《周圍神經空間樹狀結構三維重建關鍵技術研究》是依託上海大學，由馬秀麗擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：周圍神經空間樹狀結構三維重建關鍵技術研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：馬秀麗
- 依託單位：上海大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
周圍神經損傷危害性很大，是造成人類傷殘及死亡的重要因素之一，其診斷和治療是困擾臨床的難題。為了再現周圍神經的空間結構，輔助臨床疾病診斷，三維重建是亟待解決的問題。現有研究絕大多數是基於可視人數據集，具有很大的局限性，目前國際上還缺乏針對活體周圍神經空間樹狀結構三維重建的研究。針對這個問題，本項目提出：（1）基於非下採樣Contourlet變換的含噪CT圖像增強，自適應增強邊緣、抑制噪聲；（2）基於自適應形狀先驗圖割算法和區域平均轉移跟蹤算法的序列圖像互動式分割，結合周圍神經內在結構特徵，提高分割精度；（3）基於NURBS曲面模型的周圍神經空間樹狀結構三維表面重建，保證重建速度；（4）結合臨床需求的周圍神經疾病輔助診斷，大大減輕醫生工作量，避免誤診及漏診。本項目的研究對更新周圍神經損傷的診療理念、完善周圍神經診療手段、開闢周圍神經科研與立體解剖教學的新途徑等方面均具有重要的套用價值。
結題摘要
周圍神經損傷危害性很大，是造成人類傷殘及死亡的重要因素之一，其診斷和治療是困擾臨床的難題。本項目旨在研究周圍神經空間結構的三維重建，輔助臨床疾病診斷，主要從以下幾個方面開展：（1）周圍神經增強。根據同層顯示HRCT周圍神經具有細長管狀結構而普通HRCT周圍神經似圓形的不同特徵，實現基於多尺度Hessian矩陣的周圍神經增強。同時，以非下採樣Contourlet變換（Non-subsampled Contourlet Transform, NSCT）為基礎，實現了基於NSCT和全變差的周圍神經去噪和增強，提出了基於NSCT和廣義高斯混合模型的周圍神經增強，自適應增強邊緣、抑制噪聲。針對周圍神經序列切片的特點，將序列切片作為一個三維時空信號，提出一種基於Surfacelet變換的周圍神經切片序列增強算法。（2）周圍神經分割。在增強算法的基礎上，實現了基於Grabcut的HRCT周圍神經互動式分割。研究了核熵成分分析和譜聚類在HRCT圖像分割中的套用；完成了基於稀疏表示和低秩表示的子空間聚類在UCI數據集中的實驗，進一步探討其在HRCT醫學圖像中的套用。（3）周圍神經三維重建。為了再現脊柱及其內部脊神經的三維立體結構，套用改進的水平集曲線演化模型，對二維HRCT脊神經圖像進行分割，套用移動立方體算法進行三維重建，獲得了比較理想的脊柱及脊神經的三維重建模型。同時，探索基於模型的周圍神經三維重建。（4）心內膜表面幾何模型三維重建及其後處理。以周圍神經三維重建為依託，研究心內膜表面幾何模型的三維重建。提出了基於改進泊松算法的心內膜表面幾何模型三維重建，實現了法向量一致化，消除了二義性對重建結果的影響，同時可以對模型及時修正，滿足臨床需求。另一方面，研究了基於心內膜散亂點雲數據外層點的快速三維重建；通過構造初始橢球模型、粗調和細調，實現模型漸進重構並評價。最後，實現消融線添加、導管與心內膜表面幾何模型互動和心電信號QRS波檢測等，為電生理信號三維標測奠定基礎。本項目的研究對周圍神經損傷的計算機輔助診斷有著極為重要的參考價值，在臨床、醫學教學、科研等方面均具有廣闊的套用前景，對電生理信號三維標測有重要的實際套用價值。
