基于标准化图谱的数字化三维人脑图谱研究

摘要

数字化三维人脑图谱是神经解剖学中一种直观方便的学习工具,可以为神经外科手术提供有价值的参考信息.由于纸上图谱已经不能满足实际需要,三维数字化人脑图谱的研究正受到各国科学家的重视.要实现数字化脑图谱,需要准确地分割、提取出图像中的各个脑结构,并加以三维可视化,而很多脑结构纯粹基于图像内容是不可能完全准确地分割出来的.本课题的目的,就是要建立一个实验平台,借助标准化图谱所包含的解剖知识和拓扑信息,对任意个体的脑部MR序列图像,研究对其脑深部结构进行标注、分割、提取和可视化的基本方法.课题选用目前为神经科学家所广泛接受的Talairach-Tournoux图谱作为标准化图谱.借助基本的解剖知识,我们将图谱和图像转换到同一坐标空间中,并根据Talairach坐标系统对脑的空间划分以及由MR图像得到的空间信息,完成分段仿射变换.经过比较,我们选取薄板样条的方法(Thin-plate Splines,TPS)来对图像和图谱进行非线性配准.以胼胝体和丘脑为例,进行薄板样条变换以后,得到了较好的匹配结果.对结果的分析,表明该方法快速有效,并且具有一定的稳健性.我们还提出了一种半自动获取标记点的新方法,实践证明可以有效地简化薄板样条方法中标记点的获取过程,具有可行性.通过配准实现对感兴趣结构的标注和分割后,我们用两种不同的形状插值算法对胼胝体和丘脑的分割结果进行了插值.实践表明基于距离变换和基于形态学的插值算法都可以得到合理的结果,但是基于距离变换的形状插值算法操作起来更方便.对获得的胼胝体和丘脑体数据,我们分别用Marching Cube算法和光线跟踪方法对它们实现了三维可视化.本文研究了实现数字化三维人脑图谱的基本方法,建立了基于标准化图谱的实验平台,实现了基本流程,并对可能开展的后继工作进行了总结和展望.

目录

文摘

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第一章绪论

§1.1课题背景和研究意义

§1.2国内外研究状况

§1.2.1数字化人脑图谱的研究状况

§1.2.2人脑数据集的研究状况

§1.3论文主要内容与组织结构

第二章Talairach-Tournoux坐标空间与实验数据集

§2.1 Talairach脑图谱

§2.2 Talairach-Tournoux坐标空间

§2.3实验数据来源及基本信息

第三章数据集与Talairach脑图谱的配准

§3.1引言

§3.2医学图像配准概述

§3.2.1医学图像配准的概念

§3.2.2医学图像配准的类型

§3.2.3医学图像的基本变换

§3.2.4医学图像配准的基本方法

§3.3坐标空间转换

§3.4分段仿射变换

§3.5图谱与图像的非线性配准

§3.5.1引言

§3.5.2用薄板样条方法配准图像与图谱中的脑结构

§3.5.3配准过程中标记点的半自动获取

第四章配准后图像数据的插值

§4.1引言

§4.2基于距离变换的形状插值算法

§4.2.1距离变换

§4.2.2数学模型

§4.2.3实验结果

§4.3基于形态学的形状插值算法

§4.3.1数学模型

§4.3.2实验结果

第五章数字化三维人脑图谱的可视化

§5.1三维体积数据的可视化

§5.2表面绘制

§5.2.1 Marching Cube算法的基本原理

§5.2.2用Marching Cube算法显示的结果

§5.3体积绘制

§5.3.1光线跟踪方法的基本原理

§5.3.2用光线跟踪方法显示的结果

第六章总结与展望

§6.1完成的工作

§6.2存在的问题

§6.3今后的研究方向

致 谢

参考文献