СОЗДАНИЕ 3D МОДЕЛИ «МАГНИТО-РЕЗОНАНСНОЙ ТОМОГРАФИИ» С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БЛЕНДЕРА И НЕЙРОСЕТИ

ABSTRACT

This article explores the application of modern technologies for creating three-dimensional (3D) models based on magnetic resonance imaging data. The focus is on utilizing Blender software and neural network architectures, such as U-Net and V-Net, to automate the segmentation and visualization of anatomical structures. The workflow includes key steps: processing MRI data in DICOM format, segmentation of images, data transformation, and post-processing to generate high-quality 3D models.

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается применение современных технологий для создания трёхмерных моделей на основе данных магнито-резонансной томографии). Основное внимание уделяется использованию программного обеспечения Blender и нейросетевых архитектур, таких как U-Net и V-Net, для автоматизации процесса сегментации и визуализации анатомических структур. Описывается последовательность этапов: от обработки данных МРТ в формате DICOM до построения высокодетализированных 3D моделей, включающая сегментацию изображений, преобразование данных и постобработку.

Keywords: Magnetic Resonance Imaging (MRI), 3D modeling, Artificial Intelligence (AI), neural networks.

Ключевые слова: Магнитно-резонансная томография (МРТ), 3D-моделирования, Искусственный интеллект (ИИ), нейронные сети.

Цель и задачи исследования: Цель работы заключается в разработке эффективной методологии создания 3D-моделей на основе данных МРТ с использованием технологий Blender и нейронных сетей. Для достижения этой цели поставлены следующие задачи:

- Обработка данных МРТ: преобразование исходных изображений в пригодный для моделирования формат.

- Сегментация с использованием нейронных сетей: автоматическое выделение анатомических структур.

- Создание трехмерных моделей: построение объемных моделей в Blender на основе результатов сегментации.

- Оценка качества: проверка точности моделей и анализ возможных артефактов.

Принцип работы МРТ основан на феномене ядерного магнитного резонанса (ЯМР). При воздействии на атомы водорода в сильном магнитном поле радиочастотным сигналом происходит изменение их спинового состояния, что генерирует отклик, фиксируемый сканером. Этот сигнал преобразуется в высококонтрастные изображения внутренних структур организма. МРТ-данные, как правило, сохраняются в формате DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine), который включает серию последовательных срезов исследуемой области и сопровождающую их информацию. Эти изображения служат основой для последующего построения объемных моделей.

Глубокие сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNNs) играют ключевую роль в автоматической обработке медицинских изображений. Наиболее популярными архитектурами для сегментации являются:

- U-Net: симметричная структура, включающая энкодер и декодер, позволяет эффективно выделять ключевые признаки на разных уровнях разрешения.

- V-Net: адаптация U-Net для анализа трехмерных данных. Применение объемных сверток делает этот метод идеальным для обработки данных МРТ. Эти архитектуры обучаются на размеченных наборах данных, что позволяет им выделять структуры с высокой точностью и минимизировать необходимость ручной обработки.

Технологии 3D-моделирования: Blender - это свободно распространяемая программа с открытым исходным кодом, предназначенная для работы с 3D-графикой. Она предоставляет мощные инструменты для импорта данных, создания объемных моделей, текстурирования и визуализации. Среди преимуществ Blender можно выделить: Возможность интеграции с различными источниками данных. Разнообразие инструментов для обработки и улучшения моделей. Поддержку пользовательских скриптов и дополнений. Использование Blender позволяет создавать реалистичные визуализации, которые имеют ценность в образовательной и клинической практике. Материалы и методы исследования.  Материалы: Исследование проводилось на основе данных МРТ, сохраненных в формате DICOM. Для сегментации применялись предварительно обученные модели нейронных сетей U-Net и V-Net, а для визуализации и постобработки использовалось программное обеспечение Blender.

Методы. Создание 3D-моделей включает три этапа:

- Сегментация данных: С помощью нейронных сетей выделяются ключевые анатомические структуры (например, органы или патологические изменения).

- U-Net используется для 2D-срезов, а V-Net - для анализа объемных данных.

- Преобразование в трехмерный формат: После сегментации контуры, полученные из 2D-срезов, объединяются в 3D-модель. Результат сохраняется в формате, совместимом с Blender.

- Постобработка в Blender: Импорт данных в Blender. Применение инструментов скульптинга и ремешинга для сглаживания поверхностей.

Добавление текстур иреалистичных материалов.

Результаты и обсуждение: Разработанный подход позволил создать 3D-модели с высокой детализацией, соответствующей исходным МРТ-данным. Использование нейронных сетей значительно ускорило процесс обработки, минимизировав необходимость ручной работы. Blender обеспечил дополнительные возможности для постобработки, включая текстурирование и моделирование, что особенно важно при подготовке к хирургическим вмешательствам. Сравнение с традиционными методами показало. Преимущества нейронных сетей. Использование U-Net и V-Net обосновано их способностью: Эффективно работать с медицинскими изображениями, извлекать ключевые признаки даже при ограниченных наборах данных, минимизировать ошибки сегментации.

Достоинства Blender: Blender выделяется своей доступностью и широкими возможностями. Он позволяет не только создавать модели, но и визуализировать их для различных целей - от обучения студентов до подготовки хирургов.

Заключение: Использование Blender в сочетании с нейронными сетями, такими как U-Net и V-Net, для создания 3D-моделей на основе данных МРТ является современным и перспективным подходом. Этот метод открывает новые возможности для медицинской практики, обеспечивая более высокую точность диагностики и лучшее планирование лечения. В дальнейшем возможно совершенствование алгоритмов и создание специализированного программного обеспечения, которое будет интегрировать преимущества нейронных сетей и возможностей Blender для достижения максимальной точности и реализма трехмерных моделей.

Список литературы:

1. Blender Foundation. Blender User Manual. Available at: https://docs.blender.org
2. Çiçek Ö., Abdulkadir A., Lienkamp S.S., Brox T., Ronneberger O. 3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation // Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI). 2016.
3. Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation // Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI). 2015.
4. Long J., Shelhamer E., Darrell T. Fully Convolutional Networks for   Semantic Segmentation // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2015.
5. Milletari F., Navab N., Ahmadi S.A. V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation // Proceedings of the IEEE Conference on 3D Vision (3DV). 2016.
6. Simpson A.L., Antonelli M., Bakas S., et al. A Large Annotated Medical Image Dataset for the Development and Evaluation of Segmentation Algorithms // Medical Image Analysis. 2019.