Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Kandidaatin tutkintojen opinnäytetyöt
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Kandidaatin tutkintojen opinnäytetyöt
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Maksimi-intensiteettiprojektio

Litmanen, Tarmo (2026)

Katso/Avaa
Kandidaatintyo_Litmanen_Tarmo.pdf (5.382Mb)
Lataukset: 


Kandidaatintyö

Litmanen, Tarmo
2026

School of Engineering Science, Laskennallinen tekniikka

Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2026061268811

Tiivistelmä

Maksimi-intensiteettiprojektio (MIP) on yksi keskeisimmistä 3D-datan visualisointimenetelmistä. Se on säteenseurantaan perustuva, lääketieteessä usein käytetty tietokonetomografian menetelmä, jonka avulla pystytään tutkimaan esimerkiksi ihmisen luustoa, suonistoa tai syöpäkasvaimia ihmiskehosta. Se toimii lähettämällä vokseleista koostuvan 3D-datan läpi säteitä, jotka tutkivat vokselien sisällä datan instensiteettiarvoja iteraattisesti ja poimivat niistä suurimman projektiokuvaan. Intensiteettien saamiseksi säteillä tarvitsee olla näytteenottosijainti ja kulkusuunta datan sisällä. Intensiteettien laskemiseen datan vokselien sisällä tarvitaan myös interpolointia ja säteiden suunnan muutoksiin rotaatiomatriiseja. Isoilla datoilla algoritmin suoritus onkin suotuisaa antaa näytönohjaimelle laskettavaksi ja optimoida suorituskykyä esimerkiksi lohkojen ohituksilla. Menetelmällä on myös omat heikkoutensa, joista merkittävimpinä pidetään kolmiulotteisen syvyyshahmotuksen puutetta ja kudosten peittymistä dominoivan tarkastelukohteen alle. Tutkimuksessa huomattiin esimerkiksi, miten keuhkosyöpäkasvain peittää allensa myös kaikki sen edessä olevat kudokset ja samalla on vaikea hahmottaa sen sijainti kuvasta säteiden suuntaa kääntämättä. Ongelmia on pyritty korjaamaan optimoimalla ja muokkaamalla menetelmän algoritmista toimintaa tarpeen mukaan esimerkiksi tutkimalla useita paikallisia intensiteettihuippuja tai ottamalla huomioon säteen kulkumatka datan sisällä. Myös tekoälyä on alettu valjastaa menetelmän tueksi.
Kokoelmat
  • Kandidaatin tutkintojen opinnäytetyöt [7212]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste