基于MR圖像人體髖關(guān)節(jié)軟骨厚度測量方法的研究.pdf

1、人體髖關(guān)節(jié)(hip joint)內(nèi)，骨頭軟骨(femoral cartilage)和髖臼軟骨(acetabular cartilage)之間緊密結(jié)合，通常使用牽引技術(shù)來分開骨頭軟骨和髖臼軟骨，但經(jīng)過牽引后骨頭軟骨和髖臼軟骨之間的關(guān)節(jié)間隔(joint space)仍很狹窄。為評價髖臼軟骨對骨頭軟骨厚度測量精度的影響，對髖關(guān)節(jié)的骨頭軟骨和髖臼軟骨進行了模擬，建立了兩個鄰近薄面體的數(shù)學模型。
　　模擬了MR圖像攝影過程和厚度測量的后處理

2、過程并進行了仿真。將測量厚度定義為薄面體兩側(cè)邊緣的距離，它是沿著薄面體的法線方向結(jié)合了高斯函數(shù)的2階微分的兩個零交叉點的距離。數(shù)值模擬結(jié)果表明，由于鄰近薄面體的影響，薄面體的厚度測量值小于真實值。
　　為排除鄰近薄面體的影響以及校正測量誤差，提出了一種新穎的厚度測量方法，該測量方法基于兩個鄰近薄面體的攝影過程模型。使用該模型能夠預(yù)測沿薄面體法線方向MR信號強度波形。提出的測量薄面體厚度新方法使預(yù)測的MR信號強度波形適合從實際MR圖

3、像里獲得的信號強度波形。提出了一種基于Levenberg-Marquardt算法的非線性技術(shù)使實際的MR信號強度波形和預(yù)測的MR信號強度波形的偏差最小化。Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法需要使用模型參數(shù)的初始值來啟動，利用一對一搜索(exhaustive combination search)技術(shù)來獲得啟動 Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法所需要的初始值。經(jīng)過反復(fù)最小化操作后，模型參數(shù)生成了兩個鄰近薄面體的厚

4、度測量值。
　　在實際MR圖像實驗中，使用了聚乙烯板放射線模型（acrylic plate phantom）的MR圖像和兩個正常死者的髖關(guān)節(jié)MR圖像，所有的MR圖像都具有0.625×0.625×1.5mm3的解像度。在第一個實驗中，使用聚乙烯板測試了常用的零交叉點方法的測量精度。實驗結(jié)果表明：零交叉點方法過小估計了聚乙烯板的厚度。數(shù)值模擬測量厚度與實際的聚乙烯板測量厚度的平均誤差(測量了50處)小于0.1mm，并且實際測量厚度的標