基于U-Net的视杯视盘联合分割的方法的研究

这是一篇关于医学图像处理,深度学习,U-Net,目标检测,联合分割视杯视盘的论文, 主要内容为目前,青光眼是世界上第二大致盲疾病,每年有近167万人被检查出患有青光眼。开始是外围视力丧失,日趋严重变为严重视力丧失或者失明。到目前为止,青光眼是无法治愈的,只有早发现早治疗才可以阻碍青光眼的发展。识别青光眼体征需要具有多年经验和实践的专业眼科医生,但庞大的患者群体无法得到及时的诊断。因此,开发基于眼底图像分析的青光眼自动评估算法,将有助于减少眼科医生的整体工作量,并使诊断在更小的卫生单位更可行和有效。本文基于深度学习分割眼底图像中的视杯视盘,帮助医生快速而准确的诊断青光眼。本文的主要工作如下:视盘在眼底图像中所占的比例很小,直接将眼底图像输入分割网络无法得到令人满意的分割结果。通过视盘定位的方法,可以裁剪出大致的视盘图像,缩小图像检测的范围,有利于提高分割视盘视杯的准确度。因此本文提出了一种基于YOLOv5的网络,有效提高了视盘检测的准确度。首先,使用标注软件在眼底图像中标注出视盘的位置,得到了用于视盘检测的数据集;然后将数据集输入到YOLOv5,本文发现YOLOv5不能完全正确的检测到视盘位置,因此本文在YOLOv5的Backbone添加了可以提高检测准确率的MC(Multi-scale Convolution)模块,此模块提高了网络学习能力;其次在YOLOv5的Neck部分添加了通道注意力机制,抑制和任务无关的信息表达。最后将检测的视盘位置裁剪为512×512大小的图像作为视杯视盘分割网络的输入图像。实验结果显示,本文提出的基于YOLOv5的网络在REFUGE和Drishti-GS1数据集上可以达到100%的准确率。通过视盘和视杯的分割测量杯盘比是诊断青光眼的有效方法。因此本文中设计了一个深度学习体系结构FA-Net,用于联合分割眼底图像中的视杯和视盘。FA-Net是基于U-Net的改进网络结构。U-Net是由编码路径和解码路径构成的U形网络。由于U-Net结构简单,未能达到良好的分割效果。通过在U-Net中添加特征融合模块,可以弥补特征提取过程中的信息丢失。在解码路径中加入结合了通道和空间的注意力机制,突出与分割任务相关的重要特征,有效提高了分割的准确性。实验结果显示FA-Net在REFUGE和Drishti-GS1数据集上的表现比现有的分割视杯视盘的网络令人满意。

基于深度学习的医学图像检测与分割算法研究

这是一篇关于目标检测,语义分割,注意力机制,多尺度,医学图像处理的论文, 主要内容为医学图像在医疗领域中扮演着至关重要的角色,它能够为医生提供客观的依据,有助于诊断患者的病情。随着影像学技术的发展,医学图像数量激增,传统的人工处理方式已无法满足现代医学的图像分析需求。因此,深度学习作为新兴的人工智能技术,能够自动分析图像特征,提高医学图像处理的效率,正备受关注。在基于深度学习的医学图像处理中,检测和分割是两个关键任务,分别负责定位异常区域和分离病变部位,为医生提供更精准的诊断信息。与自然图像不同,医学图像具有高度复杂的特点,如存在大量的干扰和噪声、病变组织的尺度和形态多样,以及低对比度等,导致通用的图像检测和分割算法往往难以胜任复杂的医学图像处理任务。因此,本文针对医学图像的特点,提出一种基于注意力机制的图像检测算法和一种基于多尺度语义表征的图像分割算法,并基于上述算法构建一个医学图像智能处理系统,主要工作如下:(1)针对医学图像检测任务中存在的大量噪声和无关内容,导致检测过程受到很大干扰的问题,本文提出一种基于注意力机制的医学图像检测算法FCOS-plus。该算法建立在FCOS算法的架构上,采用Swin Transformer作为骨干网络,通过多头自注意力机制高效地挖掘输入图片的表征信息,并利用滑动窗口的方式建立跨窗口的信息交流,从而充分提取特征的全局和局部信息。同时,设计一种集成通道注意力机制的特征金字塔,以提高图像关键区域的权重,抑制其它区域的无用信息。此外,在算法的末端引入可变形卷积,以增强模型对形状未知目标的建模能力。在肺结核杆菌检测数据集上的实验表明,本文改进算法FCOS-plus的平均精度达到85.7%,召回率达到97.8%,比原始FCOS算法分别提高4.9%和2.8%,表明FCOSplus算法在医学图像检测中具有更好的性能表现。(2)针对医学图像分割任务中存在的组织形态特征复杂、尺度大小和几何形状多变的问题,本文提出一种基于多尺度语义表征的医学图像分割算法。该算法首先通过一系列的Res2Net Block提取图片特征,利用其分组残差连接结构,在更细粒度级别表达图片的多尺度特征。为充分利用这些特征,通过空间金字塔池化模块和特征金字塔将不同尺度的特征信息融合,解决分割过程中的细节损失问题。最后,采用Dice Loss作为主要的损失函数,计算网络的预测值与真实标签之间的差异,实现对医学图像的像素级分类。实验结果表明,该算法在视网膜血管分割数据集STARE和CHASE＿DB1上的F1值分别达到0.8606和0.8760,灵敏度分别达到0.8544和0.8745,优于U-Net、R2 U-Net和DUNet等常见语义分割算法,表明本文提出的多尺度算法具有更好的分割效果。(3)基于前述两个算法训练的模型,本文采用Model-View-ViewModel软件架构模式设计并开发一款医学图像智能处理系统。针对医生用户的需求,采用Vue、Express和MySQL等主流开发技术实现患者管理、肺结核杆菌细胞智能检测、视网膜血管自动分割和检查报告管理等系统功能。同时通过功能测试和兼容测试对系统的可用性进行验证,结果表明该系统能够有效地辅助医生进行医学图像的处理。

