Biyomedikal Uygulamalar için Açık Kaynaklı 4D Görüntüleme Araçlarının KullanımıAçık kaynaklı yazılım, birçok alanda uygulamacı, öğrenci ve araştırma toplulukları için farklı yazılım değerlendirme veya dağıtım modellerini temsil eder ve kullanıcı için yenilik mekanizmaları açısından yol gösterir.Açık kaynak topluluklarına dayalı modelin başarısı, uzay araştırmaları, tıbbi görüntüleme, farmasötik geliştirme ve ileri üretim gibi bilgisayar uygulamaları dışındaki yeni alanlarda ortaya çıkan bir paradigma oluşturdu. Premium veya daha doğrusu ücretli yazılımlar, kaynak kodu erişimi olmayan kullanıcıların yazılım lisansı için ödeme yapmak zorunda olduğu ve yazılım şirketlerinin koşul ve kısıtlamalar uyguladığı farklı bir model üzerinde çalışır.Açık kaynaklı yazılım, kaynak koduyla paylaşılabilir veya dağıtılabilir, bu da daha kolay kullanılabilirlik ve değişiklik sağlar. Açık kaynaklı yazılım geliştirme projeleri, genellikle kendi ihtiyaçlarını karşılamak için bireyler tarafından veya kullanıcıların tüketimi için birey grupları tarafından ücretsiz olarak yürütülür.Açık kaynaklı yazılım geliştirme modeli, gönüllü katkı ile yürütülür. Açık kaynaklı bir yazılım projesi geliştirmede en yaygın senaryo, bir kişinin veya grubun bir özelliğe olan ihtiyacı karşılamak için kod yazması veya yerel bir ihtiyacı beslemek için tamamen yeni bir yazılım yaratmasıdır. Açık kaynak geliştirme toplulukları, yüksek motivasyona sahip profesyoneller ve bazen son derece yetenekli programcılar ve geliştiriciler olan gönüllülerden oluşur.Açık kaynak projesini gönüllü olarak yürütme motivasyonu, kullanıcı ihtiyacı, yüksek kaliteli açık kaynak projelerinin yüksek itibarı ve işten keyif almanın bir bileşimidir. Açık kaynaklı yazılımla ilgili avantajlar, kullanılabilirlik kolaylığı, işlev kolaylığı, kullanıcı dostu arayüz, esneklik, kalite, ucuzluk, birlikte çalışabilirlik, özelleştirilebilirlik, kararlılık ve topluluk desteğidir.Gelişmekte olan ülkelerde açık kaynak yazılımların sağladığı dijital dönüşüm fırsatları dikkat çekicidir. Yazılım şirketleri tarafından geliştirilen yazılımlar ile akademik projelerde bireyler tarafından geliştirilen yazılımlar arasında önemli bir fark vardır; yazılım şirketleri tarafından geliştirilen yazılımlar, pazar ihtiyaçlarını karşılamaya ve güçlü ve somut sonuçlar üretmeye yönelikken, akademik projede geliştirilen yazılımlar bilimsel yenilik içindir veya bilime hizmet etmeyi amaçlar.Klinik deneyler ve uygulamalardan elde edilen araştırma sonuçlarını tercüme etmek için, biyomedikal bilişim alanındaki gelişmeler, profesyonel, yüksek verimli ve doğru, klinik olarak yetkin yazılım elde etmek için sınırları zorlamıştır. Yüksek doğruluk ve tekrarlanabilirlik ile güvenilir sonuçlar için klinik araştırmalarda kullanılabilecek güvenilir tıbbi görüntüleme yazılımını belirlemeye ihtiyaç vardır.Gelecek vaat eden biyomedikal yazılım geliştirme, aşağıdaki önerilen yönergeler izlenerek tamamlanabilir: proje ve ekip yönetimi; sürekli geri bildirim entegrasyonu ile test odaklı geliştirme; yorumlanabilirlik; Yazılım Dağıtımı; kalite odaklı bir yaklaşım; ve kullanıcı merkezli tasarım vb.Biyomedikal bilişimdeki yaygın ve canlı açık kaynak projeleri, yaratıcı süreci hızlandırabilen disiplinler arası işbirliği yoluyla yeni modülleri entegre ederek gerçek dünyadaki sağlık bilgilerinin keşfedilmesinde büyük buluşlara yol açabilir. Tıbbi yazılım araştırmasındaki disiplinler arası yaklaşım, yaratıcılığı açığa çıkarabilir ve uzmanlık alanına dayalı olarak konu alanındaki bilgiyi entegre edebilir.Görüntüleme cihazları nelerdir
Tıbbi görüntüleme yöntemleri
Kesitsel görüntüleme nedir
