基于三维统计形状模型的多器官分割算法研究
这是一篇关于医学图像分割,多器官同时分割,统计形状模型,表面配准,Demons配准的论文, 主要内容为医学图像分割是计算机辅助诊断的重要基础,由分割获得的体数据在器官三维重建、病理分析、病情跟踪、治疗规划、手术导航、可视化医疗和医学教学等领域具有重要意义。由于医学图像具有多样性和复杂性,通常呈现模糊性和不均匀性,影响了分割的准确度。统计形状模型是一种基于全局先验的医学图像分割方法,具有较高的准确度和稳定性,被广泛应用于医学图像分割领域。在此基础上,基于三维统计形状模型的多器官分割,充分利用多器官结构中器官的相对空间信息,可以同时得到多个器官的分割结果,有助于模型的初始定位,并提高分割结果的准确度、稳定性和效率。标记点的对应是三维统计形状模型构建的关键步骤,对于模型质量以及基于模型的分割精度有重要影响。本文提出一种基于边收缩表面化简和微分同胚Demons球面配准的标记点对应方法。使用化简得到的参考形状代替均匀分布的参考形状,提高了标记点对原始形状的表达能力;使用微分同胚Demons球面配准方法利用形状梯度和表面曲率特征实现训练集中轮廓配准,提高了标记点对应的准确度。实验结果表明,本文方法构建的模型具有较高的专一性,对后续分割应用的准确度具有积极的影响。同时,本文提出了一种基于三维统计形状模型多器官分割算法,实现了胸部CT中左肺、右肺以及心脏三个器官的同时分割。由于单器官点分布模型的可拓展性,将三个器官的表面网拼接,联合构成一个整体表面网结构,构成多器官模型。图像分割实验采用“留一法(leave-one-out)”,我们比较了三个左肺、右肺和心脏的单器官统计形状模型以及一个联合了左肺、右肺和心脏的多器官统计形状模型。实验结果表明,与单器官分割方法相比,本文提出的基于统计形状模型的多器官分割算法平均准确度提高了 1.05%,左肺以及心脏的最低准确度分别提高了 18.55%和28.72%,且各器官分割准确度均大于70%,说明本文算法具有更高的准确度、稳定性和效率。
基于三维统计形状模型的多器官分割算法研究
这是一篇关于医学图像分割,多器官同时分割,统计形状模型,表面配准,Demons配准的论文, 主要内容为医学图像分割是计算机辅助诊断的重要基础,由分割获得的体数据在器官三维重建、病理分析、病情跟踪、治疗规划、手术导航、可视化医疗和医学教学等领域具有重要意义。由于医学图像具有多样性和复杂性,通常呈现模糊性和不均匀性,影响了分割的准确度。统计形状模型是一种基于全局先验的医学图像分割方法,具有较高的准确度和稳定性,被广泛应用于医学图像分割领域。在此基础上,基于三维统计形状模型的多器官分割,充分利用多器官结构中器官的相对空间信息,可以同时得到多个器官的分割结果,有助于模型的初始定位,并提高分割结果的准确度、稳定性和效率。标记点的对应是三维统计形状模型构建的关键步骤,对于模型质量以及基于模型的分割精度有重要影响。本文提出一种基于边收缩表面化简和微分同胚Demons球面配准的标记点对应方法。使用化简得到的参考形状代替均匀分布的参考形状,提高了标记点对原始形状的表达能力;使用微分同胚Demons球面配准方法利用形状梯度和表面曲率特征实现训练集中轮廓配准,提高了标记点对应的准确度。实验结果表明,本文方法构建的模型具有较高的专一性,对后续分割应用的准确度具有积极的影响。同时,本文提出了一种基于三维统计形状模型多器官分割算法,实现了胸部CT中左肺、右肺以及心脏三个器官的同时分割。由于单器官点分布模型的可拓展性,将三个器官的表面网拼接,联合构成一个整体表面网结构,构成多器官模型。图像分割实验采用“留一法(leave-one-out)”,我们比较了三个左肺、右肺和心脏的单器官统计形状模型以及一个联合了左肺、右肺和心脏的多器官统计形状模型。实验结果表明,与单器官分割方法相比,本文提出的基于统计形状模型的多器官分割算法平均准确度提高了 1.05%,左肺以及心脏的最低准确度分别提高了 18.55%和28.72%,且各器官分割准确度均大于70%,说明本文算法具有更高的准确度、稳定性和效率。
基于统计形状模型（SSM）技术重建股骨三维表面及髓腔的精度验证