基于深度学习的肝脏肿瘤CT图像分割算法研究

这是一篇关于CT图像,深度学习,医学图像处理,肝脏肿瘤分割,注意力机制的论文, 主要内容为肝脏是人体组织结构中极其重要的器官,主要负责消化、代谢等功能。肝脏肿瘤是指肝脏器官上的异常肿瘤病变,对人体危害极大。利用电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)技术,可以准确地识别出肝脏及其相关的疾病,为临床提供了一种高效的检测手段,从而为患者提供了更加准确的医学信息,从而发挥出它的最大的临床价值。但是由于肝脏以及肝脏肿瘤成像复杂,具有位置多变、样本个体差异性大、边界模糊以及对比度低等特性,因此临床实践中对CT图像中肝脏和肝脏肿瘤进行精确分割非常具有挑战性。本论文基于深度学习提出肝脏和肝脏肿瘤CT图像分割方法来解决上述难点。本论文的主要工作如下:第一,提出了一种基于CNN和Transformer融合的肝脏分割模型Res Trans Unet。该模型基于U-Net的编码解码结构,在编码结构使用双路径同时提取有效特征,通过特殊设计的特征增强单元在双路径的每一层不断地用Transformer提取到的全局特征去反馈增强CNN提取的特征。通过消融实验和对比实验进行验证分析,实验结果表明提出的模型能够准确地分割肝脏,同时相较于其他模型可以较好地解决了边界欠分割等问题。第二,提出了一种基于多尺度特征融合与注意力机制相结合的肝脏肿瘤分割模型RMAU-Net。该模型在U-Net的基础上进行改进创新,设计了基于残差和通道注意力机制的Res-SE-Block模块和基于多尺度特征与空间通道注意力机制相结合的MAB模块。经过实验结果证明,RMAU-Net模型在与其他先进模型对比有一定的精度提升,并且能在一定程度上解决小肿瘤分割困难的问题。第三,设计并开发基于Py Qt5的肝脏和肝脏肿瘤自动分割系统。本系统主要开发语言为Python编程语言,基于Py Qt5框架进行开发搭建。本系统实现的功能有CT图像加载显示、图像处理显示、肝脏分割及肝脏肿瘤分割等功能,同时具有良好的运行状态和稳定性,操作简单效率高,能够在临床实践中辅助医生进行诊断和治疗。

