hrvatski

Modeliranje podataka iz 3D medicinskih snimaka

U ovom radu opisano je nekoliko metoda segmentacije volumena te njihova primjena na konkretan zadatak izrade trodimenzionalnog modela odabranog objekta iz medicinskih slika u DICOM formatu koje služe kao ulazni podaci, te njihovo oblikovanje za potrebe daljnje obrade. Iz niza 2D slika koje predstavljaju presjeke kroz tijelo odabrano je područje interesa koje sadrži objekt koji se želi segmentirati, u ovom slučaju nekoliko kralježaka. Iz tog područja formirana je trodimenzionalna diskretna rešetka poštujući realne dimenzije koje su zapisane u DICOM metapodacima. Implementirane su tri metode formiranja 3D modela: amplitudna segmentacija koja se temelji na pronalasku područja s vrijednostima iznad određenog praga, te dvije metode koje se temelje na pronalasku graničnih ploha, proizašle iz metoda za detekciju bridova na 2D slici - segmentacija pomoću Cannyjevog algoritma te segmentacija temeljena na lokalnoj faznoj koherenciji. Kako za objekt segmentacije u ovom radu nema fizičkog referentnog modela, za svaku metodu formiran je veći broj modela varijacijama u parametrima koje algoritmi koriste, te je provedeno usrednjavanje s ciljem dobivanja minimalne ukupne pogreške u procjeni, te tako i što boljeg modela.

CT snimke, segmentacija volumena, amplitudna segmentacija, Cannyjev algoritam, lokalna fazna koherencija

nije evidentirano