Детальная информация

Название: Открытие областей интереса медицинских данных с помощью деформируемой плоскости: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» ; образовательная программа 01.03.02_02 «Системное программирование»
Авторы: Дунаева Ольга Вадимовна
Научный руководитель: Беляев Сергей Юрьевич
Другие авторы: Арефьева Людмила Анатольевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: объемный рендеринг; 3D графика; визуализация; медицинские данные; отсечение; область интереса; прямой рендеринг; volume rendering; 3d graphics; visualization; medical data; clipping; area of interest; direct rendering
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 01.03.02
Группа специальностей ФГОС: 010000 - Математика и механика
Ссылки: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-1380
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\8282

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Данная работа посвящена исследованию существующий методов открытия областей интереса для медицинских данных и разработки соответствующего метода для двухпроходного объемного рендеринга. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучение способов получения медицинских данных и их визуализации 2. Изучение существующих алгоритмов открытия областей интереса и их применение. 3. Разработка и реализация метода отсечения части данных для двухпроходного объемного рендеринга. Работа проведена на базе проекта Med3Web – высокопроизводительного вэб-инструмента для расширенной визуализации данных в форматах: Dicom, Nifti, Ktx, Hdr. При работе использовался язык JavaScript и графическая библиотека Three.js. В процессе работы были исследованы подходы и требования к визуализации медицинских данных. Рассмотрены существующие алгоритмы работы с от-сечением объема. В результате работы был разработан и реализован алгоритм, восстанавливающий целостное отображение области интереса при отсечении объема с использованием деформируемой плоскости.

The given work is devoted to studying existing methods of opening areas of interest for medical data and the development of an appropriate method for two-pass volumetric rendering. The research have set the following goals: 1. The study in methods of obtaining medical data and their visualization. 2. The study in existing algorithms of discovering areas of interest and their applications. 3. Development and implementation of the clipping method to part the data for two-pass volumetric rendering. The work was carried out based on the Med3Web project, a high-performance web tool for advanced data visualization in the following formats: Dicom, Nifti, Ktx, Hdr. JavaScript language and the graphic library Three.js were used. In the process, the approaches and requirements for the visualization of medical data were investigated. Existing algorithms for working with volume cutoff were considered. The study resulted in developing and implementing of an algorithm that restores a holistic image of the region of interest when clipping the volume using a deformable plane.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 3
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика