Diese Forschung entwickelt einen 3D-Modellierungsansatz zur umfassenden Visualisierung multipler Lungenknoten in der gesamten Lunge, um die Diagnose und Behandlung von Lungenkrebspatienten im Frühstadium zu verbessern. Die Schlüsselfragen sind, wie man die Verteilung der Knötchen und das Zusammenspiel mit dem Lungengewebe genau rekonstruieren kann. Jüngste Fortschritte in den Bereichen Deep Learning und Computer Vision ermöglichen eine genauere KI-gestützte Erkennung und Segmentierung von Lungenknoten.
Es bestehen jedoch weiterhin Einschränkungen in Bezug auf die Modellierung der gesamten Lunge und die räumlichen Beziehungen zwischen mehreren Knoten. Diese Forschung bietet Fortschritte durch eine 3D-Rekonstruktionstechnik für die gesamte Lunge. Die Integration von KI-gesteuerter medizinischer Bildgebung und Visualisierung in die klinische Diagnose und Behandlung durch Spezialisten ist von entscheidender Bedeutung.
Technologien wie Deep Learning für die volumetrische Segmentierung, virtuelle Augmented Reality für die 3D-Visualisierung und multimodale Datenfusion treiben die Modellierung der gesamten Lunge und die Bewertung von Multiknoten voran, um die klinische Entscheidungsfindung zu verbessern. Diese Forschung etabliert einen effektiven 3D-Modellierungsansatz zur Visualisierung der Verteilung und der räumlichen Beziehungen mehrerer Lungenknoten über das gesamte Lungenvolumen. Zu den wichtigsten Innovationen gehören die Extraktion der Lungenkontur, die Knotenrekonstruktion im 3D-Raum und die interaktive Visualisierung der gesamten Lunge.
Dies ermöglicht eine genauere Diagnose und Behandlungsplanung für Patienten mit Lungenkrebs im Frühstadium. Die Entwicklung eines genauen 3D-Modellierungsansatzes zur Visualisierung ganzer Lungenknotenmuster bietet eine neue Möglichkeit, den Krankheitsverlauf zu verstehen. Dies kann eine frühere Diagnose ermöglichen, die Behandlungspläne personalisieren und die Ergebnisse für Lungenkrebspatienten verbessern.
Die Ergebnisse bilden die Grundlage für die Erweiterung der Ganzlungenmodellierung unter Verwendung multimodaler Daten und die Weiterentwicklung der klinischen Translation.