膝关节置换手术导航中的CT图像自动处理技术研究

这是一篇关于膝关节置换,医学图像处理,卷积神经网络,手术导航,特征点辨识的论文, 主要内容为严重骨性关节疾病会引起关节疼痛和运动功能损伤,对患者造成永久性伤害,其中膝关节炎是最常见的一种骨退行性关节疾病。膝关节置换术作为治疗膝关节炎最有效的治疗方法,已经呈现出从人工手术到机器人辅助导航手术的趋势。现有的机器人辅助膝关节置换导航手术在术前需要提取膝关节骨骼像素,以分别对股骨和胫骨进行三维重建;在重建的模型上标记膝关节医学特征点,用于术中配准,以实现手术导航。但是上述操作都基于人工标注的方式实现,手动分割一套膝关节CT图像需要40分钟以上,手动提取特征点依赖医生操作熟练度,正常需要3分钟以上,术前准备时间过长、智能化水平较低。为此,本文从CT图像处理的自动化方面,展开研究,以提升精度和效率。主要展开了如下方面的研究:首先针对膝关节CT图像数据量小、噪声大、分辨率高等特点,提出基于梯度惩罚的高分辨率生成对抗网络,通过使用随机噪声拟合真实图片的方法,增加有效数据量;通过深度卷积神经网络学习真实图片的深层特征,增加数据的多样性;在此基础上,将残差模块引入生成器和判别器中,在网络加深的同时避免梯度消失和梯度爆炸,从而解决生成高分辨率CT图像的问题,实验结果表明,网络生成的图片与真实图片数据分布上相似度足够高,且视觉效果上难以辨别真假。其次,在图像精确分割上,本文提出基于MaskRCNN的精细化膝关节骨骼分割网络,通过特征区域选择和图像分割两个阶段,对目标进行精细化分割,并与、常用的U-NET网络进行对比,结果表明:本研究提出的方法在同样数量的训练数据下,网络收敛速度比U-NET低30%,且收敛过程更稳定;MASKRCNN的股骨和胫骨分割准确率比U-NET高3%和4%,体现了该算法在小目标检测方面的优势。除此以外,将使用数据增强前后的图像分割效果进行对比,结果表明,使用数据增强后,MASKRCNN对小尺度目标的分割的准确率提升1%,U-NET准确率提升3%,验证了数据增强算法的有效性。最后,针对医学特征点辨识精度低、手动操作时间长的问题,设计了基于多层次点云网络(PointNet++)的医学特征点辨识算法,将分割网络应用到回归任务中,进行了有效性评估分析,并与PointNet和3D-UNET进行了对比分析,结果表明:本研究设计的网络模型辨识误差比PointNet低1mm,比3D-UNET低6mm;辨识误差的方差比3D-UNET低0.7mm,比PointNet低0.3mm,鲁棒性更强;辨识时间控制在2s以内,远远低于手动操作时间。除此以外,将图像分割和手动分割的数据分别进行特征点辨识,结果表明:使用图像分割和手动分割特征点辨识误差相近,但使用图像分割辨识误差方差比手动分割低0.1mm,验证了图像分割算法的可行性。实验结果表明,本文设计的用于膝关节置换导航手术的CT图像自动处理方法能够有效提高术前图像处理速度,减少人工成本,提高手术导航系统的智能化程度。

B/S框架医学图像处理系统的算法接入方法研究

这是一篇关于医学图像处理,算法接入方法,血管建模,可视化,B/S框架,远程诊疗的论文, 主要内容为目前,医学图像处理系统已经成为了医院不可或缺的诊疗工具。但是,这些系统绝大部分都是基于本地运行的,无法便捷地进行访问。近年来,互联网技术有了长足的发展,移动设备性能大幅提高,加之基于B/S(浏览器/服务器)框架的软件具有易访问、跨平台的特点,基于B/S框架的医学图像处理技术方面的研究逐渐兴起。针对本人及课题组其他成员共同研发的基于B/S框架的医学图像处理系统,本文提出了一种算法接入方法,包括算法程序架构和一套综合优化策略。该算法程序架构将程序划分为算法核心模块、逻辑控制模块和网络通信模块,而综合优化策略包括数据压缩、请求消息过滤、返回结果缓冲过滤、计算任务合并。血管拓扑建模是一类重要的医学图像处理算法。本文以肝内血管的拓扑建模为例,介绍并实现了血管中心线提取方法,使用多叉树数据结构完成了血管拓扑模型的构建。在此模型基础上,结合面绘制算法和本文提出的B/S框架医学图像处理系统的算法接入方法,进一步实现了B/S框架下的肝内血管和肝脏的交互式分段并进行了性能测试,展现了该算法接入方法的良好性能。医学图像的三维可视化是另一类重要的医学图像处理算法。本文研究了最大密度投影、多平面重建、直接体绘制等三维可视化算法原理,实现了耦合的最大密度投影和多平面重建。此外,结合直接体绘制算法、CUDA和本文提出的B/S框架医学图像处理系统的算法接入方法,实现了B/S框架下CUDA加速的直接体绘制。本文对其进行了性能测试和分析,测试结果表明,本文提出的B/S框架医学图像处理系统的算法接入方法具有良好的性能。

