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      人體斷面數(shù)字化數(shù)據(jù)庫的獲取與三維建模

      2017-12-21 21:35:49侯發(fā)忠饒利兵范佳丁黎明
      關(guān)鍵詞:三維重建

      侯發(fā)忠+饒利兵+范佳+丁黎明

      摘要:文章介紹了一種器官圖像的切片采集、預(yù)處理、三維建模的方法。并以成人腦切片為例,敘述了重建的過程、技巧、改進(jìn)的算法。結(jié)果表明:模型的精確性、光滑度、逼真性得到了一定程度的提高。

      關(guān)鍵詞:器官切片;模板配準(zhǔn);三維重建

      中圖分類號(hào):TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1007-9416(2017)10-0094-02

      我國于2001年在北京香山召開的主題為“中國數(shù)字化虛擬人體科技問題”的第174次香山科學(xué)會(huì)議后,啟動(dòng)了中國數(shù)字化虛擬人體的研究。主要工作是將人體從頭頂至腳跟橫切成16600片,每個(gè)切片經(jīng)拍照分析后將原始數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)整合,在計(jì)算機(jī)里合成一個(gè)三維立體的人體結(jié)構(gòu),成功獲取了虛擬中國人體。該文將從面向教學(xué)應(yīng)用入手進(jìn)行人體器官削切及和結(jié)構(gòu)三維建模方面的一系列研究,探索了適合醫(yī)學(xué)院校實(shí)際的人體器官和結(jié)構(gòu)的數(shù)字化及三維建模的模式流程、關(guān)鍵技術(shù)。

      1 切片三維建模流程及其方法

      人體切片圖像的三維建模主要是指以削切冰凍器官成斷層圖像為基礎(chǔ),綜合運(yùn)用各種圖像處理技術(shù),構(gòu)造成三維可視化模型。其過程關(guān)鍵步驟如圖1所示。

      1.1 實(shí)驗(yàn)前準(zhǔn)備

      1.1.1 建立獨(dú)立銑切冷凍室

      建立獨(dú)立的銑切冷凍工作室并澆筑機(jī)床基座,控制工作室溫度在0℃~-10℃之間。

      1.1.2 鉆銑車床改造

      選用了立臥式(ZX5026)鉆銑床[9],選取的銑切設(shè)備間矩高達(dá) 0.33mm,極易受震動(dòng)干擾,如圖1、a所示。鉆銑床原裝100mm直徑刀盤不能一次性、完整地銑削出標(biāo)本的水平斷面。將刀盤直徑增加至300mm,在刀盤平均裝上定制的3塊80mm×30mm鎢鋼銑刀,如圖2、f所示。

      另外,鉆銑床原裝的固定槽過小,不能固定包埋體。通過實(shí)驗(yàn),安裝2個(gè)特制螺絲板于滑動(dòng)臺(tái)用于固定標(biāo)準(zhǔn),如圖2、d所示。

      1.1.3 相機(jī)的選取與安裝

      (1)相機(jī)的選擇:因照片質(zhì)量要求非常高,要在進(jìn)行冷凍切片時(shí)自動(dòng)對(duì)焦,通過計(jì)算機(jī)操作空進(jìn)行拍照。經(jīng)過比較后,選擇了佳能EOS7D數(shù)碼相機(jī)配上佳能EF24mm f/1.4 L鏡頭,最高像素1800萬、最高分辨率5 184×3456、高ISO感光度、經(jīng)改造后支持計(jì)算機(jī)控制拍照。

      (2)相機(jī)的固定:采用獨(dú)立三腳架固定最大限度的降低削切過程產(chǎn)生的震動(dòng)影響,最大限度的保證圖像的垂直最大化和平面化。如圖2、b所示。

      1.2 實(shí)驗(yàn)標(biāo)體處理

      (1)標(biāo)本的選擇 遵循我國現(xiàn)行法律、法規(guī),參照“相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)中國人體”[9]標(biāo)本納入標(biāo)準(zhǔn):無器質(zhì)性病變、無明顯缺損、覆蓋廣代表性強(qiáng)。

      (2)顯色灌注 為使切割后的小動(dòng)脈與小靜脈容易區(qū)分,提高虛擬人體血管系統(tǒng)的分辨率,先要對(duì)標(biāo)本快速預(yù)處理,選用紅色乳膠填充劑,通過頸靜脈進(jìn)行了標(biāo)本動(dòng)脈灌注,注意無需灌注大量福爾馬林,以減少標(biāo)本變形。

      (3)定位、冷凍與包埋 將標(biāo)本按照標(biāo)準(zhǔn)解剖學(xué)姿勢(shì)定位后,置-30℃冷庫冷凍至少3天后取出,裝入專用包埋盒內(nèi),用聚氨酯包埋劑將標(biāo)本取頭部,包埋成250mm×180mm×400mm的立方體,并于四個(gè)角與人體平行植入備圖像配準(zhǔn)使用的四根彩色定位桿,置-30℃冷庫冷凍,1周后可以使用。

