Visible Human图象数据集的自动匹配方法

VisibleHuman计划是由美国国家医学图书馆发起建立的真实三维人体的CT、MRI和解剖切面的数字化图象库。VisibleHuman数据集已经成为构造电子医学图象库和虚拟解剖环境的理想基础。本文首先对CT图象进行灰度校正 ,并用基于像素相似性的方法实现了CT图象和MRI图象间的自动匹配。具有自适应空间搜索的遗传算法被用于实现全局性的优化过程。

人体CT切片图像中骨骼的分割

在实现人体骨骼的三维可视化中 ,首要的一步是将骨骼从二维图像中分割出来。本研究选用美国国家医学图书馆提供的可视人体项目中 1733张女性 CT切片数据 ,提出了一套图像去噪、分割和平滑的处理方法。在去噪中使用了 Chebyshev一致逼近滤波技术 ;在分割中提出了一种简单实用的自适应阈值法 ,将图像之间的相关性与区域生长法结合 ;后处理中使用形态学方法、多分辨率滤波等算法。完成了对所有 1733张图片的分割 ,经过与原图的对照 。

基于中国数字化可视人体喉区细小结构分割数据集的建立

目的建立数字人体喉区细小解剖结构的分割数据集。方法利用Photoshop图像处理软件提供的磁性套索和多边形选择对中国数字化可视人体喉区数据的细小器官和结构进行数据分割,建立喉区解剖结构的分割数据集;分割数据集经图像格式转换后,在Amira4.1软件中利用域值分割方法自动提取分割区域,进行三维显示,并通过三维结果来验证分割数据。结果对喉软骨、喉肌、声带等细小解剖结构进行了分割,建立了基于数字人体的喉区数据集,基于分割数据建立三维模型真实、可信。结论喉区的分割数据准确、完整,为喉区精细模型的建立奠定了数据基础,同时提供了实用的彩色图像分割方法。

数字化虚拟人体内关穴结构的三维重建

背景:虚拟现实技术与中医穴位相结合,可实现针刺的三维立体表达。目的:基于VOXEL-MAN和Micro-XCT-200机,通过对内关穴三维形态结构的可视化研究,进一步探讨穴位结构。方法:在VOXEL-MAN系统中结合腧穴解剖学知识,内关穴(PC6)邻近的肌肉分割后进行融合,神经血管进行三维重建;编写程序获得内关穴的三维进针动画,进行内关穴位的三维可视化和虚拟进针研究。通过Micro-XCT-200机对穴位的本质进行补充。结果与结论:完成了内关穴局部解剖结构的三维可视化,实现了内关穴在数字化虚拟人体中的定位与表达。运用Micro-XCT-200机对内关穴位的结构进行了研究,尚未发现新的组织。穴位局部三维重建有助于立体显示穴位解剖结构和逼真模拟针刺过程,有助于系统地观察针体和穴位周围各组织的空间位置关系,为探讨穴位进针的安全性、提高临床针刺疗效奠定了较好的基础。Micro-XCT-200机对内关穴位的结构研究,为"穴位立体构筑理论"进一步提供了实验依据。

利用图谱匹配分割标注VHP数据集

利用TT脑图谱中丰富的结构信息 ,本文提出了一种自动分割脑图像的方法 ,并将其用于VisibleHuman数据集 (VHD)的脑图像的分割。这种方法可分为两步。首先 ,将VHD中的脑图像和TTAtlas配准 ,通过图像和医学图谱的匹配 ,可以把图谱中存储的拓朴信息直接映射到VHD。然后 ,利用这个预分割的模板对VHD脑图像进行模糊聚类分割。为了自动将模板中的结构信息用于分割 ,本文利用Chamfer距离变换 。

中国数字人数据集三维重建的方法学研究

目的:探索适合于中国数字人数据集特点的图像配准,彩色图像分割以及三维重建方法。方法:首先基于中国数字人连续断层图像的4个定位杆坐标值,对断层图像进行射影变换,消除其射影失真。纠正失真后再将断层图像根据第一个定位杆的质心坐标值裁剪成大小一致的断层图像。其次使用photoshop中knockout滤镜,完成断层图像的分割。最后使用mimics软件完成三维重建。结果:建立了中国数字人女1号髋部骨骼肌精确的三维模型。结论:髋部骨骼肌模型的三维交互可视化可以准确反映该区域复杂的解剖结构及其空间毗邻关系,同时为数字人三维可视化提供了一种精确快速的方法。

基于人体骨骼和深度图像信息的指尖检测方法

针对复杂环境下的指尖检测,从手部图像分割和指尖检测方法两方面进行改进,提出了一种基于人体骨骼和深度图像信息的指尖检测方法。首先采用Kinect获取人体骨骼和深度图像信息,通过人体骨骼信息锁定目标用户,利用锁定用户的手部节点位置从深度图像中提取手部区域图像;然后从手部骨架中搜索骨架端点,提出局部最优查找方法对轮廓凸包计算结果进行优化;最后结合手部轮廓特征找到指尖位置。实验结果表明,该方法具有良好的检测效果,满足实时性要求,能够实现复杂环境下的鲁棒检测。

