RU2639018C2

RU2639018C2 - Method for automatic determination of geometrical parameters of patient's heart and torso on fluorographic images and their visualization

Info

Publication number: RU2639018C2
Application number: RU2016119077A
Authority: RU
Inventors: Олег Николаевич Бодин; Андрей Викторович Кузьмин; Илья Андреевич Левашов; Касымбек Адильбекович Ожикенов; Антон Сергеевич Сергеенков
Original assignee: Общество с ограниченной ответственностью (ООО) "Кардиовид"
Priority date: 2016-05-17
Filing date: 2016-05-17
Publication date: 2017-12-19
Also published as: RU2016119077A

Abstract

FIELD: medicine.

SUBSTANCE: fluorographic images are made, on which the lateral borders of the torso and the heart contours are highlighted. Then projections are synthesized, superimposed and combined with the fluorographic image for the torso and heart model, the models of heart and torso are combined, the correlation between the real parameters of the heart and torso and information parameters on the fluorographic image is determined and the model of heart and torso is visualized, taking into account the calculated parameters.

EFFECT: increased efficiency and expanded functionality of the method for automatic determination of the size and position of the patient's heart according to fluorographic images.

11 dwg

Description

Изобретение относится к медицинской технике, в частности к компьютерным диагностическим системам (КДС) для оценки состояния сердечно-сосудистой системы (ССС). Предлагаемое изобретение предназначено для автоматического определения по флюорографическим снимкам размеров и положения сердца, а также размеров торса пациента.The invention relates to medical equipment, in particular to computer diagnostic systems (CDS) for assessing the state of the cardiovascular system (CVS). The present invention is intended for automatic determination by fluorographic images of the size and position of the heart, as well as the size of the torso of the patient.

Так как грудная клетка является местом проекции грудных отведений, то при регистрации ЭКГ морфология имеет определенное значение. Определение морфологии торса и различных соотношений между размерами сердца и торса позволит предоставить дополнительную диагностическую информацию для лечащего врача и уточнить результаты электрокардиографического исследования. Учитывая доступность и массовость флюорографических обследований, решение задачи автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам является актуальным.Since the chest is the site of projection of the chest leads, morphology is of particular importance when registering an ECG. Determining the morphology of the torso and the various ratios between the sizes of the heart and the torso will provide additional diagnostic information for the attending physician and clarify the results of the electrocardiographic study. Given the availability and mass of fluorographic examinations, the solution to the problem of automatically determining the geometric parameters of the heart and torso of a patient from fluorographic images is relevant.

Изобретение может быть использовано в КДС на скрининговых исследованиях ССС для реконструкции трехмерной структуры сердца и торса пациента. При этом флюорографическое обследование, являясь наиболее рациональным, позволяет при меньших временных и экономических затратах предоставить необходимый объем информации.The invention can be used in CDS on screening studies of CVS for the reconstruction of the three-dimensional structure of the heart and torso of the patient. At the same time, the fluorographic examination, being the most rational, allows providing the necessary amount of information with less time and economic costs.

Известны проекты по трехмерному анатомическому моделированию, суть которых заключается в создании трехмерных моделей для интерактивного изучения анатомии человека. Наиболее известный из них - ZygoteBody [1], позволяющий детально рассмотреть анатомию любой области тела человека. При этом в данной системе отсутствует возможность подбора индивидуальных параметров пациента, что полностью исключает возможность применения в клинической практике, так как используемые параметры трехмерных объектов являются неизменяемыми.Known projects for three-dimensional anatomical modeling, the essence of which is to create three-dimensional models for the interactive study of human anatomy. The most famous of them is ZygoteBody [1], which allows you to examine in detail the anatomy of any area of the human body. Moreover, in this system there is no possibility of selecting individual patient parameters, which completely excludes the possibility of use in clinical practice, since the parameters used for three-dimensional objects are unchanged.

Известна программа моделирования электрической активности сердца ECGSIM [2]. Программный комплекс ECGSIM используется в качестве интерактивного учебного пособия по электрокардиографии с возможностью изучения различных нарушений электрической активности сердца (ЭАС). Программа позволяет синтезировать электрокардиосигнал (ЭКС) для выбранной пользователем точки виртуальной модели торса человека. В представленной системе используется модель сердца среднестатистического человека без возможности изменения его геометрических параметров. Помимо этого, в силу низкой полигональности модели, а также отсутствия в структуре сердца предсердий, она не соответствует требованиям реалистичности. Использование данной системы для целей функциональной диагностики невозможно по причине полного отсутствия анализа первичной диагностической информации и изменения размеров и положения моделей сердца и торса.A well-known program for simulating the electrical activity of the heart ECGSIM [2]. The ECGSIM software package is used as an interactive training aid in electrocardiography with the ability to study various disorders of the electrical activity of the heart (EAS). The program allows you to synthesize an electrocardiogram (EX) for a user-selected point of a virtual model of a human torso. The presented system uses the heart model of an average person without the possibility of changing its geometric parameters. In addition, due to the low polygonality of the model, as well as the absence of atria in the structure of the heart, it does not meet the requirements of realism. The use of this system for functional diagnostics is impossible due to the complete lack of analysis of primary diagnostic information and changes in the size and position of the heart and torso models.

