Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение Высшего профессионального образования

Уральский федеральный университет

имени первого президента Российской Федерации Ельцина Б.Н.

Кафедра вычислительной техники

ДОПУСТИТЬ К ЗАЩИТЕ

Зав. кафедрой, д.т.н., профессор

Гольдштейн С.Л.

ДИПЛОМНАЯ РАБОТА

Развитие информационной системы 3D визуализации сложных динамических объектов в пульмонологии

Научный руководитель С.Э. Маркина

Научный консультант Д.А.Черняев

Нормоконтролер, к.т.н. В. В. Ковалев

Студент гр. ФтМ-210803 Д.Ю. Великанов

Екатеринбург

2013

Реферат

Целью создание информационной системы оптимально решающей поставленные задачи, для оптимизации восприятия информации реализовать 3D представление данных.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

Проанализировать существующие в настоящее примеры систем решающих аналогичные задачи;

Проанализировать существующие в настоящее время новые технологии в разработке систем визуализации медицинских данных;

Произвести отбор аналогов из существующих систем с последующим выделением прототипа;

Разработать пакет моделей на создание информационной системы;

Разработать проект информационной системы и скомпилировать ее с программным путем;

Произвести внедрение системы в опытную эксплуатацию;

Провести оценку эффективности внедрения информационной системы на основе исходной информации.

Объектом исследования является представление медицинских данных в пульмонологии с целью улучшения точности диагностики.

Предметом исследования является информационная система визуализации медицинских данных.

Методы исследований. Для разработки программного обеспечения использовались языки структурного и объектно-ориентированного программирования, методы проектирования информационных технологий.

Содержание

• Обозначения и сокращения
• Введение
• 1. Проблематика развития системы 3D визуализации медицинской информации в пульмонологии
• 1.1 Ключевые слова и направления для информационного поиска
• 1.2 Технология поиска информации
• 1.3 Обзор найденной информации
• 1.3.1 Обзор информационных систем визуализации мед информации
• 1.3.1 Выбор критериев оценки
• 1.4. Оценка аналогов
• 1.5 Заключение по выбору прототипа
• 1.6 Критика прототипа
• 1.7 Результаты и выводы по главе 1
• 2. Моделирование информационной системы 3D визуализации медицинской информации в пульмонологии
• 2.1 Концептуальная модель
• 2.1.1 Общая концептуальная модель информационной системы 3D визуализации медицинской информации в пульмонологии
• 2.1.2 Базово-уровневая модель информационной системы 3D визуализации медицинской информации в пульмонологии
• 2.3 Математическая модель
• 2.4 Алгоритмические модели
• 3. Проектирование сценария построения многомерных моделей сложных динамических объектов по медицинским данным
• 3.1 Внешнее проектирование
• 3.1.1 Обзор проблемы
• 3.1.2 Целеполагание
• 3.2 Внутреннее проектирование
• 3.2.1 Выбор метафоры программирования
• 3.2.2 Выбор средств программирования
• 3.2.3 Проектирование системы 3D визуализации медицинских данных в пульмонологии
• 3.3 Результаты и выводы по главе 3
• Литература

Обозначения и сокращения

БЗ - База знаний

ВОЗ - Всемирная организация здравоохранения

ИС - Информационная система

ЛИР - Лицо, принимающее решения

ЛПУ - Лечебно-профилактическое учреждение

МИС Медицинская информационная система

ПО Программное обеспечение

СУБД Система управления базой данных

КТ- компьютерная томография

Введение

Медицинская визуализамция -- раздел медицинской диагностики, занимающийся не инвазивным исследованием организма человека при помощи физических методов с целью получения изображения внутренних структур. Развитие систем визуализации в пульмонологии позволяет более тщательно оценивать результаты диагностических процедур, таких как магнитно-резонансная томография. Построение многомерных моделей позволяет отслеживать динамику заболеваний и с большей точностью ставить диагноз и наблюдать за эффективностью лечения.

На данный момент времени имеется малое число систем подобного типа, решающих необходимые для пульмонологической диагностики задачи. И немногие из них соответствуют требованиям медицинских специалистов.

Разработка подобной системы совместно с специалистами НИИ Пульмонологии и фтизиологии позволит значительно увеличить точность диагностики и позволит решить задачи которые не имеют решения на данный момент.