基于MVT与B/S架构的医学图像处理平台的研究

这是一篇关于医学图像处理,平台设计,Python,B/S架构,特征计算的论文, 主要内容为随着人类社会不断发展的需要,计算机技术在社会的各行各业中发挥着越来越不可忽视的作用。当今时代,医学影像处理技术的诞生与快速发展,见证了许多年来医学、生物学、计算机和网络通信技术等多种学科间的相互交融。尤其是在数字医学影像方面,新技术、新设备地不断推出对医学影像诊断与数字影像治疗带来了根本性的变革。现如今,医学影像技术进入一个全新影像时代,图像处理与分析技术在医学方面的应用实现了巨大的进展,为医生在疾病诊断过程中提供了更多精确的辅助信息。与此同时,搭载技术的软件处理平台也就不断地涌现出来,给临床诊断带来革命性的变化。而在整个图像处理的过程中,图像特征的提取和分析处理是非常重要的过程,为疾病诊断提供了强有力的基础。本文主要研究开发设计一款图像处理平台,实现对影像数据的基本操作,进而对病灶区影像数据进行特征提取,为后续的工作提供数据支持。为验证平台提取特征数据的可用性,基于乳腺癌结合机器学习模型进行了验证。本文采用MVT(Model-View-Template)的开发模式设计开发图像处理平台,初步实现了高内聚,低耦合。为方便后续的升级维护,融合B/S开发架构实现了数据联动,构成了完整的图像处理系统,用于病灶特征数据的提取。为了测试平台所提取特征的可用性,以乳腺癌为例进行了基于影像特征的医学图像分类计算。首先,进行了乳腺癌病灶的特征提取工作。然后,我们将通过平台提取好的影像特征输入到机器学习模型中进行计算验证,并且通过构建不同的机器学习模型算法进行了相关对比验证,主要包括SVM(Support Vector Machine)模型算法、随机森林模型算法、决策树模型算法、逻辑回归模型算法等。计算验证的数据选自用于癌症研究的医学图像开放数据库TCIA(The Cancer Imaging Archive),共包含100例良性病人病例信息,100例恶性病例信息,统计不同摄影体位的病灶信息后进行实验。我们将影像数据输入平台后,对其进行特征提取,并进行了乳腺癌良恶分类计算。不同模型计算结果的AUC(Area under the Curve)值均在0.8之上,进一步说明通过平台提取出的特征数据的可靠性。科研人员可以利用平台提取的特征数据进行进一步的分析计算,通过得出的结果为临床医生诊断提供数据支持。

基于卷积神经网络的肺癌CT影像识别方法研究

这是一篇关于深度学习,智慧医疗,肺癌图像信息识别,医学图像处理的论文, 主要内容为由于肺癌是对人类健康危害最大的恶性肿瘤之一,具有高发病率和高死亡率的特点,并且治疗成本较高,治愈率较低,给患者及其家人带来了巨大的经济负担和心理压力,因此急需精细化、高效化的肺癌诊疗方式。近年来,深度神经网络在智慧医疗领域做出了重要的贡献,但这种以大数据为驱动的学习算法,需要大量的医疗数据支撑。由于医疗领域存在一定的特殊性,如隐私、来源、标注成本等因素,难以形成较大的数据集用于复杂神经网络的训练。而利用公共数据集训练的人工智能模型不能满足实际需求。因此本文致力于解决以上问题,主要的研究内容可总结如下:1.根据原始肺癌CT图像数据集的特点,采用直方图均衡化方法对肺癌CT图像进行灰度化处理,将原始图像的直方图从一个相对集中的灰度范围内变成在整个灰度范围内均匀分布,增强图像中病灶以及重要器官的特征像素,提高图像的整体对比度,使得图像更加清晰。同时由于数据集较小,并且不同类型的肺癌图像数量不平衡,因此采用数据增强的方式来扩展和平衡训练数据,利用平移、旋转、变换等方法从已有数据中创造一批“新”数据,增加训练的数据量,提高模型的泛化能力及鲁棒性,避免分类结果偏向于数量较多的样本,提高卷积神经网络学习特征信息的效率。2.结合Ada Boost集成方法,提出了一种基于卷积神经网络的肺癌亚型分类算法。首先基于收集到的肺癌CT图像数据进行训练得到Dense Net卷积神经网络,将CT图像分为鳞癌、腺癌和小细胞癌,然后利用Ada Boost算法聚合多个分类结果以提高分类性能。实验结果表明,该方法可以取得较高的识别精度,性能优于Dense Net,Res Net,VGG16和Alex Net网络,为肺癌类型的病理诊断提供了一种有效的非侵入性检测工具。3.针对肺癌CT医学影像数据量相对较少的问题,引入迁移学习方法,并根据肺癌图像病灶信息的特征改进卷积神经网络,提出了一种基于卷积神经网络的特征提取与病灶检测模型。利用迁移学习和卷积神经网络从CT图像中检测肺癌的位置信息,解决了因图像数据量不足在训练过程中容易导致过拟合的问题。首先基于PASCAL VOC2007大规模数据集进行训练得到预训练模型,然后用肺癌CT图像数据对网络参数进行调整,从而得到一个能够从CT图像中精准检测肺癌位置信息的网络模型,协助医生诊疗,促进医患之间的交流,提高肺癌医学临床领域的诊断效率。