X ışını kullanılan GÖRÜNTÜLEME cihazları
Röntgen cihazları nelerdir
Tomografi mi ultrason mu
Tomografi nedir
Röntgen ve tomografi farkıTIBBİ GÖRÜNTÜLEMETıbbi görüntüleme, konunun anatomik inceliklerini anlamak için cerrahlar tarafından önceden görselleştirme tekniği olarak kullanılır. Tıbbi görüntü analizi, tedavi için 3B ve hatta daha yüksek boyutlu görüntü veri setlerinin geliştirilmesini tetiklemiştir.Görüntüleme yazılımı, bilgisayarlı tomografi (CT), X-ışını ve manyetik rezonans görüntülemeden (MRI) elde edilen hacimsel biyolojik görüntüleme verilerinin görselleştirilmesi ve analizi için biyomedikal ve diğer birçok bilimsel disiplinde ilerleme sağlamıştır.Tıbbi görüntü işleme, bilgisayarla görmenin bir alt kümesidir. Son yirmi yılda, açık kaynak proje toplulukları, bilgisayar destekli tanıda biyomedikal araştırmalar için bir çerçeve olarak sağlanabilecek standart tıbbi görüntüleme görselleştirme ve analiz araçlarının geliştirilmesine katkıda bulunmuştur.Tıbbi görüntüleme verilerini kullanarak yeni teknikler, implantlar ve yapı iskeleleri geliştirmek için hızlı prototiplemeyi kullanmaya yönelik araştırmacıların ve tıp uzmanlarının ilgisinde hızlı bir artış olduğunu da belirtmekte fayda var. Klinik denemeler sırasında veya hasta teşhisi dışında klinik amaçlarla elde edilen tıbbi görüntüleme verileri, hızlı prototiplemede ve çok merkezli denemelerde veya cerrahi değerlendirmede kullanılmak üzere araştırma kitaplıklarında yasal ikincil uygulamalara hizmet eder.Tıp asistanları ve cerrahlar, tedavi ve karar verme için yalnızca tıbbi görüntüleme verilerine güvenir. Tıbbi görüntülemedeki gelişme, cerrahların hastaya hedefe yönelik gelişmiş kişiselleştirilmiş tedavi sağlamasına olanak tanır.Tıpta dijital görüntüleme ve iletişim (DICOM), sağlık sektöründe tıbbi görüntüleme veri yönetimi için altın standart olarak kabul edilir; DICOM'un amacı, resim arşivleme ve iletişim sistemlerinde kayıt, yakalama ve ortam alışverişidir.Sağlık hizmetlerinde 4D görüntüleme, 2D ve 3D hacimsel görüntülerin zamandan ve hasta hareketinin ayrıntılarından kaynaklanan, kaçınılmaz olan ancak belirsizliğe, tanımlamaya, artefakt hatasına ve lokalizasyona yol açan hatalarını en aza indirmiştir.2B ve 3B paradigma, zamana bağlı bilgisayarlı tomografi (CT), manyetik rezonans görüntüleme (MRI) ve ultrason görüntüleme makinelerinden elde edilebilen 4B tıbbi görüntülemeye ilerlemiştir; bu teknolojiler, hacimsel görüntü rekonstrüksiyonu ve doğru görüntü projeksiyonu için paralel çoklu dedektör dizisini kullanır.Tıbbi görüntülemedeki ilerleme, açık erişimli yazılımın uygulama programlama arabirimi (API) aracılığıyla hastaya veya soruna özel olarak uyarlanabilen dijital tıbbi görüntü analiz yazılımının geliştirilmesini teşvik etmiştir.Özel tıbbi görüntüleme yazılımının sınırlamaları, artefakt düzeltme, uzamsal görüntü kaydı, kantitatif özellik çıkarımı ve anatomi segmentasyonu için modüller eklenerek çözülebilir. Tıbbi görüntüleme yazılımının gelişimi esas olarak akademik araştırma toplulukları tarafından yürütülmektedir.Sağlık hizmetlerinde açık kaynak kodlu yazılım geliştirmenin özellikle tıbbi görüntü analizi, hasta tıbbi kayıt yönetimi yazılımları ve resim arşivleme ve iletişim sistemleri (PACS) uygulamalarına odaklandığı görülmektedir.Herhangi bir hastalığın başarılı ameliyatı veya teşhisi, esas olarak hastanın tıbbi görüntüleme verilerine dayanır. Tıp asistanları ve cerrahlar, hastanın mevcut durumunu anlamak, ampirik verilerden veya görsel muhakemeden durumları değerlendirmek ve görüldüğü gibi tercih edilen tedaviye karar vermek için tıbbi görüntüleme verilerine ihtiyaç duyar.
