3D Bone Reconstruction'a Giriş
Tıbbi görüntüleme, son iki yılda radikal bir dönüşüm geçirdi, genellikle sofistike görüntü işleme tekniklerinin klinik iş akışına entegre edilmesiyle yönlendirildi.En etkili gelişmeler arasında, anatomik detaydan elde edilen üç boyutlu kemik yapıları, daha iyi bir teşhis, daha kesin cerrahi planlama ve gelişmiş eğitim fırsatlarının (MRI) ve manyetik rezonans görüntüleme yöntemlerinin yer aldığı gibi. Bu 3D rekonsasyonlar arasında, radyologlar ve biyomedikal mühendisler, ve biyomedikal mühendisler, mevcut temel uygulamaları, daha iyi bir şekilde inceler, daha iyi bir şekilde inceler.
Bone Reconstruction için Tıbbi Görüntülemenin Temelleri
Herhangi bir 3D yeniden yapılandırmanın kalitesi ve doğruluğu, kaynak görüntülerine çok bağlıdır. Farklı görüntüleme yöntemlerinin güçlü ve sınırlamalarını anlamak güvenilir modeller üretmek için önemlidir.
Tomography
CT, Hounsfield ünitesi ile korelasyona kıyasla kemik ve yumuşak doku arasındaki farkı ayırt etme yeteneği nedeniyle altın standart kalır.Dol tarayıcılar doku yoğunlukta farklılıklara dayanan olağanüstü değerlerdir.Bu net kontrast, kemik dokusunun segmentasyonunu Hounsfield ünitesi ile kıyasla nispeten basitleştirir.Modern multi-detektör CT tarayıcıları, yüksek çözünürlüklü 3D çözünürlükte kritiktir.
Manyetik Resonance Görüntüleme
MRG, yüksek yumuşak doku kontrastını CT ile karşılaştırır, ultra kısa eko zaman (UTE) ve sıfır eko zaman (ZTE) MRG ile daha iyi görselize kortical kemikleri ile birlikte, düşük su içeriği ve kısa T2 sağlık süresi boyunca, CT ile birlikte, CT'nin doğrudan segmentasyonu daha zorlaştırır.
DICOM Standartları
Tüm modern tıbbi görüntüleme cihazları DICOM (Dijital Görüntüleme ve Tıpta İletişim) formatında görüntüler üretir. DICOM dosyaları sadece piksel verileri değil aynı zamanda dilim kalınlığı, piksel spacing ve hasta yönlendirmesi gibi metadata da geçerlidir. Bu metadata doğru 3D rekontrüksiyon için gereklidir, çünkü uzaysal bir kalibrasyonu geometrik olarak doğru bir model oluşturmak için gerekli. Herhangi bir görüntü işleme hattı düzgün bir şekilde parse ve bu metadatayı son olarak kullanmak gerekir.
Core Image Processing Techniques
Görüntü işleme teknikleri 3D yeniden yapılandırma hattının birden çok aşamasında uygulanır. Bu yöntemler, üç boyutlu yüzeyler olarak yapılabilecek segmente hacimlere ham piksel verilerini dönüştürür.
ImageBoostmentment
Raw tıbbi görüntüler genellikle satın alma sürecinden gürültü içerir, bu da sonraki segmentasyon algoritmalarının performansını bozabilir. Görüntü geliştirme teknikleri sinyal-noise oranını ve kontrastını geliştirmek için uygulanır.
[FONT:0]Noise indirgeme filtreleri[Döneticileri bulanıklaştırır, medyan filtreleme ve anisotropic diffüzyon, kenar bilgilerini korurken, pikselsel diffüzyonu özellikle de tıbbi görüntüler için faydalıdır, çünkü farklı doku tiplerini kullanarak keskin sınırları korur.[Dönetici geliştirme)Contrast geliştirme[Döneticileri ile uyumlu hale getirmek için tam metinleri doğrulayın.
Segmentasyon
Segmentasyon, farklı anatomik yapılara karşılık gelen bölgelere bir görüntü bölme sürecidir. Kemik rekonları için, hedef, yumuşak dokuya ait kemik dokusuna ait olan voxels'i izole etmek, hava ve diğer malzemelerle yapılabilir. Segmentasyon, manuel olarak, yarı otomatik olarak veya tamamen otomatik olarak, geniş veri kümeleri işlemek için gerekli olan yöntemlerle yapılabilir.