基于深度学习的医学图像检测与分割算法研究

这是一篇关于目标检测,语义分割,注意力机制,多尺度,医学图像处理的论文, 主要内容为医学图像在医疗领域中扮演着至关重要的角色,它能够为医生提供客观的依据,有助于诊断患者的病情。随着影像学技术的发展,医学图像数量激增,传统的人工处理方式已无法满足现代医学的图像分析需求。因此,深度学习作为新兴的人工智能技术,能够自动分析图像特征,提高医学图像处理的效率,正备受关注。在基于深度学习的医学图像处理中,检测和分割是两个关键任务,分别负责定位异常区域和分离病变部位,为医生提供更精准的诊断信息。与自然图像不同,医学图像具有高度复杂的特点,如存在大量的干扰和噪声、病变组织的尺度和形态多样,以及低对比度等,导致通用的图像检测和分割算法往往难以胜任复杂的医学图像处理任务。因此,本文针对医学图像的特点,提出一种基于注意力机制的图像检测算法和一种基于多尺度语义表征的图像分割算法,并基于上述算法构建一个医学图像智能处理系统,主要工作如下:(1)针对医学图像检测任务中存在的大量噪声和无关内容,导致检测过程受到很大干扰的问题,本文提出一种基于注意力机制的医学图像检测算法FCOS-plus。该算法建立在FCOS算法的架构上,采用Swin Transformer作为骨干网络,通过多头自注意力机制高效地挖掘输入图片的表征信息,并利用滑动窗口的方式建立跨窗口的信息交流,从而充分提取特征的全局和局部信息。同时,设计一种集成通道注意力机制的特征金字塔,以提高图像关键区域的权重,抑制其它区域的无用信息。此外,在算法的末端引入可变形卷积,以增强模型对形状未知目标的建模能力。在肺结核杆菌检测数据集上的实验表明,本文改进算法FCOS-plus的平均精度达到85.7%,召回率达到97.8%,比原始FCOS算法分别提高4.9%和2.8%,表明FCOSplus算法在医学图像检测中具有更好的性能表现。(2)针对医学图像分割任务中存在的组织形态特征复杂、尺度大小和几何形状多变的问题,本文提出一种基于多尺度语义表征的医学图像分割算法。该算法首先通过一系列的Res2Net Block提取图片特征,利用其分组残差连接结构,在更细粒度级别表达图片的多尺度特征。为充分利用这些特征,通过空间金字塔池化模块和特征金字塔将不同尺度的特征信息融合,解决分割过程中的细节损失问题。最后,采用Dice Loss作为主要的损失函数,计算网络的预测值与真实标签之间的差异,实现对医学图像的像素级分类。实验结果表明,该算法在视网膜血管分割数据集STARE和CHASE＿DB1上的F1值分别达到0.8606和0.8760,灵敏度分别达到0.8544和0.8745,优于U-Net、R2 U-Net和DUNet等常见语义分割算法,表明本文提出的多尺度算法具有更好的分割效果。(3)基于前述两个算法训练的模型,本文采用Model-View-ViewModel软件架构模式设计并开发一款医学图像智能处理系统。针对医生用户的需求,采用Vue、Express和MySQL等主流开发技术实现患者管理、肺结核杆菌细胞智能检测、视网膜血管自动分割和检查报告管理等系统功能。同时通过功能测试和兼容测试对系统的可用性进行验证,结果表明该系统能够有效地辅助医生进行医学图像的处理。

