神經(jīng)纖維的分割與智能識(shí)別.pdf

1、周圍神經(jīng)損傷這種疾病在日常生活中是非常常見的，然而要完全康復(fù)在現(xiàn)階段下往往是比較困難的。隨著人們生活水平的提高，人們對(duì)于治愈這種疾病的期望或者要求也越來越高。在當(dāng)前醫(yī)院治療這種疾病時(shí)，關(guān)鍵在于如何讓同種性質(zhì)的神經(jīng)束縫合在一起，然而在這個(gè)過程遇到一個(gè)比較難得問題就是:那些神經(jīng)束是同種性質(zhì)的，如何判斷它們是同種性質(zhì)的。醫(yī)生就想辦法先在高倍顯微鏡先對(duì)損傷的周圍神經(jīng)進(jìn)行拍照，得到對(duì)應(yīng)的顯微圖像，觀察顯微圖像人工的識(shí)別出同種性質(zhì)的神經(jīng)功能束，但這

2、個(gè)過程往往非常復(fù)雜、工作量巨大。為了解決這個(gè)問題，一些專家就想到利用計(jì)算機(jī)來做這種重復(fù)的工作，讓計(jì)算機(jī)通過對(duì)周圍神經(jīng)顯微圖像進(jìn)行各種處理，包括分割、識(shí)別圖像，最后識(shí)別出同種性質(zhì)的神經(jīng)功能束幫助醫(yī)生完成手術(shù)。在此之前，往往都是對(duì)CT圖像的研究比較多，對(duì)顯微圖像的研究甚少，對(duì)周圍神經(jīng)顯微圖像的相關(guān)研究幾乎沒有，而周圍神經(jīng)顯微圖像的三維重建對(duì)醫(yī)生治愈周圍神經(jīng)損傷疾病有很大的幫助，因此，需要對(duì)此進(jìn)行深入的研究。
　　本文采用數(shù)字形態(tài)學(xué)與經(jīng)

3、典的圖像分割算法相結(jié)合對(duì)周圍神經(jīng)束內(nèi)的神經(jīng)纖維進(jìn)行分割，提取相對(duì)應(yīng)的特征對(duì)其進(jìn)行識(shí)別。并在大量仿真的基礎(chǔ)上，得出了一些比較好的結(jié)果之后，用C++語言對(duì)周圍神經(jīng)三維重建系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。本文詳細(xì)的研究?jī)?nèi)容如下:
　　1.因?yàn)閱渭兝肒arnorvsky-Roots方法染色周圍神經(jīng)顯微圖像缺點(diǎn)比較多，所以又提出了另外三種復(fù)染圖像的方法，這些方法能夠很好的避免利用Karnorvsky-Roots單一方法染色的缺點(diǎn)，并給出了這三種復(fù)染方法復(fù)染

4、圖像時(shí)的步驟，最后介紹了獲取周圍神經(jīng)顯微圖像的步驟。
　　2.神經(jīng)纖維的分割。利用數(shù)字形態(tài)學(xué)的相關(guān)技術(shù)，改進(jìn)基于區(qū)域生長(zhǎng)算法，并用它來分割神經(jīng)纖維。這種算法首先考慮到了神經(jīng)纖維大量粘連的問題，并在試驗(yàn)后得出結(jié)果，結(jié)果證實(shí)了算法的有效性。
　　3.神經(jīng)纖維的特征提取。利用醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)判斷以及顯微圖像所特有的性質(zhì)，提取神經(jīng)纖維識(shí)別的特征。利用這些特征在三種復(fù)染的周圍神經(jīng)顯微圖像上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，得到了相對(duì)應(yīng)神經(jīng)纖維的結(jié)果。
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5、.周圍神經(jīng)三維重建系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。根據(jù)面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)思想，設(shè)計(jì)整個(gè)系統(tǒng)的功能框架圖，并把幾個(gè)難點(diǎn)的問題解決后得到的結(jié)果展現(xiàn)出來。
　　本文解決的是周圍神經(jīng)三維重建中神經(jīng)功能束內(nèi)神經(jīng)纖維的分割與識(shí)別，這是周圍神經(jīng)三維重建中最后一步，也是最難的一步。本文通過改進(jìn)后的算法先把各種神經(jīng)纖維分割出來，換句話說，就是把神經(jīng)纖維的輪廓描繪出來，然后通過提取相關(guān)的特征識(shí)別分割出來的神經(jīng)纖維，最后通過神經(jīng)纖維占比率判別神經(jīng)束，完成周圍神經(jīng)的三維