Использование сверточной нейронной сети для автоматизации построения двумерных твердотельных моделей позвонков

Для биомеханического моделирования требуется построение твердотельной модели исследуемого биологического объекта. При моделировании элементов позвоночно-тазового комплекса наиболее точно требуемую твердотельную модель можно построить на основе данных компьютерной томографии конкретного пациента. Задача построения модели по данным компьютерной томографии может быть решена в ручном режиме с применением программных пакетов обработки медицинских данных или с помощью систем автоматизированного проектирования. Такой подход применяется многими исследователями и позволяет создавать точные твердотельные модели, но является трудоемким и длительным. В связи с этим автоматизация построения твердотельных моделей, пригодных для выполнения биомеханических расчетов, является актуальной задачей. В статье предложен подход автоматизации построения твердотельной модели по данным компьютерной томографии. Представлена реализация предложенного подхода для создания двумерных твердотельных моделей тел позвонков в сагиттальной проекции. Для автоматического распознавания позвонков использована искусственная нейронная сеть Mask-RCNN. Оценка качества выполненного нейронной сетью распознавания выполнена на основе сравнения по мере Серенсена с ручной сегментацией, выполненной практикующими врачами. Применение метода дает возможность существенно ускорить процесс моделирования костных структур позвоночника в двумерном случае. Результаты реализации применены при разработке модуля твердотельных моделей, который включен в состав системы поддержки принятия врачебных решений SmartPlan Ortho 2D, разработанной в СГУ имени Н. Г. Чернышевского в рамках проекта Фонда перспективных исследований.