Добрый день, уважаемое хабра-сообщество!

Сегодня мне бы хотелось пролить свет на одну из самых неосвещённых тематик на хабре. Речь пойдёт о визуализаторе медицинских радиологических изображений или DICOM Viewer'е. Планируется написать несколько статей, в которых поговорим об основных возможностях DICOM Viewer'а — в том числе возможности воксельного рендера, 3D, 4D, рассмотрим его устройство, поддержку протокола DICOM и др. В этой статье я расскажу о воксельном рендере и его устройстве. Всем заинтересовавшимся добро пожаловать под кат.

Привет Хабр! В последнее время я очень сильно увлекся разработкой на языке GO. Изящный и выразительный язык программирования. Мне давно хотелось сделать что-нибудь полезное. По специфике своей работы мне приходится работать с медицинскими архивами DICOM-изображений PACS.

Добрый день, хабрасообщество. Мне хотелось бы продолжить рассмотрение аспектов реализации DICOM Viewer'а, и сегодня речь пойдёт о функциональных возможностях.


Итак, поехали.

Суть задачи

В процессе медицинской диагностики может возникнуть необходимость исследовать сосуды пациента. Такое исследование называется ангиографией. С появлением томографов в дополнение к классической ангиографии появились методы МРТ и КТ ангиографии, которые в отличие от традиционной ангиографии, дающей только плоскую картинку в одной проекции, позволяют получить полное трехмерное представление сосудов. Для проведения таких исследований пациенту в кровь вводится контраст — специальное вещество, делающее сосуды на снимках более яркими. В зависимости от предполагаемого диагноза, врач или оценивает общую картину, или пытается найти конкретные участки сосудов, в которых возникли проблемы. Если участок сосуда сужен и пропускает меньше крови, чем должен, то это место называется стенозом.


Одна из задач врача — найти стенозы и оценить, насколько они опасны. Задача же разработчика, как обычно, облегчить работу конечного пользователя. Для этого необходимо построить полную 3D модель стенок сосуда и провести их первичный анализ. Это является большой и интересной задачей, однако, в её основе лежит более простая и известная проблема — построение центральной линии сосуда.

Представляем гостевой пост студентов Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина).

Всем доброго времени суток! Мы студенты «ЛЭТИ» Овсепьян Артур (Artsearcher) и Квиндт Павел (Paul_Quindt). Всю нашу осознанную деятельность в университете мы посвятили работе с 3D моделями анатомических структур человеческого организма и их биомеханическому анализу под руководством профессора, доктора технических наук Бегуна Петра Иосифовича, доцента, кандидата технических наук Лебедевой Елены Александровны, ассистента, кандидата технических наук Пустозерова Евгения Анатольевича.

Для чего это нужно?

Во-первых, информация, получаемая классическими методами визуализации анатомических структур, такими как компьютерная томография (КТ), магнитно-резонансная томография (МРТ) и ангиография чаще всего используется частично и оценивается врачами качественно. В то же время процессы, фиксируемые этими методами, несут информацию, которая, в частности, связана с объяснением природы возникновения патологий структур человека.

По нашим представлениям, понять природу патологий по изображению вряд ли возможно. Но в совокупности с математическим моделированием эта задача реальная.

Во-вторых, биомеханическое моделирование нашло широкое применение в предоперационном планировании, реабилитации и планировании лучевой терапии. Современные методы визуализации и анализа дают возможность предварительно оценить исход операции.

Рассмотрим это на примере.

Зачем это нужно

Для чего выполняется томографическое исследование? В большинстве случаев ради медицинской диагностики, иногда — в научных целях. Цель медицинской диагностики — выявить патологию, либо получить о ней дополнительную информацию, либо же убедиться, что её нет. Каким образом это достигается? В большинстве случаев путем последовательного ручного анализа срезов, сгенерированных томографом. Зачастую этого вполне достаточно. Но в некоторых случаях получить достаточно информации только на основе анализа плоских срезов невозможно или картина получается неполной: например, при поиске патологий сосудов или анализе некоторых переломов. Также, иногда необходима информация о взаимном расположении различных органов: особенно это актуально при планировании предстоящих операций. Получить такую информацию только на основе плоских срезов, в большинстве случаев, затруднительно. Тогда приходит на помощь трехмерная реконструкция томографических данных.

Интересная информация

На рисунке ниже изображена трехмерная реконструкция сердца, полученная в результате работы современного томографа:


Для масштаба указана толщина луковицы аорты — 3.2 см, подумать только! Однако, когда у людей возникают проблемы с сердцем из-за сосудов, то речь, как правило, идет вовсе не о таких больших. На изображении видно, что сердце окружено более мелкими сосудами, и некоторые из них ответвляются прямо из крупных артерий. Это так называемые коронарные артерии, которые питают кровью непосредственно сердце. Если в них происходит сужение просвета (стеноз), например, из-за образования кальция, то уменьшается поток крови. Когда стеноз ярко выражен, то случается некроз ткани, другими словами инфаркт. Далее я расскажу о нашем подходе к вычислению границ сосудов, который в результате позволяет автоматически находить сужения и давать им оценку.

Ручная сегментация легких занимает около 10 минут и требуется определенная сноровка, чтобы получить такой же качественный результат, как при автоматической сегментации. Автоматическая сегментация занимает около 15 секунд.

Я предполагал, что без нейронной сети удастся получить точность не выше 70%. Также я предполагал, что морфологические операции – это только подготовка изображения к более сложным алгоритмам. Но в результате обработки тех, хоть и немногочисленных 40 образцов томографических данных, что есть на руках, алгоритм выделил легкие без ошибок, причём после теста на первых пяти случаях алгоритм уже не претерпевал значительных изменений и с первого применения правильно отработал на остальных 35 исследованиях без изменения настроек.

Также нейронные сети имеют минус – для их обучения нужны сотни обучающих образцов лёгких, которые придётся размечать вручную.

Manual lung segmentation takes about 10 minutes and it requires a certain skill to get the same high-quality result as with automatic segmentation. Automatic segmentation takes about 15 seconds.

I assumed that without a neural network it would be possible to get an accuracy of no more than 70%. I also assumed, that morphological operations are only the preparation of an image for more complex algorithms. But as a result of processing of those, although few, 40 samples of tomographic data on hand, the algorithm segmented the lungs without errors. Moreover, after testing in the first five cases, the algorithm didn’t change significantly and correctly worked on the other 35 studies without changing the settings.

Also, neural networks have a disadvantage — for their training we need hundreds of training samples of lungs, which need to be marked up manually.

В настоящее время операции на позвоночнике перестали быть чем-то эксклюзивным и выполняются практически во всех отделениях нейрохирургии и во многих травматологических отделениях стационаров. Термин “нестабильность позвоночника” давно вышел за пределы лексикона узкого круга спинальных хирургов. И хотя данное понятие иногда трактуется слишком широко, нестабильность позвоночного сегмента, как патологическое явление, существует. В этой статье пойдет речь об одном интересном методе, позволяющем упростить операцию на позвоночнике.