三维医学图像的快速重建与任意切割

目的 实现三维医学图像的快速重建和任意切割。方法 采用外接球面法和分段标记法。结果 快速清晰地显示出人体器官的解剖结构 ,对器官的切割可以基于鼠标任意操作。结论 用JavaApplication实现对医学图像快速重建及任意切割是可行的 ,并为虚拟手术的研究提供了条件。

点匹配空间配准中三种误差之间的关系

目的基于标记点的点匹配方法普遍应用于计算机辅助手术的空间配准当中。点匹配中有标记点定位误差、标记点配准误差和靶点配准误差等三种误差定义方法,本实验着重研究这三种误差之间的关系及其对应用的影响。方法我们选择患者头颅CT数据进行空间配准的模拟试验,研究上述三种误差之间的关系。实验中我们使用几种不同的标记点数量,并且模拟了一个高斯分布和一个非高斯分布两种标记点定位误差模型。结果相同的标记点数量,标记点配准误差和靶点配准误差,都随着标记点定位误差的增加而增加。在相同的标记点定位误差分布模型下,标记点配准误差随着标记点数量的增加而增加,但是靶点配准误差随着标记点数量的增加而降低。在标记点定位误差符合相同高斯分布的情况下,标记点配准误差与靶点配准误差没有相关性,但是在标记点定位误差符合相同非高斯分布的情况下,两者之间表现出一定的相关性。结论在标记点数量不同的情况下,标记点配准误差不能用来衡量空间配准的情况。在标记点数量相同的情况下,标记点配准误差能否反应空间配准情况,则依赖于标记点定位误差的分布情况。

脊柱手术导航中分步式2D/3D图像配准方法

为实现微创脊柱手术导航,提出一种将脊柱术前CT与其术中X射线图像配准的方法.首先基于一种最近点迭代法进行快速粗配准;然后提取图像的梯度特征,根据投影变换原理,采用寻找具有CT最大梯度投影位置的方法进行精配准.在模拟数据及临床标本上进行实验的配准率分别为92%和78%.实验结果表明:该方法鲁棒性强、人工干预少、适合于临床应用.

颞骨岩部CT和MRA的融合与重建

目的：利用计算机图像融合技术,探讨对颞骨岩部、颈内动脉、骨迷路等结构进行多模态医学图像的配准、融合与重建,为经岩骨入路手术术前计划的设计与模拟提供形态学基础.方法：收集患者头颅CT、MRA导航序列图像,利用复旦数字医疗自行研发的神经外科手术导航系统软件,进行影像数据的配准和融合,分别基于CT图像重建出颅骨和骨迷路,基于MRA图像重建出颈内动脉.结果：重建后的图像可单独或多结构融合显示颞骨岩部、颈内动脉和骨迷路的形态;三类结构用不同的伪彩色、透明度进行区别显示,能快速、直观地反映相互之间的位置和毗邻关系;能够根据手术入路,在三维空间中任意角度旋转观察.结论：利用头颅CT和MRA导航序列图像,经配准、融合和重建,显示颞骨内颈内动脉、骨迷路等复杂结构,为颅底外科解剖训练和手术计划提供一种新的方法和有效的信息补充.

沈阳市儿童体育运动设施需求调查

沈阳市儿童体育运动设施从现阶段来看并不能真正满足儿童和家长的需求。主要是由安全性差、种类少、价格过高、卫生差和对儿童的针对性不强等五个因素造成。因此,建议儿童体育运动设施要真正从儿童的实际情况出发进行设计;增加儿童体育运动设施的种类,并提供良好的服务,保证其安全性;为孩子们营造一个快乐、专业、安全的体育运动环境。这样既可以促进孩子们健康成长,又有利于沈阳体育事业的发展。

手术导航中精度问题的探讨

手术导航是近年来医学影像科学的新进展,它将医学影像技术、数字医学、立体定向技术和微创技术融为一体,是国际上研究的热点和临床应用的新方向。精度是手术导航系统最重要的性能指标,直接影响手术的成功率。本文就影响手术导航系统精度的各方面因素以及各种解决方法和技术进行探讨,为国内考察和引进相关设备提供参考,并为国内相关机构的科研攻关提供帮助。

