Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Разработка математической модели "3D цифровой пациент"

Работа №61748

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

информатика

Объем работы61
Год сдачи2017
Стоимость4770 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
333
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
Глава 1. Математические методы в медицине 4
1.1. Моделирование как метод научного познания 4
1.2. Значение математического метода для медицины 8
Глава 2. Математические методы в медицинском оборудовании 14
2.1 3-D изображения и математические методы в медицинском оборудовании.... 14
2.2 Примеры математических моделей в медицине 23
Глава 3. Исследование и выбор алгоритмов 37
3.1 Исследование и выбор алгоритма ввода и вывода изображений в формате
DIСОМ 37
3.2 Фильтры 40
3.3. Работа с 3D данными. Модуль работы с 3D данными 47
Заключение 52
Список использованной литературы 54


Актуальность исследования: Математическое моделирование сегодня является одним из самых актуальных направлений в научных исследованиях. К современной медицине предъявляют высокие требования, как к квалификации врачей, так и к применяемым методикам. Общее количество информации o болезнях увеличивается день ото дня и один человек не в состоянии точно дать оценку важности имеющегося материала для врачебной практики. Тогда приходит на помощь математика, которая помогает структурировать материал. Выбор тех или иных математических модификаций при очерчивании и исследовании математических объектов зависит от индивидуальных знаний специалиста и от особенностей решаемых задач.
К примеру, статистические исследования позволяют дать оценку уровню здоровья населения, периоды подъёма и спада заболеваемости, определить соотношение здоровых людей и инвалидов, частоту появления новых заболеваний и многое другое.
Объект исследования: математические методы в медицине.
Цель исследования: изучить применение математических методов в медицине.
Задачи исследования:
• изучить различные математические методы в медицине и их области применения;
• проанализировать значение математического метода для медицины;
• изучить 3-D изображения и математические методы в медицинском оборудовании;
• Исследовать и выбрать алгоритмы.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


Математика, по общему признанию, является «царицей» всех наук, решая проблемы химии, физики, астрономии, экономики, социологии и многих других наук. Медицина же, долгое время развиваясь «параллельно» с математикой, оставалась практически не формализованной наукой там самым подтверждая, что «медицина — это искусство».
Основная проблема заключается в том, что нет общих критериев здоровья, а совокупность показателей для одного конкретного пациента (условия, когда он чувствует себя комфортно) может существенно отличаться от таких же показателей для другого. Часто медики сталкиваются с общими проблемами, сформулированными в медицинских терминах, с целью помочь больному, ведь пациенты не приносят готовых задач и уравнений, которые нужно решать.
При правильном применении математический подход не отличается существенно от подхода, основанного просто на здравом смысле. Математические методы просто более точны, и в них используются более чёткие формулировки и более широкий набор понятий, но, в конечном счете, они должны быть совместимы с обычными словесными рассуждениями, хотя, вероятно, идут дальше их.
При написании дипломной работы изучены работы ученых, исследования и литература по моделированию, статистике и математике в области медицины. Был изучен процесс восстановления трёхмерных моделей анатомических объектов. Для выполнения задач были исследованы знания и инструменты из сфер медицинской визуализации, компьютерного зрения и обработки. Для каждого шага решения задач были выбраны алгоритмы, которые лучше соответствуют постановкам задач: ввод и вывод данных, а именно, алгоритм ввода и вывода изображений в формате DICOM.
Обрабатывание изображений (вычитание самой маленькой насыщенности; инвертирование насыщенности; фильтрация гистограммы по Хаунсфилду). Для работы с 3D данными выбран алгоритм для работы с воксельным представлением томографических данных, алгоритм для подсчета объединенных областей в трёхмерной маске, алгоритм построения полигональной модели по облаку точек. Дипломная работа нацелена на решение разных задач в медицине и в медицинских исследованиях, начиная с измерения геометрических свойств органов - расстояние, кривизна, объём, площадь и переходя к более сложным задачам численного анализа и компьютерного моделирования биомеханических процессов — поведение тканей и органов.
Этап постановки задачи бывает трудоёмким и занимает достаточно много времени, а зачастую продолжается практически до получения решения. Но именно разные взгляды на проблему математиков и медиков, являющихся представителями двух отличных по своей методологии наук, помогают получить результат. Медицинская наука, конечно, не поддается тотальной формализации, как это происходит, скажем, с физикой, но колоссальная эпизодическая роль математики в медицине несомненна. Все медицинские открытия должны опираться на численные соотношения. А методы теории вероятности (учёт статистики заболеваемости в зависимости от различных факторов) — и вовсе вещь в медицине необходимая. В медицине без математики шагу не ступить. Численные соотношения, например, математические расчеты при разработке какого-либо медицинского оборудования или учёт дозы и периодичности приема лекарств.



