Softwares de código aberto para modelagem de imagens na saúde - 3D Slicer

 


3D Slicer é um aplicativo de software de código aberto gratuito para visualização e gerenciamento de imagens médicas. Como uma ferramenta de pesquisa clínica, o 3D Slicer é semelhante a uma estação de trabalho de radiologia que oferece suporte a visualizações versáteis, mas também fornece funcionalidade avançada, como segmentação automatizada e registro para uma variedade de domínios de aplicação. Ao contrário de uma estação de trabalho de radiologia típica, o 3D Slicer é gratuito e não está vinculado a um hardware específico. Como uma plataforma de programação, o 3D Slicer facilita a tradução e avaliação dos novos métodos quantitativos, permitindo que o pesquisador biomédico se concentre na implementação do algoritmo e fornecendo abstrações para as tarefas comuns de comunicação de dados, visualização e desenvolvimento de interface de usuário. Em comparação com outras ferramentas que fornecem aspectos dessa funcionalidade, O 3D Slicer é totalmente de código aberto e pode ser prontamente estendido e redistribuído. Além disso, o 3D Slicer foi projetado para facilitar o desenvolvimento de novas funcionalidades na forma de extensões do 3D Slicer.

O software foi feito por desenvolvedores e pesquisadores da área médica em um projeto apoiado pelo National Institute of Health (NIH), com a colaboração de empresas como a Kitware Inc. e General Electric, e uma comunidade de desenvolvedores .

O 3D Slicer permite gerenciar arquivos DICOM do servidor PACS (Picture Archiving and Communication System) e arquivos não específicos, permitindo visualizar e processar imagens em 2D, 3D e 4D (10 Y, Z e T, tempo, por exemplo Detecção com uma sonda de ultrassom). O software oferece a capacidade de renderizar imagens e para criar modelos para uso com software CAD [15].

Do ponto de vista do software, o slice tem uma estrutura modular, com

módulos (módulos centrais) que fornecem gerenciamento barato de arquivo DICOM (I), renderização (Renderização de Volume) e as funções de transformação de imagem em espaço 3D (Transformações). Alguns dos outros módulos relevantes são:

• Filtragem: contém ferramentas para preparar a imagem para processamento posterior (pré-processamento). Os recursos mais usados ​​incluem operações aritméticas, redução de ruído e correção da distribuição de densidade do

varredura, no entanto, existem dezenas de outros algoritmos que podem ser usados.

• Registro: fornece a capacidade de alinhar duas digitalizações uma com a outra;

útil ao alinhar diferentes exames do mesmo paciente ou orientar

varreduras para padronizar um conjunto de dados.

• Segmentação: Segmentação é a separação da imagem em partes menores

regiões com base em suas características. O 3D Slicer integra métodos de segmentação interativos (com intervenção humana) e automáticos.

• Modelos de superfície permitem a criação e gerenciamento de volumes de superfície a serem exportados para processamento posterior em outro software.

• Terapia Guiada por Imagem: dá a possibilidade de troca de dados reais tempo com periféricos, incluindo dispositivos robóticos, scanners e dispositivos de radioterapia. Este recurso permite que dispositivos periféricos sejam usados ​​em conjunto com as imagens de diagnóstico, e podem ser de interesse para uso como guia virtual para a colocação do implante .

Outros módulos estão presentes, e a coleção é freqüentemente expandida

com módulos elaborados pela comunidade, instituições e empresas. Além disso, cada usuário pode criar um módulo e distribuí-lo como uma fonte ou como um

arquivo binário (um arquivo executável); este caminho pode ser usado para pacotes que contêm código proprietário não livre, mas cujos autores ainda desejam distribuir a funcionalidade para a comunidade .

O software é acompanhado por publicações e uma documentação que descreve a funcionalidade implementada . 


https://www.slicer.org/ 3d slicer

Fedorov A., Beichel R., Kalpathy-Cramer J., Finet J., Fillion-Robin J-C., Pujol S., Bauer C., Jennings D., Fennessy F.M., Sonka M., Buatti J., Aylward S.R., Miller J.V., Pieper S., Kikinis R. 3D Slicer as an Image Computing Platform for the Quantitative Imaging Network. Magnetic Resonance Imaging. 2012 Nov;30(9):1323-41.

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