大脑横断面解剖与MRI对照研究

目的 探讨大脑主要结构在薄层横断面上的形态及其变化规律,为此区域的影像识别与分析提供依据。方法 从首例中国可视人数据集中选出大脑有关的横断面图像与相对应的MRI图像对照。结果 在人体大脑横断面标本与相应的MRI轴位图像上,清楚显示出大脑主要结构的形态与影像特征。结论 首例中国数字化可视人体数据集的大脑断面标本图与MRI图像有良好的对应关系,通过对照观察,可在MRI上精确识别脑沟、回及脑内结构,为临床影像诊断提供详实准确的断层形态资料,对脑内微小结构占位性病变的早期诊断提供参考依据。

基于中国可视化人体数据集和双源CT数据集的心脏三维可视化模型

目的建立基于中国可视化人体(CVH)数据集和双源CT数据集的心脏三维可视化模型,并观察其特点。方法选取中国首套可视化人体数据集心脏断面及临床双源螺旋CT心脏造影数据集,运用体绘制和面绘制的方法,在Amira 5.2.1软件上建立基于上述两种数据集的心脏三维可视化模型,并对其各自特点进行对比研究。结果基于CVH数据集的心脏三维可视化模型在图像质量、解剖信息量、细微解剖结构显示方面优于基于双源CT数据集的心脏三维可视化模型,但基于双源CT数据集的心脏三维可视化模型在源数据获取的简便性、个体解剖特异性、细小血管显示(尤以冠状动脉细小分支明显)方面占据优势。结论以CVH和双源CT数据集为基础构建的心脏三维可视化模型各具优劣,且相互补充,采用两种模型共同显示,可为临床提供丰富而全面的心脏三维可视化影像平台。

基于脑图谱和模糊聚类的磁共振图像分割标注

利用ＴＴＡｔｌａｓ中丰富的结构信息，文章提出了一种自动分割脑ＭＲＩ（ｍａｇｎｅｔｉｃｒｅｓｏｎａｎｃｅｉｍａｇｅ）图像的方法．这种方法可分为两步．首先，将ＭＲＩ图像和ＴＴＡｔｌａｓ配准，通过图像和医学图谱的匹配，利用图谱中结构信息的先验知识，就可以对图像作初步的分割标注．然后，利用这个预分割的模板对ＭＲＩ图像进行模糊聚类分割，从而提高分割的精度．为了自动地将预模板中的结构信息用于分割，文章还提出了一种引入形状因子的ＦＣＭ聚类算法．除了在匹配时需要手工定出一些点之外，该方法基本上是自动的．

一种基于最大熵的VHP彩色图像分割方法

提出了一种新的颜色特征函数,将其提取出的特征与最大熵原则ICM(iterated conditional modes)方法结合进行可视人彩色图像的分割,实验结果表明本文分割出的脑部组织和颅骨效率高、误分率低.

可视化人体的整体坐标系统

可视人数据集是人体解剖结构的基础信息数据集。为了确定人体结构在三维空间中的准确定位以及在不同个体之间便于比较,文中提出和建立了可视化人体的整体坐标系统。以通过耻骨联合上缘中点的水平横切面为标准原点平面,将人体分为上、下部:上部包括头,颈、胸、腹、上臂、前臂等重要部位;下部包括骨盆、下肢和手。人体的整体坐标系可以确定人体重要结构的每一个体元的空间绝对坐标及相对坐标,在图像的分割、匹配、重建中起重要作用。通过坐标系统的变换,人体整体坐标系统可以方便地应用于临床的定位定量诊断,手术导航,放射定位治疗以及人体运动功能等领域的研究。

全景绿视率自动识别和计算研究

绿视率是用于绿色空间感知的直观评价标准,传统研究的绿视率多基于平面影像进行计算,不能完全反映三维空间中人对绿量的主观感受.基于全景影像,提出全景绿视率的概念,通过全景相机获取球面全景照片,将等距圆柱投影转换为等积圆柱投影,利用基于语义分割的卷积神经网络模型,自动识别植被区域面积以实现全景绿视率自动化识别和计量.通过比较5项卷积神经网络模型对绿视率的识别效果,显示出Dilated ResNet-105神经网络模型具有最高的识别准确度.以武汉市武昌区紫阳公园为例,对各级园路和广场的全景绿视率进行计算和分析.将卷积神经网络的识别结果同人工判别结果进行对比研究,结果显示:使用Dilated ResNet-105卷积神经网络对绿植范围识别的平均交并比(mIoU)为62.53%,与人工识别的平均差异为9.17%.全景绿视率自动识别和计算可以为相关研究提供新的思路,实现客观准确、快速便捷的绿视率测量评估.

