Способ автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам и их визуализации

Изобретение относится к медицине и предназначено для наглядного представления результатов флюорографического обследования и может быть использовано во врачебной практике с целью повышения качества оказываемых медицинских услуг. Для реализации способа выполняют регистрацию флюорографических снимков, на которых осуществляют выделение боковых границ торса и контуров сердца. Затем осуществляют синтез проекций, наложение и совмещение проекций с изображением на флюорографическом снимке для модели торса и сердца, объединение моделей сердца и торса, определение соотношений реальных параметров сердца и торса информационных параметров на флюорографическом снимке и визуализацию модели сердца и торса с учетом вычисленных параметров. Техническим результатом изобретения является повышение эффективности и расширение функциональных возможностей способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам. 11 ил.

 

Изобретение относится к медицинской технике, в частности к компьютерным диагностическим системам (КДС) для оценки состояния сердечно-сосудистой системы (ССС). Предлагаемое изобретение предназначено для автоматического определения по флюорографическим снимкам размеров и положения сердца, а также размеров торса пациента.

Так как грудная клетка является местом проекции грудных отведений, то при регистрации ЭКГ морфология имеет определенное значение. Определение морфологии торса и различных соотношений между размерами сердца и торса позволит предоставить дополнительную диагностическую информацию для лечащего врача и уточнить результаты электрокардиографического исследования. Учитывая доступность и массовость флюорографических обследований, решение задачи автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам является актуальным.

Изобретение может быть использовано в КДС на скрининговых исследованиях ССС для реконструкции трехмерной структуры сердца и торса пациента. При этом флюорографическое обследование, являясь наиболее рациональным, позволяет при меньших временных и экономических затратах предоставить необходимый объем информации.

Известны проекты по трехмерному анатомическому моделированию, суть которых заключается в создании трехмерных моделей для интерактивного изучения анатомии человека. Наиболее известный из них - ZygoteBody [1], позволяющий детально рассмотреть анатомию любой области тела человека. При этом в данной системе отсутствует возможность подбора индивидуальных параметров пациента, что полностью исключает возможность применения в клинической практике, так как используемые параметры трехмерных объектов являются неизменяемыми.

Известна программа моделирования электрической активности сердца ECGSIM [2]. Программный комплекс ECGSIM используется в качестве интерактивного учебного пособия по электрокардиографии с возможностью изучения различных нарушений электрической активности сердца (ЭАС). Программа позволяет синтезировать электрокардиосигнал (ЭКС) для выбранной пользователем точки виртуальной модели торса человека. В представленной системе используется модель сердца среднестатистического человека без возможности изменения его геометрических параметров. Помимо этого, в силу низкой полигональности модели, а также отсутствия в структуре сердца предсердий, она не соответствует требованиям реалистичности. Использование данной системы для целей функциональной диагностики невозможно по причине полного отсутствия анализа первичной диагностической информации и изменения размеров и положения моделей сердца и торса.

Известен выбранный в качестве прототипа способ автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам [3], заключающийся в том, что осуществляют регистрацию прямого и левого бокового флюорографических снимков сердца пациента, определение по снимкам геометрических параметров сердца пациента, выделение на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента контуров сердца, получение множества проекций трехмерной модели сердца путем последовательного поворота на заданные углы α, β, γ относительно осей X, Y, Z, наложение на них компьютерной модели сердца, совмещение контура проекции модели сердца с контуром сердца на флюорографическом снимке пациента путем аффинных преобразований, сравнение контуров сердца пациента на прямом и левом боковом флюорографических снимках с контурами соответствующих проекций трехмерной модели сердца, вычисление площади несовпадения контуров SF для прямого флюорографического снимка сердца пациента и SL для левого бокового флюорографического снимка сердца пациента и коэффициентов масштабирования K_x, K_y, K_z размеров модели сердца вдоль соответствующих осей трехмерной модели сердца, в результате углы поворота α, β, γ, относительно осей X, Y, Z и коэффициенты масштабирования K_x, K_y, K_z модели сердца, проекции которой имеют наименьшую площадь (S) несовпадения контуров проекций модели сердца и контуров сердца пациента на прямом (SF) и левом боковом (SL) флюорографических снимках S=SF+SL с контурами сердца пациента, выделенными на прямом и левом боковом флюорографических снимках, определяют размеры и положение сердца пациента, совмещение и нелинейное масштабирование компьютерной модели сердца, вывод параметров модели α, β, γ, K_x, K_y, K_z.

