Обзор программ для визуализации медицинских данных | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 4 мая, печатный экземпляр отправим 8 мая.

Опубликовать статью в журнале

Библиографическое описание:

Андреева, А. Д. Обзор программ для визуализации медицинских данных / А. Д. Андреева, С. Э. Маркина. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2013. — № 3 (50). — С. 512-516. — URL: https://moluch.ru/archive/50/6394/ (дата обращения: 20.04.2024).

1. Введение

Проблема нехватки вычислительной мощности актуальна для любой медицинской организации. Она приводит к тому, что часть возможностей имеющейся медицинской техники не используются. При устранении этой проблемы появится возможность не только упростить работу врачей, но и более наглядно продемонстрировать больным динамику протекания заболевания.

Подключение дополнительных вычислительных мощностей позволяет улучшить качество и наглядность представления снимков, дает возможность создать объемное изображение по имеющимся снимкам и проводить автоматические вычисления площади поражения.

Для создания системы, использующей при своей работе облачные вычисления, необходимо провести анализ существующих программ по обработке и визуализации медицинских данных и выбрать наиболее подходящую для дальнейшей работы. 2. Обзор аналогов 1. MeVisLab (2004/2007, Германия, [1])

MeVisLab представляет собой платформу для обработки изображений исследований и развития с акцентом на медицинской визуализации. Она позволяет быструю интеграцию и тестирование новых алгоритмов, разработку прототипов приложений, которые могут быть использованы в клинических условиях.

MeVisLab включает в себя передовые медицинские модули визуализации для сегментации, регистрации, волюметрии и количественного морфологического и функционального анализа. Несколько клинических прототипов было реализовано на основе MeVisLab, в том числе программное обеспечение для помощи в нейро-визуализации, динамическом анализе изображений, операции планирования и анализа сосудов.

MeVisLab используется в широком спектре медицинских и клинических исследований, в том числе планирование операции на печени, легких, голове, шее и других областей тела; анализ динамики, контрастность расширения груди и предстательной железы на снимках, полученных с МРТ, количественный анализ неврологических и сердечнососудистой серии изображений. MeVisLab также используется в качестве учебного и тренировочного инструмент для обработки изображений (как общих, так и медицинских), а также методов визуализации.

Реализация MeVisLab использует ряд известных библиотек и технологий, главным образом структуру приложений Qt, визуализацию и взаимодействия инструментальных средств Open Inventor, скриптовый язык Python, а также графический стандарт OpenGL.

Обзор возможностей:

  • Основные алгоритмы обработки изображения и передовые медицинские модули визуализации

  • Полнофункциональная, гибкая визуализация 2D/3D и взаимодействие инструментов

  • Высокая производительность для больших наборов данных

  • Модульные, расширяемые C + + библиотеки обработки изображений

  • Графическое программирование сложных иерархических модульных сетей

  • Объектно-ориентированный графический интерфейс определения и сценариев

  • Полные функциональные возможности сценариев с использованием Python и JavaScript

  • Поддержка DICOM и интеграция PACS

  • Интуитивно понятный пользовательский интерфейс

  • Кросс-платформенная поддержка для Windows, Linux и MacOS X

  • Доступна версия для 64-битных операционных систем

2. 3D-DOCTOR (1998/2008, США, [2])

3D-Doctor является передовой программой для 3D-моделирования, обработки изображений для измерений, снятых с МРТ, КТ, ПЭТ, микроскопии, научных и промышленных применений визуализации.

3D-ДОКТОР создает 3D модели поверхности и 2D сечения изображения в реальном времени на вашем компьютере.

3D-ДОКТОР одобрен FDA (Американская организация, контролирующая продовольствие и медикаменты) для медицинской визуализации и 3D-приложений. Она была названа Лучшей программой 3D обработки изображений на научной конференции посвященной вычислениям и приборостроению «Magazine» в 2002 году, а в 2000 году попала в ежегодный выпуск технологических лидеров.

3D-ДОКТОР в настоящее время используется в ведущих больницах, медицинских учебных заведениях и научных организациях по всему миру. 3. MultiVox DICOM Viewer (1999, Россия, [3])

MultiVox предназначена для автоматизации работы службы лучевой диагностики медицинских учреждений в целом и/или отдельных подразделений и кабинетов при профилактических и диагностических обследованиях, проведении углубленных и научных исследований, планировании хирургических вмешательств. АРИС MultiVox является (RIS/PACS) системой, полностью разработанной и выпускаемой в России.