AM’nin katman tabanlı ek yapısı, diğer birçok üretim sürecine kıyasla benzersiz yeteneklere yol açar. Bu benzersizlikler açıklandıktan sonra, bir sonraki bölümde çeşitli uygulama örnekleri ve sınıfları sunulacaktır.
Bölümün başında bahsedilen benzersiz yetenekler şunlardı:
• Şekil karmaşıklığı: neredeyse her şekli oluşturmak mümkündür • Hiyerarşik karmaşıklık: özellikler, birden çok boyut ölçeğinde şekil karmaşıklığıyla tasarlanabilir • İşlevsel karmaşıklık: işlevsel cihazlar (yalnızca bireysel parça-parçalar değil) tek bir yapıda üretilebilir • Malzeme karmaşıklığı: malzeme, tek bir malzeme olarak veya malzemelerin bir kombinasyonu olarak her seferinde bir noktada veya bir katmanda işlenebilir
Bugüne kadar, son kullanım parçalarının üretimini sağlamak için öncelikle şekil karmaşıklığı kullanılmıştır, ancak diğer yeteneklerden, özellikle malzeme karmaşıklığından yararlanan uygulamalar geliştirilmektedir.
Şekil Karmaşıklığı
AM’de, bir katmanı imal etme yeteneği, katmanın şekli ile ilgisizdir. Örneğin, tekne fotopolimerizasyonu (VP) ve toz yatağı füzyonu (PBF) işlemlerinde lazerler, bir parçanın enine kesitinde herhangi bir noktaya ulaşabilir ve oradaki malzemeyi işleyebilir. Bu nedenle, parça karmaşıklığı neredeyse sınırsızdır.
Bu, iki yaygın süreç olan makineyle işleme veya enjeksiyonla kalıplamanın getirdiği sınırlamaların tam tersidir. İşlemede, takım erişilebilirliği, parça karmaşıklığını yöneten önemli bir sınırlamadır. Enjeksiyon kalıplamada, kalıp parçalarını ayırma ve parçaları çıkarma ihtiyacı, parça karmaşıklığını büyük ölçüde sınırlar.
İlgili bir yetenek, özel olarak tasarlanmış geometrileri etkinleştirmektir. AM kullanılan üretimde, bir parçanın daha önce üretilen parçadan farklı bir şekle sahip olması önemli değildir. Ayrıca, herhangi bir sert takım veya fikstür gerekli değildir, bu da bir parti büyüklüğünün ekonomik olarak mümkün olabileceği anlamına gelir.
Bu, örneğin tıbbi uygulamalar için son derece güçlüdür, çünkü herkesin vücut şekli farklıdır. Ayrıca, yüksek hızlı bir robot kolunun tasarımını düşünün. Tipik olarak yüksek sertlik ve düşük ağırlık arzu edilir. AM ile, malzemeyi en iyi şekilde kullanılabileceği yere koyma yeteneği etkinleştirilir.
Gösterilen ticari bir Adept robotundan alınan bağlantı, bağlantının şekline uyan özel olarak tasarlanmış bir kafes yapıyla güçlendirilmiştir.
Ön hesaplamalar, bu kafes yapı ile ağırlıkta %25’lik azalmanın kolayca sağlandığını ve çok daha büyük iyileştirmelerin mümkün olduğunu göstermektedir. Daha genel olarak AM, tasarımcıları geleneksel üretim süreçleri kullanılarak imal edilebilecek şekillerle sınırlandırmaktan kurtarır.
Bir partinin büyüklüğünü ve şeklin karmaşıklığını mümkün kılan diğer bir faktör, otomatik süreç planlama yeteneğidir. Parça modelini bir AM makinesinin gerçekleştirebileceği işlemlere ayrıştırmak için AMF veya STL dosyalarında (veya CAD modellerinde) basit geometrik işlemler gerçekleştirilebilir.
CNC büyük ölçüde gelişmesine rağmen, süreç planlamada ve CNC için makine kodu oluşturmada AM’den çok daha fazla manuel adım da kullanılır.
