Contexto empresarial
Un hospital universitario necesita aislar visualmente un tumor cerebral a partir de resonancias magnéticas (MRI). El objetivo es generar una malla 3D precisa del tejido tumoral, diferenciándolo del tejido sano mediante umbrales de densidad específicos, para ayudar a los neurocirujanos a planificar la ruta de incisión.
Sobre el conjunto : bioMedImage
Procesamiento y análisis de imágenes biomédicas.
Descubrir todas las acciones de bioMedImage Preparación de datos
Carga de imágenes MRI simuladas desde un directorio fuente a una tabla CAS.
¡Copiado!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | image.loadImages / path='/data/medical/brain_tumor_mri' casout={name='mri_stack', caslib='CASUSER', replace=true} recurse=true; |
| 3 | RUN; |
| 4 | QUIT; |
Étapes de réalisation
1
Verificación de la carga de imágenes y estructura de la tabla.
¡Copiado!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | |
| 4 | TABLE.tableInfo / TABLE={name='mri_stack', caslib='CASUSER'}; |
| 5 | |
| 6 | RUN; |
| 7 |
2
Generación de la superficie del tumor utilizando un rango de umbral específico (densidad 450-600) sin suavizado inicial.
¡Copiado!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | bioMedImage.buildSurface / |
| 3 | images={TABLE={name='mri_stack', caslib='CASUSER'}} |
| 4 | thresholds={{low=450, high=600}} |
| 5 | outputFaces={name='tumor_faces', caslib='CASUSER', replace=true} |
| 6 | outputVertices={name='tumor_vertices', caslib='CASUSER', replace=true}; |
| 7 | RUN; |
Resultado esperado
La acción debe ejecutarse sin errores, generando dos tablas de salida ('tumor_faces' y 'tumor_vertices'). Estas tablas deben contener coordenadas geométricas y definiciones de triángulos que representen una estructura 3D cerrada correspondiente a la región de densidad del tumor.