Bu araştırma, erken evre akciğer kanseri hastalarının tanı ve tedavisini iyileştirmeyi amaçlayan, tüm akciğer boyunca çoklu pulmoner nodülleri kapsamlı bir şekilde görselleştirmek için bir 3D modelleme yaklaşımı geliştirmektedir. Anahtar sorular, nodül dağılımının ve akciğer dokusu ile etkileşimin doğru bir şekilde nasıl yeniden yapılandırılacağıdır. Derin öğrenme ve bilgisayar görüşündeki son gelişmeler, akciğer nodüllerinin daha doğru yapay zeka destekli tespitini ve segmentasyonunu sağlar.
Bununla birlikte, tüm akciğer modellemesi ve multipl nodüller arasındaki uzamsal ilişkiler ile ilgili sınırlamalar devam etmektedir. Bu araştırma, tüm akciğer için bir 3D rekonstrüksiyon tekniği ile ilerleme sunmaktadır. Yapay zeka güdümlü tıbbi görüntüleme ve görselleştirmeyi uzman klinik tanı ve tedavi ile entegre etmek kritik öneme sahiptir.
Segmentasyon hacimsel modelleme için derin öğrenme, 3D görselleştirme için sanal artırılmış gerçeklik ve çok modlu veri füzyonu gibi teknolojiler, klinik karar vermeyi geliştirmek için tüm akciğer modellemesini ve multinodül değerlendirmesini ilerletiyor. Bu araştırma, tüm akciğer hacmi boyunca çoklu pulmoner nodüllerin dağılımını ve uzamsal ilişkilerini görselleştirmek için etkili bir 3D modelleme yaklaşımı oluşturmaktadır. Temel yenilikler arasında akciğer kontur ekstraksiyonu, 3D uzayda nodül rekonstrüksiyonu ve etkileşimli tüm akciğer görselleştirmesi yer alıyor.
Bu, erken akciğer kanseri hastaları için daha doğru tanı ve tedavi planlaması sağlar. Tüm akciğer nodülü paternlerini görselleştirmek için doğru bir 3D modelleme yaklaşımı geliştirmek, hastalığın ilerlemesini anlamak için yeni bir yetenek sağlar. Bu, daha erken tanı sağlayabilir, tedavi planlarını kişiselleştirebilir ve akciğer kanseri hastaları için sonuçları iyileştirebilir.
Bulgular, multimodal verileri kullanarak tüm akciğer modellemesini genişletmek ve klinik translasyonu ilerletmek için zemin hazırladı.