Известен выбранный в качестве прототипа способ автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам [3], заключающийся в том, что осуществляют регистрацию прямого и левого бокового флюорографических снимков сердца пациента, определение по снимкам геометрических параметров сердца пациента, выделение на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента контуров сердца, получение множества проекций трехмерной модели сердца путем последовательного поворота на заданные углы α, β, γ относительно осей X, Y, Z, наложение на них компьютерной модели сердца, совмещение контура проекции модели сердца с контуром сердца на флюорографическом снимке пациента путем аффинных преобразований, сравнение контуров сердца пациента на прямом и левом боковом флюорографических снимках с контурами соответствующих проекций трехмерной модели сердца, вычисление площади несовпадения контуров SF для прямого флюорографического снимка сердца пациента и SL для левого бокового флюорографического снимка сердца пациента и коэффициентов масштабирования K_x, K_y, K_z размеров модели сердца вдоль соответствующих осей трехмерной модели сердца, в результате углы поворота α, β, γ, относительно осей X, Y, Z и коэффициенты масштабирования K_x, K_y, K_z модели сердца, проекции которой имеют наименьшую площадь (S) несовпадения контуров проекций модели сердца и контуров сердца пациента на прямом (SF) и левом боковом (SL) флюорографических снимках S=SF+SL с контурами сердца пациента, выделенными на прямом и левом боковом флюорографических снимках, определяют размеры и положение сердца пациента, совмещение и нелинейное масштабирование компьютерной модели сердца, вывод параметров модели α, β, γ, K_x, K_y, K_z.Known as a prototype is known a method for automatically determining the size and position of the patient’s heart from fluorographic images [3], which consists in registering the direct and left lateral fluorographic images of the patient’s heart, determining from the images the geometric parameters of the patient’s heart, highlighting on the front and left side fluorographic images of the patient heart contours, obtaining multiple projections of a three-dimensional model of the heart by sequential rotation at given angles α, β, γ relative specifically the X, Y, Z axes, applying a computer model of the heart to them, combining the contour of the projection of the heart model with the contour of the heart on the patient’s fluorographic image using affine transformations, comparing the patient’s heart contours in the front and left side fluorographic images with the contours of the corresponding projections of the three-dimensional heart model, calculation of the area of the mismatch of the SF contours for the direct fluorographic image of the patient’s heart and SL for the left lateral fluorographic image of the patient’s heart and scaling factors K _x, K _y, K _z dimensions heart model along the respective axes of the three-dimensional model of the heart as a result of rotation angles α, β, γ, relative to the axes X, Y, Z and scaling coefficients K _x, K _y, K _z heart model projection which have the smallest area (S) of mismatch between the projection profiles of the heart model and the patient’s heart contours on the direct (SF) and left side (SL) fluorographic images S = SF + SL with the patient’s heart contours highlighted on the right and left side fluorographic images, determine the sizes and the position of the patient’s heart, combination and nonlinear scaling of the computer model of the heart, derivation of model parameters α, β, γ, K _x , K _y , K _z .

Ha фигуре 1 приведена схема алгоритма известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам.Ha figure 1 shows a diagram of an algorithm of the known method for automatically determining the size and position of the patient’s heart from fluorographic images.

Как следует из фигуры 1, алгоритм известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам состоит из семи этапов:As follows from figure 1, the algorithm of the known method for automatically determining the size and position of the patient’s heart from fluorographic images consists of seven stages:

1. Регистрация ФОС.1. Registration FOS.

2. Выделение контура сердца на ФОС.2. Isolation of the contour of the heart on FOS.

3. Синтез проекций модели сердца.3. Synthesis of projections of the heart model.

4. Наложение и совмещение проекций модели сердца с изображением на ФОС.4. The imposition and combination of projections of the model of the heart with the image on the WCF.

5. Сравнение и выбор проекций с наименьшим несовпадением контуров.5. Comparison and selection of projections with the smallest mismatch of the contours.

6. Нелинейное масштабирование модели.6. Nonlinear scaling of the model.

7. Вывод параметров модели α, β, γ, K_x, K_y, K_z.7. Derivation of model parameters α, β, γ, K _x , K _y , K _z .

Подробно рассмотрим действия, выполняемые на каждом этапе известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам, который состоит из семи этапов.Let us consider in detail the actions performed at each stage of the known method for automatically determining the size and position of the patient’s heart from fluorographic images, which consists of seven stages.

1. Получение флюорографических снимков подразумевает рентгенологическое исследование пациента, в ходе которого производится фотографирование видимого изображения на флюоресцентном экране, при этом полученный результат хранится в цифровом формате. Существует ряд наиболее часто используемых углов обзора для получения проекции изображения (прямые, косые, боковые). В известном способе требуется только две проекции - прямая и левая боковая, дающие при минимальном количестве снимков наиболее полную информацию о конфигурации сердца.1. Obtaining fluorographic images implies an X-ray examination of the patient, during which photographing of the visible image on the fluorescent screen is performed, while the obtained result is stored in digital format. There are a number of commonly used viewing angles for obtaining projection images (straight, oblique, side). In the known method, only two projections are required - the front and the left side, giving with the minimum number of images the most complete information about the configuration of the heart.

2. Для выделения контура сердца используется метод [4], включающий в себя анализ изображения на прямом и левом боковом флюорографических снимках, вычисление значений вероятностей для точек изображения, показывающих, что данная точка относится именно к области сердца. Таким образом, автоматически выделяется контур сердечной области, но не выделяется контур торса пациента.2. To select the contour of the heart, the method is used [4], which includes analyzing the image on the front and left side fluorographic images, calculating the probability values for image points indicating that this point refers specifically to the region of the heart. Thus, the contour of the heart region is automatically distinguished, but the contour of the patient's torso is not distinguished.

3. Синтез проекций модели сердца осуществляется путем последовательного поворота имеющейся трехмерной модели сердца на заданные углы α, β, γ относительно осей X, Y, Z. На этом этапе также упускается возможность создания проекций модели торса для последующего наложения и сравнения с контурами торса на флюорографических снимках.3. Synthesis of projections of the heart model is carried out by sequentially rotating the existing three-dimensional model of the heart at given angles α, β, γ relative to the X, Y, Z axes. At this stage, the opportunity to create projections of the torso model for subsequent superposition and comparison with torso contours on fluorographic pictures.

4. При наложении и совмещении проекций модели сердца с изображениями на флюорографических снимках используются аффинные преобразования, в ходе которых производится сопоставление контуров изображений на флюорографических снимках с соответствующими готовыми проекциями модели сердца.4. When superimposing and combining projections of the heart model with images on fluorographic images, affine transformations are used, during which the contours of images on fluorographic images are compared with the corresponding ready-made projections of the heart model.