1. Марчук Г.И. Математические модели в иммунологии. — М.: Наука, 1985. — 240 с.
2. Лоскутов А.Ю., Михайлов А.С. Введение в синергетику. — М.: Наука, 1990. — 270 с.
3. Резниченко Г.Ю. Лекции по математическим моделям в биологии. Ч.
1. — М.-Ижевск: Научно-издательский центр «Регулярная и хаотическая динамика», 2002. — 231 с.
4. Ахромеева Т.С., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г., СамарскийА.А. — Нестационарные структуры и диффузионный хаос. — М.: Наука, 1992. — 541 с.
5. Малинецкий Г.Г., Курдюмов С.П. Новое в синергетике. Взгляд в третье тысячелетие. — М.: Наука, 2002. — 482 с.
6. Ракитский Ю.В., Устинов С.М., Черноруцкий И.Г. Численные методы решения жёстких систем. — М.: Наука, 1979. — 208 с.
7. Федоренко РП. Жесткие системы обыкновенных дифференциальных уравнений // Вычислительные процессы и системы. Вып.
8. Под ред. Г.И. Марчука. — М.: Наука, 1991. — С. 381. 8. Хайер Э., Винер Г. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Жесткие и дифференциально- гиперболические задачи. — М.: Мир, 1999. — 685 с.
9. Макаров И.М. Информатика и медицина. — М.: Наука, 1997. — 208 с.
10. Белоцерковский О.М., Холодов А.С. Компьютерные модели и прогресс медицины. — М.: Наука, 2001. — 300 с.
11. Белоцерковский О.М. Компьютер и мозг. Новые технологии. — М.: Наука, 2005. — 322 с.
12. Самарский А.А. Теория разностных схем. — М.: Наука, 1977. — 654 с.
13. Рождественский Б.Л., Яненко Н.Н. Системы квазилинейных уравнений. — М.: Наука, 1978. — 687 с.
14. Годунов С.К., Рябенький В.С. Разностные схемы. — М.: Наука, 1973. — 400 с.
15. Белоцерковский О.М. Численное моделирование в механике сплошных сред. — М.: Физматлит, 1994. — 442 с.
16. Магомедов К.М., Холодов А.С. Сеточно-характеристические методы. — М.: Наука, 1988. — 288 с.
17. Регирер С.А. Лекции по биологической механике. — М.: МГУ, 1980.
18. Кондауров В.И., Никитин А.В. Конечные деформации вязкоупругих мышечных тканей // Прикладная математика и механика. — 1987. — Т. 51, вып. 3. — С. 443-452.
19. Кондауров В.И., Никитин Л.В. Модель биологически активного вязкоупругого тела // Тематический сборник «Методы расчёта изделий из высокоэластичных материалов». — Рига, 1986. — С. 107-108.
20. Gosfa K.D., Hunter P.J., Pogers J.M., Gussione G.M., Waldmen L.K. A three-dimensional limite elements method for large elastic deformations of ventricular myocardium // Part I. ASME J. Biomech. — Eng., 1996. — N. 118 (4).
— P. 452-463.
21. Panda S.C., Natarajon R. Finiteelement method of stress analysis in the human left ventricular layered wull structure // Med. Biol. Eng. Comp. — 1977. —
N. 15. — P. 67-71.
22. Петров И.Б. О численном моделировании биомеханических процессов в медицинской практике // Информационные технологии и вычислительные системы. — 2003. — № 1-2. — С. 102-111.
23. Асланиди О.В., Морнев О.А. Эхо в возбудимых волокнах сердца // Математическое моделирование. — 1999. — Т. 11, № 9. — С. 3-22.
24. Пашко Р.А., Петров И.Б. Моделирование распространения импульсов в волокнах Пуркинье // Обработка информации и моделирование.
— М.: МФТИ, 2002. — С. 171-181.
25. Асланиди О.В., Морнев О.А. Могут ли нервные импульсы отражаться? // Письма в ЖЭТФ. — 1997. — Т 65. — С. 553-558.
26. Асланиди О.В., Морнев О.А. Новые в пространственнонеоднородных возбудимых средах с рефракторностью: отражение
сталкивающихся импульсов возбуждения // Биологические мембраны. — 1997. — Т 14. — С. 621-625.
27. Ремизов А.Н. Медицинская и биологическая физика. — М.: Высшая школа, 1987. — 638 с.
28. Бегун П.И., Афонин П.Н. Моделирование в биомеханике. — М.: Высшая школа, 2004. — 389 с. 29. Абакумов М.В., Ашметов И.В., Ешкова Н.Б., Кошелев В.Б., Мухин С.И., Соснин Н.В., Тишкин В.Ф., Фаворский А.П., Хруменко А.Б. Методики математического моделирования сердечнососудистой системы // Математическое моделирование. — 2000. — Т 12, №
2. — С. 106-117.
30. Ашметов И.В., Буничева А.Я., Мухин С.И., Соколова Т.В., Соснин Н.В., ФаворскийА.П. Математическое моделирование гемодинамики в мозге и в большом круге кровообращения // Компьютер и мозг. Новые технологии. — М.: Наука, 2005. — С. 321.