1. Проблематика развития системы 3d визуализации медицинской информации в пульмонологии

визуализация медицинский информации пульмонология

В главе рассмотрены основные термины и понятия по теме работы, предложена технология поиска необходимой информации, произведен анализ аналогов, выбраны критерии для оценки аналогов, выбран прототип, сформулированы цели и задачи дипломной работы.

При проведении поиска информации в интернет ресурсах, а так же библиографическом поиске, были выявлены ключевые термины для поиска: визуализация, медицинская информация, система визуализации, 3d визуализация, визуализация в пульмонологии.

Далее термины были сгруппированы в следующие информационные группы: Система 3D визуализации, визуализация медицинской информации в пульмонологии.

1.1 Ключевые слова и направления для информационного поиска

Визуализация в общем смысле -- метод представления информации в виде оптического изображения (например, в виде рисунков ифотографий, графиков, диаграмм, структурных схем, таблиц, карт и т. д.). Очень эффективно визуализация используется для представления изначально не зрительной информации (например, температуры, плотности населения, распределения уровнейэлектромагнитных полей и т. д.). Считается, что зрение обеспечивает человеку около 90 % информации. Рассматривание изображений позволяет исследовать пространственные структуры, имеющиеся в объекте; распределение оптических плотностей и цветов -- отражает важнейшие сведения о свойствах реальных и виртуальных объектов окружающего мира.

Медицинская информация - это данные получаемые путем проведения диагностических мероприятий. Медицинская информация - результаты диагностических действий, заключение специалиста и т.д.

Система визуализации -- комплекс средств для передачи видеоинформации оператору.

3D визуализация - создание реалистичного предмета в трёхмерном компьютерном пространстве. При помощи программных средств и графики.

Пульмонология (также называемая «пневмологией») -- раздел медицины, занимающийся изучением, диагностикой и лечением заболеваний лёгких и дыхательных путей. В некоторых странах пульмонология называется «грудной медициной» или «респираторной медициной». Пульмонология обычно считается разделом внутренней медицины, однако имеет тесные связи с реаниматологией и интенсивной терапией, поскольку занимается в том числе и пациентами, чьё клиническое состояние требует искусственной вентиляции лёгких. Операции на дыхательных путях обычно проводится специалистами в области кардиоторакальной хирургии или торакальной хирургии.

Программное обеспечение - наряду с аппаратными средствами, важнейшая составляющая информационных технологий, включающая компьютерные программы и данные, предназначенные для решения определённого круга задач и хранящиеся на машинных носителях [2].

Пользовательский интерфейс - это совокупность информационной модели проблемной области, средств и способов взаимодействия пользователя с информационной моделью, а также компонентов, обеспечивающих формирование информационной модели в процессе работы программной системы [3].

Система - совокупность разнотипных элементов, обладающая определённой целостностью [2].

Информационная система - система, предназначенная для сбора, обработки, хранения, анализа и распространения информации в целях управления [2].

1.2 Технология поиска информации

На рисунке 1.1 представлен алгоритм поиска информации (вызывающий) [3].

На рисунке 1.2 представлен алгоритм поиска информации в библиотеке (декомпозиция блока 4).

На рисунке 1.3 представлен алгоритм поиска информации в Интернете (декомпозиция блока 5).

На рисунке 1.6 представлен алгоритм поиска информации у экспертов (декомпозиция блока 6).



Рисунок 1.1 Вызывающий алгоритм поиска информации

Рисунок 1.2 Алгоритм поиска информации в библиотеке



Рисунок 1.3 - Алгоритм поиска информации в Интернете

Рисунок 1.6 - Алгоритм поиска информации у экспертов

1.3 Обзор найденной информации

Актуальность работы. Имеется социальный заказ, поступивший от НИИ Пульмонологии и Фтизиологии, на создание информационной системы 3D визуализации сложных динамических объектов в пульмонологии. В настоящее время существует лишь програмное обеспечение не позволяющее строить модели надлежащего качества и решать задачи количественной оценки зон поражения а так же их динамику. Следовательно, необходима разработка принципиально новой системы с учетом всех требований врача-пульмонолога и использованием новых технологий.

