周围神经切片显微图像内部功能束不连续边缘提取研究

摘要

近年来，医学领域中的图像处理技术的应用受到了广泛关注，应用图像处理技术对医学图像进行分割、识别、定量分析成为了临床辅助诊断和医学研究的重要工具。图像的边缘提取作为图像处理中的一项关键技术，一直受到人们的高度重视，也是医学图像处理中的一个研究热点。 神经损伤后的修复与再生一直是国内外学者重点研究的课题，但迄今仍未找到令人满意的提高功能恢复率的方法。其主要原因就是周围神经损伤后，同一神经束的远近端往往不能准确对接导致的运动或感觉神经纤维之间的错向吻合。因此，神经损伤修复术中，最理想的是能做到相同功能性质的神经束进行准确对接。这就对神经内各神经束的定性和定位研究提出了更高的要求。由于神经干内部各神经束的组成在功能性质上相互交叉混合，已有的部分神经断层功能束组定位图谱仅提供了神经在某一平面的二维图像信息，根本不能反映此神经在其全程中神经束交叉重组的错综复杂变化过程，因此如何精确地显示神经内部神经束和神经纤维的错综复杂的立体结构已成为该领域的当务之急。 由于周围神经是透明的，需经过物理切片、化学处理和人工摄制显微图像等复杂的制备过程，精度控制要求很高，而且功能束组的图像边缘是不连续的，所以不能用传统的边缘提取算子直接提取。 本文介绍了周围神经三维可视化及医学图像处理相关的知识点及国内外发展现状，重点研究了融合图像形态学处理与轮廓跟踪算法的神经显微图像处理技术，最后通过边缘检测算子完成对处理后图像边缘的提取，并在matlab平台上进行了仿真实验，结果基本达到了预期的要求。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1课题研究的背景及现实意义

1.2周围神经功能束显微图像边缘提取国内外发展现状

1.3周围神经功能束显微图像边缘提取需要解决的问题

1.4主要研究内容及章节安排

1.4.1课题主要研究内容

1.4.2本文组织结构

第二章研究内容的相关医学背景及知识简介

2.1周围神经切片显微图像的制备

2.2医学显微图像分割方法

2.2.1几种单一的分割方法

2.2.2融合不同算法的分割方法

2.2.3人机交互的分割方法

2.3神经三维可视化技术

2.3.1医学图像的获取及数据格式的转换

2.3.2图像配准

2.3.3三维重建

2.4本章小结

第三章 融合形态学处理与轮廓跟踪算法的神经显微图像处理研究

3.1图像的预处理

3.1.1图像的灰度变换

3.1.2图像的平滑与滤波

3.1.3图像的增强

3.2图像的形态学处理

3.2.1结构单元的选取

3.2.2灰度形态学运算

3.2.3灰度形态学边缘检测

3.3基于对数Prewitt算法的邻域处理

3.3.1边缘检测

3.3.2 Log-Prewitt算子

3.4轮廓跟踪算法分析

3.4.1链码表与线段表

3.4.2轮廓跟踪原理

3.4.3周围神经功能束显微图像的轮廓跟踪

3.4本章小结

第四章 周围神经功能束显微图像的边缘提取算法实现与结果分析

4.1周围神经功能束显微图像边缘提取算法流程图

4.2几种常见的边缘检测算子

4.2.1 Roberts算子

4.2.2 Sobel算子

4.2.3 Prewitt算子

4.2.4 LOG算子

4.2.5 Canny算子

4.3 Canny算子提取最终轮廓

4.4实验结果及分析

4.5本章小结

结论与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

致谢