Objective: Recent advances in patient specific three-dimensional (3D) modeling serve as the initial platform for developing computational simulations and tools for prognostic foresight. In this study, we introduce the preliminary results of a semi-automatic software program, TT3D-BMMP (TanTuna 3D-Başkent Measuring and Modeling Program), developed in our laboratory that generates 3D reconstruction from a set of tomographic medical images. Material and Methods: The software uses two-dimensional patient dataset, segments the selected anatomical structure then generates surface mesh structure in a universal format of 'msh'. Segmentation is performed by an automatic algorithm with manual correction option. Post-processing options such as rendering and visualizations may be performed in any programs with post-processor option. In the construction of programming algorithms anonymized computer tomography datasets were used which were obtained from freely available websites. Results: The preliminary results of the software were discussed on various anatomical models by means of automatic and manual segmentations, different resolutions, manual corrections, capabilities and limitations. This study offers and describes interactively ever developing, freely available application for 3D visualization of anatomical structures from actual patient cases. Conclusion: We believe the software will serve as one of the main platforms for the future studies ranging from patient specific simulations to bio-printing.
Keywords: Image reconstruction; three-dimensional image; patient-specific computational modeling
Amaç: Günümüz bilgisayar teknolojileri ardışık tomografik görüntüleri kullanarak anatomik yapıların 3-boyutlu (3B) görüntülenmesini mümkün kılmıştır. Hastaya ait anatomik yapıların 3B görsellerinin, fizyolojik süreçlerin matematiksel çözümlemelerine basamak oluşturması açısından önemlidir. Bu açıdan 3B modellemeler bazı hastalıkların seyri ile ilgili ölçütlerin tahmin edilmesi, tedavilerin hastaya özgü olarak planlaması ve risk değerlendirmesinde önemli bir araç olarak kabul görmektedir. Bu çalışmada, bu alandaki bilimsel bilgi birikimine katkı sağlayabilmek amacıyla laboratuarımızda geliştirdiğimiz bir yazılım, TT3D-BMMP (TanTuna 3D - Başkent Measuring and Modeling Program), uygulaması tartışılmıştır. Gereç ve Yöntemler: Yazılım sırasıyla, tomografik kesit görüntülerinden anatomik yapıların sınırlarının belirlenmesi (segmentation), verilerin 3B kartezyen koordinat sistemine yerleştirilmesi ve 3B görselleştirmeye uygun yüzey ağ-yapının (surface mesh) oluşturulmasını içermektedir. Delphi programlama dili ile geliştirilen yazılım uygulaması, hedeflenen anatomik yapının sınırlarını otomatik olarak ve gerektiğinde el ile çizme/düzeltme yöntemiyle tanımlamaktadır. Otomatik nesne tanıma (feature extraction) prosedürü 'radyal map' algoritmasını kullanmakta olup yüzey ağ-yapısı popüler dosya formatlarında saklanmaktadır. Bulgular: Düşük düzeyde kullanıcı etkileşimi gerektiren bu 3B organ rekonstrüksiyon yazılımı, açık kaynak web sayfalarından alınan anonim hasta görüntüleri üzerinde geliştirilmiştir. Bazı model çıktıları 3B yazıcı teknolojisi ile üretilerek test edilmiştir. Üretilen solid modeller tomografik kesit görüntüleri ile şekil ve ölçek karşılaştırmaları yapılarak değerlendirilmiştir. Sonuç: Bu yazılımın, hastaya özgü anatomik modelleri temel alarak, fizyopatolojik parametrelerin hesaplamalı çözümlemelerinin yapılabilmesi için multidisipliner çalışma olasılıklarının önünü açacağına inanmaktayız.
Anahtar Kelimeler: Görüntü rekonstrüksiyonu; üç-boyutlu görüntü; hastaya özgü bilgisayarlı modelleme
- Pujol S, Baldwin M, Nassiri J, Kikinis R, Shaffer K. Using 3D modeling techniques to enhance teaching of difficult anatomical concepts. Acad Radiol. 2016;23(4):507-16. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Duncan J, Ayache N. Medical Image Analysis: Progress over two decades and the challenges ahead. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2000;22(1):85-106. [Crossref]
- Bücking TM, Hill ER, Robertson JL, Maneas E, Plumb AA, Nikitichev DI. From medical imaging data to 3D printed anatomical models. PLoS One. 2017;12(5):e0178540. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Kiziltan E, Yazici AC, Toyran N, Bodur B, Çelik FP, Erdem I, et al. [Relation between visio-spatial abilities and academic success: Baskent university faculty of medicine experience]. Turkiye Klinikleri J Med Sci. 2015;35(3):138-45. [Crossref]
- Bangeas P, Voulalas G, Ktenidis K. Rapid prototyping in aortic surgery. Interact Cardiovasc Thorac Surg. 2016;22(4):513-4. [Crossref] [PubMed]
- Kızıltan E. [Distribution of dynamic forces on patient specific vascular model: application of computational hemodynamics]. Gazi Medical Journal. 2015;26:163-9.
- Torii R, Oshima M, Kobayashi T, Takagi K, Tezduyar TE. Influence of wall elasticity in patient-specific hemodynamic simulations. Computers & Fluids. 2007;36(1):160-8. [Crossref]
- Filipovic N, Ivanovic M, Krstajic D, Kojic M. Hemodynamic flow modeling through an abdominal aorta aneurysm using data mining tools. IEEE Trans Inf Technol Biomed. 2011;15(2):189-94. [Crossref] [PubMed]
- Heiberg E, Sjögren J, Ugander M, Carlsson M, Engblom H, Arheden H. Design and validation of segment--freely available software for cardiovascular image analysis. BMC Med Imaging. 2010;10:1. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Geuzaine C, Remacle JF. Gmsh: a three-dimensional finite element mesh generator with built-in pre- and post-processing facilities. Int J Numer Meth Enging. 2009;79(11):1309-31. [Crossref]
- Ferreira EA, Duarte M, Maldonado EP, Burke TN, Marques AP. Postural assessment software (PAS/SAPO): validation and reliability. Clinics (Sao Paulo). 2010;65(7):675-81. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Duryea J, Magalnick M, Alli S, Yao L, Wilson M, Goldbach-Mansky R. Semiautomated three-dimensional segmentation software to quantify carpal bone volume changes on wrist CT scans for arthritis assessment. Med Phys. 2008;35(6):2321-30. [Crossref] [PubMed] [PMC]
.: Process List