В настоящее время подобные программы для визуализации медицинских данных с функцией построения трехмерных моделей широко распространены, однако, существующие программные продукты имеют ряд существенных недостатков:

· Недостаточная детализация моделей

· Отсутствие отслеживания динамики модели

· Отсутствие возможности количественной оценки поражений\здоровой ткани\плотности.

· Не имеют в основе базы знаний профильных специалистов

Данные недостатки не позволяют применять на практике подобные программы. Тем не менее при разработке программы для решения существующих задач необходимо учитывать существующие аналоги.

1.3.1 Обзор информационных систем визуализации мед информации.

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.

1.4 Оценка аналогов информационных систем основанных на нейронных сетях

В качестве аналогов выбраны существующие системы, общей составляющей которых является возможность построения визуализированных моделей на основе медицинских данных. Оценка этих систем осуществляется по ряду критериев имеющих непосредственную значимость при разработке информационной системы.

1.4.1 Выбор критериев оценки

1. Область применения (ОП) - функциональная составляющая системы оценивающая возможность ее использования для различных задач, решение которых необходимо для достижения поставленных по проекту целей.

2. Цена (Ц) - стоимость программного комплекса и оценка формата оплаты продукта.

3. Основные параметры и характеристики (ОПиХ)

1. Поддержка 3D визуализации (ПВ) - наличие\отсутствие возможностей построения многомерных моделей.

2. Поддержка диаграмм (ПД) - функциональный ассортимент инструментов для представления данных в виде диаграмм, гистограмм и прочих визуальных схематических элементов.

3. Возможность вносить изменения в изображение (ВИ) - наличие функционала по обработке изображения с целью оптимизации интересующих параметров.

4. Поддержка разных операционных систем (ПОС) - наличие кроссплатформенности для конкретного программного продукта.

4. Отличительные особенности (ОО)

1. Понятный пользователю интерфейс (ПИ) - оценка функциональности интерфейса и его восприятия целевой группой.

2. Наличие демонстрационных материалов для обучения (ДМ) - наличие и качество различных баз знаний и примеров

3. Понятность снимка пациенту (ПС) - оценка визуальной понятности моделей генерируемых системой.

4. Наличие русификатора (НР) - оценка перевода и его качества.

5. Открытость кода (ОК) - оценка возможности разработки самописных надстроек и элементов системы.

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».

1.4 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
Ранг прототипа	Название	Прототип	Доработка
1	Информационная система 3D визуализации в пульмонологии	МeVisLab	Необходима оптимизация системы под нуждызаказчика
2	Интерфейс	3d Doctor	Упрощение интерфейса, реализация просмотра высококачественной графики
	Модуль построения моделей	МeVisLab	Автоматизация построения моделей, реализация наложения фильтров
	Модуль численного анализа данных	МeVisLab	Автоматизация алгоритмов, интеграция с базой знаний
	Модуль накопления знаний и опыта	3D slicer	Реализация накопления и формализации опыта и знаний с возможностью последующего применения

1.5 Заключение по выбору прототипа

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.

1.6 Критика прототипа

Выбор наиболее подходящей системы заключается в нахождении такого решения, в котором возможна реализация всех поставленных задач а так же имеются инструменты для построения многомерных моделей и возможность портирования системы в формат клиент-серверное приложениях задач составляющие, однако для проектирования системы пригодной для эксплуатации пользователями необходим более понятный и пользователе ориентированный интерфейс который позволит оптимизировать работу специалиста.

Помимо интерфейса в данной системе при помощи свободного доступа к разработке модулей и сценариев необходимо реализовать сценарий по автоматическому построению нужных моделей после чего портировать данную систему с переводом ее в формат клиент-серверного приложения.

Для оптимизации затрат по ресурсам необходимо строго разграничить вычислительное ядро системы для уменьшения ресурсной нагрузки на клиентскую часть. На данный момент система не оптимизирована по ресурсной потребности что ведет к чрезмерным затратам по ресурсам как видео адаптера так и вычислительной мощности.

Предлагаемое решение:

Разработать интерфейс для проектируемой системы, создать необходимый сценарий построения моделей и подсчета всех численных характеристик, перенести приложение в формат клиент-сервер и настроить облачную обработку данных для серверной составляющей.