基于数字化可视人数据集的医学图像配准研究

目的:采用医学图像配准技术,对中国数字化可视人数据集进行准确、高效的配准。方法:①图像Lab色度空间变换和二值化;②图像分割和特征量提取;③构造坐标变换矩阵;④图像序列配准变换。结果:配准后的图像序列中,人体解剖结构在空间和结构上实现了精确的匹配对应。进行三维重建后,几何模型外表面具有较高的光滑度,说明方法有效、可靠。结论:采用特征提取和快速坐标变换的配准方法可较好地应用于数字化可视人数据集的图像配准。

基于数学形态学和Otsu方法的VHP数据心脏图像分割

针对可视人计划的数据提取心脏图像存在自身的多样性以及局部边界不清晰所造成的分割难问题,提出了一种分阶段的分割方法。即在第一阶段引入数学形态学的方法,提出一种基于形态重构的开闭运算与O tsu阈值分割相结合的方法,对原始图像中的感兴趣区域进行预提取,有效的解决了单一阈值分割方法中存在的缺陷;第二阶段利用形态学变换对预提取图像进行精确分割,最终得到心脏图像。实验结果表明,这种分阶段的分割方法在运算效率以及分割精度上都取到了较理想的结果,对可视人计划的实现具有较高的实用价值。

GrabCut在人体序列切片图像分割中的应用

将GrabCut算法应用于人体序列切片图像分割,解决手动分割操作繁琐、效率低等问题。在简要介绍GrabCut算法基础上,选取可视化韩国人体数据集(VKH)中肾脏部位的序列图像,利用该算法对肾脏进行分割。通过Visual C++环境,在自主开发的三维人体肾脏结构虚拟现实软件(VRKidney)中实现了肾脏分割、修改功能、同一幅图像分割多个对象功能等,与手动分割法、边界提取法的比较,验证了该方法具有操作简单、高效的特点。研究表明GrabCut算法操作简单、分割效率高,可以很好完成人体序列切片图像的分割。

基于梯度向量流snake模型的可视人体图像骨组织分割

为克服传统snake模型不能适应结构复杂的解剖图像、初始轮廓必须充分接近物体边缘的缺点 ,本研究将基于梯度向量流 (GVF)的snake模型用于可视人计划 (VHP)图像中骨组织的分割 ,并修改梯度向量流 (GVF)模型 ,使之适用于彩色图像 ;针对VHP彩色解剖图像数据量巨大的特点 ,将多尺度思想应用到snake模型中 ,以提高处理速度。这种方法提高了计算效率 ,节省了 70 %分割时间 ,得到了理想的精确度 ,对研究解剖结构、组织定量化测定等具有较高的实用意义。

基于森林变换的交互虚拟人彩色图像分割

本文把森林变换理论引入到数字化虚拟人彩色图像的交互式分割研究中。首先求出彩色虚拟人图像的梯度图像,用种子点分别标识分割对象的内部和外部,进而对图像进行森林变换,完成图像的分割。实例分割结果表明,基于森林变换的分水岭算法对虚拟人彩色图像的分割效果良好。

人体可视化研究

人体可视化是指运用计算机图形学和图形处理技术,将抽象的人体数据转换为图形及图像在屏幕上显示出来并进行交互处理的理论、方法和技术。目前的许多应用已经显示出它在医学领域的巨大发展潜力。主要介绍人体可视化的研究背景、常用的可视化开发工具包、图像分割在医学可视化中的作用,最后对它的应用发展前景进行展望。

盆腔三维可视化模型在经阴道超声检查中的应用

目的 探讨盆腔三维可视化模型在经阴道超声检查中的应用.方法 选取2002-2003年第三军医大学解剖学教研室创建的第2例中国女性数字化可视人体数据集,在Amira 5.2.2三维可视化软件中构建盆腔三维可视化模型,结合经阴道超声检查进行虚拟断层解剖学观察,观察盆腔主要结构的形态、空间位置关系,并与超声检查的常规切面进行对照研究.结果 本研究成功构建了高精度盆腔三维可视化模型,该模型能清晰显示任意断层方位上的所有解剖结构,包括子宫、输卵管、卵巢、膀胱、直肠、输尿管、动脉、静脉；并能模拟经阴道超声常用切面的切割,成功获得了与超声图像相对应的断层图像,这些图像的解析度、分辨率与原始断层图像近似,图像上的解剖结构极易识别.结论 基于第2例中国女性数字化可视人体数据集的盆腔三维可视化模型为妇科经阴道超声检查提供了详实、准确的解剖学资料,有利于医师对盆腔超声图像的认识和理解,并可对盆腔病变精确定位.