Ha фигуре 1 приведена схема алгоритма известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам.

Как следует из фигуры 1, алгоритм известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам состоит из семи этапов:

1. Регистрация ФОС.

2. Выделение контура сердца на ФОС.

3. Синтез проекций модели сердца.

4. Наложение и совмещение проекций модели сердца с изображением на ФОС.

5. Сравнение и выбор проекций с наименьшим несовпадением контуров.

6. Нелинейное масштабирование модели.

7. Вывод параметров модели α, β, γ, K_x, K_y, K_z.

Подробно рассмотрим действия, выполняемые на каждом этапе известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам, который состоит из семи этапов.

1. Получение флюорографических снимков подразумевает рентгенологическое исследование пациента, в ходе которого производится фотографирование видимого изображения на флюоресцентном экране, при этом полученный результат хранится в цифровом формате. Существует ряд наиболее часто используемых углов обзора для получения проекции изображения (прямые, косые, боковые). В известном способе требуется только две проекции - прямая и левая боковая, дающие при минимальном количестве снимков наиболее полную информацию о конфигурации сердца.

2. Для выделения контура сердца используется метод [4], включающий в себя анализ изображения на прямом и левом боковом флюорографических снимках, вычисление значений вероятностей для точек изображения, показывающих, что данная точка относится именно к области сердца. Таким образом, автоматически выделяется контур сердечной области, но не выделяется контур торса пациента.

3. Синтез проекций модели сердца осуществляется путем последовательного поворота имеющейся трехмерной модели сердца на заданные углы α, β, γ относительно осей X, Y, Z. На этом этапе также упускается возможность создания проекций модели торса для последующего наложения и сравнения с контурами торса на флюорографических снимках.

4. При наложении и совмещении проекций модели сердца с изображениями на флюорографических снимках используются аффинные преобразования, в ходе которых производится сопоставление контуров изображений на флюорографических снимках с соответствующими готовыми проекциями модели сердца.

5. Сравнение и выбор проекций с наименьшим несовпадением контуров осуществляется путем первого наложения контура соответствующей проекции компьютерной модели сердца на выделенный на флюорографическом снимке контур сердца, вычисления площади несовпадения первого наложения SF, затем производится второе наложение выделенного на флюорографическом снимке контура сердца пациента на контур соответствующей проекции модели сердца и вычисление площади несовпадения второго наложения SL, и в последующем суммируются площади несовпадения первого и второго наложения S=SL+SF. Показатели углов поворота α, β, γ относительно осей X, Y, Z и коэффициенты масштабирования K_х, K_у, K_z соответствующих проекций компьютерной модели сердца с наименьшей суммой площадей несовпадения S отражают размеры и положение сердца пациента. На этом этапе также возможно применение аналогичной методики для построения торса пациента.

6. Нелинейное масштабирование модели.

7. Вывод параметров α, β, γ, K_х, K_у, K_z для получения конкретной трехмерной модели сердца пациента. На этом этапе также не предусматривается возможность вывода параметров для построения торса пациента.

Из анализа известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам следует, что он обладает следующими недостатками:

1. Отсутствие синтеза проекций компьютерной модели торса и их сравнения и совмещения с контурами торса на флюорографических снимках и, как следствие, отсутствие на выходе визуализированной модели торса. При использовании компьютерной модели для визуализации процессов электрической активности сердца необходимо учитывать размеры и взаимную ориентацию сердца и торса, направления и расстояния от точек поверхности сердца до точек регистрации сигнала на поверхности торса. Поэтому отсутствие синтеза проекций компьютерной модели торса является недостатком известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам.