1.7 Результаты и выводы по главе 1

Результаты:

Рассмотрено ряд источников, включая ресурсы Интернет;

Проведён литературный обзор, выбраны аналоги;

Выбраны критерии для оценки аналогов;

Произведен анализ аналогов и выбран прототип;

Проведена критика прототипа и предложены пути решения проблемы;

Сформулированы цели и задачи дипломной работы.

Выводы:

Собранной информации достаточно для продолжения исследования;

В связи с тем что поставленные задачи не имеют решения и аналогов можно сделать вывод о их актуальности. Учитывая возможность их решения на выявленном прототипе дальнейшая работа имеет как новаторскую так и прикладную ценность.

1.8 Цели и задачи дипломного исследования

Глобальная цель: Повышение качества работы врача пульмонолога. Увеличение точности первичных диагнозов и повышение качества лечения.

Локальные цели:

- Научная цель - получить новые сведения о возможностях визуализации информации, построения многомерных сложных объектов и оценке информативности данных.

- Инженерная цель - получить систему по моделированию сложных динамических объектов способную осуществлять численный анализ данных по этим объектам.

Задачи:

- Проанализировать литературные источники с использованием различных технологий поиска информации;

- Произвести обзор найденной информации;

- Произвести оценку существующих аналогов по критериям;

- Произвести оценку и критику прототипа;

- Разработать скрипт по построению сложных моделей с возможностью численного анализа данных;

- Разработать пользователе ориентированную оболочку системы;

- Разработать общую структуру системы формата клиент-сервер;

2. Моделирование информационной системы 3d визуализации медицинской информации в пульмонологии

Моделирование - исследование объектов познания на их моделях. Моделирование предполагает построение и изучение моделей реально существующих предметов, явлений и конструируемых объектов [14]:

для определения или улучшения их характеристик;

для рационализации способов их построения;

для управления и прогнозирования.

Моделью называют создаваемое человеком подобие изучаемой системы и её компонентов. Модели всегда проще реальных объектов, но они позволяют выделить главное, не отвлекаясь на детали.

В главе 2 приведены следующие модели, созданные в процессе анализа предметной области и использованные в процессе проектирования системы: концептуальные (общая и базово-уровневая), IDEF0 модель.

2.1 Концептуальная модель

Для описания концептуальной модели используется фреймовый формализм, а именно описание концептуальной модели в соответствии с ролевым фреймом

КОНЦЕПЦИЯ = <ОФС, ПРОФ, СОС, НФ, ЦФ>, (5)

где ОФС - основные функции системы,

ПРОФ - путь реализации основных функций,

СОС - структурная основа системы,

НФ - направленность функционирования,

ЦФ - цель функционирования.

2.1.1 Общая концептуальная модель информационной системы 3d визуализации медицинской информации в пульмонологии

Информационная система 3d визуализации медицинской информации в пульмонологии - программный комплекс позволяющий решать задачи по многомерному моделированию сложных динамических объектов исходными данными для которых являются результаты компьютерной томографии легких. Данная система позволяет осуществлять подсчет численных характеристик моделей.

2.1.2 Базово-уровневая модель информационной системы 3d визуализации медицинской информации в пульмонологии

Рассмотрим базово-уровневую модель информационной системы 3d визуализации медицинской информации в пульмонологии.

Основная функция интерфейсного модуля:

Минимизация времени расчетов, повышение точности результатов за повышения уровня детализации моделей.
Пути реализации основных функций:

Размещение вычислительной составляющей системы на вычислительном кластере;

Обработка входящих данных с целью удаления шумов;

Основа структуры вычислительного модуля, включающая:

Блок диалога ИС и врача-пользователя;

Блок обработки запросов пользователя и машинных ответов;

Блок графической визуализации;

Направленность функционирования:

Облегчение эксплуатации и сопровождения программного обеспечения;

Повышение производительности труда пользователя.
Цель функционирования:

Повышение эффективности распределенной обработки информации;

Увеличение отдачи инвестиций в разработку информационных систем.

2.2 Структурная модель

Структурная схема, представленная на рисунке 2.1, показывает, что информационная система представляет собой совокупность трех уровней:

* уровень представления данных;

* уровень расчетов и операций;

* уровень хранения данных.

