基于三维重建的脊椎几何形态统计模型研究

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目前,脊椎病已经成为我国的常见病和高发病,且已出现低龄化的趋势。随着计算机图形图像技术在医学领域内的应用,计算机辅助脊椎诊断技术得到了拓展。三维医学图像的重建可以弥补一些二维影像诊断上的不足,减少一些可能造成的误诊、漏诊错误的发生。然而,精确的立体定位和脊椎体配准仍是开放性难题。其中的问题关键是高精度的椎体建模、准确定位和配准仿真等。本文以脊椎的解剖结构为基础,计算机可视化技术为工具,研究并建立了脊椎的几何形态统计模型,为医学诊断的可靠性与诊疗过程中的安全性提供了大量准确的度量数据。主要研究内容有:1.三维脊椎模型数据样本库的建立。由医学影像设备采集到的CT图像,经过图像恢复、校正、增强和边缘提取与简化,使用移动立方体法对二维脊椎的CT图像进行三维重建,得到三维脊椎模型并存入数据样本库,并将样本库的样本作为统计模型训练样本集合。2.脊椎特征点的标定。总结了国内外相关学者对颅骨及颅面特征点的定义,结合人体脊椎的特点和医学上对脊椎特征的描述,提出了提取脊椎几何特征数据特征点的标准和新的手动交互提取算法。与传统三维模型的拾取算法相比较,该算法在遍历模型的过程中,对模型做了分层处理,提高了脊椎特征点标定的准确性和效率。本文基于该算法,设计并实现了一套交互式特征点标定系统。3.脊椎几何形态统计模型的建立与研究。将脊椎特征点标定部分标定的几何形态特征数据作为样本数据集,然后对其进行统计训练,建立脊椎的统计模型。统计模型加上模型的形变部分可以表示和样本集相似的任意脊椎模型。根据统计模型及该模型的特征数据集与患者的畸变模型进行匹配,得到准确的度量数据,为脊椎病医学诊断的安全性和可靠性提供安全依据。4.系统的设计与实现。针对脊椎医学诊疗方面的需求,根据本文上述建立统计模型的研究基础,将医学、现代统计学和计算机技术相结合,设计并实现了脊椎诊疗系统。
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