В трехмерном режиме МРС обеспечивает:

  • изометрической проекции 3D-изображения в градациях серого при полной отрисовке или с использованием метода проекции максимальной интенсивности;

  • изометрической проекции 3D массива и сегментированных объектов в псевдоцветах с возможностью включения / выключения визуализации отдельных объектов и с возможностью наложения текстуры (градаций серого);

  • измерение объемов сегментированных объектов

  • удаление/редактирование сегментированных объектов полупрозрачное представление серошкального массива с раскрашиванием псевдоцветами;

  • полупрозрачное представление сегментированных объектов;

4. 3D slicer 4.0 (2011, США, [4])

3D Slicer распространяется бесплатно с открытым исходным кодом (лицензия BSD), и представляет собой гибкую, модульную платформу для анализа изображений и визуализации. 3D Slicer может быть легко расширен для развития интерактивных и пакетных инструментов обработки для различных приложений.

3D Slicer обеспечивает регистрацию изображений, обработку DTI (диффузионная трактография), интерфейс для внешних устройств, GPU с поддержкой объема, наряду с другими возможностями. 3D Slicer имеет модульную организацию, которая позволяет легко добавлять новые функциональные возможности и предоставляет ряд общих возможностей, не доступных в конкурирующих инструментах.

Интерактивные возможности визуализации 3D Slicerа включают в себя возможность отображения произвольно ориентированных кусочков изображения, создание поверхности и высокую производительность визуализации объема. 3D Slicer также поддерживает широкий набор аннотаций

Slicer составлен для использования на различных платформах, включая Windows, Linux и Mac OS X. 5. Drishti 2.0 (2004, Австралия, [5])

Drishti (что означает «видение» или «понимание» на санскрите) является мульти-платформу с открытым исходным кодом исследования объема и презентация инструмента. Она была написана для визуализации данных томография, электронно-микроскопических данных и так далее. Он призван облегчить понимание набора данных.

Он был использован в CSIRO для различных целей, таких как объемный визуализации различных данных компьютерной томографии.

Drishti предоставляет ряд возможностей, которые могли бы потребовать нескольких отдельных программ визуализации объема или которые просто не доступны вместе в других программах, а именно:

  • 2D функции передачи (или справочные таблицы): В дополнение (или вместо) границы, Drishti позволяет пользователям применять функции передачи по «плотности» или «значению», а также градиент.

  • отсечение: удалить некоторые области пространства с набором данных.

6 VTK (1993/2005, США, [6])

Visualization Toolkit (ВТК) имеет открытый исходный код, является программным обеспечением в свободном доступе, предназначен для 3D графики, моделирования и обработки изображений, научной визуализации и визуализации информации.

ВТК также включает в себя вспомогательную поддержку 3D виджетов взаимодействия, двух-и трехмерных аннотаций и параллельных вычислений. По своей сути ВТК реализован как инструментарий на C + +,, требующий от пользователей комбинирования различных предметы в приложении. 3. Критерии оценки

  1. Область применения (ОП)

  2. Цена (Ц)

  3. Основные параметры и характеристики (ОПиХ)

    1. Поддержка 3D визуализации (ПВ)

    2. Поддержка диаграмм (ПД)

    3. Возможность вносить изменения в изображение (ВИ)

    4. Поддержка разных операционных систем (ПОС)

  4. Отличительные особенности (ОО)

    1. Понятный пользователю интерфейс (ПИ)

    2. Наличие демонстрационных материалов для обучения (ДМ)

    3. Понятность снимка пациенту (ПС)

    4. Наличие русификатора (НР)

  5. Открытость кода (ОК)

Таблица 1

Матрица попарного сравнения критериев


ОП

ОПиХ

ОО

Ц

ОК

Сумма коэффициентов по строкам

Весовые коэффициенты

ОП

1

2

8

9

9

29,00

0,28

ОПиХ

1/2

1

6

7

8

22,5

0,25

ОО

1/8

1/6

1

4

6

11,29

0,19

Ц

1/9

1/7

1/4

1

3

4,50

0,14

ОК

1/9

1/8

1/6

1/3

1

1,74

0,14

Всего:

-

-

-

-

-

41.29

1


Таблица 2

Матрица попарного сравнения критериев для ОПиХ


ПВ

ПД

ВИ

ПОС

Сумма коэффициентов по строкам

Весовые коэффициенты

ПВ

1

2

3

6

12,00

0,40

ПД

1/2

1

4

5

10,50

0,35

ВИ

1/3

1/4

1

4

5,58

0,20

ПОС

1/6

1/5

1/4

1

1,61

0,05

Всего:

-

-

-

-

29,69

1


Таблица 3

Матрица попарного сравнения критериев для OO


ПИ

ДМ

ПС

НР

Сумма коэффициентов по строкам

Весовые коэффициенты

ПИ

1

2

4

9

16

0,42

ДМ

1/2

1

3

8

12,5

0,33

ПС

1/4

1/3

1

7

8,58

0,22

НР

1/9

1/8

1/7

1

1,38

0,03

Всего:

-

-

-

-

38,46

1

Шкалы оценок по критериям:

Любая оценка критериев принадлежит отрезку [0; 1].