5. Сравнение и выбор проекций с наименьшим несовпадением контуров осуществляется путем первого наложения контура соответствующей проекции компьютерной модели сердца на выделенный на флюорографическом снимке контур сердца, вычисления площади несовпадения первого наложения SF, затем производится второе наложение выделенного на флюорографическом снимке контура сердца пациента на контур соответствующей проекции модели сердца и вычисление площади несовпадения второго наложения SL, и в последующем суммируются площади несовпадения первого и второго наложения S=SL+SF. Показатели углов поворота α, β, γ относительно осей X, Y, Z и коэффициенты масштабирования K_х, K_у, K_z соответствующих проекций компьютерной модели сердца с наименьшей суммой площадей несовпадения S отражают размеры и положение сердца пациента. На этом этапе также возможно применение аналогичной методики для построения торса пациента.5. Comparison and selection of projections with the smallest mismatch of the contours is carried out by first overlaying the contour of the corresponding projection of the computer model of the heart onto the heart contour highlighted on the fluorographic image, calculating the area of the mismatch of the first superposition SF, then the second overlay of the patient’s heart contour selected on the fluorographic image onto the contour of the corresponding projection heart models and calculating the area of mismatch of the second overlay SL, and subsequently the areas of mismatch of the first and a second overlay S = SL + SF. The rotation angles α, β, γ relative to the X, Y, Z axes and the scaling factors K _x , K _y , K _{z of the} corresponding projections of the computer model of the heart with the smallest sum of areas of mismatch S reflect the size and position of the patient's heart. At this stage, it is also possible to apply a similar technique to build the patient's torso.

7. Вывод параметров α, β, γ, K_х, K_у, K_z для получения конкретной трехмерной модели сердца пациента. На этом этапе также не предусматривается возможность вывода параметров для построения торса пациента.7. Derivation of the parameters α, β, γ, K _x , K _y , K _z to obtain a specific three-dimensional model of the patient’s heart. At this stage, the possibility of deriving parameters for constructing the patient’s torso is also not provided.

Из анализа известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам следует, что он обладает следующими недостатками:From the analysis of the known method for automatically determining the size and position of the patient’s heart from fluorographic images, it follows that he has the following disadvantages:

1. Отсутствие синтеза проекций компьютерной модели торса и их сравнения и совмещения с контурами торса на флюорографических снимках и, как следствие, отсутствие на выходе визуализированной модели торса. При использовании компьютерной модели для визуализации процессов электрической активности сердца необходимо учитывать размеры и взаимную ориентацию сердца и торса, направления и расстояния от точек поверхности сердца до точек регистрации сигнала на поверхности торса. Поэтому отсутствие синтеза проекций компьютерной модели торса является недостатком известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам.1. The lack of synthesis of projections of a computer model of a torso and their comparison and alignment with the contours of the torso in fluorographic images and, as a result, the absence of a visualized model of the torso at the output. When using a computer model to visualize the processes of electrical activity of the heart, it is necessary to take into account the sizes and relative orientations of the heart and torso, directions and distances from points on the surface of the heart to the points of signal registration on the surface of the torso. Therefore, the lack of synthesis of projections of a computer model of the torso is a disadvantage of the known method for automatically determining the size and position of the patient’s heart from fluorographic images.

2. Отсутствие визуализации компьютерных моделей сердца и торса пациента. Визуализация модели сердца без торса пациента не позволяет отобразить взаимную ориентацию и пропорции торса и сердца пациента, тем самым не позволяя получить необходимую информацию для моделирования ЭАС.2. The lack of visualization of computer models of the heart and torso of the patient. Visualization of the heart model without the patient’s torso does not allow one to display the mutual orientation and proportions of the patient’s torso and heart, thereby not allowing to obtain the necessary information for modeling the EAS.

Целью предлагаемого изобретения является автоматическое определение геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам и их визуализация.The aim of the invention is the automatic determination of the geometric parameters of the heart and torso of the patient from fluorographic images and their visualization.

Изобретение направлено на повышение эффективности и расширение функциональных возможностей известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам за счет создания компьютерной модели торса пациента и визуализации результатов флюорографического обследования.The invention is aimed at improving the efficiency and expanding the functionality of the known method for automatically determining the size and position of the patient’s heart from fluorographic images by creating a computer model of the patient’s torso and visualizing the results of the fluorographic examination.

Это достигается тем, что в способе автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам и их визуализации, заключающемся в том, что осуществляют регистрацию прямого и левого бокового флюорографических снимков сердца пациента, определение по снимкам геометрических параметров сердца пациента, выделение на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента контуров сердца, получение множества проекций трехмерной модели сердца путем последовательного поворота на заданные углы α, β, γ относительно осей X, Y, Z, наложение на них компьютерной модели сердца, совмещение контура проекции модели сердца с контуром сердца на флюорографическом снимке пациента путем аффинных преобразований, сравнение контуров сердца пациента на прямом и левом боковом флюорографических снимках с контурами соответствующих проекций трехмерной модели сердца, вычисление площади несовпадения контуров SF для прямого флюорографического снимка сердца пациента и SL для левого бокового флюорографического снимка сердца пациента и коэффициентов масштабирования K_x, K_y, K_z размеров модели сердца вдоль соответствующих осей трехмерной модели сердца, в результате углы поворота α, β, γ относительно осей X, Y, Z и коэффициенты масштабирования K_x, K_y, K_z модели сердца, проекции которой имеют наименьшую площадь (S) несовпадения контуров проекций модели сердца и контуров сердца пациента на прямом (SF) и левом боковом (SL) флюорографических снимках S=SF+SL с контурами сердца пациента, выделенными на прямом и левом боковом флюорографических снимках, определяют размеры и положение сердца пациента, совмещение и нелинейное масштабирование компьютерной модели сердца, вывод параметров модели α, β, γ, K_x, K_y, K_z, дополнительно осуществляют выделение границ торса на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента путем определения скачкообразного изменения яркости точек на флюорографических снимках и определения координат этих точек, получение контура торса пациента путем объединения точек границ торса на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента, синтез исходной трехмерной модели торса человека с усредненными антропологическими параметрами, получение фронтальной и левой боковой проекций трехмерной модели торса человека с усредненными антропологическими параметрами, наложение и совмещение проекций модели торса человека с усредненными антропологическими параметрами с изображением контура торса на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента путем определения и совмещения геометрических центров проекций модели торса человека с усредненными антропологическими параметрами и контура торса на прямом и левом боковом флюорографических снимках пациента и аффинных преобразований над моделью торса человека с усредненными антропологическими параметрами, объединение моделей торса и сердца пациента, определение соотношения информационных параметров сердца и торса и геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам, визуализацию модели сердца и торса с учетом вычисленных параметров средствами компьютерной графики.This is achieved by the fact that in the method for automatically determining the geometric parameters of the patient’s heart and torso from the fluorographic images and visualizing them, which consists in registering the direct and left lateral fluorographic images of the patient’s heart, determining the geometric parameters of the patient’s heart from the images, highlighting on the direct and left lateral fluorographic images of the patient's heart contours, obtaining a set of projections of a three-dimensional model of the heart by sequentially turning at given α, β, γ relative to the X, Y, Z axes, superimposing a computer model of the heart on them, combining the contour of the projection of the heart model with the contour of the heart on the patient’s fluorographic image using affine transformations, comparing the patient’s heart contours in the front and left side fluorographic images with contours corresponding projections of the three-dimensional model of the heart, calculation of the area of mismatch of the SF contours for the direct fluorographic image of the patient’s heart and SL for the left lateral fluorographic image of the patient’s heart and coefficients scaling K _x , K _y , K _{z of the} dimensions of the heart model along the corresponding axes of the three-dimensional heart model, resulting in rotation angles α, β, γ relative to the X, Y, Z axes and scaling factors K _x , K _y , K _{z of} the heart model, projection which have the smallest area (S) of mismatch between the projection profiles of the heart model and the patient’s heart contours on the direct (SF) and left side (SL) fluorographic images S = SF + SL with the patient’s heart contours highlighted on the right and left side fluorographic images, determine the sizes and the position of the patient’s heart, together the reduction and nonlinear scaling of the computer model of the heart, the derivation of the parameters of the model α, β, γ, K _x , K _y , K _z , additionally select the torso borders on the patient's right and left lateral fluorographic images by determining the step-like change in the brightness of the points on the fluorographic images and determining the coordinates of these points, obtaining the contour of the patient’s torso by combining points of the torso boundaries on the patient’s right and left lateral fluorographic images, synthesis of the initial three-dimensional model of the human torso with averaged ntropological parameters, obtaining frontal and left lateral projections of a three-dimensional model of a human torso with averaged anthropological parameters, overlapping and combining projections of a human torso model with averaged anthropological parameters with the image of a torso contour in the patient’s right and left lateral fluorographic images by determining and combining the geometric centers of the torso model projections human with averaged anthropological parameters and the torso contour on the front and left lateral fluorograph physical images of the patient and affine transformations over the human torso model with averaged anthropological parameters, combining the patient’s torso and heart models, determining the ratio of information parameters of the heart and torso and the geometric parameters of the patient’s heart and torso from fluorographic images, visualizing the heart and torso model taking into account the calculated parameters using computer graphics.

