이 프로토콜은 인체 해부학적 구조의 복잡한 CT 및 MRI 이미지를 채우고 두 가지 유형의 이미징의 장점을 각각 활용합니다. 이것은 의료 영상 분야에서 중요한 혁신입니다. 융합 모델에서 의사는 CT의 뼈 구조와 MRI의 연조직 구조를 모두 볼 수 있습니다.
또한 3D 모델은 수술 로봇의 정확한 3D 탐색에 사용할 수 있습니다. 이 기술은 초음파 이미지 융합과 같은 다중 모드 융합이 필요한 거의 모든 노인에게 적용할 수 있습니다. 3D 융합 모델은 중재 전 계획과 중재 후 평가에도 매우 중요합니다.
이 기술을 사용하면 멀티모달 이미징을 통해 동시에 통찰력을 얻을 수 있습니다. 다른 차원의 관점이 동시에 전개되고 진단 및 치료 과정이 진화할 것입니다. 시작하려면 CT 기계 스테이션에서 데이터 리소스를 설정합니다.
단일 CT 2012 B 소프트웨어를 열어 스캐닝 프로토콜 SpineRoutine_1에서 데이터를 수신합니다. 행렬 크기가 512 x 512픽셀이고 픽셀 간격이 0.3320mm인 1밀리미터의 슬라이스 두께를 사용합니다. 달성된 3D 볼륨의 실제 크기는 512 x 512 x 204 복셀입니다.
MATLAB 작업 공간에서 Dicom2Mat 서브프로세스를 호출하여 HRCT 데이터 폴더에 저장된 DICOM 파일에서 3D 볼륨을 가져옵니다. 그래픽 사용자 인터페이스 또는 GUI를 통해 3D 볼륨 내의 각 슬라이스를 볼 수 있습니다. 그런 다음 heist 함수에 의해 척추 HRCT 데이터의 강도 분포를 시각화합니다.
노이즈 클린 하위 프로세스를 호출하여 HRCT 데이터 파일 파트 아래에서 디바이스에 의해 형성된 신호 노이즈를 삭제합니다. 그리고 동일한 경로에서 척추 함수 하위 프로세스를 사용하여 3D 볼륨이지만 뼈 구조만 있는 척추 모델을 얻습니다. 고역 통과 필터 파라미터와 190에서 1, 656 사이의 강도 범위를 사용합니다.
Dixon-In 시퀀스와 Dixon_W 시퀀스의 두 부분에서 Dicom2Mat 하위 프로세스를 사용하고 3D 볼륨을 가져옵니다. 3D 볼륨을 구성하는 각 개별 슬라이스를 시각화하고 Dicom2Mat 하위 프로세스가 완료되면 이 시각화에 액세스합니다. 척수 신경 기능을 사용하여 고역 통과 필터 매개변수와 180에서 643까지의 강도 범위로 척수 신경 모델을 재구성합니다.
Dixon_W 시퀀스의 신경 신호가 매우 높기 때문에 척수 신경 3D 볼륨을 추출하기 위해 낮은 강도의 지점을 필터링합니다. 척수신경 서브프로세스가 완료되면 GUI에서 생성된 모델을 확인한다. 세 개의 3D 볼륨을 프로젝트의 파일 경로에 복사합니다.
HRCT와 DIXON-In의 모델에는 동일한 척추 구조가 포함되어 있습니다. 그리고 DIXON-In과 Dixon_W의 모델은 동일한 좌표를 가지고 있습니다. 세 개의 모델 파일 이름을 vertebrae fusion 하위 프로세스에 입력으로 입력하여 융합 모델을 생성합니다.
의사의 관점에서 미세 조정이 필요한 경우 동일한 함수에 모든 방향의 좌표 매개변수를 추가하여 융합 모델을 수정합니다. 임상적 관점에서 융합에서 약간의 오차가 관찰되면 척추 융합 기능을 사용하여 융합 좌표를 미세 조정합니다. 이 프로세스에는 좌표 방향의 6차원에 대한 매개변수 조정이 포함됩니다.
융합 모델의 결과를 출력하기 위해 프로젝트 디렉토리에 별도의 폴더를 만듭니다. 3D 인쇄에 사용할 퓨전 모델을 퓨전 디렉토리의 파일 경로 아래에 있는 DICOM 형식 시퀀스로 내보냅니다. mat2dicom 알고리즘을 사용하여 내보내기 작업을 실행합니다.
융합 모델을 입력합니다. 이전에 Materialise Mimics 버전 20을 사용하여 내보낸 DICOM 파일 시퀀스를 열어 내보내기 작업을 수행합니다. 파일 탭 아래의 내보내기 메뉴로 이동하여 VRML 형식을 선택합니다.
내보내기를 위한 파일 경로는 사용자의 요구 사항에 따라 자유롭게 사용자 지정할 수 있습니다. 투명하고 다채로운 3D 프린팅은 전문 서비스이므로 VRML 파일을 압축 및 포장하여 서비스 제공업체에 보냅니다. CT와 MRI의 다중 모드 융합 모델은 선택적 등쪽 신경근 절개술(SDR)의 수술 전 계획 및 훈련에 사용됩니다.
HRCT 데이터에서 볼륨에 있는 슬라이스의 GUI가 이 그림에 나와 있습니다. 이 GUI를 통해 외과의는 모든 CT 데이터에 포함된 척추 구조를 볼 수 있습니다. 여기에 표시된 그래픽 이미지는 척추 HRCT 데이터의 강도 분포를 나타냅니다.
이 정량적 정보는 척추 구조의 필터링 범위를 결정하는 데 도움이 됩니다. 선택적 등쪽 신경근 절개술 또는 SDR 계획 및 교육을 위한 3D 프린팅 모델이 이 이미지에 나와 있습니다. 뼈와 신경과 같은 구조를 경멸하고 구별하기 위해 다양한 색상의 염료가 사용됩니다.
척수 신경 구조는 노란색으로 염색되고 해당 수술 영역의 L4 및 L5 세그먼트의 층은 빨간색과 파란색 염색으로 구별됩니다. 뼈 구조는 투명한 수지 소재를 사용하여 인쇄되어 의사가 뼈 구조를 통해 얇은 판 아래의 신경 구조를 관찰 할 수 있습니다. 동등하거나 민감하지 않거나 다중 모드 융합 기술은 의사가 하나의 모델에서 다양한 차원의 정보를 얻을 수 있기 때문에 다양한 새로운 응용 분야를 가져올 수밖에 없습니다.
의료 영상 기반 진단 치료 및 외과 내비게이션은 의료 영상 분야에서 다중 모드 융합 기술의 주요 전장입니다.
