Szybka odpowiedź

VR w obrazowaniu medycznym polega na złożeniu serii przekrojów z tomografii komputerowej (TK) lub rezonansu magnetycznego (MR), zapisanych w standardzie DICOM, w trójwymiarową bryłę i wyświetleniu jej w goglach. Lekarz lub student może obejrzeć anatomię pacjenta w przestrzeni, obracać ją i przecinać płaszczyznami. To uzupełnienie, a nie zamiennik stacji diagnostycznej: przegląd systematyczny z 2024 r. ocenia VR w planowaniu zabiegów jako etap wciąż eksperymentalny, choć stopniowo zbliżający się do praktyki klinicznej (Queisner i Eisenträger, 2024).

Czym jest DICOM i skąd biorą się dane do VR?

DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) to międzynarodowy standard zapisu i przesyłania obrazów medycznych oraz związanych z nimi informacji, uznany przez ISO jako norma ISO 12052 (DICOM Standard). Plik DICOM to nie tylko obraz, ale też metadane: kim jest pacjent, jakim aparatem i z jakimi parametrami wykonano badanie, jaka jest odległość między przekrojami.

Badania trafiają do PACS (Picture Archiving and Communication System), czyli systemu archiwizacji i udostępniania obrazów w placówce. Nowoczesne systemy udostępniają je też przez DICOMweb, webowe API standardu DICOM, z którego mogą korzystać przeglądarki internetowe i aplikacje (DICOMweb).

Dla aplikacji VR oznacza to prosty początek łańcucha: pobierz serię z PACS, odczytaj metadane i ułóż przekroje w objętość. Bez poprawnych metadanych (np. odstępów między przekrojami) bryła będzie zniekształcona, nawet jeśli każdy pojedynczy obraz wygląda dobrze.

Jak z przekrojów powstaje obraz 3D?

Są dwie główne metody, a wybór zależy od tego, co chcesz pokazać.

Renderowanie objętościowe (volume rendering) wyświetla bezpośrednio wartości ze wszystkich przekrojów. Każdemu zakresowi gęstości przypisuje się kolor i przezroczystość (tzw. funkcja transferu), więc można "ukryć" tkanki miękkie i pokazać kości albo odwrotnie. Nie wymaga wcześniejszego wycinania struktur, ale jest kosztowne obliczeniowo.

Model powierzchniowy powstaje po segmentacji, czyli wyznaczeniu na przekrojach granic wybranej struktury (np. kości, naczynia, guza). Wynik zamienia się w siatkę trójkątów, często zapisaną w formacie STL. Taki model jest lekki, łatwo go wyświetlić i wydrukować w 3D, ale pokazuje tylko to, co zostało wysegmentowane. Segmentację coraz częściej wspierają modele computer vision, a jej wynik i tak wymaga weryfikacji przez specjalistę.

CechaRenderowanie objętościoweModel powierzchniowy (np. STL)
WejścieCała seria przekrojów DICOMWynik segmentacji wybranej struktury
Co pokazujeWszystkie tkanki, regulowane funkcją transferuTylko wysegmentowane struktury
Koszt obliczeniowyWysoki, zależny od rozmiaru seriiNiski, zależny od liczby trójkątów
PrzygotowanieUstawienie funkcji transferuSegmentacja i jej weryfikacja
Typowe użycieEksploracja całego badaniaPrezentacja, edukacja, druk 3D

Po co oglądać badania w VR, skoro są monitory 3D?

Bo VR daje głębię i skalę, których nie ma płaski ekran. Na monitorze bryła 3D jest nadal obrazem dwuwymiarowym, którym steruje się myszką. W goglach widać ją stereoskopowo, można obejść ją dookoła, zbliżyć się i przeciąć płaszczyzną ręką.

Najczęściej opisywane zastosowania to:

  • Planowanie zabiegów. Przegląd systematyczny 46 publikacji (52 badań) pokazał pozytywny wpływ VR na podejmowanie decyzji chirurgicznych i rozumienie anatomii. W części badań, gdy chirurdzy ponownie oceniali plan w VR po obejrzeniu standardowych obrazów, zmieniali go w 33-60% przypadków (Queisner i Eisenträger, 2024).
  • Edukacja. Metaanaliza 15 badań randomizowanych (816 studentów) wykazała umiarkowaną poprawę wyników testów z anatomii przy nauce z VR w porównaniu z innymi metodami (Zhao i in., 2020).
  • Komunikacja w zespole i z pacjentem. Wspólne omówienie przypadku na trójwymiarowym modelu jest prostsze niż na serii przekrojów.

Amerykańska FDA prowadzi publiczną listę dopuszczonych wyrobów medycznych wykorzystujących AR i VR, wśród zastosowań wymieniając m.in. planowanie zabiegów, prowadzenie śródoperacyjne i rehabilitację (FDA). To pokazuje, że kategoria jest realna, ale też że konkretne zastosowania kliniczne przechodzą formalną ocenę.

Jakie są ograniczenia VR w obrazowaniu medycznym?

Dowody są obiecujące, ale wciąż słabe metodologicznie. Autorzy przeglądu z 2024 r. wskazują małe próby (średnio około 10 uczestników na badanie), duże zróżnicowanie metod, brak standardowej oceny i niepełny opis techniczny: w wielu pracach nie podano sposobu segmentacji ani renderowania (Queisner i Eisenträger, 2024). W metaanalizie edukacyjnej badania znacznie się od siebie różniły, a autorzy postulują ocenę kosztów i działań niepożądanych (Zhao i in., 2020).

