基于三維CT圖像的骨表面檢測方法的研究.pdf

1、在現(xiàn)代的外科手術中，很多時候都需要對CT圖像中手術的目標器官或組織進行精準的定位和分割，從而保證手術在盡可能少的傷害病人其他組織的情況下順利完成。而在這當中，骨的分割既是重點也是難點。原來對CT圖像的分割工作，都需要醫(yī)生手動完成，這無疑是巨大的工作量。本課題的主要研究內(nèi)容就是基于三維CT圖像的骨表面檢測算法，旨在用計算機來幫助醫(yī)生對CT圖像中的骨進行分割，在保證精度的同時將醫(yī)生從如此繁重的工作中解脫出來。
　　本文提出了一種基于區(qū)

2、域和基于表面相結(jié)合的分割方法，首先通過閾值以及統(tǒng)計學的相關方法來獲取一個初始區(qū)域，進而獲得初始表面；然后計算初始表面體素的法線方向；最后，以初始表面體素為中心，沿著法線方向，建立一維信號，進行表面檢測，校正初始表面，從而獲得最終的骨分割結(jié)果。
　　為了得到只包含目標骨的初始表面，本文首先采用最優(yōu)閾值法對CT圖像進行初步分割。然后在三維中利用填充的方法將體素分為骨體素集和非骨體素集。在這之后，本文利用形態(tài)學的方法排除掉了骨體素中的非

3、目標骨，只留下目標骨體素。但是，形態(tài)學的方法可能會對分割結(jié)果的精度造成損失。為保證初始表面精度，本文通過貝葉斯決策論來校準分割結(jié)果，自適應地為各個小區(qū)域選擇閾值來劃分骨體素與非骨體素，最終獲得初始表面。
　　之后，為了保證法線方向計算的精度，本文提出了一種三維圖像中的法線方向的預估-校正方法：先利用一階導數(shù)的方式預估出法線方向，再根據(jù)骨表面的幾何特性，通過一種基于表面跟蹤的方法來對預估出的法線方向進行校正，從而獲得一個更精確的法線

4、方向結(jié)果。最后，利用獲得的法線方向，建立一維信號，進行表面檢測，校準初始表面。此外，在本文整個算法的過程中涉及到多個需要手動賦值的參數(shù)，為了保證算法的自動化過程以及準確度，本文還提出了這些參數(shù)的最優(yōu)值自動選擇方法。
　　最后，本文給出了算法在臨床三維髖關節(jié)CT圖像上的實驗結(jié)果，包括量化評價結(jié)果和圖像結(jié)果樣例，都以專家手動分割結(jié)果為黃金標準，并與現(xiàn)有的幾種先進方法進行了對比與分析。實驗結(jié)果表明，本文算法在臨床三維髖關節(jié)CT圖像中表現(xiàn)