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醫(yī)學體數(shù)據(jù)處理算法研究及其在數(shù)字口腔中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2020-04-25 13:14
【摘要】:隨著三維醫(yī)學成像技術(shù)的普及和發(fā)展,醫(yī)學體數(shù)據(jù)已被廣泛應(yīng)用于數(shù)字口腔領(lǐng)域,其中錐形束斷層成像(Cone Beam Computed Tomography,簡稱CBCT)技術(shù)提供了患者頭部精確的內(nèi)部三維信息,是數(shù)字口腔中最常用的體數(shù)據(jù)來源之一。將患者的CBCT數(shù)據(jù)直觀高效地可視化,并從中精確地抽取出患者的個性化模型已成為數(shù)字口腔領(lǐng)域的研究熱點;颊哐例X、顱骨和面部模型之間相對關(guān)系的計算與分析為數(shù)字口腔治療方案的精準規(guī)劃提供了重要的參考。圍繞CBCT數(shù)據(jù)在數(shù)字口腔領(lǐng)域的應(yīng)用,本文的工作主要體現(xiàn)在體數(shù)據(jù)與網(wǎng)格模型的可視化,顱骨和面部模型的抽取,以及單顆牙齒模型的抽取三方面。首先,本文基于繪制流水線的模板測試流程提出了CBCT體數(shù)據(jù)與牙冠網(wǎng)格模型數(shù)據(jù)的混合繪制方法,通過對兩類數(shù)據(jù)深度信息的融合計算,提升了繪制結(jié)果的準確性,使兩種數(shù)據(jù)的空間關(guān)系感知更加精準。其次,本文基于混合閾值方法和自適應(yīng)聚類算法提出了顱骨和面部模型的自動化抽取方法,利用圖像的全局特征高效地實現(xiàn)了顱骨和面部區(qū)域的精確分割,并自動對可能出現(xiàn)的誤判進行校驗。然后,本文提出了將二維圖像分割算法在三維空間迭代的CBCT數(shù)據(jù)分割框架,結(jié)合牙齒結(jié)構(gòu)特征提出了基于混合水平集模型和基于區(qū)域能量函數(shù)模型的二維圖像分割方法,提升了CBCT數(shù)據(jù)中牙齒模型抽取的精度和效率。最后,本文在所研究的體數(shù)據(jù)相關(guān)處理算法基礎(chǔ)上,結(jié)合模塊化設(shè)計理念,開發(fā)了數(shù)字口腔體數(shù)據(jù)原型系統(tǒng),實現(xiàn)了CBCT體數(shù)據(jù)的可視化及牙齒、顱骨和面部模型的抽取,為個性化、精準化的口腔臨床診斷和治療提供了支持。
【圖文】:

環(huán)節(jié),體數(shù)據(jù),醫(yī)生,數(shù)據(jù)


一步精準化和數(shù)字化。如今,CBCT數(shù)據(jù)己被廣泛應(yīng)用于種植、修復(fù)、正畸和頷逡逑面外科學等口腔醫(yī)學各學科的臨床實踐中。逡逑CBCT數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用環(huán)節(jié)如圖1.1所示,首先經(jīng)過對患者頭部的采樣,獲逡逑取以二維圖像序列形式存儲的CBCT數(shù)據(jù),醫(yī)生可以按切面方式觀察CBCT數(shù)逡逑據(jù),也可以通過各類可視化方法獲得CBCT數(shù)據(jù)的三維繪制效果。對CBCT數(shù)據(jù)逡逑的進一步精確分析通常需要實現(xiàn)對目標組織和結(jié)構(gòu)的分割,并重建出三角網(wǎng)格模逡逑型。逡逑_____逡逑⑷CBCT采樣1邋(b)CBCT體數(shù)據(jù)邋(c)CBCT可視化邋(d)CBCT分割邐(e)網(wǎng)格重建逡逑圖1.1邋CBCT在數(shù)字口腔中的主要應(yīng)用環(huán)節(jié)逡逑CBCT數(shù)據(jù)在數(shù)字口腔中的應(yīng)用可以被分為定性應(yīng)用和定量應(yīng)用兩類。對逡逑CBCT數(shù)據(jù)的定性應(yīng)用主要是指體數(shù)據(jù)可視化,它可以方便快捷地讓醫(yī)生在三維逡逑空間內(nèi)觀察患者頭部的內(nèi)部結(jié)構(gòu),,并可與牙冠網(wǎng)格模型等輔助數(shù)據(jù)配合,輔助醫(yī)逡逑生對口頜疾病的快速初步診斷。對CBCT數(shù)據(jù)的定量應(yīng)用主要是指圖像分割和模逡逑1邋圖片來源邋https://en.wikipedia.org/wiki/File:Cone邋Beam邋CT邋principle.png,可用于發(fā)表。逡逑1逡逑

灰度直方圖,去噪,圖像,植入物


y,Z)邋=邋l42^e邋101邐公式(2.2)逡逑本文取值為1.5,分別使用二維卷積和三維卷積,效果如圖2.1所示?慑义弦娔:蟮膱D像噪聲有所減弱,在后續(xù)的CBCT圖像分割中,本文均基于模糊逡逑后的圖像進行計算。逡逑___逡逑(a)原始圖像邐(b)二維模糊邐(c)三維模糊逡逑圖2.1邋CBCT圖像的光滑去噪逡逑2.2.2邋CBCT中的植入物的剔除逡逑CBCT圖像會根據(jù)物體的密度值完整地顯示頭部的所有組織,通常情況下,逡逑人體頭部密度最高的是牙冠的釉質(zhì)層,密度最低的是空氣,其它結(jié)構(gòu)的體素值逡逑則介于這兩者之間。在臨床采樣中,體內(nèi)含有植入物的患者在患者群體中占有逡逑較高的比例,常見的植入物有種植釘、支抗釘、修復(fù)假體等。這些植入物在逡逑CBCT圖像中通常體現(xiàn)為異常高亮物體,導(dǎo)致灰度直方圖整體偏移,使正常的牙逡逑15逡逑
【學位授予單位】:浙江大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:R78;TP391.41

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本文編號:2640289

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