这是一篇关于统计形状模型,股骨皮质、髓腔,2D-3D重建,解剖参数测量的论文, 主要内容为目的:建立全长股骨的皮质、髓腔可变形统计形状模型数据集,并验证使用统计形状模型(SSM)技术重建股骨三维表面及髓腔的临床可行性及精度,探讨其在医疗领域的应用。方法:收集148例正常人全长股骨CT数据建立全长股骨皮质和髓腔的SSM训练集,计算相关解剖学参数,比较股骨解剖参数在性别上的差异。另采集12例患者校准后的正侧位X线片和CT数据,通过基于SSM的2D-3D重建技术,使用X线片重建股骨皮质和髓腔三维模型,与使用CT建立的三维模型进行比较,分别验证重建精度(误差,mm)、对比建模的效率(时间,s)、病人吸收辐射剂量(mGy/cm2)。结果:男性和女性在股骨表面及髓腔形态和解剖参数上存在差异;利用基于SSM技术重建的股骨皮质与髓腔模型和使用CT数据建立的模型相比,两者股骨皮质表面模型的平均误差为0.026mm,标准偏差为0.805mm;髓腔的平均误差为0.078mm,标准偏差为0.803mm;建模时间缩短了 43倍,辐射剂量减少了 39倍。结论:股骨形态及解剖参数在性别上存在差异,基于SSM的2D-3D重建技术降低辐射剂量、费用并精确快速建模,可为术前评估提供帮助,股骨数据集为数字骨科的发展提供基础数据,有助于3D打印技术在临床的快速应用。
基于三维统计形状模型的多器官分割算法研究
这是一篇关于医学图像分割,多器官同时分割,统计形状模型,表面配准,Demons配准的论文, 主要内容为医学图像分割是计算机辅助诊断的重要基础,由分割获得的体数据在器官三维重建、病理分析、病情跟踪、治疗规划、手术导航、可视化医疗和医学教学等领域具有重要意义。由于医学图像具有多样性和复杂性,通常呈现模糊性和不均匀性,影响了分割的准确度。统计形状模型是一种基于全局先验的医学图像分割方法,具有较高的准确度和稳定性,被广泛应用于医学图像分割领域。在此基础上,基于三维统计形状模型的多器官分割,充分利用多器官结构中器官的相对空间信息,可以同时得到多个器官的分割结果,有助于模型的初始定位,并提高分割结果的准确度、稳定性和效率。标记点的对应是三维统计形状模型构建的关键步骤,对于模型质量以及基于模型的分割精度有重要影响。本文提出一种基于边收缩表面化简和微分同胚Demons球面配准的标记点对应方法。使用化简得到的参考形状代替均匀分布的参考形状,提高了标记点对原始形状的表达能力;使用微分同胚Demons球面配准方法利用形状梯度和表面曲率特征实现训练集中轮廓配准,提高了标记点对应的准确度。实验结果表明,本文方法构建的模型具有较高的专一性,对后续分割应用的准确度具有积极的影响。同时,本文提出了一种基于三维统计形状模型多器官分割算法,实现了胸部CT中左肺、右肺以及心脏三个器官的同时分割。由于单器官点分布模型的可拓展性,将三个器官的表面网拼接,联合构成一个整体表面网结构,构成多器官模型。图像分割实验采用“留一法(leave-one-out)”,我们比较了三个左肺、右肺和心脏的单器官统计形状模型以及一个联合了左肺、右肺和心脏的多器官统计形状模型。实验结果表明,与单器官分割方法相比,本文提出的基于统计形状模型的多器官分割算法平均准确度提高了 1.05%,左肺以及心脏的最低准确度分别提高了 18.55%和28.72%,且各器官分割准确度均大于70%,说明本文算法具有更高的准确度、稳定性和效率。
肺部CT图像三维统计形状模型的构建
这是一篇关于统计形状模型,表面特征点匹配,球面保角映射,配准的论文, 主要内容为医学图像分割在计算机辅助诊断、病理分析、虚拟模型建立中具有重要作用。它是医学图像处理、内容分析和理解的基础。由于人体解剖结构、组织器官形状在个体间存在较大差异,仅依靠图像灰度信息并不能得到稳定的分割效果。基于形变模型方法的图像分割方法,由于是把目标对象形状作为先验知识,在医学图像处理方法中显示出了广泛的适用性。而构建形状模型的质量是利用形变模型方法进行图像分割的关键。构建形状模型主要包括三个步骤：获得关心对象的表面数据集；在表面数据集上匹配特征标记点；将特征标记点构成训练样本集进而获得形变分布。本文提出了一种基于表面变量化的统计形状模型构建算法,利用球面保角映射技术实现了在目标对象表面上特征点的自动匹配。首先利用区域增长获得物体单表面,然后利用球面保角映射作为单表面变量化方法,通过把保角映射中的三点约束条件与零质心约束条件对获得模型产生的影响进行了比较,得出三点约束条件获得的模型,专一性能力要好于零质心约束条件,最后用迭代点逼近算法实现了训练模型样本集的刚配准。用86个肺部样本对构建的统计模型进行了通用性和专一性的评估,数据表明：随着样本数量的增加,模型的通用性变强,专一性变好。
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