[FONT:0) Global eşleme[Dönetici:0)Küresel olarak eşleme[Dönetici) ilerleyici bir şekilde, 200 ve 400 HU arasındaki bu bağlantıların farklı bölgelerden ayırabileceği, kemik yoğunluğunın kemik yoğunluğunın kemik yoğunluğunın kemik yoğunluğunın kemik yoğunluğunın kemik yoğunluğunın kemik yoğunluğunda veya çatlakları sertleştirme yöntemlerinden dolayı zayıfladığı bir şekilde ayrıştırılmasıdır.
[FONT:0)Yönetici büyüyor[[[Döneticiler))))))))))) Bu yöntem, belirli bir yoğunluk aralığındaki komşu voxels eklenerek, bir tohum noktasından başlayarak ve yoğunluk aralığının dikkatlice seçilip tercih edilememesi için kullanıcı müdahalesinin etkili olması gerekir.
[FONT=0)Edge algılaması [DFLT:1] Canny kenar dedektörleri ve Sobel operatörü, farklı intensasyonlarla bölgeler arasındaki sınırları tespit eder.
[FONT=0]Aktif kontur modelleri[Dönler)[Dönler) ve dış güçlerin etkisi altında gelişen enerji eğrileri (bu da kutuplar gibi görüntü özellikleri ile ilgili eğrileri çekmektir. Aktif kontraseptürler kemik yapıları için düzgün, kapalı sınırlar üretebilir ve femur, tibia ve diğer uzun kemiklerin segment edilmesi için yaygın olarak kullanılmaktadır.
[FONT:0)Yöneci segmentasyon yöntemleri[[Dönetici:0) Chan-Vese algoritması, segmentasyonu yönlendirmek için kenar bilgilerini kullanarak yoğunluksal istatistikler kullanır. Bu yöntemler özellikle zayıf veya diffüz kenarlarla görüntüler için etkilidir, bu da osteoporotik kemik veya patolojik değişiklikler varlığında meydana gelebilir.
Kayıt ve Uyum
Birçok klinik senaryoda, birden fazla teknikten veya birden fazla zaman puandan gelen görüntüler 3D rekontrüksiyondan önce uyumlu olmalıdır. Kayıt teknikleri haritaların bir başka koordinat sistemine göre bir görüntüyü hesaplamak için kullanılır.Depresif kayıt (bu sadece rotasyon ve çeviriye izin verir) kemik bilgisiz olarak kabul edilirken kullanılırken kullanılırken, non-rigid kaydı (ki bu da yerel deformasyonları takip etmek gibi) kemik büyütme veya izleme veya izleme gibi uygulamalar için kullanılır.
Kayıt genellikle, karşılıklı bilgi veya normalleştirilmiş çapraz-korelasyon gibi benzer bir değere sahip olan yoğunluk temelli yöntemler kullanılarak yapılır.In Bone applications, karşılıklı bilgi özellikle etkilidir, çünkü her iki resimde aynı yapıların açık segmentasyonu olmadan CT ve MR'nin farklı yoğunluk dağıtımlarını idare edebilir.
3D Yeniden Yapı Boru Hattı
Segmentasyon tamamlandığında, ortaya çıkan ikili hacmi (keksler kemik veya kemik olmayan) görselleştirilebilecek ve analiz edebilecek bir yüzey gösterimine dönüştürülmelidir. Bu işlem birkaç adım içerir.
Marting Cubes ile Yüzey Ekstraksiyon
Tepeler algoritması, her küpün üzerindeki telleri ve eşleri aşağıdan çıkarmak için en yaygın kullanılan yöntemdir. Algoritma işlemi tam olarak sekiz voxels küpünün bir parçası olarak, her küpteki yüzeyi nasıl temsil etmek için oluşturulur. Sonuç, kemik yüzeyinin etrafındaki üçgenler arasındaki boşluk.
Mart küpleri son derece ayrıntılı ağlar üretebilir, ancak üçgen sayı çok yüksek olabilir, özellikle alt metre çözünürlüğü ile büyük hacimler için. Bu, gerçek zamanlı olarak manipüle etmek ve oluşturmak için model zor olabilir. ”Ücretsizlik[Döneticileri)[Döneticileri koruyor[Döneticileri koruyor).
Diren ve Artifact Yok
Ham ağlarından alınan hamler genellikle staircasing gibi eserler içerir (çünkü komşularının ayrı doğası nedeniyle) ve kemikten ayrılmış adaları (çünkü gürültü veya küçük calcifications tarafından silinir).|Taubin pürüzsüz[Döneticileri)[Dönder) Bu bağlantıları, komşularının ortalama konumunu korur, pürüzsüz bir yüzeyin temizlenmesi veya düzeltmesi gerekir.