Действительно, введенные действия повышают эффективность диагностики состояния сердца и расширяют функциональные возможности известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам за счет создания компьютерной модели торса пациента и визуализации результатов флюорографического обследования.Indeed, the introduced actions increase the efficiency of diagnosing the state of the heart and expand the functionality of the known method for automatically determining the size and position of the patient’s heart from fluorographic images by creating a computer model of the patient’s torso and visualizing the results of the fluorographic examination.

Именно синтез компьютерной модели торса пациента, объединение моделей торса и сердца пациента и визуализации результатов флюорографического обследования являются отличительными признаками предлагаемого способа автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам.It is the synthesis of a computer model of the patient’s torso, the combination of the patient’s torso and heart models, and the visualization of the results of fluorographic examinations that are the hallmarks of the proposed method for automatically determining the geometric parameters of the patient’s heart and torso from fluorographic images.

Суть предлагаемого изобретения заключается в расширении функциональных возможностей и увеличении количества диагностической информации, получаемой с флюорографических снимков, за счет синтеза трехмерного изображения модели сердца и торса обследуемого пациента, и в создании соответствующего программного обеспечения медицинской информационной системы.The essence of the invention is to expand the functionality and increase the amount of diagnostic information obtained from fluorographic images due to the synthesis of a three-dimensional image of the model of the heart and torso of the patient being examined, and to create the appropriate software for the medical information system.

На фигуре 2 приведена схема алгоритма предлагаемого способа автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам.The figure 2 shows a diagram of the algorithm of the proposed method for automatically determining the geometric parameters of the heart and torso of the patient from x-ray photographs.

На фигуре 3 приведено выделение боковых границ торса на флюорографических снимках.The figure 3 shows the selection of the lateral borders of the torso in fluorographic images.

На фигуре 4 приведена поверхность торса, построенная на основании триангуляции Делоне.The figure 4 shows the surface of the torso, built on the basis of Delaunay triangulation.

На фигуре 5 приведено определение площади несовпадения контуров модели торса с изображением контура торса на флюорографических снимках.The figure 5 shows the determination of the area of the mismatch of the torso model contours with the image of the torso contour in fluorographic images.

На фигуре 6 приведены узлы сцены, содержащие объекты «торс» и «сердце».The figure 6 shows the nodes of the scene containing objects "torso" and "heart".

На фигуре 7 приведена схема цифрового флюорографа.The figure 7 shows a diagram of a digital fluorograph.

На фигуре 8 приведена модель сердца, построенная на основе опорных точек с помощью алгоритма триангуляции.The figure 8 shows a model of the heart, built on the basis of reference points using the triangulation algorithm.

На фигуре 9 приведено изображение сердца, помещенное в трехмерную модель торса человека, построенную с помощью триангуляции.The figure 9 shows the image of the heart, placed in a three-dimensional model of the human torso, built using triangulation.

На фигуре 10 приведено расположение отведений на торсе пациента.The figure 10 shows the location of the leads on the torso of the patient.

На фигуре 11 приведен алгоритм последовательного сравнения контуров торса на ФОС пациента и контуров различных проекций модели торса.The figure 11 shows the algorithm for sequential comparison of the torso contours on the patient’s FOS and the contours of various projections of the torso model.

Как следует из фигуры 2, алгоритм предлагаемого способа автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам, как и известный, содержит следующие действия:As follows from figure 2, the algorithm of the proposed method for automatically determining the geometric parameters of the heart and torso of a patient from fluorographic images, as well as known, contains the following actions:

1. Регистрация ФОС.1. Registration FOS.

Кроме того, она дополнительно содержит:In addition, it additionally contains:

8. Выделение боковых границ торса на флюорографическом снимке.8. The selection of the lateral borders of the torso in the x-ray photograph.

9. Синтез проекций модели торса.9. Synthesis of projections of the torso model.

10. Наложение и совмещение проекций модели торса с изображением на флюорографическом снимке.10. Overlay and alignment of the projections of the torso model with the image on the fluorographic image.