1,

если оцениваемая программа универсальная

Iоп =

0.5,

если оцениваемая программа «полуспециализированная»


0,

если оцениваемая программа специализированная

Iоп — оценка по критерию «область применения»


1,

если оцениваемая программа бесплатная

IЦ =

0.5,

если оцениваемая программа условно бесплатная


0,

если оцениваемая программа платная

IЦ — оценка по критерию «цена»


1,

если оцениваемая программа поддерживает 3D визуализацию

Iпв =



0,

если оцениваемая программа не поддерживает 3D визуализацию

Iпв — оценка по критерию «поддержка 3D визуализации»


1,

если оцениваемая программа поддерживает диаграммы

Iпд =



0,

если оцениваемая программа не поддерживает диаграммы

Iпд — оценка по критерию «поддержка диаграмм»


1,

если оцениваемая программа поддерживает внесение в снимок изменений

Iви =



0,

если оцениваемая программа не поддерживает внесение в снимок изменений


Iви — оценка по критерию «Возможность внесения изменений»


1,

если оцениваемая программа универсальная

Iпос =

0.5,

если оцениваемая программа поддерживает любые две ОС


0,

если оцениваемая программа специализирована под одну систему

Iпос — оценка по критерию «Поддерживание различных операционных систем»


1,

если оцениваемая программа имеет открытый код

Iок =



0,

если оцениваемая программа имеет закрытый код

Iпос — оценка по критерию «Открытость кода». 4. Оценка аналогов

Таблица 4

Матрица оценок


ОП

Ц

ОК

ОПиХ

ОО

ПВ

ПД

ВИ

ПОС

ПИ

ДМ

ПС

НР

MeVisLab

1

1

1

1

1

1

1

0.6

1

1

0

3D-DOCTOR

1

0

0

1

1

1

0

0.3

0

0.8

0

MultiVox DICOM Viewer

1

0.5

0

1

1

1

0

0.4

1

0.6

1

3D slicer

1

1

1

1

1

1

0.5

0.5

0

0.5

0

Drishti

0.5

1

1

1

0

1

1

0.4

0

0.7

0

VTK

1

1

1

1

0

1

1

0.4

0

0.6

0


Таблица 5

Матрица взвешенных оценок


ОП 0,28

Ц 0,14

ОК 0,14

ОП 0,28

ОО 0,19

Интегральная оценка

ПВ 0,40

ПД 0,35

ВИ 0,20

ПОС 0,05

ПИ 0,42

ДМ 0,33

ПС 0,22

НР 0,03

Весовые коэффициенты

0,28

0,14

0,14

0,10

0,087

0,05

0,013

0,079

0,063

0,042

0,006

1

MeVisLab

0,28

0,14

0,14

0,10

0,087

0,05

0,013

0,047

0,063

0,042

0

0,962

3D-DOCTOR

0,28

0

0

0,10

0,087

0,05

0

0,024

0

0,034

0

0,575

MultiVox DICOM Viewer

0,28

0,07

0

0,10

0,087

0,05

0

0,032

0,063

0,025

0,006

0,713

3D slicer

0,28

0,14

0,14

0,10

0,087

0,05

0,007

0,039

0

0,021

0

0,864

Drishti

0,14

0,14

0,14

0,10

0

0,05

0,013

0,032

0

0,029

0

0,644

VTK

0,28

0,14

0,14

0,10

0

0,05

0,013

0,032

0

0,025

0

0,780

5. Заключение

В результате проведенного исследования были проанализированы достоинства и недостатки выбранных программ для визуализации медицинских данных. Исследование показало, что оптимальной для дальнейшего использования является программа MeVisLab. В дальнейшем планируется подключить MeVisLab к облаку для ускорения процесса вычисления и получения более точных значений рассчитываемых величин. Литература:

  1. http://www.mevislab.de

  2. http://www.ablesw.com/3d-doctor

  3. http://www.multivox.ru/index.html

  4. http://www.slicer.org

  5. http://anusf.anu.edu.au/Vizlab/drishti

  6. http://www.vtk.org

Основные термины (генерируются автоматически): оцениваемая программа, DICOM, VTK, обработка изображений, ОКА, PACS, открытый исходный код, попарное сравнение критериев, сумма коэффициентов, США.


Похожие статьи

Обработка рентгеновских изображений с применением оценки...

Оценка и обработка изображений производились с использованием пакета программ

, где k — нормирующий коэффициент (принят k = 100). В дальнейшем будем пользоваться этой

Рис. 1. Рентгеновское изображение: а) исходное (Q = 0.9080), б) преобразованное функцией...

