顱面五官分割與形態統計中的關鍵技術研究

《顱面五官分割與形態統計中的關鍵技術研究》是依託西北大學，由劉曉寧擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：顱面五官分割與形態統計中的關鍵技術研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：劉曉寧
• 依託單位：西北大學

項目摘要

顱面五官形態主要研究面貌與顱骨五官的生長變化規律、外觀形態規律及相互關係，是人類體貌規律研究的重要分支。五官形態是顱骨復原中的關鍵技術和難點，現有的形態數據大多基於X線片獲取，統計範圍小，且未涉及三維形態。隨著人類生活水平的提高，顱面五官形態發生了不小的變化，急需更新的、更科學的五官形態數據。 本項目以顱面格線數據為基礎，主要研究內容包括：①基於顱面邊緣點的CPD（Coherent Point Drift）三維顱面數據自動配準技術；②基於SVDD的顱面五官分割技術；③採用多重約束的層次點對應方法進行五官各分區數據的規格化處理，實現不同顱面之間數據稠密度一致性；④建立基於統計的五官形態統計模型，發現不同人顱骨之間的本質差異點，分析蒙古人種不同年齡、不同性別的顱面五官形態規律。 本項目建立在多年積累的頭顱圖像集基礎之上, 研究成果可為顱骨復原、醫學整容等相關領域提供科學依據與套用基礎

結題摘要

顱面五官形態主要研究面貌與顱骨五官的生長變化規律、外觀形態規律及相互關係，是人類體貌規律研究的重要分支。五官形態是顱骨復原中的關鍵技術和難點。 本項目以顱麵點雲數據為基礎，主要研究顱面五官分區與顱骨五官形態統計模型的相關技術，取得的主要進展有： （1）採集活體頭顱數據80套，其中男性48套，女性32套，年齡分布在19-41歲之間。完成了本次採集的數據以及前序工作中重建的共161套顱面78個特徵點的標定。 （2）顱面五官分區方法研究：提出基於測地線的顱面分區方法，該算法基於MMP算法計算獲取封閉測地線，結合活躍點移動切割算法進行五官分割，相比於之前採用的基於幾何體的分區方法，獲取的分區邊界更加光滑、準確；提出一種基於譜聚類的顱面分區算法，將顱骨與麵皮的點映射到譜空間，通過劃分譜空間區域達到顱面模型劃分的目的，實現顱面五官分區。 （3）顱面數據規格化處理：基於ICP的剛性配準，使兩個麵皮分區模型在空間上儘可能接近，基於TPS變形的全局非剛性配準，消除了仿射變換，建立了模型間的點對應關係。提出了基於體素模型與多尺度約束的三維麵皮點對應算法, 利用模板和未知麵皮特徵點集的對應關係對未知麵皮做TPS變形，建立麵皮體素化模型，根據面部特徵局部相對穩定性，求解特徵點集的多幾何特徵，在其約束下，確定最優對應點；提出了加入疊代因子的層次化顱骨配準方法，通過計算體積積分不變數，確定顱骨每個點的凹凸性，並聚類為多個或凹或凸的特徵區域，通過主成分分析法來計算兩個顱骨的相似特徵區域，對每一個可能的匹配計算三維變換，將兩個顱骨粗略對齊，最後採用加入疊代因子的ICP算法進行精確配準。 （4）以性別為基礎的顱骨形態統計模型：以性別識別為目標，對不同性別的顱骨形態進行了統計，分別採用了Fisher判別、Logistic回歸和支持向量機三種分類方法進行了性別判定，並建立了殘缺顱骨的性別識別模型。 成果可用於顱面復原中的細節處理，為未知顱骨的身份認定提供支持，套用前景廣泛。 項目執行期內，我們共參加了3次國內外學術會議，2次外出學習，發表論文14篇，9篇已經正式刊出；SCI檢索2篇，EI檢索7篇，合作資助出版專著1部，培養6名碩士生獲得學位，另有1名博士生和5名在讀碩士繼續本課題後序研究。