ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
|
ИПМех РАН |
||
Возможность сегментации трехмерных объектов по DICOM сериям хорошо известна и доступна как на специализированных станциях, так и на персональных компьютерах. Методика, однако, сравнительно редко используется в клинической практике, и мы считаем, что пользу предоперационной подготовки с использованием сегментированных 3D моделей недооценивают. Последние несколько лет при подготовке к операциям мы используем сегментацию (выделение) объектов интереса по DICOM сериям. Используемая нами методика предлагает полуавтоматическую воксельную и полигональную аппроксимацию различных анатомических образований. Конечная сцена представляет собой набор выбранных структур, позволяющий спланировать решение определенной хирургической задачи. Конечный результат сегментации значимо зависит как от качества исходных данных, так и от тщательности выделения объекта. Большим плюсом такого подхода является возможность создавать модели только из необходимых для решения задачи объектов, избавляя сцену от незначимого с точки зрения хирургии «рентгенологического шума». Крайне ценной является также возможность объединения образований, сегментированных из различных серий или даже исследований. Так например, возможно создание сцены, где мягкие ткани, костные и сосудистые структуры будут сегментированы по КТ, мозговые – по последовательности МРТ без контраста, а объемное образование – по последовательности МРТ с контрастом. При этом, безусловно, очень важно максимально точно учитывать совмещение координат исследований. В работе рассмотрены виды и возможности сегментации, приведен ряд примеров клинического использования методики. Заключение Наш опыт сегментации различных образований по DICOM сериям показал, что это доступная для каждого технология с большими возможностями. Существует большое количество программ, поддерживающих возможность сегментации. Создаваемые модели могут быть использованы для самых различных целей. Создание индивидуальных 3D-моделей для подготовки к операции уже сейчас активно используется в ряде областей нейрохирургии. Реализовать печать сегментированных объектов можно даже при небольшом отделении без больших финансовых вложений. Ключевые слова: сегментация, анатомическое моделирование, хирургическая симуляция, быстрое прототипирование, 3D печать.