2. Отсутствие визуализации компьютерных моделей сердца и торса пациента. Визуализация модели сердца без торса пациента не позволяет отобразить взаимную ориентацию и пропорции торса и сердца пациента, тем самым не позволяя получить необходимую информацию для моделирования ЭАС.

Целью предлагаемого изобретения является автоматическое определение геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам и их визуализация.

Изобретение направлено на повышение эффективности и расширение функциональных возможностей известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам за счет создания компьютерной модели торса пациента и визуализации результатов флюорографического обследования.

Это достигается тем, что в способе автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам и их визуализации, заключающемся в том, что осуществляют регистрацию прямого и левого бокового флюорографических снимков сердца пациента, определение по снимкам геометрических параметров сердца пациента, выделение на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента контуров сердца, получение множества проекций трехмерной модели сердца путем последовательного поворота на заданные углы α, β, γ относительно осей X, Y, Z, наложение на них компьютерной модели сердца, совмещение контура проекции модели сердца с контуром сердца на флюорографическом снимке пациента путем аффинных преобразований, сравнение контуров сердца пациента на прямом и левом боковом флюорографических снимках с контурами соответствующих проекций трехмерной модели сердца, вычисление площади несовпадения контуров SF для прямого флюорографического снимка сердца пациента и SL для левого бокового флюорографического снимка сердца пациента и коэффициентов масштабирования K_x, K_y, K_z размеров модели сердца вдоль соответствующих осей трехмерной модели сердца, в результате углы поворота α, β, γ относительно осей X, Y, Z и коэффициенты масштабирования K_x, K_y, K_z модели сердца, проекции которой имеют наименьшую площадь (S) несовпадения контуров проекций модели сердца и контуров сердца пациента на прямом (SF) и левом боковом (SL) флюорографических снимках S=SF+SL с контурами сердца пациента, выделенными на прямом и левом боковом флюорографических снимках, определяют размеры и положение сердца пациента, совмещение и нелинейное масштабирование компьютерной модели сердца, вывод параметров модели α, β, γ, K_x, K_y, K_z, дополнительно осуществляют выделение границ торса на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента путем определения скачкообразного изменения яркости точек на флюорографических снимках и определения координат этих точек, получение контура торса пациента путем объединения точек границ торса на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента, синтез исходной трехмерной модели торса человека с усредненными антропологическими параметрами, получение фронтальной и левой боковой проекций трехмерной модели торса человека с усредненными антропологическими параметрами, наложение и совмещение проекций модели торса человека с усредненными антропологическими параметрами с изображением контура торса на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента путем определения и совмещения геометрических центров проекций модели торса человека с усредненными антропологическими параметрами и контура торса на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента и аффинных преобразований над моделью торса человека с усредненными антропологическими параметрами, объединение моделей торса и сердца пациента, определение соотношения информационных параметров сердца и торса и геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам, визуализацию модели сердца и торса с учетом вычисленных параметров средствами компьютерной графики.

Действительно, введенные действия повышают эффективность диагностики состояния сердца и расширяют функциональные возможности известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам за счет создания компьютерной модели торса пациента и визуализации результатов флюорографического обследования.

Именно синтез компьютерной модели торса пациента, объединение моделей торса и сердца пациента и визуализации результатов флюорографического обследования являются отличительными признаками предлагаемого способа автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам.

Суть предлагаемого изобретения заключается в расширении функциональных возможностей и увеличении количества диагностической информации, получаемой с флюорографических снимков, за счет синтеза трехмерного изображения модели сердца и торса обследуемого пациента, и в создании соответствующего программного обеспечения медицинской информационной системы.

На фигуре 2 приведена схема алгоритма предлагаемого способа автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам.

На фигуре 3 приведено выделение боковых границ торса на флюорографических снимках.

На фигуре 4 приведена поверхность торса, построенная на основании триангуляции Делоне.

