TIBBIY 2D TASVIRLAR ASOSIDA 3D TASVIRLARNI SHAKLLANTIRISH USULLARI
Ключевые слова:
2D tibbiy tasvirlar, 3D rekonstruksiya, segmentatsiya algoritmlari, U-Net neyron tarmog‘i, Marching Cubes, DICOM format.Аннотация
В данной работе описывается процесс реконструкции трехмерной
(3D) модели почечного органа на основе двухмерных медицинских изображений, а также
дается подробный анализ этапов сегментации медицинских изображений, трехмерной
реконструкции и визуализации. В частности, модель U-Net, основанная на методах
глубокого обучения, получила признание за свою высокую точность и эффективность при
сегментации почек. Также показаны преимущества алгоритма Marching Cubes для
генерации трехмерных поверхностей.
Библиографические ссылки
Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital Image Processing. – 4th ed. – Pearson, 2018.
Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation // Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI 2015). – 2015. – P. 234–241. – DOI: 10.1007/978-3-319-24574-4_28.
Lorensen W.E., Cline H.E. Marching Cubes: A High Resolution 3D Surface Construction Algorithm // ACM SIGGRAPH Computer Graphics. – 1987. – Vol. 21, No. 4. – P. 163–169. – DOI: 10.1145/37402.37422.
Fedorov A., Beichel R., Kalpathy-Cramer J. et al. 3D Slicer as an Image Computing Platform for the Quantitative Imaging Network // Magnetic Resonance Imaging. – 2012. – Vol. 30, No. 9. – P. 1323–1341. – DOI: 10.1016/j.mri.2012.05.001.
Zhao Y., Xie L., Chen X. 3D Reconstruction from 2D Medical Images: A Review // Journal of Biomedical Imaging. – 2016. – Article ID 9272856. – DOI: 10.1155/2016/9272856.