【摘要】： 唇腭裂是頜面部最常見(jiàn)的先天性畸形,在我國(guó)的發(fā)病率大約為1.8:1000�，F(xiàn)有治療手段對(duì)于唇裂(Cleft lip, CL)主要采用下三角瓣法或旋轉(zhuǎn)推進(jìn)法進(jìn)行手術(shù)矯治,對(duì)于腭裂(Cleft palate,CP)則主要是行腭成形術(shù)和咽成形術(shù)。由于唇腭裂患者上唇部畸形明顯,雖然手術(shù)方式經(jīng)過(guò)半個(gè)世紀(jì)的改進(jìn)已臻于成熟,但對(duì)于患者術(shù)后外形的恢復(fù)程度的預(yù)計(jì),在術(shù)前僅局限于紙上談兵,十分不利于臨床醫(yī)生對(duì)手術(shù)療效評(píng)估及醫(yī)患之間交流,同時(shí)特殊的手術(shù)訓(xùn)練方式使得年輕醫(yī)生的培養(yǎng)也成為一大難題。現(xiàn)階段臨床上的解決辦法主要是術(shù)前加強(qiáng)醫(yī)患交流、師徒關(guān)系的實(shí)際演練、尸體操作等。自上世紀(jì)80年代起,隨著計(jì)算機(jī)及圖形學(xué)等相關(guān)學(xué)科的發(fā)展與進(jìn)步,我們又有了新的方法與手段來(lái)解決該難題,即虛擬手術(shù)系統(tǒng)。 虛擬手術(shù)(Virtual Surgery,VS)是根據(jù)各種醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)中建立一個(gè)模擬環(huán)境,醫(yī)生借助虛擬環(huán)境中的信息進(jìn)行手術(shù)計(jì)劃、訓(xùn)練,以及在實(shí)際手術(shù)過(guò)程中引導(dǎo)手術(shù)完成的新興技術(shù)�，F(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展越來(lái)越體現(xiàn)出多門(mén)學(xué)科的交叉和滲透,虛擬手術(shù)作為正在發(fā)展研究方向,是集醫(yī)學(xué)、生物力學(xué)、機(jī)械學(xué)、材料學(xué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、數(shù)學(xué)分析、機(jī)械力學(xué)、材料學(xué)、機(jī)器人等諸多學(xué)科為一體的新興交叉研究領(lǐng)域。其目的是:使用計(jì)算機(jī)技術(shù)(主要是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與虛擬現(xiàn)實(shí))來(lái)模擬、指導(dǎo)醫(yī)學(xué)手術(shù)所涉及的各種過(guò)程。在時(shí)間段上包括了術(shù)前、術(shù)中、術(shù)后;在實(shí)現(xiàn)的目的上有手術(shù)計(jì)劃制定、手術(shù)排練演習(xí)、手術(shù)教學(xué)、手術(shù)技能訓(xùn)練、術(shù)中引導(dǎo)手術(shù)及術(shù)后康復(fù)等。虛擬手術(shù)在軟件上分為多個(gè)步驟,其中幾何建模、物理建模、計(jì)算建模作為虛擬手術(shù)系統(tǒng)交互性的最重要體現(xiàn)點(diǎn)在現(xiàn)階段研究中越來(lái)越受到人們的關(guān)注�？梢暬鳛榻２襟E的主體,在一定意義上決定了虛擬手術(shù)系統(tǒng)的實(shí)用性和可靠度,這也是本實(shí)驗(yàn)的研究重點(diǎn)。 本課題的目的是尋求一種高效率、高精度建立唇腭裂患者頜面部可視化模型的方法。利用薄層CT獲取原始數(shù)據(jù),運(yùn)用模糊C-均值聚類(lèi)算法進(jìn)行圖像分割,使用VTK(Visualization Tool Kit, VTK)技術(shù)生成可視化模型,使用C++語(yǔ)言及Visual C++.net實(shí)現(xiàn)編程,得到應(yīng)用程序框架,最終建立了更為精確的唇腭裂患者頜面部的可視化模型,總結(jié)出了一種更為方便高效的通用可視化建模方法。該軟件具有良好的通用性,只要有合適的CT數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)念A(yù)處理,都可生成高質(zhì)量的可視化模型。應(yīng)用VTK方法建立可視化模型,軟件開(kāi)發(fā)周期更短,精度更高,應(yīng)用更廣泛。 在研究中我們對(duì)該模型進(jìn)行了擴(kuò)展,部分模擬了骨組織的切割與固定,對(duì)最終虛擬手術(shù)系統(tǒng)的建立進(jìn)行了嘗試與探索,這也是本課題下階段進(jìn)一步探索的方向。
【圖文】：

行采用的分割算法為模糊 C-均值聚類(lèi)算通過(guò)該步驟,我們可以得到只包含部分核心代碼如下：//為Fuzzy C-Mean打開(kāi)文件，，然后進(jìn)行char szFilter[]="Raw File (*.圖 2-1 患者面像

可視化模型的
【學(xué)位授予單位】：第四軍醫(yī)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類(lèi)號(hào)】：R782.2

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本文編號(hào)：2676688