На фигуре 5 приведено определение площади несовпадения контуров модели торса с изображением контура торса на флюорографических снимках.

На фигуре 6 приведены узлы сцены, содержащие объекты «торс» и «сердце».

На фигуре 7 приведена схема цифрового флюорографа.

На фигуре 8 приведена модель сердца, построенная на основе опорных точек с помощью алгоритма триангуляции.

На фигуре 9 приведено изображение сердца, помещенное в трехмерную модель торса человека, построенную с помощью триангуляции.

На фигуре 10 приведено расположение отведений на торсе пациента.

На фигуре 11 приведен алгоритм последовательного сравнения контуров торса на ФОС пациента и контуров различных проекций модели торса.

Как следует из фигуры 2, алгоритм предлагаемого способа автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам, как и известный, содержит следующие действия:

1. Регистрация ФОС.

2. Выделение контура сердца на ФОС.

3. Синтез проекций модели сердца.

4. Наложение и совмещение проекций модели сердца с изображением на ФОС.

5. Сравнение и выбор проекций с наименьшим несовпадением контуров.

6. Нелинейное масштабирование модели.

7. Вывод параметров модели α, β, γ, K_x, K_y, K_z.

Кроме того, она дополнительно содержит:

8. Выделение боковых границ торса на флюорографическом снимке.

9. Синтез проекций модели торса.

10. Наложение и совмещение проекций модели торса с изображением на флюорографическом снимке.

11. Объединение (интеграция) моделей сердца и торса.

12. Определение соотношений реальных параметров сердца и торса информационных параметров на флюорографическом снимке.

13. Визуализация модели сердца и торса с учетом вычисленных параметров.

Рассмотрим подробнее внесенные изменения:

1. Выделение боковых границ торса на флюорографических снимках осуществляется в прямой и левой боковой проекциях путем определения скачкообразного изменения яркости точек на флюорографическом снимке и определения координат этих точек и последующего объединения точек границ торса.

На этом этапе согласно способу и системе обработки изображения, включающему шаги выделения контура [4], осуществляется анализ изображения, вычисление значений вероятности для точек изображения, показывающих, что данная точка изображения принадлежит к определенным участкам изображения, относящимся к объекту, и получение контурной модели объекта. Данный способ позволяет выделить контур торса на флюорографическом снимке, как показано на фигуре 3.

2. Синтез проекций компьютерной модели торса производится на основании модели торса человека с среднестатистическими антропологическими параметрами, при этом используется две проекции - фронтальная и левая боковая. Для построения компьютерной модели торса пациента используются: средства компьютерной графики, обеспечивающие реалистичность трехмерного изображения торса и сердца пациента и антропометрические данные пациента. На фигуре 4 приведена поверхность торса, построенная на основании триангуляции Делоне.

На основании разработанной модели торса с усредненными геометрическими характеристиками происходит построение компьютерной модели торса пациента. В качестве первичной информации рассматриваются индивидуальные антропометрические данные пациента: обхват торса, полу-обхват торса и высота туловища. Под высотой (длиной) туловища понимается расстояние между уровнями гребня лопатки и верхней части подвздошной кости.

В трансверсальном сечении грудная клетка человека более всего соответствует эллипсу, поэтому в качестве модели торса пациента выбирается осредненная структура в виде эллиптического цилиндра [5], имеющая три параметра - а, b и h, которые соответствуют основным антропометрическим параметрам торса человека - трансверсальному диаметру (полу-обхват торса), сагиттальному диаметру и высоте.

На основании антропометрических данных пациента вычисляется сагиттальный диаметр:

где L - длина обхвата торса,

а - трансверсальный диаметр.

После измерения и вычисления основных антропометрических параметров производится трансформация и нелинейное масштабирование исходной компьютерной модели торса в соответствии с полученными параметрами. Результатом является компьютерная модель торса пациента.

