ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ ОПЕРАТИВНЫХ ВМЕШАТЕЛЬСТВ НА ОСНОВЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РЕНТГЕНОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ И МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНОЙ ТОМОГРАФИИ

Научная статья
Выпуск: № 1 (32), 2015
Опубликована:
2015/02/16
PDF

Клестов Р. А.1, Максимов П.В.2

1Студент,

2кандидат технических наук, доцент,

Пермский национальный исследовательский политехнический университет

ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ ОПЕРАТИВНЫХ ВМЕШАТЕЛЬСТВ НА ОСНОВЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РЕНТГЕНОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ И МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНОЙ ТОМОГРАФИИ

Аннотация

В статье рассматривается вопросы, связанные с применением технологий визуализации данных снимков формата DICOM, построением 3D-модели исследуемого объекта, управлением и взаимодействием с этой моделью в процессе выполнения операции, созданием базы данных для обучения врачей.

Ключевые слова: DICOM, 3D-модели, Kinect, предоперационное планирование, томография, управление операцией.

Klestov R. A.1, Maksimov P.V.2

1student,

2PhD in Technical Science, associate professor,

Perm National Research Polytechnic University

APPLYING OF INFORMATIONAL TECHNOLOGIES IN OPERATIONAL PLANNING BASED ON MRT AND X-RAY EXAMINATION RESULTS

Abstract

The article considers questions about applying DICOM data visualization technology, building 3D model for object examination, controlling this model during operation, creating database for medical trainings.

Keywords: DICOM, 3D-model, Kinect, pre-operational planning, tomography, operation control.

Хирургия существовала ещё в древних культурах. Например, египтяне владели техникой наложения неподвижных повязок при переломах костей, производили ампутацию конечностей. В Индии широко производилась практика сшивания тканей при помощи хирургических игл, а также выполнялись пластические операции по изменению формы носа. 20-й же век характеризуется широким внедрением операций на пищеводе, легких и сердце, опорно-двигательном аппарате, а также мозге и нервах. На текущий момент широко распространена трансплантация органов и тканей – почек, сердца, печени, легких.

05-04-2018 16-08-07

Рис. 1 - Примеры обрабатываемых томографических снимков

Разумеется, за всё это время отношение к планированию операций, а также форма данного мероприятия существенно изменились. В настоящее время при направлении больного в стационар проводятся все необходимые диагностические исследования: производится анализ крови, мочи, рентгеноскопия грудной клетки, у пожилых – ЭКГ и т.д. При планировании операции обычно изучаются снимки патологии (Рисунок 1). Такие снимки обычно получают на аппаратах компьютерной томографии или магнитно-резонансной томографии, электронная версия снимков представлена в формате DICOM, эти снимки выдаются клиенту на электронном носителе по завершении обследования. Они представляют из себя серию снимков (срезов) с частым интервалом.

На сегодняшний день существует ряд программ, позволяющих просматривать данные снимки, но что более важно – есть ряд бесплатных библиотек (*.dll), которые позволяют работать со снимками, используя собственные алгоритмы и программное обеспечение. Обычно такая библиотека позволяет установить параметры просмотра (например, WW и WL – аналоги яркости/контрастности), считать данные о пациенте, отрисовать изображение.

05-04-2018 16-09-11

Рис. 2 - Пример использования метода марширующих кубов

В процессе обработки серии срезовых изображений возможно создание 3D-модели объекта, на которой будет нагляднее видна область патологии. Для задачи построение 3D-модели оптимально применить метод марширующих кубов, пример использования которого приведен на Рисунке 2.

Прежде всего трехмерная модель исследуемого объекта создается для удобства хирургов, ведь на визуальной модели удобнее оценивать ситуацию, особенно при наличии небольших аномалий организма, таких, например, как иное расположение кровеносного сосуда, которое сложнее заметить на плоском снимке. Всё это будет полезно на дооперационной стадии. Подобный функционал присутствует в готовых решениях компании Adobe и в проекте Osirix. Однако отличающей особенностью и полезным дополнением может стать использование данной модели непосредственно во время проведения операции.