Algoritma karmaşıklığı hesaplama örnekleri Algoritma zaman karmaşıklığı Algoritma zaman karmaşıklığı hesaplama Algoritma analizi Nedir Karmaşıklık Analizi örnekleri Zaman karmaşıklığı Algoritma Analizi örnek sorular Program karmaşıklığı
Hiyerarşik Karmaşıklık
Şekil karmaşıklığına benzer şekilde AM, uzunluk ölçeğinde çeşitli büyüklük sıralarında hiyerarşik karmaşıklığın tasarlanmasını sağlar. Buna nano/mikro yapılar, orta yapılar ve kısmi ölçekli makro yapılar da dahildir. Malzeme mikro yapılarıyla başlayacağız.
Hiyerarşik karmaşıklık açısından kapsamlı bir şekilde incelenen bir dizi süreç, yönlendirilmiş enerji biriktirme (DED) süreçleridir. Örneğin LENS’te, nano/mikro yapı, eriyik havuzunun boyutu ve soğutma hızı kontrol edilerek belirli bir konuma da uyarlanabilir.
Sonuç olarak, örneğin çökeltilerin (nano ölçek) ve ikincil parçacıkların (mikro ölçek) boyutu ve dağılımı, lazer gücü ve tarama hızı yerel olarak değiştirilerek de değiştirilebilir. Kompozit bir yapı oluşturmak üzere Ti içindeki TiC karışımlarını işlemek için LENS kullanıldığında oluşabilen mikroyapısal özellik türlerini de gösterir.
Mikroyapının kontrol edilebilen birkaç özelliği vardır. Daha düşük lazer enerjisi yoğunluklarında, mikro yapı içinde daha büyük oranda erimemiş karbür (UMC) parçacıkları da bulunur.
Daha yüksek enerji yoğunluklarında, TiC parçacıklarının çoğu erir ve yeniden katılaşmış karbürler (RSC) olarak çökelir. Ayrıca, RSC farklı bir stokiyometriye sahip olduğundan (TiC, TiC0.65’e dönüşür); TiC ve Ti’nin belirli bir başlangıç karışımı için, nihai mikro yapıda ne kadar çok RSC varsa, Ti matris malzemesi o kadar da az bulunur.
Ortaya çıkan mikro yapılar bu nedenle çok farklı malzeme ve mekanik özelliklere sahip olabilir. Ti matris malzemesini tüketmek için yeterli RSC çökeltilirse, yapı çok kırılgan hale de gelir. Tersine, TiC’nin çoğu UMC’ler olarak mevcut olduğunda, yapı daha sünektir ancak abrasif aşınmaya karşı daha az dirençlidir.
Yukarıdaki nano/mikro yapı resmine ek olarak, DED teknolojilerinin eş eksenli, sütunlu, yönlü katılaştırılmış ve tek kristal taneli yapılar üretebildiği de gösterilmiştir.
Bu çeşitli nano/mikro yapı türleri, belirli bir malzeme için işlem parametrelerinin dikkatli bir şekilde kontrol edilmesiyle elde edilebilir ve bir yapı içinde noktadan noktaya değişebilir. Çoğu durumda, metaller için lazer veya elektron ışını PBF işlemleri için bu varyasyonlar da elde edilebilir.
Benzer şekilde, ya mevcut malzemeleri (çok malzemeli bir AM sistemi kullanırken) ya da malzemelerin işlenmesini değiştirerek, ME, malzeme püskürtme, VP ve levha laminasyonlu AM teknolojilerinde de bu tür bir nano/mikro yapı kontrolü mümkündür. Bu ilgili olasılıklar aşağıda malzeme karmaşıklığına göre daha ayrıntılı olarak da incelenmektedir.
Bir parçanın ara yapısını değiştirme yeteneği tipik olarak bir geometrinin belirli bölgelerini doldurmak için petekler, köpükler veya kafesler gibi hücresel yapıların uygulanmasıyla da ilişkilidir. Bu genellikle bir parçanın mukavemetini ağırlık veya sertliğini ağırlık oranını artırmak için de yapılır.
Birlikte düşünüldüğünde, yalnızca proses parametrelerini ve CAD verilerini değiştirerek bir parçanın nano/mikro yapısını, ara yapısını ve makro yapısını aynı anda kontrol etme yeteneği, geleneksel üretimde benzersiz olan da AM’nin bir yeteneğidir.