3. Наложение и совмещение проекций модели торса с среднестатистическими антропологическими параметрами с изображением контура торса на флюорографических снимках в прямой и левой боковой проекциях производится путем определения и совмещения геометрических центров проекций компьютерной модели и контура на флюорографическом снимке и аффинных преобразований над компьютерной моделью торса со среднестатистическими антропологическими параметрами. Используются аффинные преобразования перемещения и масштабирования модели в трехмерном пространстве.

На данном этапе выполняется последовательное сравнение контуров торса на ФОС пациента и контуров различных проекций модели торса из созданного массива (см. фигуру 11). При этом перебираются все возможные сочетания углов поворота вокруг координатных осей.

Контуры торса, выделенные на ФОС, одновременно сравниваются с контурами соответствующих проекций модели.

Для определения площади несовпадения контуров используется следующий алгоритм: выделенный на ФОС контур торса (контур 1) закрашивается серым цветом и помещается на белый фон (см. фигуру 5а), контур проекции модели торса (контур 2) закрашивается черным цветом и также помещается на белый фон (см. фигуру 5б). Затем на контур 2 накладывается контур 1 (см. фигуру 5в), после чего большая часть контура 1 становится закрытой контуром 2. Для вычисления площади «первого» несовпадения достаточно вычислить площадь изображения, закрашенную серым цветом (цветом контура 1). Далее производится наложение контура 1 на контур 2 (см. фигуру 5г) и аналогично рассчитывается площадь изображения, закрашенная черным цветом (цветом контура 2), - площадь «второго» несовпадения. Сумма площадей «первого» и «второго» несовпадений является общей площадью несовпадения контуров.

где S - площадь несовпадения контуров;

S₁ - площадь несовпадения после наложения контура 2 на контур 1;

S₂ - площадь несовпадения после наложения контура 1 на контур 2.

Для реализации данного алгоритма используются средства компьютерной графики, при этом вычисление площади участка изображения сводится к подсчету пикселей соответствующего цвета (черного или серого) в буфере изображения.

Операция сравнения контуров повторяется для каждой прямой и левой боковой проекции модели сердца, повернутой на определенные углы относительно координатных осей (см. фигуру 11). В результате пара проекций модели, имеющая наименьшую площадь несовпадения после наложения изображений контуров друг на друга, будет наиболее точно соответствовать контурам торса на ФОС пациента.

4. Интеграция моделей сердца и торса пациента на основании полученных результатов.

Для интеграции моделей торса и сердца пациента необходимо перенести их в единую систему координат с единой точкой начала координат. Для раздельного управления моделей, привязанных к единой системе координат, применяется граф сцены. Граф сцены используется для изображения связи различных частей сцены между собой в 3D-пространстве в виде древовидной структуры: отношение «родитель-потомок». Главным элементом сцены является корневой узел (все доступное трехмерное пространство). Он является родителем для всех остальных элементов.

В предлагаемом способе дочерними элементами корневого узла сцены являются узлы «Торс» и «Сердце» (фигура 6). Эти узлы, в свою очередь, содержат сущности «вершины» и «полигоны», которые необходимо визуализировать.

К каждому дочернему элементу корневого узла сцены возможно применение аффинных преобразований, таких как: поворот на заданный угол, перемещение относительно одной из осей координат (X, Y, Z), масштабирование. При этом изменения будут относиться и ко всем вложенным элементам, представляющим дочерние элементы изменяемой сущности (в данном случае вершины и полигоны модели). Это позволяет корректировать размеры и взаимное положение трехмерных моделей, в данном случае положения сердца внутри торса пациента, при этом может изменяться угол наклона к горизонтали длинника сердечной тени [6].

5. Определение соотношений геометрических параметров сердца и торса на флюорографическом снимке осуществляется в соответствии со схемой цифрового флюорографа, приведенной на фигуре 7, где приведены основные элементы, отвечающие за формирование цифрового изображения снимаемого объекта, а также основные размеры, влияющие на формирование изображения.

На фигуре 7 приняты следующие обозначения:

1 - источник лучей;

2 - объект просвечивания;

3 - экран с отсеивающей решеткой;

4 - оптическая система;

5 - чувствительная матрица.

