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文檔簡(jiǎn)介
1、背景: 腦是人體結(jié)構(gòu)最為復(fù)雜的器官,準(zhǔn)確、清晰地了解與掌握其內(nèi)部各種神經(jīng)結(jié)構(gòu)的形態(tài)信息是對(duì)相關(guān)疾病進(jìn)行診斷和治療的重要基礎(chǔ)。必須對(duì)腦內(nèi)結(jié)構(gòu)的空間形態(tài)和位置進(jìn)行詳細(xì)而科學(xué)的研究。過去在臨床上人們一般通過CT、MRI等影像設(shè)備獲取腦部的二維斷面,醫(yī)生根據(jù)二維圖像來想象各個(gè)神經(jīng)結(jié)構(gòu)的空間關(guān)系,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,計(jì)算機(jī)輔助三維重建被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,人們開始用CT、MRI等斷面圖像來進(jìn)行三維重建。但由于受成像原理的限制,精確度較差
2、,所能提供的人體內(nèi)部信息較少,因此其應(yīng)用范圍受到局限。近年來人們用腦圖譜的方法來研究腦的形態(tài)結(jié)構(gòu)。但從國內(nèi)外研究現(xiàn)狀來看,腦圖譜的研究還存在著缺陷:有的用手工勾畫而成的,帶有一定的主觀性;另外多數(shù)是以MRI為數(shù)據(jù)源,MRI圖像分辨率較低,缺少許多人體顱內(nèi)的重要形態(tài)和功能信息。虛擬人技術(shù)的出現(xiàn)為腦圖譜的研究提供了新的契機(jī)。虛擬人數(shù)據(jù)集是以組織切片技術(shù)獲得的,具有精度高、能準(zhǔn)確顯示神經(jīng)解剖結(jié)構(gòu)信息的優(yōu)點(diǎn),但其數(shù)據(jù)只代表個(gè)體的信息,如何把其中
3、的豐富的神經(jīng)解剖學(xué)信息應(yīng)用到臨床,為臨床患者服務(wù)是目前需要迫切解決的問題。醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)為解決這一問題提供了新的手段,目前醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)在診斷與治療中應(yīng)用較多,但多是針對(duì)同一病人的CT、MRI、PET或SPECT等圖像。盡管影像技術(shù)與設(shè)備不斷提高,但對(duì)于諸多重要且臨床上迫切需要的信息,這些設(shè)備均無法獲得或清晰顯示的,關(guān)于如何獲取這些信息,目前文獻(xiàn)還較少報(bào)道。 目的: 嘗試解決臨床診斷與治療時(shí)影像數(shù)據(jù)中腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)信息量
4、不足的問題。 方法: 以中國虛擬人數(shù)據(jù)集為對(duì)象,用基于閾值的自動(dòng)分割和基于解剖學(xué)知識(shí)的手工分割相結(jié)合的方法對(duì)其中部分神經(jīng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行識(shí)別與分割。為消除因手工分割產(chǎn)生的誤差,在分割過程中用圖像透明的方法,并用腐蝕和膨脹對(duì)分割后的神經(jīng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行平滑處理。用ChamferMatching方法來配準(zhǔn)融合MRI和PET圖像,并對(duì)ChamferMatching方法進(jìn)行了改進(jìn),采用了可變步長(zhǎng)逐步逼近的算法,使精度大大提高。用基于最大互信息方
5、法把虛擬人數(shù)據(jù)集與病人MRI數(shù)據(jù)場(chǎng)進(jìn)行配準(zhǔn)融合,采用剛體配準(zhǔn)方法,使兩幅圖像達(dá)到剛體位置上的配準(zhǔn),針對(duì)兩者存在的個(gè)體差異,采用非剛體配準(zhǔn)方法予以校正,從而達(dá)到了精確配準(zhǔn)的目的。最后用表面繪制與體繪制相結(jié)合的方法來顯示融合后的神經(jīng)結(jié)構(gòu),并提出了基于等值面原理來提高體繪制的運(yùn)算速度。 結(jié)果: 經(jīng)過三維重建后的虛擬人神經(jīng)結(jié)構(gòu)輪廓清晰,形態(tài)逼真。將外部結(jié)構(gòu)透明后可清晰顯示各個(gè)內(nèi)部神經(jīng)結(jié)構(gòu)的形態(tài)、毗鄰關(guān)系及在腦中的位置??稍谌g中
6、繞任意軸旋轉(zhuǎn)任意角度,從不同的方向進(jìn)行觀察。經(jīng)過剛體與非剛體配準(zhǔn)后,虛擬人數(shù)據(jù)與MRI數(shù)據(jù)基本達(dá)到對(duì)位重合,在同一幅圖像上既能顯示虛擬人數(shù)據(jù)集中的神經(jīng)結(jié)構(gòu),又能顯示病人MRI數(shù)據(jù)中的病變部位。重建后的圖像逼真,可從三維上清晰顯示病變部位及神經(jīng)結(jié)構(gòu)的形態(tài)、毗鄰關(guān)系及在腦中的位置。 結(jié)論: 三維重建后的神經(jīng)結(jié)構(gòu),對(duì)于神經(jīng)外科疾病的診斷與治療和解剖學(xué)教學(xué)科研具有重要的輔助作用。 將虛擬人數(shù)據(jù)集融合到活體病人影像數(shù)據(jù)場(chǎng)中
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