Алгоритм интеллектуального анализа КТ-изображений для построения 3D-модели

Аннотация

В статье представлены алгоритм и соответствующие программные средства, реализующие комплексный вычислительный конвейер на основе модели YOLOv8n-seg (компания Ultralytics) для автоматизированного анализа КТ-изображений поясничного отдела позвоночника человека, включая локализацию анатомических областей, сегментацию и количественные измерения позвонков, а также трехмерную визуализацию. При этом геометрические параметры (общая высота поясничного отдела и сегментарные углы) вычисляются непосредственно на основе сегментационных масок и конвертируются в физические единицы измерения с использованием разрешения изображения. В результате генерируется STL-файл, который может быть экспортирован в стороннее программное обеспечение (например, 3D Slicer) для реконструкции трехмерной поверхности. Критически важным аспектом разработанного подхода является акцент на количественной точности и воспроизводимости результатов, а не исключительно на визуализации: измерения, получаемые на основе масок, транслируют выходные данные модели в клинически интерпретируемые показатели. Это открывает возможности для последующих приложений, таких как скрининг, стратификация пациентов и лонгитюдное исследование.