Рисунок 3. Структурная модель ИС визуализации сложных динамических объектов основанных на медицинской информации

2.3 Математическая модель

Проведя поиск существующих на данный момент времени методов оценки информативности, был найден один из наиболее подходящих методов. Найденный метод был принят за прототип и использовался в дальнейшем как основной.

Способ оценки информативности рентгеновского снимка, основанный на определении для исследуемой рентгенограммы характеризующего ее информационного индекса, показывающего количество содержащейся в ней информации, отличающийся тем, что рентгеновский снимок оцифровывается путем разбиения его на элементарные участки - пиксели, причем для каждого пикселя определяется значение, соответствующее его плотности почернения, а характеризующий рентгеновское изображение информационный индекс определяется по формуле

где xmax и y max - число пикселей в строках и столбцах соответственно, Iх,у - показатель плотности почернения пикселя с координатами х и у, а Сmin - пороговое значение контраста, причем в случае выполнения условия неравенства для двух соседних пикселей на величину, превышающую Сmin, к общему информационному индексу Q прибавляется единица, в противном случае - ноль.

В настоящее время существует несколько различных способов оценки «качества» рентгенограмм ([1] Новиков В.И. Способы оценки качества рентгеновских изображений. // Медицинская техника, 1975, №2, с.35-38., [2] Приставко В.В. Оценка качества изображения способом сопоставления объективных и субъективных характеристик. // Журнал научной и прикладной фотографии и кинематографии, 1973, том 18, вып.4, с.308-313).

Однако единственным требованием, предъявляемым к рентгеновскому снимку, является его информативность, под которой понимают количество полезной информации, полученной рентгенологом при анализе данного снимка. Информативность рентгенограммы может быть оценена при помощи субъективных (визуальных) и объективных (физических) характеристик.

К субъективной оценке, являющейся наиболее распространенным способом оценки качества рентгенограммы, относятся визуально определяемая полнота воспроизведения в изображении заданного набора деталей объекта исследования. Однако такой способ весьма зависим от особенностей восприятия наблюдателя, условий просмотра снимков и т.д., что является его существенным недостатком.

Объективная оценка производится или по пограничной кривой (распределению оптической плотности на границе изображения) или по частотно-контрастной характеристике системы преобразования изображения.

К настоящему времени известны способы оценки информативности снимка, цель которых - возможность охарактеризовать качество рентгеновского снимка одним числом, неким информационным индексом.

Наиболее близким к заявляемому способу является способ оценки информационной емкости рентгеновской пленки, определяемой количеством информации в двоичном коде, которая может быть записана на единице площади фотоматериала ([3] Рентгенотехника. Справочник // Под ред. В.В.Клюева, кн. 2. - М.: Машиностроение, 1992, с.338).

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина)"

Адаптация данного метода заключалась в суммировании максимальных по информативности срезов и поиск среднеарифметического значения информативности по всему пакету DICOM. Таким образом, возможна как отдельная оценка информативности среза, так и общая оценка информативности всего пакета, что позволяет проводить анализ связей. При каких заболеваниях, какие срезы и участки легочной ткани наиболее информативны для диагностики.

Дальнейшее применение данного метода позволило вывести среднестатистическую оценку информативности на различных этапах компьютерной обработки информации.

Первый этап. Первичное представление.

На данном этапе мед.информация представлена набором двухмерных срезов с возможностью последовательного перехода. Первичное изображение имеет наименьшую информативность (40%) для специалиста.

Второй этап. Построение объёмной модели по первичной информации

На данном этапе строится поверхностная модель с возможностью манипуляции и проникновения. Построение трехмерного изображения с возможностью измерения объёма и измерения отдельных крупных объектов. Информативность возрастает до 50-55%

Третий этап. Выделение моделируемой области.

На данном этапе происходит сегментное выделение области. В частности выделение непосредственно изучаемого органа и построение 3D модели с детальной обработкой внутренней структуры. Выделенная по отмеченным точкам область проецируется в трехмерную модель с возможностью измерения всех элементов. Информативность возрастает до 65-75%

Четвертый этап. Измерение элементов, построение секущих.

Построение секущих в любых плоскостях, возможность «проникновения» внутрь элементов размерами до 5мм кубических. Информативность увеличивается до 80- 90%.

