Vsak postopek za 3D-2D poravnavo slik je potrebno izčrpno ovrednotiti in ga primerjati z znanimi postopki. To zahteva vzpostavitev standardizirane metodologije vrednotenja, ki obsega zajem zbirke slik s pripadajočimi referenčnimi poravnavami ter načrtovanje protokola in metrike vrednotenja. Standardizirana metodologija vrednotenja postopkov 3D-2D poravnave slik na področju endovaskularnih posegov ne obstaja. V letu 2013 smo razvili standardizirano metodologijo za vrednotenje 3D-2D poravnav slik ožilja. Metodologija je opisana v izvirnem članku ter na: http://lit.fe.uni-lj.si/tools.php?lang=slo#Zlati standard za 3D-2D poravnavo cerebralnih angiogramov
F.31 Razvoj standardov
COBISS.SI-ID: 9795156Prostorsko poravnave 3D in 2D slike možganskega ožilja so predpogoj za prikazovanje znotrajžilnih orodij in pretoka kontrastnega sredstva na nadgrajenih 3D slikah. V preteklosti predlagani postopki za 3D-2D poravnavo so sloneli na optimizacijih samo šestih parametrov 3D toge poravnave, ker so predpostavljali, da so parametri rentgenskega sistema s C-roko znani, ker je bil sistem pred uporabo kalibriran. V praksi pa se je izkazalo, da parametri C-roke niso vedno natančni. Postopek 3D-2D poravnave bi zato moral vključevati optimizacijo tako šestih parametrov toge poravnave kot parametrov C-roke. S tremi različnimi postopki 3D-2D poravnave smo optimizirali: a) samo parametre toge poravnave in b) parametre toge poravnave in parametre C-roke. Kot testne slike smo uporabili 3D in 2D slike 20 pacientov. Za vseh 20 setov 3D in 2D slik smo s pomočjo oslonilnih točk določili pravilne poravnave. Testi so pokazali, da je poravnava, pri kateri optimiziramo vse parametre, natančnejša od poravnave, kjer optimiziramo samo parametre toge poravnave.
F.01 Pridobitev novih praktičnih znanj, informacij in veščin
COBISS.SI-ID: 9774420Postopki 3D-2D poravnave slik, ki smo jih razvili v okviru tega raziskovalnega projekta, niso uporabni samo za poravnavo medicinskih slik, ampak so dragoceno orodje tudi v industrijskih aplikacijah računalniškega vida. Vodja projekta in raziskovalec na tem projektu sta soustanovitelja podjetja Sensum, ki ima danes 50 zaposlenih. Podjetje raziskuje, razvija, proizvaja in trži sisteme z računalniškim vidom za kontrolo kakovosti farmacevtskih tablet in kapsul. Ocena kakovosti temelji na zajetih slikah produktov. Ker so te slike dvodimenzionalne, je potrebno zgraditi 3D model idealnega izdelka in ta model poravnati z živimi 2D slikami. 3D-2D poravnave, ki jih razvijamo v tem projektu so torej direktno uporabljive na slikah farmacevtskih produktov. Ta primer je dober primer prenosa znanja iz akademskega v industrijsko okolje.
F.17 Prenos obstoječih tehnologij, znanj, metod in postopkov v prakso