IntroductionThe use of computer navigation systems is a new and actively explored method used for surgical procedures concerning the abdominal and retroperitoneal organs. In this paper, we propose an original hardware – software complex, which forms a virtual body model, based on preoperative computer tomography data, transmitted to the operating screen monitor using a surgical navigation system, involving a mechanical digitizer.Material and methodsDuring a laparoscopic procedure, a three-dimensional (3D) model of a kidney with a tumor was used to obtain additional information on the primary or secondary monitor or for combining the virtual model and video images on the main or additional monitor in the operating room. This method was used for laparoscopic partial nephrectomy, where twelve patients were operated with an average age of 45.4 (38–54) years, with clear cell renal cell carcinoma size 27.08 (15–40) mm.ResultsAll patients successfully underwent laparoscopic partial nephrectomy with intraoperative navigation. The mean operative time was 97.2 (80–155) minutes, warm ischemia time – 18.0 (12–25) minutes. Selective clamping of segmental renal arteries was performed in 7 (58.3%) cases, in the remaining 5 (41.6%) cases the renal artery was clamped. There were no serious complications. The average duration of hospital stay was 7.0 (5–10) days.ConclusionsPreliminary results of our clinical study have shown the success of 3D modeling for qualitative visualization of kidney tumors in the course of surgical intervention, both for the surgeon and for the patient to understand the nature of the pathological process.

АннотацияВ статье предложен способ решения задачи сегментации органов забрюшинного про-странства на томографических изображениях на основе функции уровня. Показан метод предварительной обработки изображения на основе нелинейного фильтра анизотропной диффузии, сглаживающего изображение при сохранении границ между сегментами. Синте-зирован алгоритм сегментации томографического изображения на основе функции уровня.Ключевые слова: сегментация, компьютерная томография, органы забрюшинного про-странства, обработка изображений, анизотропная диффузия, нелинейная фильтрация, функ-ция уровня, активный контур. ВведениеТехнологии 3D-моделирования данных компью-терной томографии (КТ) всё активнее применяются врачами в медицинской практике, значительно по-вышая информативность исследований [1 -4], об-легчая определение патологий или оптимизируя этап предоперационного планирования [5, 6]. Од-нако для некоторых клинических задач, подобных хирургическому предоперационному планирова-нию [5, 6, 9, 10], необходимо понимать трёхмерную структуру данных, что является довольно сложной задачей и во многом зависит от опыта самого вра-ча. Сегментация изображения является необходи-мым этапом обработки изображений для решения подобных задач [5, 7, 8]. Сегментированная 3D-визуализация органов человека с координатной привязкой к пациенту значительно облегчает по-нимание изображения и ускоряет процесс обучения для начинающих хирургов. 3D-представление сег-ментированных моделей органов человека является неотъемлемой частью всех хирургических симуля-торов [7, 11 -13], которые имитируют хирургиче-ские действия на виртуальных моделях.В работе рассматривается применение функции уровня для численного моделирования процесса сегментации изображений органов пациента по ре-зультатам томографического обследования. Про-цесс сегментации зависит от многих факторов, та-ких как искривление сегментированных областей, распределение интенсивностей или структура изо-бражения. Для методов на базе функции уровня ха-рактерна приспосабливаемость к параметрам ис-ходного изображения, что позволяет уменьшить сложность управления процессом сегментации ме-дицинских изображений.Цель работы: разработка алгоритма сегментации изображений органов человека по КТ-изображениям на основе функции уровня.

An indirect way of reconstructing the coordinates of points on the surface of a 3D object by its pla nar parallel projections is proposed. The approach is based on the substitution of the object by another (vir tual) object, for which this operation can be carried out simply, whereas the correctness of the obtained results is controlled. The specificities of obtaining a mathematical model of reconstructed objects with a polyhedral shape, the issues of normalization of the angular discrepancies between the recognized and the etalon objects, and the solution of the problem of their recognition based on the introduced model are considered.Keywords: parallel projection of the object, image of the shadow of the object, reconstruction of coordinates of the object points, reconstruction of the image of polyhedron, recognition of the image of polyhedron, the wire model of convex polyhedron, contour analysis, correction of the rotation angle.

No abstract

No abstract