基于局域網(wǎng)格的腦圖譜非線性配準的算法實現(xiàn).pdf

1、近10年來，以探索人腦奧秘、攻克疾病和開發(fā)人工智能技術(shù)等為目的的腦科學研究在世界各國得到了相當?shù)闹匾?。人腦是人體中結(jié)構(gòu)最復雜的器官，腦內(nèi)各部分遍布的神經(jīng)纖維和核團是協(xié)調(diào)和管理人體全身動作和機能的高級指揮中心。腦的結(jié)構(gòu)，尤其是腦深部結(jié)構(gòu)則是立體定向解剖學和立體定向神經(jīng)外科等的基本依據(jù)。腦圖譜和病人信息的配準結(jié)果，可以為神經(jīng)外科手術(shù)提供準確可靠的參考信息，從而最大可能的避免手術(shù)中對腦組織的損傷，建立三維模擬模型來幫助選擇最合理的介入方法和手

2、術(shù)路徑；還可以引導圖像分割，運用于基于知識的圖像分析和病理檢測等。 本論文在總結(jié)國內(nèi)外已有的關(guān)于配準研究工作的基礎(chǔ)上，針對腦圖譜圖像的信息特點展開討論，提出了一種多步配準的方法，并在計算機平臺上成功地將這一功能整合到神經(jīng)外科導航系統(tǒng)當中。論文旨在解決腦圖譜配準中的精度問題，針對醫(yī)生感興趣的部位，運用非線性的方法實現(xiàn)配準。 課題選用目前為神經(jīng)科學家所廣泛接受的Talairach－Tournoux圖譜作為標準化圖譜。借助基本

3、的解剖知識，我們將圖譜和圖像轉(zhuǎn)換到同一坐標空間中，并根據(jù)Talairach坐標系統(tǒng)對腦的空間劃分以及由MR圖像得到的空間信息，完成仿射變換。我們選取薄板樣條的方法（Thin-plate Splines ，TPS）來對圖像和圖譜進行非線性配準。結(jié)果分析表明該方法快速有效，并且具有一定的穩(wěn)健性。 具體而言，本論文的主要工作有如下幾方面： 1.由于醫(yī)生常常只關(guān)注感興趣部位，而全局的線性配準又是十分費時，不適合實時手術(shù)的需求，所

4、以我們提出了一種先對全局作線性配準，再對局部感興趣部位運用薄板樣條和局域網(wǎng)格做非線性配準的方法。這種方法通過將腦圖譜和病人信息進行非線性配準幫助醫(yī)生得到病人腦部的局部細節(jié)信息。 2.神經(jīng)手術(shù)導航是近來神經(jīng)外科領(lǐng)域中出現(xiàn)的一門新技術(shù)，它把現(xiàn)代神經(jīng)影像診斷技術(shù)、立體定向外科和顯微外科通過高性能計算機結(jié)合起來，是微侵襲神經(jīng)外科的一個重要組成部分。我們把腦圖譜配準這一部分功能集成到神經(jīng)外科導航系統(tǒng)當中，對神經(jīng)外科導航手術(shù)輔助診斷有重要意