Введение 4
1. Постановка задачи 5
2. Обзор 6
2.1. Система Phoenixcas 3D Viewer 6
2.2. Золотое сечение в 3D 7
2.3. Методы вычисления кривизны 10
3. Реализация вычислительных функций 13
3.1. Карта кривизны 13
3.1.1. Интеграция библиотеки 13
3.1.2. Особенности реализации 13
3.2. Метод золотого сечения 15
3.2.1. Особенности реализации 15
4. Архитектура модуля 17
4.1. Модуль для диагностики лица 17
4.2. Интеграция модуля 19
5. Особенности реализации модуля 20
6. Апробация модуля 21
7. Результаты 23
Список литературы 24
Компьютерные системы широко применяются в медицине, в частности в области планирования пластических операций. Перед проведением оных пациента сканируют, строят его трехмерную модель, которая затем анализируется врачом, в некоторых случаях изменяется
и обновленная демонстрируется пациенту, чтобы показать возможный
результат операции. Только после согласования с пациентом желаемого
результата врач проводит планирование операции, используя все ту же
3D модель.
На этапе анализа модели хирург должен провести какую-то диагностику, в результате которой будут выявлены те или иные дефекты
у пациента. Для этого врачу необходимо получить какие-то показатели/метрики отклонения модели, которые могут помочь поставить диагноз. Так как наиболее привлекательными считаются лица, пропорции
которых соотносятся с пропорцией золотого сечения, то значительная
часть дефектов может быть выявлена при демонстрации нарушения
пропорций [1].
Помимо нарушений пропорциональности, внешний вид могут портить любые деформации лица, которые в какой-то степени можно пронаблюдать с помощью карты кривизны поверхности. Она демонстрирует пользователю все ямочки, все выпуклости и вогнутости лица, и
если у пациента есть что-то вроде шишки, то, не прибегая к вращению
модели, можно приблизительно оценить насколько она выпирает над
поверхностью и принять решение о ее ликивидации.
В компьютерной системе Phoenixcas 3D Viewer встроена возможность построения 3D модели лица по фотоснимкам и томографическим
снимкам пациента, а также проведения измерений по получившимся
трехмерным моделям, наложение текстур, различные способы сравнений моделей и т.д.. Чтобы расширить функциональность системы, было
решено добавить в нее модуль для диагностики лица. В данной работе
описывается разработка функций для выполнения диагностики и разработка модуля, применяющего в своей логике эти функции.
В систему планирования операций добавлен модуль для диагностики лица по трехмерной модели поверхности лица:
• Реализованы вычислительные функции для библиотеки методов
обработки трехмерных моделей
• Разработана архитектура и встроен модуль для диагностики лица
• Проведена апробация модуля.