Обработка и сегментация тепловизионных изображений

Наиболее общим способом нахождения контуров является обработка изображения с помощью скользящей маски (серии масок) с общим числом коэффициентов более четырех, вычислении характерной величины (первой, второй производной, контрастности и т. д...

Методы определения объектов на изображении

Справа — замкнутый числовой код, описывающий контур. Метод «Жука» заключается в попиксельном обходе замкнутого контура.

Этот процесс чаще всего используется при обработке изображений для обнаружения и отслеживания объектов, в первую очередь для...

Сравнительный анализ методов поиска особых точек...

Вычисляются суммы длин сторон треугольников и по четыре на каждый из многоугольников и соответственно (рисунок 1)

Таблица 1. Матрица результатов попарных сравнений изображений.

Алгоритмы распознавания объектов | Статья в сборнике...

Ключевые слова: распознавание образов, обработка изображений, компьютерное зрение, машинное обучение.

Индексом S обозначим сумму яркостей находящихся под областью пикселей изображения, индексом N обозначим количество пикселей, находящихся в этой же...

Сокрытие информации в коэффициентах спектральных...

Также при оценке алгоритма необходимо оценивать визуальный критерий незаметности передачи сообщения [10].

Рис. 5. Изображение с коэффициентом сжатия 60 %.

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005.

Анализ и предварительная обработка данных для решения задач...

В случае превышения суммы, на которую оказали услуги, в сравнении с изначальным прогнозом, СМО не

С помощью показателей можно оценить характер выбросов.

Для вычисления коэффициента нам необходимы основные стандартные характеристики ряда.

Методы распознавания образов | Статья в журнале...

Распознавание образов — научная дисциплина, целью которой является выявление объектов по нескольким критериям или классам.

Вейвлет-преобразования являются более перспективным и современным методом обработки изображений, чем преобразование Фурье...

Анализ методов распознавания образов | Статья в журнале...

Первичная обработка изображений такая, как нормализация данных, фильтрация шумов, выявление признаков.

Разделяют 3 группы методов распознавания образов: ‒ Сравнение с образцом. К этой группе относятся структурные методы и методы, использующие приближение...

Похожие статьи

Обработка рентгеновских изображений с применением оценки...

Оценка и обработка изображений производились с использованием пакета программ

, где k — нормирующий коэффициент (принят k = 100). В дальнейшем будем пользоваться этой

Рис. 1. Рентгеновское изображение: а) исходное (Q = 0.9080), б) преобразованное функцией...

Обработка и сегментация тепловизионных изображений

Наиболее общим способом нахождения контуров является обработка изображения с помощью скользящей маски (серии масок) с общим числом коэффициентов более четырех, вычислении характерной величины (первой, второй производной, контрастности и т. д...

Методы определения объектов на изображении

Справа — замкнутый числовой код, описывающий контур. Метод «Жука» заключается в попиксельном обходе замкнутого контура.

Этот процесс чаще всего используется при обработке изображений для обнаружения и отслеживания объектов, в первую очередь для...

Сравнительный анализ методов поиска особых точек...

Вычисляются суммы длин сторон треугольников и по четыре на каждый из многоугольников и соответственно (рисунок 1)

Таблица 1. Матрица результатов попарных сравнений изображений.

Алгоритмы распознавания объектов | Статья в сборнике...

Ключевые слова: распознавание образов, обработка изображений, компьютерное зрение, машинное обучение.

Индексом S обозначим сумму яркостей находящихся под областью пикселей изображения, индексом N обозначим количество пикселей, находящихся в этой же...

Сокрытие информации в коэффициентах спектральных...

Также при оценке алгоритма необходимо оценивать визуальный критерий незаметности передачи сообщения [10].

Рис. 5. Изображение с коэффициентом сжатия 60 %.

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005.

Анализ и предварительная обработка данных для решения задач...

В случае превышения суммы, на которую оказали услуги, в сравнении с изначальным прогнозом, СМО не

С помощью показателей можно оценить характер выбросов.

Для вычисления коэффициента нам необходимы основные стандартные характеристики ряда.

Методы распознавания образов | Статья в журнале...

Распознавание образов — научная дисциплина, целью которой является выявление объектов по нескольким критериям или классам.

Вейвлет-преобразования являются более перспективным и современным методом обработки изображений, чем преобразование Фурье...

Анализ методов распознавания образов | Статья в журнале...

Первичная обработка изображений такая, как нормализация данных, фильтрация шумов, выявление признаков.

Разделяют 3 группы методов распознавания образов: ‒ Сравнение с образцом. К этой группе относятся структурные методы и методы, использующие приближение...

Задать вопрос