Cette recherche développe une approche de modélisation 3D pour visualiser de manière exhaustive de multiples nodules pulmonaires dans l’ensemble du poumon, dans le but d’améliorer le diagnostic et le traitement des patients atteints d’un cancer du poumon à un stade précoce. Les questions clés sont de savoir comment reconstruire avec précision la distribution des nodules et l’interaction avec le tissu pulmonaire. Les progrès récents de l’apprentissage profond et de la vision par ordinateur permettent une détection et une segmentation plus précises des nodules pulmonaires assistées par l’IA.
Cependant, des limites persistent en ce qui concerne la modélisation du poumon entier et les relations spatiales entre les nodules multiples. Cette recherche permet de progresser grâce à une technique de reconstruction 3D de l’ensemble du poumon. L’intégration de l’imagerie et de la visualisation médicales basées sur l’IA au diagnostic et au traitement cliniques spécialisés est essentielle.
Des technologies telles que l’apprentissage profond pour la segmentation, la modélisation volumétrique, la réalité augmentée virtuelle pour la visualisation 3D et la fusion de données multimodales font progresser la modélisation du poumon entier et l’évaluation multinodule pour améliorer la prise de décision clinique. Cette recherche établit une approche de modélisation 3D efficace pour visualiser la distribution et les relations spatiales de plusieurs nodules pulmonaires sur l’ensemble du volume pulmonaire. Parmi les principales innovations, citons l’extraction des contours pulmonaires, la reconstruction de nodules dans l’espace 3D et la visualisation interactive de l’ensemble du poumon.
Cela permet un diagnostic et une planification du traitement plus précis pour les patients atteints d’un cancer du poumon précoce. Le développement d’une approche de modélisation 3D précise pour visualiser les modèles de nodules pulmonaires entiers offre une nouvelle capacité de compréhension de la progression de la maladie. Cela peut permettre un diagnostic plus précoce, personnaliser les plans de traitement et améliorer les résultats pour les patients atteints d’un cancer du poumon.
Les résultats jettent les bases de l’expansion de la modélisation du poumon entier à l’aide de données multimodales et de l’avancement de l’application clinique.