神经外科导航系统基于迭代局部最近点法技术的形态学三维数据场的快速配准与融合

目的:拟开发一种全自动快速配准技术,用于临床形态学三维数据场的配准与融合。方法:用本研究提出的基于迭代局部最近点法(ILCP)技术的形态学三维数据场的快速配准技术,用临床实际病例的CT、MRI图像进行配准实验。结果:实验得到了满意的全自动快速配准效果,结果显示ILCP法比普通ICP法快10-30倍,比最大互信息法快8-10倍;耗时可以为临床医生所接受。结论:所提出的方法是切实可行的,为进一步应用于临床打下了坚实的基础。

三维医学图像的交互式图形处理器快速重建

目的:开发一种基于图形处理器(GPU)的医学三维图像交互式重建系统,用于临床辅助诊断、手术计划等领域。方法:在GPU重建算法基础上使用了八叉树空间结构和多边形辅助光线投射方法实现进一步的优化,分别用基础算法和优化后的算法对一组CT图像进行重建,验证优化效果。结果:本研究实现的优化算法在真实医学三维图像重建中得到了高质量的重建结果,并且比原有的基于GPU的重建算法快2～3倍。结论:本研究实现的三维重建系统能有效加快重建速度,实现交互式快速重建。

基于多任务学习的非小细胞肺癌亚型分类研究

肺癌是对人群健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一,发病率仅次于女性乳腺癌,死亡率居于所有恶性癌症之首。在临床应用中,准确的肺癌病理分型对确定合理的治疗方案具有重要意义。本文提出了一种新的多任务学习框架,用于非小细胞肺癌CT图像的亚型分类,该框架由2个子网络组成:用于分割的编解码器网络和用于分类的轻量级卷积神经网络,2个子网络共享部分特征提取层,同步训练并优化2个网络。本项研究采用CT图像,划分为训练数据和测试数据。仅利用单任务的轻量级的卷积神经网络进行非小细胞肺癌亚型分类的准确性为0.6522,影像组学方法的分类准确性是0.7681,利用经ImageNet预训练过ResNet18网络得到的分类准确率是0.8116。

神经导航术中脑组织变形线弹性模型的建立

目的纠正神经导航手术中的脑组织变形，提高导航手术的精确性。方法通过有限元方法，构建猪脑组织的线弹性模型。在开颅手术中，通过三维激光扫描获取脑皮层表面的变形，以此作为边界条件，驱动模型，模拟全脑变形情况。并以植入猪脑内的聚甲基丙烯酸甲酯微粒为标志点，通过术中实时磁共振扫描获得的脑组织实际变形数据对该模型进行验证。结果该模型的预测误差0．20～1．54mm，平均（0．97±0．44）mm；校正精度56．5％～90．0％，平均（68．0±9．6）％。其中对浅表标志点位移的校正精度高于对深部标志点位移的校正精度[（70．7±9．1）％：（65．4±10．8）％，P〈0．05]。结论模型校正技术是一种简便、快速、可靠的纠正术中脑变形的途径。

Excelim-04神经外科手术导航系统弥散张量成像和纤维束示踪技术的研发及临床应用

目的:采用磁共振弥散张量成像(DTI)及纤维束示踪(FT)技术,结合传统神经导航,提高对肿瘤周边传导束的定位精度,引导医生在最大程度切除肿瘤的同时尽可能降低对传导束的损伤。方法:将DTI及FT功能整合在excelim-04神经外科手术导航系统上,对DTI影像进行处理,并与解剖学影像融合,再利用纤维束示踪技术,重建三维传导束,最后按照导航指示的肿瘤与传导束的边界进行手术,并根据术中判断与术后随访结果验证效果。结果:导航手术对肿瘤及周围传导束的边界定位效果良好,在提高肿瘤全切率的同时降低了对传导束的损伤,术后随访患者生活正常,无严重并发症。结论:excelim-04神经外科手术导航系统的DTI和FT技术提高了涉及脑功能区和白质肿瘤手术的安全性。