【摘 要】
:
头部数字解剖图谱是依靠现代医学成像和计算机建模技术,将头部的解剖结构信息进行数字化和可视化处理,构建的精准、完备的数字解剖模板。现有头部数字解剖图谱大多基于单一的、特定的人体解剖形态构建,在医学研究和解剖学教育领域有着广泛的应用。然而,在针对不同个体的个性化诊疗、仿真和人体工程学设计等领域,囿于现有头部数字解剖图谱缺乏个体之间解剖形态差异,难以准确表达不同个体的解剖形态特征,从而限制了其在个性化建
论文部分内容阅读
头部数字解剖图谱是依靠现代医学成像和计算机建模技术,将头部的解剖结构信息进行数字化和可视化处理,构建的精准、完备的数字解剖模板。现有头部数字解剖图谱大多基于单一的、特定的人体解剖形态构建,在医学研究和解剖学教育领域有着广泛的应用。然而,在针对不同个体的个性化诊疗、仿真和人体工程学设计等领域,囿于现有头部数字解剖图谱缺乏个体之间解剖形态差异,难以准确表达不同个体的解剖形态特征,从而限制了其在个性化建模中的应用。为此,本文采用中国人群CT影像作为数据集,构建了具有个性化变形能力的头部数字解剖图谱;在图谱构建方面,提出融入解剖标志点信息且无需图像分割的图谱构建方法;在图谱应用方面,提出基于个性化图谱配准的PET/CT影像脑功能区域自动分割算法。本文主要工作如下:(1)针对现有头部数字解剖图谱缺乏个体之间解剖差异特征的问题,基于65例健康中国成人头部的CT影像,构建了可变形统计图谱。提出基于解剖标志点约束的薄板样条鲁棒点匹配算法,将头部参考模板精确配准到训练数据集,获得训练数据之间的形状对应关系。对训练数据之间的形状对应关系采用统计形状建模算法,构建包含人群解剖形态差异的男、女头部可变形统计图谱。本文构建图谱的头部测量学参数分布与现有大规模中国成人统计数据基本一致,其中活体测量的ZS指数位于[-1.96,1.96]范围内,骨骼测量的RR指数在[-0.2,0.2]范围内。本文构建的头部可变形统计图谱不但提供了完整的、高精度的三维解剖结构,而且可以准确变形到不同个体,实现个性化解剖建模,满足个性化设计及诊疗需求。(2)针对头部可变形统计图谱构建过程中,训练数据集的图像分割需要耗费大量人工操作的问题,提出基于解剖标志点和影像灰度信息的联合配准算法,以手工标记的关键解剖标志点代替人工图像分割,降低了可变形统计图谱构建方法的人工交互工作量。本文方法对头骨实现了像素级的形状对应精度(1.38 mm),对皮肤则实现了亚像素级的精度(0.82 mm),简化人工交互的同时有效确保了模板匹配精度。此外,本文还构建了脊柱可变形统计图谱,其模板匹配精度也能达到亚像素级水平(0.92 mm),表明了该方法还可推广到头部以外的其它包含众多解剖结构的部位。(3)在实现了可变形统计图谱构建的基础上,初步探索了其在个性化诊疗中的应用,提出了基于头部可变形统计图谱的PET/CT影像脑区自动分割算法。针对现有基于图谱的配准算法大多采用全局优化策略,不能有效优化局部脑区配准精度的问题,提出基于深度Q网络自动检测大脑PET影像深层脑区的关键解剖标志点,从而约束局部小尺度脑结构配准。同时提出融合PET和CT的双模态影像特性,以提升头部全局尺度配准的准确性。本文方法兼顾全局尺度和局部小尺度配准,实现了对大脑感兴趣区域的全自动精确分割。与现有基于图谱的分割方法相比,可获得更加准确的脑区分割,平均相似系数为79.39%,平均表面距离达到PET亚像素级精度0.97 mm,体积恢复比接近于1。本研究所构建的图谱在个性化头部仿真、整形手术、头部放疗靶区勾画、脑部疾病诊治等方面具有实际的应用价值。本研究为后续的应用研究提供了详细的图谱数据和个性化建模方法。
其他文献
与传统柔性拖缆内窥镜相比,无线胶囊内窥镜检查安全、舒适、无创伤,在胃肠道疾病的诊断方面优势明显。然而,现有胶囊内窥镜缺乏主动行走和姿态控制功能,仅能依靠胃肠道蠕动或重力被动运动,其诊断效果在小肠内较好,但在胃、结肠等三维宽裕环境则存在漏检率较高的问题。此外,被动式胶囊也无法实现未来的药物输送、活检和微创手术等扩展功能。因此,通过姿态的主动控制将胶囊内窥镜的诊疗范围扩展到胃、结肠等三维宽裕环境已成当