Основываясь на полученных результатах, были проведены расчеты динамики поражения

Для численного анализа прогресса/регресса лечения пациентов и измерения изменений объёма поражений применяется следующая технология.

Метка для построения моделей MeVisLab ставится на одно и то же место на пакете снимков пациента в случаях до и после лечения.

Далее с помощью изменения коэффициента чувствительности построения моделей оптимизируется модель до степени отображения плевры, поражённых областей, сосудов и бронхов. Полученные объёмы моделей сравниваются, разница полученных данных является показателем прогресса/регресса лечения. Т.к. разница объёмов является изменением объёма поражения.

Однако существует погрешность измерений, обусловленная условиями диагностики и получения изображения с КТ и динамической природой пациента. Для ее вычисления путем установки меток и изменения коэффициента чувствительности строятся последовательно модель костной ткани, и общего объема обследуемой области тела пациента до и после лечения. Примеры данных операций приведены ниже на рисунках.

Полученные объемы вычитаются попарно, далее считается среднеарифметическое значение разницы объемов, которое вычитается из полученного ранее значения изменения объема пораженной области. Полученное число является погрешностью моделирования, которое следует вычесть из изменения объема пораженной области для получения финального результата.

Vs- Объем костной ткани

Vs1-объем костной ткани до лечения

Vs2- объем костной ткани после лечения

Vs=|Vs2-Vs1|

Vs=| 512.618 - 916.135 |=403.517

Vt- Общий объем обследуемой области тела пациента

Vt1- Общий объем обследуемой области тела пациента до лечения

Vt2- Общий объем обследуемой области тела пациента после лечения

Vt=|Vt2-Vt1|

Vt=| 7173.59 - 9898.63 |=2725.04

2.4 Алгоритмические модели

В данном разделе представлены алгоритмыполученные путем сбора и нализа действийспециалистов с целью формализации их действий для последующей оцифровки и занесения в базу знаний.

Рисунок 4 Алгоритм выявления поражения метастазами

2.5 Результаты и выводы по главе 2

В результате моделирования функционального модуля информационной системы визуализации медицинских данных созданы следующие модели: созданные в процессе анализа предметной области и использованные в процессе проектирования системы: концептуальные (общая и базово-уровневая), структурная, алгоритмические, функциональные и информационная модели, а так же IDEF0 модель системы, полностью описывающая все уровни проектируемой системы.

Выводы. Полученный пакет моделей моделирования функционального модуля информационной системы визуализации дает представление о концептуальном устройстве модуля и принципах его функционирования, позволяет провести проектирование модуля.

3. Проектирование сценария построения многомерных моделей сложных динамических объектов по медицинским данным

В данной главе рассматривается внешнее и внутренне проектирование. При внешнем проектировании сделан обзор проблемы, проведено исследование целей и синтезировано техническое задание. При внутреннем проектировании была выбрана метафора и средства программирования, также проведено проектирование базы данных.

3.1 Внешнее проектирование

3.1.1 Обзор проблемы

Согласно модифицированному системотехническому методу целеполагания [14] получены следующие результаты.

Лозунг: даешь максимальное информационное удовлетворение всех лиц, заинтересованных в высоких результатах деятельности при минимальных затратах.

Проблематика и проблема: противоречия между желаемым и реальным состоянием системы поддержки деятельности пульмонолога. В связи с тем, что проблематика и проблема уже были рассмотрены в главе 1, их подробное описание в данном разделе опущено.

Объект актуализации: функциональный модуль информационной системы моделирования сложных динамических объектов по медицинским данным, как компонент передовых информационных средств в поддержку деятельности врача-пульмонолога.

3.1.2 Целеполагание

Глобальная цель - повышение качества деятельности врача-пульмонолога путем повышения точности диагностики заболеваний на основе данных КТ, возможность проведения численных анализов данных по полученным моделям.

3.1.3 Системно-обоснованное техническое задание

В результате проведения внешнего проектирования разработано техническое задание приложено в приложении В.

3.2 Внутреннее проектирование

Внутреннее проектирование - этап жизненного цикла программного обеспечения, во время которого исследуется структура и взаимосвязи элементов разрабатываемой системы. Результатом этого этапа является пакет моделей, содержащей количество информации достаточное для реализации системы. Внутренне проектирование проводилось на основании разработанных и описанных во 2-ой главе моделей.