Но как же быть с асептическими условиями операционной, ведь хирургу проблемно прикасаться к клавиатуре? Большинству известны популярные сегодня комплекты Kinect от компании Microsoft. Если коротко – это камера, которая предназначена именно для распознания жестов, этому способствует инфракрасная камера. А самое главное – такая камера сможет запросто распознать жесты управления приложением от хирурга в перчатках, которому при этом не придется прикасаться к клавиатуре. Разумеется, для этой цели существует множество библиотек, которые можно просто подключить к проекту и для определенных жестов прописать определенные команды.

Не стоит недооценивать и обучающую составляющую такого сервиса. Ведь все эти снимки и 3D модели необходимо где-то хранить, используя, например SQL Server. Таким образом медицинские ВУЗы или врачи смогут просмотреть проявления любой болезни не имея никаких данных о пациенте (врачебная тайна).

Внедрение системы в образовательный процесс позволит:

  • постоянно совершенствовать и развивать симуляционные обучающие технологии в хирургии;
  • моделировать клинические ситуации, максимально приближенные к реальным, но безопасные для пациентов и студентов;
  • осуществлять подготовку врачей-хирургов на современном уровне в соответствии с существующими международными программами.
  • создавать визуальные базы данных ужи проведенных хирургических вмешательств с методической поддержкой для научных исследований.

На текущий момент в рамках проекта SurgAssist разработано:

  1. Разработан модуль взаимодействия с форматом DICOM, позволяющий считывать всю необходимую информацию из DICOM-файла (DICOM Parser), а также получать изображения (DICOM Convertor) и визуализировать трехмерные модели (DICOM Visualiser).
  2. Разработан модуль отображения данных и интерфейс пользователя, написанный на WPF/XAML (WPF/XAML UI), именно на нем отображаются черно-белые изображения и трехмерная модель.
  3. Разработан модуль взаимодействия с Kinect, позволяющий выделить человека из кадра, распознать жесты (SwipeLeftHand/SwipeRightHand), движения руки(Grip/GripRelease) и сопоставить с ними события
  4. Для дальней успешной реализации проекта необходимо:
  5. Разработать программный продукт на языке C# в среде Microsoft Visual Studio 2012 на базе платформы Net Framework 4.5 и с использованием сторонней библиотеки Kinect SDK версии 1.7.
  6. Разработать систему хранения на технологиях Big Data с возможностью проведения анализа панируемой операции и фактических результатов оперативного вмешательства
  7. Разработать сервис SAAS для проведения обучающих мероприятий и консилиумов на базе хранящихся данных проведенных операций и планируемых оперативных вмешательств с использованием MapReduce.

Литература

  1. Dicom file format specification [Электронный ресурс] URL: https://www.leadtools.com/sdk/medical/dicom-spec.htm (Дата обращения 17.08.14).
  2. Windows Kinect SDK Features [Электронный ресурс] URL: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn782025.aspx (Дата обращения 17.08.14).
  3. Сравнительный анализ методов интерактивной триангуляции сеточных функций [Электронный ресурс] URL: http://cgm.computergraphics.ru/content/view/63 (Дата обращения 18.08.14)
  4. Хермен Г. Восстановление изображений по проекциям: Основы реконструктивной томографии. М.: Мир, 1983. С. 352.

References

  1. Dicom file format specification [Jelektronnyj resurs] URL: https://www.leadtools.com/sdk/medical/dicom-spec.htm (data obrashhenija 17.08.14).
  2. Windows Kinect SDK Features [Jelektronnyj resurs] URL: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn782025.aspx (data obrashhenija 17.08.14).
  3. Sravnitelniy analiz metodov interactivnoy triangulyacii setochnyh funkciy. [Jelektronnyj resurs] URL: http://cgm.computergraphics.ru/content/view/63 (data obrashhenija 18.08.14)
  4. Hermen G. Vosstanovlenie izobrazheniy po proekciyam: Osnovy rekonstructivnoy tomografii. М.: Mir, 1983. S. 352.