Cilt Baskı vs. Yüzey Kaplaması
3D tıbbi verileri görselleştirmek için iki ana yaklaşım var.ETHFLT:0)Surface file[D: 1) Yukarıdakiler için, kemik yüzeyi temsil eden bir triangular ağı oluşturur. Bu yaklaşım, farklı yoğunluklara göre hesaplamalı ve ölçüm için uygundur, ancak iç kemik yapısı hakkında bilgi ayıramaz. ).Volume formu[DDDD) Tüm hacmini görüntülemeye ve devre dışı bırakmak için gerekli olan verileri analiz etmek için sayısal ve daha incelenebilir.
3D Bone Modellerinin Klinik Uygulamaları
Kemik yapılarındaki doğru 3D modelleri oluşturma yeteneği, klinik uygulama alanlarının birden çok alanını dönüştürdü.
Cerrahi Planlama ve Simülasyon
Ortopedik cerrahlar, 3D modelinin, 3D planlamanın kullanımı gibi karmaşık işlemleri planlamak için 3D modeller kullanırlar ve cerrahiyi azaltın ve tüm hipfoplastit ve yüksek tibial osteotomi gibi prosedürlerin sonuçlarını geliştirirler.
Hastaya özgü 3D baskılı anatomik modeller, ameliyat öncesi planlama ve intraoperatif referans için fiziksel şablonlar olarak giderek daha fazla kullanılmaktadır.D kılavuzlar ve sondaj kılavuzları, ameliyat sırasında kullanılmak üzere 3D modele ve sterilleştirilmiş olarak tasarlanabilir, planlanan osteotomi veya implant yerleştirmenin tam olarak gerçekleştirilmesini sağlar.
Prosthetic and Implant Design
Özel implantların krianiofacial rekontrüksiyonu için tasarımı, pelvik rekontrüksiyon ve diğer karmaşık anatomik siteler, 3D kemik modellerinde ağırlığa sahip olup, hastanın kemik geometrisini yakından takip eden implantlar tasarlamak için modeller kullanır ve kemik büyütme veya başarısızlık riskini azaltır. Katkı (3D baskı) Bu özel implantların titanyum ve poliepleone gibi biyo-parça malzemelerden imal edilmesine olanak sağlar.
Eğitim ve Eğitim Araçları
3D kemik modelleri tıbbi eğitimin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Tıbbi öğrenciler ve sakinleri karmaşık anatomik ilişkilerin sınırları olmadan anatomiyi incelemek ve tutmak için dijital modeller ile etkileşime girebilirler. Sanal disbölüm araçları kullanıcıların tabakaları kaldırmasına ve açılarını keşfetmelerine izin verir ve anatomik varyasyonları keşfedebilirler.
Adli ⁇
Adli bilimde, iskeletin 3D yeniden inşası, kimlik ve analiz için kullanılır. CT tanımlanmamış kalıntıların taranması, aksi takdirde ulaşılamaz 3D modeller oluşturmak için adli antropologların, cinsiyet, stature ve soyulmuş kemikleri rahatsız etmeden, görüntü işleme tekniklerini kullanarak yorumlanabilir ve bir parça birleştirebilmelerine yardımcı olabilir.
Mevcut Sistemlerde Meydandaki Zorluklar
Kemik rekonu için görüntü işlemedeki önemli ilerlemeye rağmen, bu tekniklerin yaygın olarak kabul ve güvenilirliğini sınırlayan birkaç zorluk kalır.
Doğru ve Geçerlilik
3D yeniden yapılandırmanın doğruluğu, kanalda her adıma bağlıdır, görüntü satın almadan ağ oluşturma, dilim kalınlığında, yeniden yapılandırma çekirdeği ve segmentasyon algoritması, son modeldeki önemli farklılıklar üretebilir. Geçerlilik çalışmaları ile 3D rekontları fiziksel örneklerden alan doğru ölçümlerin, 3D yeniden yapılandırma yöntemlerinin klinik açıdan çeşitli boyutlarına bağlı olarak sıralayabileceğini gösterir.
C ⁇ Verimliliği
Yüksek çözünürlüklü CT hacimleri, standart klinik iş istasyonlarında oluşturmak için yüzlerce milyon voxel içerebilir ve bu kadar büyük veri setleri önemli hesaplama kaynakları gerektirir. Tüm hacimde çalışan segmentasyon algoritmaları yavaş olabilir ve milyonlarca üçgenle yürüyüş yapmak zor olabilir. Cloud tabanlı işleme ve GPU hızlandırma potansiyel çözümler sunar, ancak bunlar her zaman klinik ortamlarda mevcut olmayan sağlam veri güvenliği önlemleri ve güvenilir ağ bağlantılarını gerektirir.
