Сравнение систем анализа медицинских изображений

3D Slicer	InVesalius 3	Starviewer
Open Source
Языки программирования	C++ / Python	Python	C++
Технологии интерфейса пользователя	Qt 5	PyCharm	Qt 5
Механизм реализации расшиений/плагинов
Система сборки	CMake	CMake	CMake
Дата последней версии	22.02.2023	18.08.2017	12.02.2022

Сравнение основных свойств исследуемых приложений

3D Slicer	InVesalius 3	Starviewer
Пользовательский интерфейс	6/10	7/10	8/10
Функциональность	9/10	8/10	6/10
Пригодность к расширению функционала	8.5/10	6.5/10	5/10
Наличие документации и иной информации	8/10	6/10	5/10
Производительность	6/10	6.5/10	7/10
Качество 3D моделирования	8/10	7/10	2/10

3D Slicer

Сайт проекта GitHub

Особенности:

Интеграция с Jupyter notebook;

В приложении рабочая область с достаточно большим функционалом;

Oбласть в которой будут отображаться снимки исследований, а также 3d модель является постоянной;

Подход жесткого закрепления элементов интерфейса, даже когда закрепленные за ним функции не используются;

Возможность оперативно и без особых усилий подгрузить файлы КТ-снимков;

Высокое качество 3D моделей;

Большое количество документации, а так же ее доступность.

InVesalius 3

Сайт проекта

Особенности:

Более современный интерфейс;

Поддержка русского языка;

Позволяет без особых усилий подгрузить файлы;

Высокое качество 3D моделей.

Starviewer

Сайт проекта

Особенности:

Функционал приложения открывается в нужный момент;

Приятное оформление;

Хорошая производительность.

Вывод

Исходя из большего функционала, удобства, качества и доступной документации предпочтение отдается разработке на основе 3D Slicer.

Средства идентификации носовой перегородки

Сегментация изображения (или контурирование) – это процедура очерчивания участков изображения, в частности, соответствующих различным анатомическим структурам. Данная процедура необходима для визуализации структур, измерения их параметров, ограничения области анализа и т. д.

Сегментация может быть произведена вручную, но чаще всего используются полуавтоматические и автоматические методы сегментации. 3D Slicer предлагает модуль Segment editor, в котором реализованы различные методы сегментации.

Полученные в результате сегментации участки могут быть представлены в различном виде. Некоторые способы представления, их достоинства и недостатки представлены на рис. 1.
Сравнение разных видов представления сегментированных участков изображения.

Чаще всего используется представление в виде binary labelmap, так как данные в таком представлении проще редактировать.3D Slicer предоставляет модули для работы с сегментацией, такие как Segment editor и Segment statistics.

Модуль Segment editor позволяет выделять сегменты на 2D/3D/4D изображениях. Данный модуль предлагает инструменты для редактирования перекрывающих друг друга сегментов, редактирования данных, представленных в трёхмерном виде и т. д. рис.2.
Интерфейс Segment editor.

Модуль Segment statistics позволяет считать позволяет считать статистику для выбранной структуры. Расчеты параметров производятся на структуре, представленной в виде binary labelmap — это стоит иметь в виду, так как точность такого вида представления ограничена.
Ниже представлены основные параметры, рассчитываемые модулем, которые могут использоваться для выполнения поставленной задачи:

Объём сегмента (в мм2 и см2). Метаданные формата DICOM содержат информацию о размере пикселей, расстоянии между слоями, физическом положении слоёв в пространстве их ориентации и т. д. Все эти параметры учитываются при расчёте объёма;

Площадь поверхности (в мм2);

“Округлость” сегмента;

Плоскостность сегмента;

Вытянутость сегмента (elongation).

Краткое описание функционала Segment statistics представлено в документации к 3D Slicer. Подробное описание последних трёх параметров и код для их расчёта можно найти здесь.