В этом исследовании разработан подход к 3D-моделированию для комплексной визуализации множественных легочных узелков по всему легкому с целью улучшения диагностики и лечения пациентов с раком легких на ранней стадии. Ключевые вопросы заключаются в том, как точно реконструировать распределение узелков и взаимодействие с легочной тканью. Последние достижения в области глубокого обучения и компьютерного зрения позволяют более точно обнаруживать и сегментировать узелки легких с помощью искусственного интеллекта.
Тем не менее, сохраняются ограничения в отношении моделирования всего легкого и пространственных отношений между множественными узелками. Это исследование предлагает прогресс с помощью метода 3D-реконструкции всего легкого. Интеграция медицинской визуализации и визуализации на основе искусственного интеллекта со специализированной клинической диагностикой и лечением имеет решающее значение.
Такие технологии, как глубокое обучение для сегментации, объемного моделирования, виртуальная дополненная реальность для 3D-визуализации и мультимодальное слияние данных, способствуют развитию моделирования всего легкого и оценки множественных узлов для улучшения процесса принятия клинических решений. Это исследование представляет собой эффективный подход к 3D-моделированию для визуализации распределения и пространственных отношений множественных легочных узелков по всему объему легких. Ключевые инновации включают экстракцию контура легких, реконструкцию узелков в 3D-пространстве и интерактивную визуализацию всего легкого.
Это позволяет более точно диагностировать и планировать лечение пациентов с раком легких на ранней стадии. Разработка точного подхода к 3D-моделированию для визуализации всего легочного узелка предоставляет новые возможности для понимания прогрессирования заболевания. Это позволяет проводить более раннюю диагностику, персонализировать планы лечения и улучшать результаты лечения пациентов с раком легких.
Полученные результаты закладывают основу для расширения моделирования всего легкого с использованием мультимодальных данных и продвижения клинического перевода.
