224
Замонавий ахборот технологиялари тиббиёт соҳасидаги
турли хил
муаммоларни ҳал қилишда ўз тадбиқини топмоқда: беморларнинг маълумот-
лар базаларини сақлашдан тортиб, мураккаб диагностика тизимлари ва
роботик жарроҳлик учун аппарат-дастурий комплексларга қадар. Ахборот
технологияларидан фойдаланишнинг долзарб вазифаларидан бири бу инсон
ички аъзоларини моделлаштиришдир.
Тиббиётнинг турли соҳаларида томографик тадқиқотлар маълумотлари
асосида инсон ички аъзоларини визуаллаштириш усуллари бугунги кунда
тобора кенг тарқалмоқда.Ушбу компьютер графикаси усули ҳажмли объект-
ни визуаллаштириш деб номланади. Ушбу ҳажмли объектларни визуаллаш-
тириш босқичларининг ҳар бири учун ишлатиладиган
усулларни келтириб
ўтайлик. Булар маълумотлар тузилмалари, сегментация усуллари ва объект-
нинг юзаки тасвирига ёки унинг воксел тасвирига асосланган тасвирлаш
усулларидир. Бу усуллар тиббиётнинг турли соҳаларида, хусусан, кранио-
фасиял (черепно - лицевой) жарроҳлик, травматология,
нейрохирургия,
радиотерапия ва тиббий таълим соҳаларида кенг қўлланилмоқда.
Сўнгги йигирма йил ичида тиббий интроскопия (medical imaging)
технологияси ёки инсон ички аъзолари тасвирини олиш технологияларида
туб ўзгаришлар юз бермоқда. Илгари, шифокорлар ихтиёрида фақатгина
текширилаётган инсон аъзоси ҳақида қисман тасаввур берадиган рентген
тасвирлари бор эди. Бу тасвирлар контрасти ёмонлиги ва ўрганилаётган
объект чуқурлиги ҳақидаги маълумотларга эга эмаслиги билан фарқланиб
турган. Компьютерлардан фойдаланиш томографик интроскопиянинг янги
йўналишларини ривожлантиришга имкон берди, масалан компьютер
томографияси (CT-computed tomography), магнит-резонанс томография (MRI-
magnetic resonance imaging) ва позитрон эмиссия томографияси (PET-positron
emission tomography). Томографик ускуналар ёрдамида
бемор танаси кесим-
ларининг кўплаб тасвирларини олиш мумкин ва бу тасвирлар бемор анато-
мияси ва физиологияси хусусиятларини тўла тавсифлайди. Ушбу тасвирлар
турли хил аъзоларни тасвирларни бир-бирига аралаштирмасдан, жуда аниқ-
лик билан акс эттиради. Математик усуллар эса кўплаб параллел кесимлар
бўйича аъзоларнинг уч ўлчовли тузилишини тиклашга имкон беради.
Кўп ҳолларда ташхис қўйиш учун шифокор томографик текширув
пайтида олинган объектнинг алоҳида кесимлари тасвирларини визуал
равишда таҳлил қилади. Бироқ, жарроҳлик
режалаштириш каби баъзи бир
клиник муаммолар учун 3D тузилишини бутун мураккаблиги билан тушу-
ниш ва нуқсонларни кўра олиш керак бўлади. Тажрибалар шуни кўрсата-
дики, объектларни уларнинг кесимлари тасвиридан мушоҳадага асосланиб
қуриш ниҳоятда қийин ва кузатувчининг тажрибаси ва тасаввурига жуда
боғлиқ бўлади. Бундай ҳолатларда инсон танасини жарроҳ ёки анатомик
кўрган одам сифатида кўриш мақсадга мувофиқ бўлади.
Тиббиётда ҳажмли тасвирлаш усулидан фойдаланишнинг мақсади
тиббий маълумотлар бўйича объектларнинг аниқ ва реал визуал кўринишини
яратишдир. Олинган тасвирлар, аслида улар икки ўлчовли бўлса ҳам, уларни
225
икки ўлчовли кесимлардан ёки одатдаги рентген тасвирларидан ажратиш
учун кўпинча 3D тасвирлар ёки 3D реконструксия деб номланади. Шу
каби
ёндашувлар суюқлик динамикаси, геология ва метеорология каби бошқа
соҳаларда олинган экспериментал ва модел маълумотлари учун ҳам
қўлланилади [1].
Умуман олганда ҳажмли объектларни визуаллаштириш учун
ишлатиладиган кўпгина усуллар мавжуд. Беморнинг тана қисмларини бир
қатор томографик расмларини олгандан сўнг, маълумотлар одатда
ўзгартириш ва эҳтимол фильтрлаш учун бироз қайта ишланади.