Bone Mechanic ve Pathology
Osteoporosis, osteoartrit ve diğer patolojik koşullar kemik yoğunluğunu ve yapısını değiştirebilir, presiyonları daha zorlaştırır. Osteoporotic kemik, kemik dokusunu veya aşırılıkçı porosity kaçırmaya neden olan tüm eşsiz segmentasyon zorluklarını azaltmıştır. Metal implantlar, kırılgan kemikleri ve çatlakları aydınlatır.
Standartlaştırma ve Interoperability
Farklı yazılım paketleri ve algoritmaları aynı kaynak görüntülerinden farklı sonuçlar üretebilir ve radyografik ölçüm için var olanlara benzer olarak kabul edilen standart yoktur.Bu standardizasyon eksikliği, çalışma ve kurumlardaki sonuçları karşılaştırmak için zorlaşır.
Future Yol Tarifi
Bir sonraki görüntü işleme teknikleri, mevcut sınırlamaların çoğunu ele almak ve 3D kemik rekonunun yeteneklerini genişletmek için söz veriyor.
Yapay Zeka ve Derin Öğrenme
Derin öğrenme, tıbbi görüntü segmentasyonu için güçlü bir araç olarak ortaya çıktı, tamamen otomatik, son derece doğru kemik rezasyonu için potansiyel sunuyor. Convolutional sinir ağları (CNNs), özellikle U-Net mimarlıkları, görüntü kalitesi, anatomi ve patolojik yöntemler dahil olmak üzere, geleneksel eşleme ve kenar tabanlı yöntemler için farklılığa uyum sağlamalarına izin veriyor.
Kemik segmentasyonu için derin öğrenme modelleri büyük, notlu veri setleri gerektirir ve bu tür veri setlerinin kullanılabilirliği gelişim için bir engel olmaya devam etmektedir. Ancak, TotalSegmentator projesi ve Medical Segmentation Decathlon gibi girişimler, rastgele dönüşümler yoluyla belirlenen eğitim miktarını daha yaygın olarak genişletmektedir. Transfer öğrenme ve veri augmentasyon tekniklerinin miktarı, ilgili görevlerden bilgi birikimini ve yapay olarak genişleterek gerekli olan eğitim miktarını daha da azaltabilir.
İşletim Odasında Gerçek Zaman Yeniden Yapın
3D yeniden yapılanmaların intraoperatif navigasyon sistemleri aktif bir araştırma alanıdır. Ameliyat sırasında meydana gelen değişiklikleri uygulamanız için cerrahi planı adapte etmek için 3D yeniden yapılandırması gerekir.Geçmiş CT veya O-arm, bu uygulama sırasında özellikle de güncel 3D modelleri sağlayabilir, bu uygulama için yapılan hesaplama verimliliği nedeniyle, bu hızlı, GPU-akletıcı algoritmaları gerektirir.
Artırılmış Gerçeklik Bütünleşmesi
Microsoft HoloLens ve Magic Leap'in pilot çalışmaları için kullanılan artırılmış doğruluk için potansiyel sunuyor ve büyük dış ekranlara olan bağımlılığı azalttı. Microsoft HoloLens ve Magic Leap, sistemin çözümünde nasıl geliştirildiğini, 3D modelinin fiducial işaretleyicileri veya yüzey eşleştirmesini kullanarak pilot çalışmalarla nasıl kullanıldığını belirleyen kayıt için kritik.
Çok ölçekli ve Multimodal Yeniden Yapı
Gelecek sistemler, çoklu görüntüleme yöntemlerinden verileri, hem makrooskopik kemik geometrisini ve mikroskobik kemik mimarisini yakalayan kapsamlı modeller oluşturmak için giderek bir araya getirecek. Yüksek çözünürlüklü periferik CT (HR-pQCT) görsel olarak mikron çözünürlüğü ile anatomik CT verileri ile ilgili bilgileri sunabiliyor, klinik CT, bu çok ölçekli veri kümelerini uyumlu olarak tanımlayan optik kayıt teknikleri hakkında bilgi sağlayabilir.
Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç
Görüntü işleme teknikleri, kemik yapıların modern 3D yeniden inşa edilmesinin inşa edildiği temeldir.İlk geliştirme ve yüzey ağlarının çıkarılmasına yönelik tıbbi görüntülerden elde edilen ve her adım, boru hattındaki her adım, son modeldeki doğru ve klinik faydaya katkıda bulunur. 3D kemik modellerinin uygulamaları, olgun ve daha erişilebilir hale gelen analizler ve bu tekniklerin ortaya çıkmasının ötesinde, fiziksel bir uygulamadaki gelişimi daha da genişletecektir. Deep learning, real-time processing, artırılmış gerçeklik, ve multimodal entegrasyon, en heyecan verici sınırların uygulamaları.