например, сегментация печени по Клоду Куино)

5/12/2012 17