11. Объединение (интеграция) моделей сердца и торса.11. The union (integration) of models of the heart and torso.

12. Определение соотношений реальных параметров сердца и торса информационных параметров на флюорографическом снимке.12. Determination of the ratio of the real parameters of the heart and the torso of the information parameters in the fluorographic image.

13. Визуализация модели сердца и торса с учетом вычисленных параметров.13. Visualization of the model of the heart and torso, taking into account the calculated parameters.

Рассмотрим подробнее внесенные изменения:Consider the changes made in more detail:

1. Выделение боковых границ торса на флюорографических снимках осуществляется в прямой и левой боковой проекциях путем определения скачкообразного изменения яркости точек на флюорографическом снимке и определения координат этих точек и последующего объединения точек границ торса.1. The selection of the lateral borders of the torso on the fluorographic images is carried out in the direct and left lateral projections by determining the jump-like change in the brightness of the points on the fluorographic image and determining the coordinates of these points and the subsequent union of the points of the boundaries of the torso.

На этом этапе согласно способу и системе обработки изображения, включающему шаги выделения контура [4], осуществляется анализ изображения, вычисление значений вероятности для точек изображения, показывающих, что данная точка изображения принадлежит к определенным участкам изображения, относящимся к объекту, и получение контурной модели объекта. Данный способ позволяет выделить контур торса на флюорографическом снимке, как показано на фигуре 3.At this stage, according to the method and image processing system, including the steps of selecting the contour [4], the image is analyzed, the probability values for the image points are calculated, showing that this image point belongs to certain image areas related to the object, and obtaining a contour model of the object . This method allows you to select the contour of the torso in the x-ray photograph, as shown in figure 3.

2. Синтез проекций компьютерной модели торса производится на основании модели торса человека с среднестатистическими антропологическими параметрами, при этом используется две проекции - фронтальная и левая боковая. Для построения компьютерной модели торса пациента используются: средства компьютерной графики, обеспечивающие реалистичность трехмерного изображения торса и сердца пациента и антропометрические данные пациента. На фигуре 4 приведена поверхность торса, построенная на основании триангуляции Делоне.2. The synthesis of the projections of the computer model of the torso is based on the model of the human torso with average anthropological parameters, using two projections - the front and left side. To build a computer model of the patient’s torso, computer graphics are used that provide realistic three-dimensional images of the patient’s torso and heart and the patient’s anthropometric data. The figure 4 shows the surface of the torso, built on the basis of Delaunay triangulation.

На основании разработанной модели торса с усредненными геометрическими характеристиками происходит построение компьютерной модели торса пациента. В качестве первичной информации рассматриваются индивидуальные антропометрические данные пациента: обхват торса, полу-обхват торса и высота туловища. Под высотой (длиной) туловища понимается расстояние между уровнями гребня лопатки и верхней части подвздошной кости.Based on the developed torso model with averaged geometric characteristics, a computer model of the patient’s torso is being built. The individual anthropometric data of the patient are considered as primary information: torso girth, torso half-girth and torso height. The height (length) of the body refers to the distance between the levels of the crest of the scapula and the upper part of the ilium.

В трансверсальном сечении грудная клетка человека более всего соответствует эллипсу, поэтому в качестве модели торса пациента выбирается осредненная структура в виде эллиптического цилиндра [5], имеющая три параметра - а, b и h, которые соответствуют основным антропометрическим параметрам торса человека - трансверсальному диаметру (полу-обхват торса), сагиттальному диаметру и высоте.In the transverse section, the human chest corresponds most closely to the ellipse; therefore, the averaged structure in the form of an elliptical cylinder [5], which has three parameters — a , b, and h — that correspond to the main anthropometric parameters of the human torso — the transverse diameter (sex -torso girth), sagittal diameter and height.

На основании антропометрических данных пациента вычисляется сагиттальный диаметр:Based on the anthropometric data of the patient, the sagittal diameter is calculated:

где L - длина обхвата торса,where L is the circumference of the torso,

а - трансверсальный диаметр. and - transverse diameter.

После измерения и вычисления основных антропометрических параметров производится трансформация и нелинейное масштабирование исходной компьютерной модели торса в соответствии с полученными параметрами. Результатом является компьютерная модель торса пациента.After measuring and calculating the main anthropometric parameters, a transformation and non-linear scaling of the initial computer model of the torso is performed in accordance with the obtained parameters. The result is a computer model of the patient's torso.

3. Наложение и совмещение проекций модели торса с среднестатистическими антропологическими параметрами с изображением контура торса на флюорографических снимках в прямой и левой боковой проекциях производится путем определения и совмещения геометрических центров проекций компьютерной модели и контура на флюорографическом снимке и аффинных преобразований над компьютерной моделью торса со среднестатистическими антропологическими параметрами. Используются аффинные преобразования перемещения и масштабирования модели в трехмерном пространстве.3. The superposition and alignment of the projections of the torso model with the average anthropological parameters with the image of the torso contour in the fluorographic images in the front and left side projections is done by determining and combining the geometric centers of the projections of the computer model and the contour in the fluorographic image and affine transformations over the computer model of the torso with average anthropological parameters. Affine transformations of moving and scaling a model in three-dimensional space are used.

На данном этапе выполняется последовательное сравнение контуров торса на ФОС пациента и контуров различных проекций модели торса из созданного массива (см. фигуру 11). При этом перебираются все возможные сочетания углов поворота вокруг координатных осей.At this stage, a sequential comparison of the torso contours on the patient’s FOS and the contours of various projections of the torso model from the created array is performed (see figure 11). In this case, all possible combinations of rotation angles around the coordinate axes are sorted.

Контуры торса, выделенные на ФОС, одновременно сравниваются с контурами соответствующих проекций модели.The torso contours highlighted on the FOS are simultaneously compared with the contours of the corresponding projections of the model.