С учетом обозначений на фигуре 7 для определения соотношения реального размера объекта и размера, получаемого на цифровой чувствительной матрице, может использоваться следующая формула, позволяющая определить соответствие геометрических параметров цифрового изображения сердца и торса в пикселях и реальных геометрических параметров сердца и торса в метрах:

где g - размер объекта 2 (ширина) на чувствительной матрице 5,

b - реальный размер (ширина) снимаемого объекта 2,

d - реальный размер (толщина) снимаемого объекта 2,

е - расстояние от экрана цифрового флюорографа 3 до оптической системы 4,

ƒ - расстояние от оптической системы 4 до чувствительной матрицы цифрового флюорографа 5.

6. Визуализация модели сердца и торса пациента производится средствами компьютерной графики, причем в результате произведенного анализа (см. выше) можно сделать вывод, что для построения поверхностной модели сердца предпочтительнее использовать триангуляцию Делоне, так как это значительно упрощает задачу вокселизации модели сердца. Такой подход позволит получить трехмерную модель сердца путем аппроксимации его поверхности с заданным уровнем детальности и решить задачи визуального представления результатов моделирования с помощью аппарата компьютерной графики. На фигуре 8 приведена модель сердца, построенная на основе опорных точек с помощью алгоритма триангуляции.

При этом за основу взята свободно распространяемая модель поверхности сердца, выполненная в Autodesk 3ds Мах, переработанная автором.

На фигуре 9 приведено изображение сердца, помещенное в трехмерную модель торса человека, построенную с помощью триангуляции, что позволяет визуально отобразить положение сердца в грудной клетке.

Форма сигнала при этом зависит от расположения электрода на поверхности тела и коммутации электродов. Расположение отведений на торсе относительно сердца приведено на фигуре 10.

На фигуре 10 приняты следующие обозначения:

6 - I отведение;

7 - II отведение;

8 - III отведение;

9 - aVF отведение;

10 - aVL отведение;

11 - aVR отведение;

12 - место установки электрода V1 на торсе;

13 - место установки электрода V3 на торсе;

14 - место установки электрода V3 на торсе;

15 - место установки электрода V4 на торсе;

16 - место установки электрода V5 на торсе;

17 - место установки электрода V6 на торсе.

При этом тело выступает как проводник и вносит определенные искажения и затухание в сигнал. Так величина потенциалов на поверхности сердца изменяется в диапазоне от -90 до +30 мВ, а напряжение, воспринимаемое электродами на поверхности торса, составляет не более 10 мВ. Электроды на поверхности торса обозначены на фигуре 10 цифрами 12-17. Таким образом, каждое отведение, обозначенное на фигуре 10 цифрами 6-11, содержит в себе интегральную характеристику электрической активности (ЭА) всего миокарда, но в большей мере отражает электрические процессы того участка, к которому ближе всего находится электрод, регистрирующий сигнал. В связи с этим, при инфарктах миокарда различных областей сердца в некоторых отведениях изменения выражены наиболее ярко, и знание «геометрии» торса пациента повышает эффективность диагностики.

Сравнение известного (см. фигуру 1) и предлагаемого (см. фигуру 2) способов показывает, что предлагаемый способ автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам позволяет устранить недостатки известного способа и повысить качество оказания медицинской помощи.

Таким образом, в предлагаемом способе автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам осуществляется построение и визуализация трехмерной модели сердца и торса пациента с помощью исходных данных в виде флюорографических снимков в прямой и левой боковой проекциях.

Новые свойства предлагаемого способа позволяют более эффективно проводить обследование и лечение пациентов, благодаря тому, что врач может визуально в 3D представлении оценить геометрические параметры сердца и торса, что является важной информацией для диагностики гипертрофии, кардиомиопатии, а также для оценки конституционального типа пациента. При этом сохраняются достоинства известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам.

Техническим результатом изобретения является гибкий интеллектуальный интерфейс медицинской информационной системы, позволяющий визуализировать результаты флюорографического обследования и интегрировать их в телемедицинскую сеть.