Do tego dochodzą ograniczenia praktyczne:

  • Choroba symulatorowa. Spadki płynności obrazu i opóźnienia ruchu powodują dyskomfort, a przegląd z 2024 r. wskazuje, że zapobieganiu jej sprzyja 120 klatek na sekundę lub więcej.
  • Czas przygotowania. Segmentacja i ustawienie wizualizacji wymagają pracy, której nie ma przy zwykłym przeglądaniu przekrojów.
  • Wpasowanie w proces. Jeśli otwarcie badania w VR wymaga eksportu plików i ręcznego kopiowania, narzędzie nie będzie używane.

Co mówią regulacje: kiedy aplikacja VR jest wyrobem medycznym?

O statusie decyduje przeznaczenie, a nie technologia. W UE oprogramowanie przeznaczone do dostarczania informacji wykorzystywanych przy podejmowaniu decyzji diagnostycznych lub terapeutycznych podlega rozporządzeniu MDR, a reguła 11 z załącznika VIII co do zasady klasyfikuje je jako klasę IIa lub wyższą (rozporządzenie (UE) 2017/745). Sposób kwalifikacji oprogramowania wyjaśniają wytyczne MDCG 2019-11.

W praktyce projektowej oznacza to wybór na samym początku:

PrzeznaczeniePrzykładKonsekwencje
Edukacja, prezentacja, komunikacjaNauka anatomii na zanonimizowanych badaniachBrak twierdzeń diagnostycznych, jasny opis przeznaczenia
Wsparcie decyzji klinicznychPlanowanie zabiegu na danych konkretnego pacjentaOcena, czy to wyrób medyczny, klasyfikacja wg MDR, proces zgodności
DiagnostykaOpis badaniaCertyfikowane oprogramowanie diagnostyczne, nie typowy przypadek dla VR

Druga warstwa to dane. Dane dotyczące zdrowia są w RODO szczególną kategorią danych (RODO, art. 9), więc aplikacja potrzebuje kontroli dostępu, logów i ograniczenia danych na urządzeniu. Do edukacji i prezentacji najlepiej używać badań zanonimizowanych.

Jakie są największe wyzwania techniczne?

Z naszej perspektywy są trzy, i wszystkie trzeba rozwiązać jednocześnie.

Płynność przy ciężkich danych. Seria TK to często bardzo wiele przekrojów, a VR wymaga renderowania osobnego obrazu dla każdego oka, bez zacięć. Trzeba dobrać rozdzielczość objętości, metodę renderowania i uproszczenia tak, żeby interakcja była płynna, a obraz nadal wierny badaniu.

Bezpieczna nawigacja po seriach. Użytkownik musi wiedzieć, które badanie i którą serię ogląda, jaka jest orientacja (strona lewa i prawa) i w jakiej skali. W VR łatwo się zgubić, a błąd orientacji w kontekście medycznym jest nieakceptowalny.

Ergonomia pracy specjalisty. Sterowanie musi być proste, sesja krótka, a powrót do zwykłego widoku natychmiastowy. Dlatego taki projekt wymaga prototypu, który bardzo szybko trafia do użytkowników i wraca z ich uwagami.

Jakie mamy doświadczenie w obrazowaniu medycznym i 3D?

Łączymy dwa obszary, które w tym temacie się spotykają. Budujemy oprogramowanie dla placówek medycznych, a także aplikacje VR, w tym do przeglądania badań obrazowych, i rekonstrukcje 3D rzeczywistych miejsc i obiektów metodą Gaussian Splatting. Gaussian Splatting to technika odtwarzania sceny 3D ze zdjęć lub nagrań, w której scena jest reprezentowana zbiorem półprzezroczystych elipsoid (trójwymiarowych rozkładów Gaussa) (Kerbl i in., 2023). Służy do rekonstrukcji tego, co widać aparatem, a nie do zastępowania TK czy MR.

Po stronie danych medycznych zbudowaliśmy Pulse EDM, elektroniczną dokumentację medyczną z archiwum PACS. Pliki DICOM trafiają do PACS i są widoczne w karcie pacjenta z opisem, karta pokazuje serie i metadane, obrazy otwierają się w przeglądarce DICOM, a w dokumentacji można też obejrzeć skany 3D w formacie STL. Stos obejmuje m.in. DICOMweb i Three.js. Od strony bezpieczeństwa PESEL jest szyfrowany, log audytowy RODO działa w trybie tylko do dopisywania, a każdy klient ma osobną instancję.

To ważne dla VR, bo aplikacja immersyjna jest użyteczna dopiero wtedy, gdy łączy się z miejscem, w którym badania już są. Jeśli dane pacjentów nie mogą opuszczać placówki, przetwarzanie warto zaplanować na własnej infrastrukturze. Jak wygląda AI na własnej infrastrukturze, pokazujemy na stronie Infrastruktura AI.

Jak zacząć projekt VR w obrazowaniu medycznym?

Od przeznaczenia i jednego scenariusza, a nie od wyboru gogli.

  1. Określ przeznaczenie. Edukacja, komunikacja czy wsparcie decyzji klinicznych. To decyduje o wymaganiach regulacyjnych.
  2. Wybierz jeden typ badania i jedną strukturę. Na przykład TK jednej okolicy anatomicznej. Węższy zakres to szybszy prototyp.
  3. Zaplanuj integrację z PACS. Najlepiej przez DICOMweb, bez ręcznego eksportu plików.
  4. Zbuduj prototyp i oddaj go użytkownikom w ciągu tygodni. Sprawdź płynność, orientację i czas sesji na realnych badaniach.
  5. Mierz użycie i opinie, zanim rozszerzysz zakres. Ta sama zasada działa w każdym projekcie technologicznym, co opisujemy w artykule dlaczego pilotaże AI nie trafiają na produkcję.

Źródła