Для определения площади несовпадения контуров используется следующий алгоритм: выделенный на ФОС контур торса (контур 1) закрашивается серым цветом и помещается на белый фон (см. фигуру 5а), контур проекции модели торса (контур 2) закрашивается черным цветом и также помещается на белый фон (см. фигуру 5б). Затем на контур 2 накладывается контур 1 (см. фигуру 5в), после чего большая часть контура 1 становится закрытой контуром 2. Для вычисления площади «первого» несовпадения достаточно вычислить площадь изображения, закрашенную серым цветом (цветом контура 1). Далее производится наложение контура 1 на контур 2 (см. фигуру 5г) и аналогично рассчитывается площадь изображения, закрашенная черным цветом (цветом контура 2), - площадь «второго» несовпадения. Сумма площадей «первого» и «второго» несовпадений является общей площадью несовпадения контуров.To determine the area of mismatch of the contours, the following algorithm is used: the torso contour (contour 1) highlighted on the FSF is grayed out and placed on a white background (see figure 5a), the torso model projection contour (contour 2) is painted black and also placed on a white background (see figure 5b). Then, circuit 1 is superimposed on circuit 2 (see figure 5c), after which most of circuit 1 becomes closed by circuit 2. To calculate the area of the “first” mismatch, it is enough to calculate the image area shaded in gray (color of circuit 1). Next, the contour 1 is superimposed on the contour 2 (see figure 5d) and the image area shaded in black (the color of the contour 2) is calculated similarly - the area of the “second” mismatch. The sum of the areas of the “first” and “second” mismatches is the total area of the mismatch of the contours.

где S - площадь несовпадения контуров;where S is the area of the mismatch of the contours;

S₁ - площадь несовпадения после наложения контура 2 на контур 1;S ₁ - the area of mismatch after applying circuit 2 to circuit 1;

S₂ - площадь несовпадения после наложения контура 1 на контур 2.S ₂ is the area of mismatch after applying circuit 1 to circuit 2.

Для реализации данного алгоритма используются средства компьютерной графики, при этом вычисление площади участка изображения сводится к подсчету пикселей соответствующего цвета (черного или серого) в буфере изображения.To implement this algorithm, computer graphics are used, while calculating the area of the image area is reduced to counting pixels of the corresponding color (black or gray) in the image buffer.

Операция сравнения контуров повторяется для каждой прямой и левой боковой проекции модели сердца, повернутой на определенные углы относительно координатных осей (см. фигуру 11). В результате пара проекций модели, имеющая наименьшую площадь несовпадения после наложения изображений контуров друг на друга, будет наиболее точно соответствовать контурам торса на ФОС пациента.The contour comparison operation is repeated for each direct and left lateral projection of the heart model, rotated at certain angles relative to the coordinate axes (see figure 11). As a result, a pair of projections of the model that has the smallest area of mismatch after superimposing the contour images on top of each other will most closely correspond to the torso contours on the patient’s FOS.

4. Интеграция моделей сердца и торса пациента на основании полученных результатов.4. Integration of the patient’s heart and torso models based on the results.

Для интеграции моделей торса и сердца пациента необходимо перенести их в единую систему координат с единой точкой начала координат. Для раздельного управления моделей, привязанных к единой системе координат, применяется граф сцены. Граф сцены используется для изображения связи различных частей сцены между собой в 3D-пространстве в виде древовидной структуры: отношение «родитель-потомок». Главным элементом сцены является корневой узел (все доступное трехмерное пространство). Он является родителем для всех остальных элементов.To integrate the patient's torso and heart models, it is necessary to transfer them to a single coordinate system with a single point of origin. For separate control of models tied to a single coordinate system, a scene graph is used. The scene graph is used to depict the relationship between different parts of the scene in 3D in the form of a tree structure: the parent-child relationship. The main element of the scene is the root node (all available three-dimensional space). He is the parent for all other elements.

В предлагаемом способе дочерними элементами корневого узла сцены являются узлы «Торс» и «Сердце» (фигура 6). Эти узлы, в свою очередь, содержат сущности «вершины» и «полигоны», которые необходимо визуализировать.In the proposed method, the children of the root node of the scene are nodes "Torso" and "Heart" (figure 6). These nodes, in turn, contain the entities “vertices” and “polygons” that must be visualized.

К каждому дочернему элементу корневого узла сцены возможно применение аффинных преобразований, таких как: поворот на заданный угол, перемещение относительно одной из осей координат (X, Y, Z), масштабирование. При этом изменения будут относиться и ко всем вложенным элементам, представляющим дочерние элементы изменяемой сущности (в данном случае вершины и полигоны модели). Это позволяет корректировать размеры и взаимное положение трехмерных моделей, в данном случае положения сердца внутри торса пациента, при этом может изменяться угол наклона к горизонтали длинника сердечной тени [6].For each child of the root node of the scene, it is possible to apply affine transformations, such as: rotation by a given angle, moving relative to one of the coordinate axes (X, Y, Z), scaling. In this case, the changes will apply to all nested elements representing the child elements of the entity being changed (in this case, the vertices and polygons of the model). This allows you to adjust the size and relative position of three-dimensional models, in this case, the position of the heart inside the patient’s torso, while the angle of inclination to the horizontal of the length of the heart shadow may change [6].

5. Определение соотношений геометрических параметров сердца и торса на флюорографическом снимке осуществляется в соответствии со схемой цифрового флюорографа, приведенной на фигуре 7, где приведены основные элементы, отвечающие за формирование цифрового изображения снимаемого объекта, а также основные размеры, влияющие на формирование изображения.5. The determination of the ratios of the geometric parameters of the heart and the torso in the fluorographic image is carried out in accordance with the digital fluorograph diagram shown in Figure 7, which shows the main elements responsible for the formation of a digital image of the captured object, as well as the main dimensions that affect image formation.

На фигуре 7 приняты следующие обозначения:In figure 7, the following notation:

1 - источник лучей;1 - source of rays;

2 - объект просвечивания;2 - object of transmission;

3 - экран с отсеивающей решеткой;3 - screen with a screening grid;

4 - оптическая система;4 - optical system;

5 - чувствительная матрица.5 - sensitive matrix.

