Сшивка

В современных рентгеновских аппаратах процесс полностью автоматизирован. Лаборанту достаточно задать интересующую область исследования, а съемка и объединение снимков выполняются системой без вмешательства оператора.

За одно обследование можно получить изображения:

• Полной длины конечностей.
• Позвоночника.
• Функциональных проб в положении стоя.
• Нижних конечностей с нагрузкой.

Метод "сшивки" используется в рентгенологической практике для получения единого изображения всего тела или протяженной части анатомической области. Это особенно актуально при диагностике следующих состояний:

• Заболевания и травмы опорно-двигательного аппарата.
• Подготовка и контроль при протезировании.
• Костно-травматические повреждения.
• Ревматоидный артрит.
• Приобретенные и врожденные анатомические изменения конечностей.
• Оценка длины и симметрии конечностей.

Преимущества метода

• Точность. Современные технологии обеспечивают бесшовное объединение снимков, исключая артефакты, которые могут влиять на точность диагностики.
• Удобство для пациента и врача. Автоматизация процесса позволяет сократить время исследования и минимизировать необходимость повторных снимков.
• Универсальность. Метод подходит для диагностики как взрослых, так и детей, включая пациентов с ограниченной подвижностью.

Схема алгоритма сшивки рентгеновских изображений состоит из следующих этапов:

• Исходные снимки
  Получаются серии рентгеновских изображений, которые частично перекрываются (на несколько сантиметров) для обеспечения точной стыковки.
• Подавление шума
  На исходных изображениях выполняется фильтрация, уменьшающая шум для улучшения качества обработки.
• Обнаружение признаков (feature detection)
  На обработанных снимках определяются ключевые признаки: края, углы, характерные точки, которые необходимы для дальнейшего совмещения изображений.
• Нахождение краев (признаков)
  В результате работы алгоритмов выделяются обнаруженные края, которые будут использованы для стыковки изображений.
• Поиск соответствующих признаков в перекрывающихся областях
  Алгоритм анализирует перекрывающиеся области соседних снимков, чтобы найти совпадающие признаки (например, углы или характерные структуры).
• Оценка движения и трансформации
  Выполняется оценка параметров смещения между снимками: сдвиг по осям X и Y, поворот, масштабирование.
• Совмещение изображений
  Снимки выравниваются так, чтобы перекрывающиеся области точно совпадали.
• Выравнивание яркости и смешивание (blending)
  Завершающий этап включает сглаживание переходов между изображениями и выравнивание их яркости для получения единого, бесшовного изображения.