Я рекомендую следующий процесс; Разработайте инструмент для сегментации. Это процесс, в ходе которого вы создадите 3D-модель подмножества данных в зависимости от плотности. Например, вы будете строить модель ребер КТ грудной клетки. Вы должны сделать это за пределами Android, а затем выяснить, как переместить его позже. Вы можете использовать такие инструменты, как ITK и VTK, чтобы научиться выполнять этот этап.
Если вы хотите избежать кривой обучения ITK/VTK, используйте GDCM (массовый диком), чтобы узнать, как загружать серию DICOM. При таком подходе вы можете получить трехмерный массив точек плотности в своем приложении за несколько часов. На этом этапе вы можете забыть о DICOM и просто работать с цифрами. У вас все еще есть проблема с сегментацией.
Вы можете взглянуть на приложение NIH ImageVis3D, в котором есть исходный код, и посмотреть, какой там подход.
Когда у вас есть сегментированный набор данных, преобразование в стандартный формат не составит большого труда, и вы уже в пути.
О каком «обнаруженном маркере» вы говорите? Если у вас есть маркер на изображении, установленный для помощи в сегментации, вы можете работать с обнаружением из набора 3D-данных, который вы получаете после загрузки данных Dicom.
После того, как вы отработаете процессы, вы сможете увидеть, как применить все это к Android.
person
john elemans
schedule
16.02.2016