С учетом обозначений на фигуре 7 для определения соотношения реального размера объекта и размера, получаемого на цифровой чувствительной матрице, может использоваться следующая формула, позволяющая определить соответствие геометрических параметров цифрового изображения сердца и торса в пикселях и реальных геометрических параметров сердца и торса в метрах:Given the notation in figure 7, to determine the ratio of the real size of the object and the size obtained on the digital sensitive matrix, the following formula can be used to determine the correspondence of the geometric parameters of the digital image of the heart and torso in pixels and the real geometric parameters of the heart and torso in meters:

где g - размер объекта 2 (ширина) на чувствительной матрице 5,where g is the size of the object 2 (width) on the sensitive matrix 5,

b - реальный размер (ширина) снимаемого объекта 2,b - the actual size (width) of the captured object 2,

d - реальный размер (толщина) снимаемого объекта 2,d is the actual size (thickness) of the removed object 2,

е - расстояние от экрана цифрового флюорографа 3 до оптической системы 4,e is the distance from the screen of the digital fluorograph 3 to the optical system 4,

ƒ - расстояние от оптической системы 4 до чувствительной матрицы цифрового флюорографа 5.ƒ is the distance from the optical system 4 to the sensitive matrix of the digital fluorograph 5.

6. Визуализация модели сердца и торса пациента производится средствами компьютерной графики, причем в результате произведенного анализа (см. выше) можно сделать вывод, что для построения поверхностной модели сердца предпочтительнее использовать триангуляцию Делоне, так как это значительно упрощает задачу вокселизации модели сердца. Такой подход позволит получить трехмерную модель сердца путем аппроксимации его поверхности с заданным уровнем детальности и решить задачи визуального представления результатов моделирования с помощью аппарата компьютерной графики. На фигуре 8 приведена модель сердца, построенная на основе опорных точек с помощью алгоритма триангуляции.6. The model of the patient’s heart and torso is visualized using computer graphics, and as a result of the analysis (see above), it can be concluded that it is preferable to use Delaunay triangulation to build a surface model of the heart, since this greatly simplifies the task of voxelization of the heart model. Such an approach will make it possible to obtain a three-dimensional model of the heart by approximating its surface with a given level of detail and solve the problems of visual presentation of the simulation results using a computer graphics apparatus. The figure 8 shows a model of the heart, built on the basis of reference points using the triangulation algorithm.

При этом за основу взята свободно распространяемая модель поверхности сердца, выполненная в Autodesk 3ds Мах, переработанная автором.In this case, a freely distributed model of the surface of the heart, made in Autodesk 3ds Mach, revised by the author, was taken as the basis.

На фигуре 9 приведено изображение сердца, помещенное в трехмерную модель торса человека, построенную с помощью триангуляции, что позволяет визуально отобразить положение сердца в грудной клетке.The figure 9 shows the image of the heart, placed in a three-dimensional model of the human torso, built using triangulation, which allows you to visually display the position of the heart in the chest.

Форма сигнала при этом зависит от расположения электрода на поверхности тела и коммутации электродов. Расположение отведений на торсе относительно сердца приведено на фигуре 10.The waveform in this case depends on the location of the electrode on the surface of the body and the switching of the electrodes. The location of the leads on the torso relative to the heart is shown in figure 10.

На фигуре 10 приняты следующие обозначения:In figure 10, the following notation:

6 - I отведение;6 - I assignment;

7 - II отведение;7 - II assignment;

8 - III отведение;8 - III assignment;

9 - aVF отведение;9 - aVF assignment;

10 - aVL отведение;10 - aVL lead;

11 - aVR отведение;11 - aVR lead;

12 - место установки электрода V1 на торсе;12 - location of the electrode V1 on the torso;

13 - место установки электрода V3 на торсе;13 - place of installation of the V3 electrode on the torso;

14 - место установки электрода V3 на торсе;14 - place of installation of the V3 electrode on the torso;

15 - место установки электрода V4 на торсе;15 - place of installation of the V4 electrode on the torso;

16 - место установки электрода V5 на торсе;16 - place of installation of the V5 electrode on the torso;

17 - место установки электрода V6 на торсе.17 - place the electrode V6 on the torso.

При этом тело выступает как проводник и вносит определенные искажения и затухание в сигнал. Так величина потенциалов на поверхности сердца изменяется в диапазоне от -90 до +30 мВ, а напряжение, воспринимаемое электродами на поверхности торса, составляет не более 10 мВ. Электроды на поверхности торса обозначены на фигуре 10 цифрами 12-17. Таким образом, каждое отведение, обозначенное на фигуре 10 цифрами 6-11, содержит в себе интегральную характеристику электрической активности (ЭА) всего миокарда, но в большей мере отражает электрические процессы того участка, к которому ближе всего находится электрод, регистрирующий сигнал. В связи с этим, при инфарктах миокарда различных областей сердца в некоторых отведениях изменения выражены наиболее ярко, и знание «геометрии» торса пациента повышает эффективность диагностики.In this case, the body acts as a conductor and introduces certain distortions and attenuation into the signal. So the potential value on the surface of the heart varies in the range from -90 to +30 mV, and the voltage perceived by the electrodes on the torso surface is not more than 10 mV. The electrodes on the surface of the torso are indicated in figure 10 by the numbers 12-17. Thus, each lead, indicated in figures 10 by the numbers 6-11, contains the integral characteristic of the electrical activity (EA) of the entire myocardium, but to a greater extent reflects the electrical processes of the area to which the electrode that records the signal is closest. In this regard, with myocardial infarction of various areas of the heart, in some leads the changes are most pronounced, and knowledge of the “geometry” of the patient’s torso increases the efficiency of diagnosis.

Сравнение известного (см. фигуру 1) и предлагаемого (см. фигуру 2) способов показывает, что предлагаемый способ автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам позволяет устранить недостатки известного способа и повысить качество оказания медицинской помощи.A comparison of the known (see figure 1) and the proposed (see figure 2) methods shows that the proposed method for automatically determining the geometric parameters of the patient’s heart and torso from fluorographic images can eliminate the disadvantages of the known method and improve the quality of medical care.

Таким образом, в предлагаемом способе автоматического определения геометрических параметров сердца и торса пациента по флюорографическим снимкам осуществляется построение и визуализация трехмерной модели сердца и торса пациента с помощью исходных данных в виде флюорографических снимков в прямой и левой боковой проекциях.Thus, in the proposed method for automatically determining the geometric parameters of the heart and torso of a patient from fluorographic images, a three-dimensional model of the heart and torso of the patient is constructed and visualized using the initial data in the form of fluorographic images in the front and left side projections.

