Stanovení změn tkáně hlavy ve 3D modelech pacientů radioterapeutického oddělení

Abstract

Diplomová práce se zabývá problematikou detekce tvarových a objemových změn tkání v oblasti hlavy u pacientů podstupujících radioterapii. Teoretická část práce je zaměřena na popis anatomie hlavy, patologické stavy léčené ozařováním, radioterapii a její nežádoucí účinky, popis lineárních urychlovačů a technik využití, typy 3D kamer, rešerše a popis softwarů a algoritmů využívaných pro práci s trojrozměrnými daty. V praktické části jsou uvedeny dostupné databáze 3D modelů hlav, návrh a realizace metodiky pro zpracování vybraných 3D modelů. 3D modely byly upraveny v aplikaci Blender 4.3, kde byly vytvořeny deformace tkání simulující reálné změny vyskytující se u onkologických pacientů. Na základě rešerše softwarů a algoritmů byly vybrány nástroje vhodné pro analýzu modelů a návrh vlastního algoritmu v prostředí MATLAB r2023a. Algoritmus byl navržen pro hodnocení rozdílů mezi původním a deformovaným modelem, jehož výstupem je heatmapa, vizualizace jednotlivých vrstev modelů, výpočet objemů modelů a jejich změny, Hausdorffova a Chamferova vzdálenost. Dále byla využita aplikace Fidentis Analyst II, ze které byla získána především vizuální data.

This diploma thesis focuses on the detection of shape and volume changes in head tissues of patients undergoing radiotherapy. The teoretical part of the thesis provides an overview of head anatomy, pathological conditions treated with radiotherapy, radiotherapy and its side effects, description of linear acceleratos and use techniques, review of 3D camera types and analysis of software and algoritgms used for processing three-dimensional data. The practical part presents avaiable databases of 3D head models and proposes a methodology for processing 3D models. The models were modified in Blender 4.3 software, where tissue deformations simulating real changes occuring in oncological patiens were created. Based on the review of avaiable software tools and algorithms, suitable tools were selected for model analysis, along with the development of a custom algorithm in MATLAB r2023a. The designed algorithm enables the assessment of difference between the original and deformed models, generating outputs such as heatmaps, visualization of individual model layers, calculation of model volumes and their changes, and measurements of Hausdorff and Chamfer distances. The Fidentis Analyst II software was used for providing mainly visual data for model analysis.