基于医学图像三维可视化交互的计算机辅助下肢畸形精准矫形系统

这是一篇关于计算机辅助三维矫形,医学图像处理,可视化交互,个性化设计,下肢畸形的论文, 主要内容为对于下肢畸形矫形手术而言,获取下肢解剖参数如膝部畸形内翻外旋的角度、短缩的长度等参数来确定截骨面和设计个性化导板引导进针位置具有重要意义。传统下肢畸形手术方法中,医生在对矫形截骨平面及角度的确立仅仅是通过X线片的简单测量或凭借自身的经验做出判断,常常存在截骨部位与下肢力线恢复不佳、术后感染、二次矫形等问题。而计算机辅助下肢畸形矫正手术可以在三维空间上实现畸形矫正手术相关解剖参数的精准获取,进而辅助医生进行截骨面的选择、个性化外固定针定位导板的设计,实现术前手术模拟,从而提高畸形矫正手术的矫正率,并节约手术时间。但是目前的商业通用设计软件存在针对性不强、操作复杂等问题,不能被有效的辅助下肢畸形手术。因此为了实现下肢畸形矫正解剖参数的精准测量、个性化手术方案的设计来提高下肢畸形矫正的矫正率,本文研究了一种计算机辅助三维精准矫形治疗下肢畸形的手术方法,并基于此方法,利用医学图像处理技术和三维可视化交互技术了来开发下肢畸形三维精准矫形个性化系统。具体研究内容为以下四个方面:1.本文研究了一种计算机辅助三维精准矫形治疗下肢畸形的手术方法。该方法基于患者的医学影像数据DICOM文件序列实现下肢骨组织的分割与三维重建,利用三维模型实现股骨、胫骨的解剖基准线的建立,将解剖基准线在对应的基准面投影实现角度、长度等参数的精准获取,进而实现术前手术模拟和确定最佳手术方案,设计个性化外固定针定位导板并进行3D打印实现术中引导进针,从而实现下肢力线的实时矫正,对于下肢短缩的患者行术后缓慢撑开延长,恢复肢体长度均衡。2.为了获取到下肢骨组织分离的三维模型,本文研究了一种基于医学图像处理的下肢三维模型的分离与重建方法。通过对医学图像DICOM文件的读取、解析和预处理,进行如股骨、髌骨、胫骨等骨组织之间的有效分割,并对其指定图层和颜色,基于分割的图层结果实现下肢骨组织模型的三维重建与混合可视化,并将三维重建的下肢模型保存用于下肢畸形解剖参数的获取。3.为了实现下肢畸形解剖参数的精准获取,本文针对性研究了基于三维可视化交互的下肢畸形三维精准矫正解剖参数获取方法。首先是对三维模型渲染显示,然后通过最小二乘法、骨组织模型的圈选切割、模型表面数据的获取、空间变换等方法实现下肢解剖基准线的建立,以实现下肢模型对齐到解剖标准位置。传统基于二维X线片会因为人体站立位不标准导致的角度测量误差,下肢三维模型对齐解剖标准位置则有效的避免这一误差。通过选取下肢相应的解剖基准线投影到解剖基准面便可实现相应的解剖参数的精准测量,满足了下肢畸形内翻、外旋、后倾等不同程度的畸形参数获取,进而辅助医生进行截骨面的选择、个性化外固定针定位导板的设计,实现术前手术模拟。4.基于上述研究方法,最终设计和开发了基于医学图像三维可视化交互的计算机辅助下肢畸形精准矫形系统。由于骨组织模型的重建是基于二维和三维的交互,而下肢畸形参数获取是在三维模型上进行交互操作,为了便于模型对象的交互管理,提高程序稳定性,将该系统分为两个子系统,围绕系统的模块结构、界面设计、功能原理交互逻辑及操作方式展开了详细的介绍,以下肢畸形的临床案例相关数据,说明了计算机辅助三维精准矫形治疗下肢畸形的手术方法及个性化下肢畸形三维精准矫形系统的可行性、精准性。实验结果表明,通过本文系统对下肢畸形患者的数据进行三维重建和三维测量,实现了畸形解剖参数如角度、长度的精准获取,测量结果保留小数点后四位,提供给医生来确定截骨面以及设计个性化的手术方案,有效促进了术中下肢畸形的力线精准实时恢复,对医生的术前规划和手术安排起到了良好的辅助作用。