Приложение для восстановления 3D-образов по результатам УЗИ Иванский Юрий СПбГУ, Мат-мех 1-й курс магистратуры Отборочное мероприятие программы У.М.Н.И.К. конкурс Атомосфера 2012 Нижний Новгород 4-9 февраля 2012 Направление: Н1.4 Прикладное программное обеспечение

Проблема Причина: увеличение разрешения датчика ведет к увеличению объема получаемых данных. Для проведения полостных операций необходимо проводить обследование и строить объемные 3D-модели пораженных органов. Это повышает информативность обследования, надежность и качество проведения операций. Для построения 3D-изображения по результатам УЗИ-сканирования требуется во много раз больше данных, чем при обычном 2D -сканировании. Это приводит к увеличению количества каналов (проводов) между датчиком и прибором (до 2500). 2

Актуальность Повышение надежности и качества диагностики внутренних органов в целях профилактики и выявления заболеваний Потенциальные потребители: производители УЗИ-сканеров, а также медицинские учреждения, в которых они уже установлены Предлагаемое решение имеет потенциальное применение в широком классе задач обработки, передачи и восстановления сигналов 3

Решение Применение подхода compressive sensing 4

Compressive sensing Compressive sensing (сжатые измерения) - методика получения и восстановления разреженного сигнала на основе небольшого числа измерений без существенной потери информации. Основное преимущество значительное сокращение затрат на передачу и обработку за счет уменьшения объема передаваемых данных. 5

Новизна решения и преимущества Предлагаемое решение позволит: применить современные технологии сжатия изображений (compressive sensing) на базе рандомизированных алгоритмов. В этом случае количество физических каналов уменьшается на порядок и скорость обработки данных значительно увеличивается без существенных потерь информации медицинским работникам наглядно увидеть визуализированную модель пораженного органа, проанализировать его состояние и составить план операции при наблюдении больного в послеоперационный период отслеживать все изменения, происходящие с прооперированным органом и назначать необходимые процедуры встраивать разработанное приложение в существующие системы УЗИ-сканирования 6

Аналоги 7 Высокая стоимость (сотни тысяч и десятки миллионов) - продажа программного и аппаратного обеспечения в комплекте

Этапы проекта Исследование способов возможного сжатия сигнала (выбор способа, подбор оптимальных параметров) Исследование особенностей получения данных при ультразвуковом обследовании в контексте compressive sensing и способов декодирования Проектирование алгоритмов сжатия и восстановления получаемых данных, разработка, тестирование и пробная эксплуатация программной реализации решения 8

Коммерциализация Продажа приложения медицинским учреждениям Продажа приложения производителям сканеров 9

Команда Иванский Ю.В. (автор идеи проекта и основной исполнитель) – студент первого курса магистратуры Математико-механического факультета Граничин О.Н. (научный консультант) – профессор, доктор физ.-мат. наук, зав. Лабораторией стохастических устройств. 10

Спасибо за внимание!

Compressive sensing Разреженный вектор x размерности N, количество ненулевых компонентов k = k компонентов Повторение процедуры m < N раз – получение вектора-результата измерения y Формирование обратного преобразования A на основе выбранных компонентов Обратное преобразование y в x с помощью A Процесс получения y – часть физического процесса получения данных! 12