      1.3 斷層數(shù)據(jù)獲取

      人橫斷面的銑削。開啟室內(nèi)冷凍裝置,將室溫降到-10℃,調(diào)試機(jī)器后將標(biāo)本固定在滑動(dòng)臺(tái)槽內(nèi),并扭緊固定螺絲板。參照解剖學(xué)定位方式調(diào)整銑削床主軸間隙,開動(dòng)刀盤同時(shí)左右移動(dòng)滑動(dòng)盤,最大限度的銑削掉標(biāo)本表面的包埋劑。待標(biāo)本顯露后銑削主軸間隙以0.05mm隨銑削次數(shù)遞減,同時(shí)以0.02,mm等間距向下方向銑削標(biāo)本斷面,標(biāo)準(zhǔn)橫斷面殘?jiān)皶r(shí)用解剖刀清理干凈并采集圖像進(jìn)行儲(chǔ)存。采集獲得圖像像素達(dá)1700多萬,分辨率約為5200×3500,圖像大小約為11M左右,圖像質(zhì)量連續(xù)性非常好,獲得位置穩(wěn)定,可以非常直觀的應(yīng)用于三維數(shù)字重建體系,如圖3。

      1.4 切片圖像層間配準(zhǔn)處理

      與CT圖像不同的是經(jīng)獨(dú)立采集后的切片圖像是一個(gè)個(gè)單獨(dú)獨(dú)立的文件,外圍不感興趣區(qū)域也很大,需要做截圖處理,無形中對(duì)切片圖像采集的總體質(zhì)量提出了較高的要求。手工勞動(dòng)是無法達(dá)到這個(gè)要求的,于是模版匹配法被應(yīng)用于圖像采集。模版匹配法的定義:預(yù)先定義一個(gè)小圖像,以截取預(yù)埋為標(biāo)桿,通過模版預(yù)先設(shè)定圖像與切片源圖像的比較,通過特定的計(jì)算機(jī)算法對(duì)源圖像進(jìn)修全方位搜索,確認(rèn)源圖像中與預(yù)先設(shè)定的模版圖像有無相似及相同區(qū)域,標(biāo)注確定好相似或相同區(qū)域,找出中心位置并在左上角起始處規(guī)定矩陣坐標(biāo)位置,再截取并固定圖像的大小。如圖4所示。

      1.4.1 標(biāo)準(zhǔn)算法

      算法設(shè)G(x,y)為M×N的源圖像,T(j,i)為j×i(j

      式(1)

      由上式展開可得:

      ;

      1.4.2 實(shí)驗(yàn)截取結(jié)果及性能分析

      實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,特定的計(jì)算機(jī)算法可以精確的找到了模板圖,且標(biāo)志圖、模板圖大小完全一致,中心位統(tǒng)一,模板和匹配圖及其歸一性NC值如表1所示。

      1.5 圖像的分割處理

      圖片的閾值最大化類間方差線如圖5所示,交互式選取分割上下界限后,再經(jīng)開、閉運(yùn)算后分割實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。

      2 性能分析

      經(jīng)上述方法處理圖像,采matlab程序建模,并進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行修潔,并構(gòu)建CAD模型如圖7所示,與之同時(shí),采用同樣的程序?qū)ν徊课坏腃T圖像建模,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8所示,對(duì)比分析可以看到,切片圖片重建后的圖像清晰,曲面圓滑。

      3 結(jié)語

      近年來,隨著醫(yī)學(xué)斷層三維重建相關(guān)研究的發(fā)展,不同研究機(jī)構(gòu)的研究過程略有不同。文章從削切冰凍實(shí)體標(biāo)本來采集數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,詳細(xì)論述了過程中各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù)。數(shù)據(jù)庫采集不同于CT掃描,實(shí)現(xiàn)了圖像真顏色采集;在圖片層間配準(zhǔn)上采用算法控制、自主程序截取,匹配率高,速度快,歸一性好;另外改進(jìn)了分割算法,分割界度準(zhǔn)確,建立模型的精確性、光滑度、逼真性得到了一定程度的提高;自主編制的程序功能專一、操作簡單,便于非計(jì)算機(jī)專業(yè)的臨床專業(yè)人員操作、應(yīng)用。

      參考文獻(xiàn)

      [1]王俊,等.基于圖像匹配-點(diǎn)云融合的建筑物立面三維重建[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2012,35(10):2072-2079.

      [2]楊軍,石傳奎,等.基于序列圖像的魯棒三維重建方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2011,31(6):1566-1568.

      [3]李剛,樊曉平.一種新的輪廓提取方法及其在MR-CT配準(zhǔn)中的應(yīng)用[J],小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng),2010(3),535-537.

      [4]謝正蘭,等.一種數(shù)字化斷層數(shù)據(jù)獲取的方法[J],解剖學(xué)雜志,2011,(1),131-133.

      [5] 徐凱.多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)與融合技術(shù)研究及應(yīng)用[D].重慶理工大學(xué),2011.

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