Кроме того, в отличие от известного способа, где моделировалось только сердце пациента, совместная модель торса и сердца пациента, полученная при реализации предлагаемого способа, позволяет провести моделирование электрической активности сердца на торсе пациента.

Список использованных источников:

1. ZygoteBody: About [Электронный ресурс] / Zygote Media Group, Inc. - 2014. - URL: https://zygotebody.com/about (дата доступа 15.03.16).

2. ECGSIM: Introduction [Электронный ресурс] / StITPro - 2014. - URL: http://www.ecgsim.org/introduction.php (дата доступа 15.03.16).

3. Способ автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам / Патент РФ №2372844. Заявл. 16.06.2008, опубл. 20.11.2009, Бюл. №32.

4. Image processing method and system involving contour detection steps / Oliver Gerard / Sherif Makram-Ebeid // US Patent No: US 6,366,684 B1, 14.10.1999.

5. Кечкер М.И. Руководство по клинической электрокардиографии. - М.: 2000, 395 с.

6. Сергеенков А.С., Кузьмин А.В., Бодин О.Н. Применение фреймворка OGRE 3D для отображения модели торса и сердца пациента // Проблемы автоматизации и управления в технических системах: сб. ст. Междунар. науч.-техн. конф., посвящ. 70-летию Победы в Великой Отечественной войне (г. Пенза, 19-21 мая 2015 г.): в 2 т. / под ред. д.т.н., проф. М.А. Щербакова. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2015. - Т. 1. - 452 с. С. 405-408.

Способ автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам и их визуализации, заключающийся в том, что осуществляют регистрацию прямого и левого бокового флюорографических снимков сердца пациента, определение по снимкам геометрических параметров сердца пациента, выделение на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента контуров сердца, получение множества проекций трехмерной модели сердца путем последовательного поворота на заданные углы α, β, γ относительно осей X, Y, Z, наложение на них компьютерной модели сердца, совмещение контура проекции модели сердца с контуром сердца на флюорографическом снимке пациента путем аффинных преобразований, сравнение контуров сердца пациента на прямом и левом боковом флюорографических снимках с контурами соответствующих проекций трехмерной модели сердца, вычисление площади несовпадения контуров SF для прямого флюорографического снимка сердца пациента и SL для левого бокового флюорографического снимка сердца пациента и коэффициентов масштабирования K_x, K_y, K_z размеров модели сердца вдоль соответствующих осей трехмерной модели сердца, выбор проекции трехмерной модели сердца с углами поворота α, β, γ, относительно осей X, Y, Z и коэффициентами масштабирования K_x, K_y, K_z с наименьшей площадью (S) несовпадения контуров проекций модели сердца и контуров сердца пациента на прямом (SF) и левом боковом (SL) флюорографических снимках S=SF+SL с контурами сердца пациента, выделенными на прямом и левом боковом флюорографических снимках, определение размеров и положения сердца пациента, совмещение и нелинейное масштабирование компьютерной модели сердца, вывод параметров модели α, β, γ, K_x, K_y, K_z, отличающийся тем, что дополнительно осуществляют выделение границ торса на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента путем определения скачкообразного изменения яркости точек на флюорографических снимках и определения координат этих точек, получение контура торса пациента путем объединения точек границ торса на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента, синтез исходной трехмерной модели торса человека с усредненными антропологическими параметрами, получение фронтальной и левой боковой проекций трехмерной модели торса человека с усредненными антропологическими параметрами, наложение и совмещение проекций модели торса человека с усредненными антропологическими параметрами с изображением контура торса на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента путем определения и совмещения геометрических центров проекций модели торса человека с усредненными антропологическими параметрами и контура торса на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента и аффинных преобразований над моделью торса человека с усредненными антропологическими параметрами, объединение моделей торса и сердца пациента, определение соотношения геометрических параметров сердца и торса пациента и геометрических параметров сердца и торса пациента в проекции на флюорографических снимках, визуализацию модели сердца и торса с учетом вычисленных параметров средствами компьютерной графики.