基于光流计算与增强网络的颈椎CT图像层间插值算法研究

目的:为了解决人体颈椎CT序列图像横向点长度和纵向点长度不匹配带来的矢状面和冠状面结构变形问题,提出一种基于CT图像双向光流计算网络和CT图像双向光流增强网络的层间插值图像生成算法。方法:首先基于残差密集网络设计CT图像双向光流计算网络,计算上下层图像之间的双向光流;其次,利用CoTBlock模块改进UNet网络设计CT图像双向光流增强网络,提高双向光流精度并生成最终的层间插值图像。为验证算法的有效性,进行对比实验和消融实验验证。结果:提出的算法可以生成较高质量的层间插值图像,且在计算速度和模型参数量上有更好的表现。结论:该算法生成的插值图像毛刺伪影少、质量好,且经过层间插值后的人体颈椎CT序列图像更贴近人体颈椎的真实情况,有利于颈椎形态结构的研究和分析。

基于多视图信息的CT序列图像颈椎间盘分割算法

从颈椎CT(电子计算机断层扫描)序列图像中准确地分割出颈椎间盘是颈椎终板三维分型的基础,但在原始水平面数据中,颈椎间盘没有明显的边界,难以实现高精度的颈椎间盘分割。为此,在深入研究颈椎间盘本身的三维空间结构以后,提出了一种结合多视图信息的颈椎间盘分割算法,其能充分利用颈椎间盘上下表面的三维空间信息,解决了颈椎间盘边界在水平面难以界定的问题,使分割得到的颈椎间盘更加精确。从多组颈椎CT序列图像上的实验结果表明,文章提出的算法与双阈值法和大津法相比,实现了精度更高的颈椎间盘分割,更符合实际应用的需求。

颈椎间盘CT图像三维相似度量化研究

三维颈椎间盘模型与假体植入物的相似度量化是解决颈椎终板三维形态检索与假体植入困难、植入后稳定性不足等问题的基础。三维颈椎间盘模型相似度计算主要面临如下问题:两个三维模型在欧式空间的相对位置难以定义,颈椎间盘形态尺寸差异较小,部分曲面的几何特征无法忽略。为了解决这一问题,本文提出了一种颈椎间盘的三维相似度算法,调整三维曲面的矢状面倾斜角度,然后将待比较曲面做序列切片处理提取曲面上的截交曲线。通过平面截切的方法将三维空间的曲面相似性比较问题转化到二维空间来实现,有效的降低了问题的复杂度。最后,在多组颈椎间盘三维模型上进行了实验,验证了本文方法的有效性。