本文關(guān)鍵詞： 配準(zhǔn) 融合 最大互信息 三維重建 尾狀核 豆?fàn)詈?丘腦　出處：《復(fù)旦大學(xué)》2005年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】： 背景： 腦是人體結(jié)構(gòu)最為復(fù)雜的器官，準(zhǔn)確、清晰地了解與掌握其內(nèi)部各種神經(jīng)結(jié)構(gòu)的形態(tài)信息是對相關(guān)疾病進行診斷和治療的重要基礎(chǔ)。必須對腦內(nèi)結(jié)構(gòu)的空間形態(tài)和位置進行詳細而科學(xué)的研究。過去在臨床上人們一般通過CT、MRI等影像設(shè)備獲取腦部的二維斷面，醫(yī)生根據(jù)二維圖像來想象各個神經(jīng)結(jié)構(gòu)的空間關(guān)系，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，計算機輔助三維重建被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人們開始用CT、MRI等斷面圖像來進行三維重建。但由于受成像原理的限制，精確度較差，所能提供的人體內(nèi)部信息較少，因此其應(yīng)用范圍受到局限。近年來人們用腦圖譜的方法來研究腦的形態(tài)結(jié)構(gòu)。但從國內(nèi)外研究現(xiàn)狀來看，腦圖譜的研究還存在著缺陷：有的用手工勾畫而成的，帶有一定的主觀性；另外多數(shù)是以MRI為數(shù)據(jù)源，MRI圖像分辨率較低，缺少許多人體顱內(nèi)的重要形態(tài)和功能信息。虛擬人技術(shù)的出現(xiàn)為腦圖譜的研究提供了新的契機。虛擬人數(shù)據(jù)集是以組織切片技術(shù)獲得的，具有精度高、能準(zhǔn)確顯示神經(jīng)解剖結(jié)構(gòu)信息的優(yōu)點，但其數(shù)據(jù)只代表個體的信息，如何把其中的豐富的神經(jīng)解剖學(xué)信息應(yīng)用到臨床，為臨床患者服務(wù)是目前需要迫切解決的問題。醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)為解決這一問題提供了新的手段，目前醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)在診斷與治療中應(yīng)用較多，但多是針對同一病人的CT、MRI、PET或SPECT等圖像。盡管影像技術(shù)與設(shè)備不斷提高，但對于諸多重要且臨床上迫切需要的信息，這些設(shè)備均無法獲得或清晰顯示的，關(guān)于如何獲取這些信息，目前文獻還較少報道。 目的： 嘗試解決臨床診斷與治療時影像數(shù)據(jù)中腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)信息量不足的問題。 方法： 以中國虛擬人數(shù)據(jù)集為對象，用基于閾值的自動分割和基于解剖學(xué)知識的手工分割相結(jié)合的方法對其中部分神經(jīng)結(jié)構(gòu)進行識別與分割。為消除因手工分割產(chǎn)生的誤差，在分割過程中用圖像透明的方法，并用腐蝕和膨脹對分割后的神經(jīng)結(jié)構(gòu)進行平滑處理。用Chamfer Matching方法來配準(zhǔn)融合MRI和PET圖像，并對Chamfer Matching方法進行了改進，采用了可變步長逐步逼近的算法，使精度大大提高。用基于最大互信息方法把虛擬人數(shù)據(jù)集與病人MRI數(shù)據(jù)場進行配準(zhǔn)融合，，采用剛體配準(zhǔn)方法，使兩幅圖像達到剛體位置上的配準(zhǔn)，針對兩者存在的個體差異，采用非剛體配準(zhǔn)方法予以校正，從而達到了精確配準(zhǔn)的目的。最后用表面繪制與體繪制相結(jié)合的方法來顯示融合后的神經(jīng)結(jié)構(gòu)，并提出了基于等值面原理來提高體繪制的運算速度。 結(jié)果： 經(jīng)過三維重建后的虛擬人神經(jīng)結(jié)構(gòu)輪廓清晰，形態(tài)逼真。將外部結(jié)構(gòu)透明后可清晰顯示各個內(nèi)部神經(jīng)結(jié)構(gòu)的形態(tài)、毗鄰關(guān)系及在腦中的位置�？稍谌S空間中繞任意軸旋轉(zhuǎn)任意角度，從不同的方向進行觀察。經(jīng)過剛體與非剛體配準(zhǔn)后，虛擬人數(shù)據(jù)與MRI數(shù)據(jù)基本達到對位重合，在同一幅圖像上既能顯示虛擬人數(shù)據(jù)集中的神經(jīng)結(jié)構(gòu)，又能顯示病人MRI數(shù)據(jù)中的病變部位。重建后的圖像逼真，可從三維上清晰顯示病變部位及神經(jīng)結(jié)構(gòu)的形態(tài)、毗鄰關(guān)系及在腦中的位置。 結(jié)論： 三維重建后的神經(jīng)結(jié)構(gòu)，對于神經(jīng)外科疾病的診斷與治療和解剖學(xué)教學(xué)科研具有重要的輔助作用。 將虛擬人數(shù)據(jù)集融合到活體病人影像數(shù)據(jù)場中，能夠成功解決臨床影像數(shù)據(jù)中神經(jīng)結(jié)構(gòu)信息量不足的問題，使虛擬人數(shù)據(jù)集能夠為臨床應(yīng)用服務(wù)。
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【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號】：R318;R322

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 唐雷,原林,黃文華,王興海,洪輝文,樊繼宏,鐘世鎮(zhèn);“虛擬中國人”(VCH)數(shù)據(jù)采集技術(shù)研究[J];中國臨床解剖學(xué)雜志;2002年05期

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本文編號：1503084