含有氮杂季碳中心的吡唑啉酮和羟吲哚骨架是许多药物先导化合物与活性天然产物的结构特征,这两类药效团杂环结构的多样化衍生因而具有重要的合成价值和药物开发潜力。近年来,利用有机不对称催化策略,一系列结构新颖、具有潜在生物活性的氮杂季碳中心吡唑啉酮和羟吲哚衍生物被相继报道。然而,就目标产物的结构多样性和合成方法的有效性而言,发展高效不对称构筑立体化学结构复杂的氮杂季碳中心吡唑啉酮和羟吲哚化合物的方法仍然是
生物医学文本是目前重要的生物医学领域研究资源。随着生物医学技术不断发展,使记载重要生物医学记录的生物医学文献和电子病历呈爆发式的增长。同时,信息化技术的发展为进一步从大量的生物医学文本中挖掘出新知识带来机会。结合领域需求,采用生物医学文本挖掘技术精准地获取必要信息。生物医学文本挖掘涉及多阶段研究方法,每个阶段的研究技术都会对知识挖掘产生影响。为此,本文围绕生物医学文本进行研究,以生物医学文本表示和
汉语词法分析作为机器翻译、信息检索和自动问答等下游自然语言处理的预处理环节,是一项基础的任务。随着数据的爆炸式增长和深度学习的发展,如何更好地从大规模文本中提取词粒度信息,进而为其他高层任务提供可靠的词级别信息与特征,具有重要的理论意义和实际应用价值。现有的词法分析方法难以在一定参数量的模型内完成多种切分粒度和词性规则的词法分析工作,并且没有考虑多粒度的信息和实际应用时的效率要求。本文针对现实世界
运河古镇作为大运河申遗的重要组成部分,承载着运河居民的生活、生产和文化记忆。而快速的城镇一体化进程和运河航运功能的衰落导致运河古镇原有的生产、生活方式发生了属性上的改变,运河古镇也随之衰败。如何在新的历史时期对运河古镇的保护和更新模式进行创新性研究,成为运河古镇实现当代承接性和可持续发展的重要课题。本论文选取浙东运河古镇作为研究对象,通过运河古镇历史成因、发展规律和成长机制的分析,从多尺度空间层级
在当前人工智能时代,智能系统在各领域得到了广泛的应用,知识的表示和推理在智能系统中是不可或缺的一环。作为一种知识表示和推理方法,模糊认知图已广泛应用于复杂系统的建模、决策、时间序列预测等。模糊认知图的有效、快速和鲁棒的学习,是其应用的关键因素。当前主要采用群体智能优化的方法,同时以数据为驱动进行模糊认知图的学习。然而,这些学习方法存在着耗时较长、效率低下,对噪声数据敏感、鲁棒性低,权重分布不合理的
显著目标检测任务旨在对视觉场景中的显著区域进行准确的定位并生成高质量的分割结果。该任务作为计算机视觉领域中的一项基础问题,在医学影像分析、伪装物体检测、图像编辑、视频监控以及自动驾驶等领域有着广泛的应用。传统的显著目标检测算法使用低层手工设计特征,通过构建自底向上或自顶向下的方法来生成显著目标检测结果。这种方法在实际应用场景中的泛化能力和鲁棒性较差。近年来,随着大数据、机器学习理论和计算机算力的不
短语在机器翻译的快速发展过程中起到了至关重要的作用,而符合语法结构的高质量双语句法短语对既能够准确表达源语言的信息,又能够使翻译生成的目标语言更加流畅,在语法上符合语言表达习惯。论文围绕句法短语及命名实体短语在汉英机器翻译中的应用展开深入研究,主要包括三个方面:针对基于短语的统计机器翻译结果中存在不符合句法结构表达的问题,提出了一种利用双语句法短语对改善统计翻译模型的方法。在统计机器翻译中,短语定
咀嚼机器人作为一种能够复现人体口颌系统真实咬合行为的特种机器人,在义齿力学性能测试领域存在广阔的应用前景。然而,现有的牙科测试咀嚼机器人不仅无法复现出仿生的咬合过程,更不能输出适应现行牙科测试标准的咬合力,因此难以对义齿性能进行有效的测试与评估。进一步地,驱动机构仿生设计、节律性运动生成以及自适应咬合力控制,是牙科测试咀嚼机器人克服上述咬合性能不足所涉及的三项关键技术。为此,与大连医科大学附属口腔
随着对半导体器件性能要求的日益增长,半导体材料制备技术取得了长足进步,具有高电子迁移率、耐辐射、耐高温性能的第三代半导体材料氮化镓(Gallium Nitride,GaN),在先进5G通讯射频芯片、大功率器件和军用雷达领域显示出极大的应用价值和前景。GaN晶片作为衬底进行同质外延生长或器件制作时,为了获得更好的外延生长质量并充分发挥器件性能,需要晶片具有超光滑和近无损伤的表面。目前主要采用化学机械