31. Холодов А.С. Некоторые динамические модели внешнего дыхания и кровообращения с учётом их связности и переноса вещества // Компьютерные модели и прогресс медицины. — М.: Наука, 2001. — С. 127165.
32. Евдокимов А.В., Холодов А.С. Квазистационарная пространственно-распределенная модель замкнутого кровообращения организма человека // Компьютерные модели и прогресс медицины. — М.: Наука, 2001. — С. 164-193.
33. Peadley T.J., Schroter R.C., Sudllow M.F. Energy loses and pressure drop in models of human airways // Respir Physiol. — 1970. — N. 9. — P. 371386.
34. Лебедев А.П., Крылов В.В. Замечания к патогенезу ушибов мозга, возникающих по противо ударному механизму, в остром периоде их развития // Нейрохирургия. — 1998. — С. 22-25.
35. Adams J.H., Graham D.I., Genmarelli T.A. Head injury in man and experimental animals: neuropathology // Acta Neuro Chir. — N. 32. — P. 15-30.
36. Агапов П.И., Белоцерковский О.М., Петров И.Б. Численное моделирование последствий механического воздействия на мозг человека при черепно-мозговой травме // Журнал вычислительной математики и математической физики. — Т. 49, № 9. — С. 1711-1720.
37. Агапов П.И., Петров И.Б. Расчёт повреждений мозга при черепномозговой травме // Компьютер и мозг. Новые технологии. — М.: Наука, 2006. — С. 28-38.
38. Агапов П.И., Васюков А.В., Петров И.Б. Компьютерное моделирование волновых процессов в покровах мозга при черепно-мозговой травме // Процессы и методы обработки информации. — М.: МФТИ, 2006. — С. 154-163.
39. Петров И.Б., Челноков Ф.И. Численное исследование волновых процессов и процессов разрушения в многослойных преградах // Журнал вычислительной математики и математической физики. — 2003. — Т. 43, №
10. — С. 1562-1579.
40. Olsen L., Sherratt J.A., Maini J.A.and P.K. A Mechanical Model for Adult Dermal Wound contraction and Permanence of the Contracted Tissue Displacement Profile // J. Theor. Biol. — 1995. — N. 177. — P. 113-128.
41. Пашков РА. Численное моделирование контракции кожной раны // Процессы и методы обработки информации. — М.: МФТИ, 2005. — С. 194200.
42. Фарбер Б.С., Витензон А.С., Морейнис И.Ш. Теоретические основы построения протезов нижних конечностей и коррекция движения. Ч. 2. — М.: ЦНИИПП, 1995. — 574 с.
43. Жуков Д.С., Петров И.Б., Тормасов А.Г Численное и экспериментальное изучение разрушения твёрдых тел в жидкости // Известия АН СССР. Сер. Механика твёрдого тела. — 1991. — С. 183-190.
44. Федоров С.Н., Егорова Э.В., Холодов А.С., Бубнов А.В. О численном моделировании процессов ирригации и аспирации при экстракапсулярной экстракции катаракты // Вопросы кибернетики. — М.: ВИНИТИ, 1982. — С. 99-114.
45. Балановский Н.Н., Бубнов А.В., Обухов А.С., Петров И.Б. Расчёт динамических процессов в глазу при лазерной экстракции катаракты // Математическое моделирование. — 2003. — Т 15, № 11. — С. 37-44.
46. Kolobov A.V., Polezhaev A.A., Solyanyk G.I. Stability of shape in preangiogenic stage of growth depends on the migration capacity of cancer ulls // Mathematical Modeling Computing in Biology and Medicine. — Bologna: Progetto Leonerdo, 2003. — P 603-609.
47. Budriene E.O., Polezhaev A.A., Ptitsyn M.O. Mathematical modeling of intercullar regulation causing the bacterial colonies // J. Theor Biol. — 1998. — N. 135. — P. 323-341.
48. Петров И.Б., Полежаев А.А., Шестаков А.С. Численное моделирование волновых процессов в нелинейных активных средах // Математическое моделирование. — 2000. — Т. 12, № 1. — С. 38-44.
49. Polezhaev A.A., Paskov R.A., Lobanov A.I., Petrov I.B. Spatial patterns formed by chemotactic bacteria Escherichia coli // Internetional Journal of Development Biology. — 2006. — N. 50. — P 309-314.
50. Лобанов А.И., Старожилова Т.К., Гурия Г.Т. Численное исследование структурообразования при свертывании крови // Математическое моделирование. — 1997. — Т. 9, № 8. — С. 83-95.