Кейинги ишлов бериш бир неча йўлларни босиб ўтиши мумкин. Зарурат
туғилганда, интерполация йўли орқали, барча учта ўлчов бўйича
маълумотлар танламасининг бир хил қадамини таъминлаш мумкин.
Сифатини яхшилаш учун 2D тасвирни қайта ишлашдаги каби ҳажмий
объектни фильтрлаш мумкин.
Кейинги қадам ҳажмий маълумотлар кўринишида берилган ҳар хил
объектларни идентификациялашдан, яъни уларни визуаллаштириш учун
ажратиб олиш ёки кўринмайдиган қилишдан иборат. Бу қадам сегментлаш ва
талқин қилишни (интерпретациялашни) ўз ичига олади. Оддий усул – интен-
сивлик чегараси ёрдамида маълумотларни бинаризация қилиш, масалан,
компьютер томографиясида суякларни бошқа тўқималардан ажратиш. Бироқ,
баъзи
ҳолларда,
айниқса
MRI
маълумотларидан
фойдаланганда,
сегментлашнинг янада мураккаб усуллари талаб этилади.
Сегментлашдан сўнг, келгусида қандай
рендерлаш усулидан фойдала-
нишни танлаш керак. Объектларни уларнинг сиртлари билан ифодалашга
асосланган анъанавий ёндашувлар, аввало объектнинг сиртларини ажратиш
орқали оралиқ моделни яратади. Кейинчалик, ихтиёрий стандарт компьютер
графикаси усулларидан фойдаланиб рендерлаш амалга оширилади.
Рендерлашнинг ҳам бир нета усуллари мавжуд ва усулларни ривожлантириш
ва такомиллаштириш ишлари давом этиб келмоқда. Яқин вақтларда ҳажмий
объектларни вокселларда ифодалашга асосланган ёндашувлар ишлаб чиқил-
ди ва улар бевосита ҳажмий маълумотлар асосида объектнинг 3D тасвирини
ҳосил қилади. Ушбу усуллар сиртлар, кесимлар, шаффоф ва ярим шаффоф
ҳажмий жисмларни рендеринги учун кулранг интенсивлиги қийматлари
тўғрисидаги тўлиқ маълумотлардан фойдаланади. Ушбу иккала ёндашувнинг
ҳам афзалликлари бор. Муайян дастур учун қайси
усулдан фойдаланиш
тўғрисида қарор қабул қилиш ҳам хотира ҳажми ва компьютернинг
қувватига, ҳамда визуаллаштириш мақсадига боғлиқ. Сўнгги пайтларда
алмаштиришларга асосланган рендерлаш техникасидан фойдаланадиган янги
ҳажмли визуаллаштириш ёндашув ишлаб чиқилди.
Ҳажмий маълумотларни ифодалаш учун қуйидаги тузилмалар энг
муҳим ҳисобланада:
• бинар воксель модель: вокселлар икки қийматни қабул қилиши
мумкин: 1 (объект) ёки 0 (объект йўқ). Бу жуда содда усул жуда кам
қўлланилади. Сақлаш учун зарур бўлган хотира ҳажмини камайтириш учун
226
иккилик ҳажмларни рекурсив равишда тенг ўлчамдаги вокселларни ўз ичига
олган кичик ҳажмларга бўлиш мумкин; натижада
олинган маълумотлар
тузилиши 8-дарахт ёки октанли дарахт деб номланади.
• кулранг воксел модели: ҳар бир воксел интенсивлик ҳақидаги
маълумотларни ўз ичига олади. Ярим кулранг ҳажмли объектлар учун октант
дарахти шаклидаги тузилмалар ҳам ишлаб чиқилган [2].
• умумлаштирилган воксель модели: интенсивлик ҳақидаги маълумот-
лардан ташқари, ҳар бир вокселда унинг турли хил объектларга тегишли-
лигини тавсифловчи атрибутлар ва / ёки бошқа манбалардан олинган
маълумотлар мавжуд (мисол учун, MRI ёки PET).
• "ақлли ҳажмлар": умумлаштирилган воксел моделини ривожлантириш
мақсадида объектларнинг хусусиятлари (масалан, ранг, турли тиллардаги
исмлар, қўшимча маълумотларга ҳаволалар) ва уларнинг муносабатлари
белгилар даражада моделлаштирилган моделлар кўриб чиқилади. Бу каби
маълумотлар тузилиши тиббий атлас каби замонавий
дастурлар учун жуда
муҳимдир.
Адабиётлар
1. Kaufman A.(Ed.):Volume Visualization.IEEE Computer Society Press,Los Alamitos,CA1991
2. Laur, D., Hanrahan, P.: Hierarchical splatting: A progressive refinement algorithm for volume
rendering. Comput. Graphics 25, 4 (1991), 285-288.
Do'stlaringiz bilan baham: 