3.2.1 Выбор метафоры программирования

От выбора метафоры программирования зависят дальнейшие этапы проектирования. Если выбрана процедурная метафора - основным средством проектирования станет использование алгоритмов. Если же выбрана объектно-ориентированная метафора - описание иерархии наследования и свойств объектов.

Процедурное программирование используется для разработки небольших программных продуктов, а объектно-ориентированное программирование [15] предназначено для написания сложных и гибких систем, поэтому оно идеально подходит для создания функционального модуля и информационной системы в целом.

3.2.2 Выбор средств программирования

Сформулируем требования, которым должно удовлетворять средство программирования:

· Возможность моделирования сложных динамических обьектов по результатам КТ;

· Создание и администрирование баз данных;

· Разработка графических приложений;

· Разработка интерфейса;

· Реализация системы в формате клиент-сервер;

Исходя из технического задания, средство программирования должно работать под операционной системой Windows 7 и выше.

В качестве объектно-ориентированной среды программирования выбран программный продукт MeVisLab, Microsoft Visual Studio 2013, C#, .NET Framework, ASP.NET, Microsoft SQL Server, T-SQL, Pyton, Java 7, JavaScript;

3.2.3 Проектирование системы 3D визуализации медицинских данных в пульмонологии

В результате анализа технического задания, требований консультанта по работе врача-пульманолога и результата моделирования спроектирован интерфейс пользователя. Структура интерфейса пользователя представленная в виде кортежа:

И = <F, {F}, S>

где И - интерфейс пользователя;

F - формы для ввода данных и управления системой;

{F} - связи между формами, основной формой для работы с системой является "Главная форма", она появляется после запуска исполняющего файла программы и введения пароля и имени пользователя. На этой форме можно выбрать нужное решение: новое обследование, построение модели, просмотр базы примеров. Из остальных форм приложения можно вернуться только на главную форму. Главная форма содержит управляющие элементы;

S - структура элементов формы. Элементы ввода вывода информации на формах называются так же как поля в карте обследования, и связаны с полями таблицы соответственно.

Структура вычислительного модуля представленная в виде кортежа:

ВМ = <DB, {DB}, DC>

где ВМ - вычислительный модуль;

DB - (data base's)- базы данных, в частности база обследований пациентов, база моделей.

{DB} - связь между базами данных и вычислительным ядром. Обеспечение взаимосвязи между базами данных и вычислительным ядром отвечающим за их обработку.

DC - вычислительное ядро. Обеспечивает обработку входящих данных, позволяет вести мониторинг, строить выборки по различным критериям. Модуль наделяющий данную систему вычислительными мощностями необходимыми для построения моделей и обработки численных данных.

Одним из ключевых элементов операций ядра является сценарий построения моделей.

Входные данные в виде пакетов DICOM изображений преобразуются в 3D модели

Информативность компьютерных моделей данных диагностики больного имеет тенденцию к росту с увеличением уровня их обработки.

1й шаг. Первичное представление



Первичное изображение имеет наименьшую информативность (приблизительно 40%)

2й шаг. Построение объёмной модели по первичной информации

Построение трехмерного изображения с возможностью измерения объёма и измерения отдельных крупных объектов. Информативность возрастает до 50-55%

3й шаг. Выделение моделируемой области

Выделенная по отмеченным точкам область проецируется в трехмерную модель с возможностью измерения всех элементов. Информативность возрастает до 65-75%

4й шаг. Измерение элементов, построение секущих



Построение секущих в любых плоскостях, возможность «проникновения» внутрь элементов размерами до 5мм кубических. Информативность увеличивается до 80- 90%

Рисунок 5 График роста информативности информации

3.3 Результаты и выводы по главе 3

В ходе выполнения внутреннего проектирования были получены следующие результаты:

произведен обзор проблемы;

разработано техническое задание на создание интерфейсного модуля;

определена метафора программирования системы;

спроектирована структура базы данных;

спроектирован интерфейс пользователя.

спроектирован сценарий работы системы для построения 3d моделей надлежащего качества.

На основании результатов проектирования можно сделать следующие выводы:

разработанный проект системы соответствует техническому заданию;

количество полученной информации достаточно для реализации системы.

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

Размещено на Allbest.ru

...