51. Гурия Г.Т., Лобанов А.И., Старожилова Т.К. Моделирование роста оторвавшегося тромба в пристеночном потоке / Компьютерные модели и прогресс медицины. — М.: Наука, 2001. — С. 250-263.
52. Седов Л.И. Механика сплошной среды. — М.: Наука, 1976. — Т 12. 3-е издание.
53. Работнов Ю.Н. Механика твёрдого деформируемого тела. — М.: 1979. — 632 с.
54. Годунов С.К., Роменский Е.И. Элементы механики сплошных сред и законы сохранения. — Новосибирск: Научная книга, 1998. — 267 с.
55. Самарский А.А., Николаев Е.С. Методы сеточных уравнений. — М.: Наука, 1978. — 590 с.
56. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. — М.: Наука, 1989. — 608 с.
57. Самарский А.А., Вабищевич П.Н., Матус П.П. Разностные методы с операторными множителями. — Минск: ЦОТЖ. — 441 с.
58. Петров И.Б., Лобанов А.И. Лекции по вычислительной математике. — М.: Интернет-Университет, 2006. — 523 с.
59. Федоренко Р.П. Введение в вычислительную физику. — М.: МФТИ, 1989. — 526 с.
60. Холодов А.С. Монотонные разностные схемы на нерегулярных сетках для эллиптических уравнений в области со многими несвязанными границами // Математическое моделирование. — 1991. — Т 3, № 9. — С. 104-113.
61. Самарский А.А. Компьютеры, модели, вычислительный эксперимент. — М.: Наука, 1988. — 170 с.
62. Самарский А.А., Змитриенко Н.В., Курдюмов С.П., Михайлов А.П. Эффект метастабильностной локализации тепла в среде с нелинейной теплопроводностью // ДАН СССР. — 1975. — Т. 233, № 6. — С. 1344-1347.
63. Годунов С.К., Забродин А.В., Иванов М.Я., Крайко А.Н., Прокопов Г.П. Численное решение многомерных задач газовой динамики. — М.: Наука, 1976. — 400 с.
64. Куликовский А.Г., Погорелов Н.В., Семенов А.Ю. Математические вопросы численного решения гиперболических систем уравнений. — М.: Физматлит, 2001. — 607 с.
65. Петров И.Б., Холодов А.С. Численное моделирование некоторых задач механики деформируемого твёрдого тела сеточно-характеристическим методом // Журнал вычислительной математики и математической физики. — 1984. — Т 24, № 5. — С. 722-739.
66. Петров И.Б., Холодов А.С. О регуляризации разрывных численных решений уравнений гиперболического типа // Журнал вычислительной математики и мат. физики. — 1984. — Т 24, № 8. — С. 1172-1188.
67. Толстых А.И. Компактные разностные схемы и их применение в задачах аэродинамики. — М.: Наука, 1990. — С. 230.
68. Смолянов В.В. Математические модели биологических тканей. — М.: Наука, 1980. — 368 с.
69. Головизин В.М., Карабасов С.А. Метод прыжкового переноса для численного решения гиперболических уравнений. Точный алгоритм для моделирования конвекции на эйлеровых сетках // Препринт ИБРАЭ РАН № IBRAE-2000-04. — М.: РАН, 2000. — С. 40.
70. Холодов А.С., Холодов Я.А. О критериях монотонности разностных схем для уравнений гиперболического типа // Журнал вычислительной математики и математической физики. — 2006. — Т 46, № 9. — С. 16381667.
71. Астанин С.А., Колобов А.В., Лобанов А.И. Влияние пространственной гетерогенной среды на рост и инвазию опухоли. Анализ методами математического моделирования // Медицина в зеркале информатики. — М.: 2006. — С. 163-194.
72. The ITK Software 2.4, Bibliography. [Электронный ресурс]. - http://www.igb.illinois.edu/sites/default/files/upload/core/PDF/ItkSoftwareGuid- 2.4.0.pdf
73. Medical 3D Printing | Healthcare Solutions | Materialise Medical. [Электронный ресурс]. - http://biomedical.materialise.com/mimics
74. Bionity, Hounsfield scale [Электронный ресурс]. - http: //www. bionity. com/en /Hounsfield_scale.html
75. David W. Fanning, Converting CT Data to Hounsfield Units [Электронный ресурс]. - http://www.idlcoyote.com/fileio_tips/hounsfield.html
76. Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) [Электронный ресурс]. - http://medical.nema.org/Dicom/2011/11_06pu.pdf, Page 60
77. Everything You Always Wanted to Know About Alpha Shapes But Were Afraid to Ask , Franfois Belair [Электронный ресурс]. - http: //cgm. cs. mcgill. ca/~godfried/teaching/proj ects97/belair/alpha. html


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