Новые свойства предлагаемого способа позволяют более эффективно проводить обследование и лечение пациентов, благодаря тому, что врач может визуально в 3D представлении оценить геометрические параметры сердца и торса, что является важной информацией для диагностики гипертрофии, кардиомиопатии, а также для оценки конституционального типа пациента. При этом сохраняются достоинства известного способа автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам.The new properties of the proposed method allow more effective examination and treatment of patients, due to the fact that the doctor can visually evaluate the geometric parameters of the heart and torso in 3D, which is important information for the diagnosis of hypertrophy, cardiomyopathy, as well as for assessing the constitutional type of a patient. At the same time, the advantages of the known method for automatically determining the size and position of the patient’s heart from fluorographic images are preserved.

Техническим результатом изобретения является гибкий интеллектуальный интерфейс медицинской информационной системы, позволяющий визуализировать результаты флюорографического обследования и интегрировать их в телемедицинскую сеть.The technical result of the invention is a flexible intelligent interface of a medical information system that allows you to visualize the results of fluorographic examinations and integrate them into the telemedicine network.

Кроме того, в отличие от известного способа, где моделировалось только сердце пациента, совместная модель торса и сердца пациента, полученная при реализации предлагаемого способа, позволяет провести моделирование электрической активности сердца на торсе пациента.In addition, in contrast to the known method, where only the patient’s heart was modeled, the joint model of the patient’s torso and heart, obtained by implementing the proposed method, allows modeling the electrical activity of the heart on the patient’s torso.

Список использованных источников:List of sources used:

1. ZygoteBody: About [Электронный ресурс] / Zygote Media Group, Inc. - 2014. - URL: https://zygotebody.com/about (дата доступа 15.03.16).1. ZygoteBody: About [Electronic resource] / Zygote Media Group, Inc. - 2014. - URL: https://zygotebody.com/about (access date 03/15/16).

2. ECGSIM: Introduction [Электронный ресурс] / StITPro - 2014. - URL: http://www.ecgsim.org/introduction.php (дата доступа 15.03.16).2. ECGSIM: Introduction [Electronic resource] / StITPro - 2014. - URL: http://www.ecgsim.org/introduction.php (access date 03/15/16).

3. Способ автоматического определения размеров и положения сердца пациента по флюорографическим снимкам / Патент РФ №2372844. Заявл. 16.06.2008, опубл. 20.11.2009, Бюл. №32.3. A method for automatically determining the size and position of the patient’s heart by fluorographic images / RF Patent No. 2372844. Claim 06/16/2008, publ. 11/20/2009, Bull. Number 32.

4. Image processing method and system involving contour detection steps / Oliver Gerard / Sherif Makram-Ebeid // US Patent No: US 6,366,684 B1, 14.10.1999.4. Image processing method and system involving contour detection steps / Oliver Gerard / Sherif Makram-Ebeid // US Patent No: US 6,366,684 B1, 10/14/1999.

5. Кечкер М.И. Руководство по клинической электрокардиографии. - М.: 2000, 395 с.5. Kechker M.I. Guidelines for Clinical Electrocardiography. - M .: 2000, 395 p.

6. Сергеенков А.С., Кузьмин А.В., Бодин О.Н. Применение фреймворка OGRE 3D для отображения модели торса и сердца пациента // Проблемы автоматизации и управления в технических системах: сб. ст. Междунар. науч.-техн. конф., посвящ. 70-летию Победы в Великой Отечественной войне (г. Пенза, 19-21 мая 2015 г.): в 2 т. / под ред. д.т.н., проф. М.А. Щербакова. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2015. - Т. 1. - 452 с. С. 405-408.6. Sergeenkov A.S., Kuzmin A.V., Bodin O.N. Application of the OGRE 3D framework for displaying the patient’s torso and heart model // Automation and control problems in technical systems: Sat. Art. Int. scientific and technical Conf. 70th anniversary of Victory in the Great Patriotic War (Penza, May 19-21, 2015): 2 volumes / ed. Doctor of Technical Sciences, prof. M.A. Shcherbakova. - Penza: Publishing house of PSU, 2015. - T. 1. - 452 p. S. 405-408.

Claims

A method for automatically determining the geometric parameters of the patient’s heart and torso from fluorographic images and visualizing them, which consists in registering the direct and left lateral fluorographic images of the patient’s heart, determining the geometric parameters of the patient’s heart from the images, highlighting the contours on the patient’s right and left lateral fluorographic images hearts, obtaining a set of projections of a three-dimensional model of the heart by successive rotation at given angles α, β, γ relative to the axes X, Y, Z, overlaying a computer model of the heart on them, combining the contour of the projection of the heart model with the contour of the heart on the patient’s fluorographic image by affine transformations, comparing the patient’s heart contours on the front and left side fluorographic images with the contours of the corresponding projections of the three-dimensional heart model, calculating the area SF mismatch circuits for direct fluorography image a patient's heart and SL for the left side fluorography image a patient's heart and scaling coefficients K _x, K _y, K _z p zmerov model heart along the respective axes of the three-dimensional model of the heart, the choice of projection three-dimensional model of the heart with the rotation angles α, β, γ, relative to the axes X, Y, Z and scaling factors K _x, K _y, K _z to the smallest area (S) mismatch circuits projections of the model of the heart and the patient’s heart contours on the direct (SF) and left side (SL) fluorographic images S = SF + SL with the patient’s heart contours highlighted on the direct and left side fluorographic images, determining the size and position of the patient’s heart, alignment and non-linear scale ation computer model of the heart, the output of the model α _{parameter, β, γ, K x,} K y, K z, wherein further comprising selection torso boundaries on the straight and left lateral fluorographic patient images by determining hopping luminance points on fluorographic images and determining the coordinates of these points, obtaining the contour of the patient’s torso by combining the points of the torso boundaries on the front and left lateral fluorographic images of the patient, the synthesis of the initial three-dimensional model of the human torso with averaged ant with topological parameters, obtaining frontal and left lateral projections of a three-dimensional model of a human torso with averaged anthropological parameters, overlapping and combining projections of a human torso model with averaged anthropological parameters with the image of a torso contour on the patient’s right and left lateral fluorographic images by determining and combining the geometric centers of the projections of the torso model human with averaged anthropological parameters and the torso contour on the front and left lateral fluorographic images of the patient and affine transformations over the human torso model with averaged anthropological parameters, combining the patient’s torso and heart models, determining the ratio of the geometric parameters of the patient’s heart and the patient’s torso and the geometric parameters of the patient’s heart and torso in the projection on fluorographic images, visualizing the heart and torso model taking into account calculated parameters by computer graphics.