"虚拟中国人男性一号"多模态图像配准

目的：解决“虚拟中国人男性一号”CT图像、MRI图像与断层切削图像之间的多模态图像配准问题。材料和方法：根据这三种图像的特点，选择CT图像为基准图像，在对MRI图像进行配准时，通过求解两幅图像梯度特征的最大互信息，搜索出最佳配准参数；在对断层切削图像进行配准时，采用基于解剖结构特征提取的配准方法获取最佳配准参数：最后．根据所得配准参数对待配图进行变换，从而达到配准目的。结果：对头部三种模态图像数据集进行了配准，与高精度手工分割图像数据集进行对比，配准正确率达到95．8％。结论：配准结果准确，解决了“虚拟中国人男性一号”多模态图像配准问题，为数字化虚拟人多模态图像配准提供了参考。     

The HUDSEN Atlas: a three-dimensional (3D) spatial framework for studying gene expression in the developing human brain

We are developing a three-dimensional (3D) atlas of the human embryonic brain using anatomical landmarks and gene expression data to define major subdivisions through 12 stages of development [Carnegie Stages (CS) 12-23; approximately 26-56 days post conception (dpc)]. Virtual 3D anatomical models are generated from intact specimens using optical projection tomography (OPT). Using MAPAINT software, selected gene expression data, gathered using standard methods of in situ hybridization and immunohistochemistry, are mapped to a representative 3D model for each chosen Carnegie stage. In these models, anatomical domains, defined on the basis of morphological landmarks and comparative knowledge of expression patterns in vertebrates, are linked to a developmental neuroanatomic ontology. Human gene expression patterns for genes with characteristic expression in different vertebrates (e.g. PAX6, GAD65 and OLIG2) are being used to confirm and/or refine the human anatomical domain boundaries. We have also developed interpolation software that digitally generates a full domain from partial data. Currently, the 3D models and a preliminary set of anatomical domains and ontology are available on the atlas pages along with gene expression data from approximately 100 genes in the HUDSEN Human Spatial Gene Expression Database (http://www.hudsen.org). The aim is that full 3D data will be generated from expression data used to define a more detailed set of anatomical domains linked to a more advanced anatomy ontology and all of these will be available online, contributing to the long-term goal of the atlas, which is to help maximize the effective use and dissemination of data wherever it is generated.     

虚拟中国人女性一号松质骨图像数据的配准与三维重建

目的：研究从虚拟人体数据集中松质骨连续切片图像的分割、配准、及三维重建的技术方法。方法：利用现有的虚拟中国人女性一号数据集中腰椎和股骨部分解剖连续切片数据集，用基于外置标记点和分割—计数法两种方法进行参数计算，依参数对图像进行刚体变换完成配准，将配准后的切片图像输入二维图像处理软件进行分割，提取感兴趣区域后输入三维重建软件进行三维重建。结果：重建后的松质骨三维立体图像呈均匀、致密的立体网状结构，骨小梁连接清晰可见。结论：利用现有软件及技术可重建虚拟人体的精细结构。     

"虚拟中国人"建模的动脉灌注研究

目的 :为“虚拟中国人”建模提供动脉显示方案。方法 :将 10只大白兔随机分为 5组 ,每组 2只 ,1组为对照组 ,其余 4组麻醉后分别灌入淀粉、水、水彩颜料 ;蛋清、油画颜料、乙酸乙酯 ;香柏油、朱砂 ;明胶、朱砂、淀粉 4种不同配制的填充剂 ;每组中取 1只放入 -2 0℃冰箱中冻存 ,2d后锯切观察 ,另 1只直接打开胸腹腔观察。结果 :淀粉、水、水彩颜料组有渗出 ,锯切面动静脉颜色对比明显但动脉边界不清 ;蛋清、油画颜料、乙酸乙酯锯切面对比明显 ,但动脉管腔中留有“空泡” ;香柏油、朱砂组胸腹腔动静脉对比明显 ,但锯切面有填充物渗出 ;明胶、朱砂、淀粉组锯切面干净 ,颜色对比明显 ,胸腹腔动脉饱满无渗出。结论 :明胶 朱砂 淀粉是数字化虚拟人体较理想的动脉显示填充剂。     

"虚拟中国人男性一号"高精度骨骼系统的三维建模

目的：建立人体整体骨骼系统的高精度三维模型，为解剖教学、生理模拟等应用提供三维数据集。方法：采用虚拟中国人男性一号（Virtual Chinese Human Male No．1）的2000万像素的高分辨率切片数据，使用半自动交互方法对全身骨组织进行分割和标识，使用并行三维重建算法对海量的全身骨骼数据进行快速的三维建模。结果：建立了高质量的全身骨骼三维模型；通过初步的细分，实现了单块骨骼的单独与任意组合显示。结论：在高分辨率的切片数据基础上，通过精细分割，建立了高精度的骨骼系统三维模型。     

基于正交匹配追踪及加速近端梯度的人体三维重建

为提高人体三维结构的重建精度,针对重建过程中字典中原子的最佳选择和结构矩阵的优化问题,结合稀疏表示和低秩约束,提出一种正交匹配追踪追踪及加速近端梯度(OMP-APG)算法,以此为医学领域提供丰富的信息,以辅助医生快速精确地制定出治疗方案。首先,对特征点观测矩阵进行奇异值分解(SVD)分解,利用列文伯格-马夸尔特(LM)算法得到唯一确定的相机旋转矩阵;其次,利用稀疏表示中“最大化逼近”思想,通过正交匹配追踪算法对轨迹基系数进行求解,结合预定义的轨迹基求解出人体三维结构矩阵;最后,根据结构矩阵是一个低秩矩阵,将其秩优化问题转化为核范数最小化问题,利用加速近端梯度算法对人体结构矩阵进一步优化处理。将该算法与稀疏逼近算法进行比较,对伸懒腰、瑜伽、拾物、喝水和跳舞等5组不同的人体运动模型进行三维重建,通过其三维重建效果图和三维重建误差的结果显示,其重建精度更高且稳定性更好。在该算法下喝水运动的重建效果最佳,其1 102帧图像序列41个特征点的重建误差为0.030 3,而在稀疏算法下的重建误差为0.017 8。因此,该算法可以有效地提高人体三维结构的重建精度,为医学领域辅助治疗提供相应的技术支持。     

基于3D打印和CT三维重构数值模拟上呼吸道气流状态的研究方法

目的建立物理模型实验和数值模拟相结合的方法,用于研究上呼吸道气流状态。方法基于网上公开CT医学图像,重建人体上呼吸道三维模型。基于3D打印技术,建立上呼吸道实验模型,进行呼吸的流量过程测量实验;通过对上呼吸道三维模型进行网格划分,采用湍流Realizable k-ε数值模型进行计算。结果首先进行与实验工况对应的数值模拟对比研究,得到与实验吻合的结果。数值模拟结果表明,呼吸过程中的气流的流动轨迹呈抛物线形状,呼气和吸气阶段的流场、壁面压力和涡结构分布很大区别,呼吸交换过程中上下鼻道有空气残留。另外,通过脉线、压力分布和涡结构分布情况,初步分析气流对上呼吸道生理环境的影响。结论该方法具有针对性、快速性和准确性的特点,充分发挥了物理实验可靠和数值模拟精细的优点,适用于不同个案上呼吸道不同问题的研究,对临床个性化诊疗具有价值。     

数字虚拟中国人男性一号循环系统的三维建模

目的建立虚拟中国人男性一号血管灌注循环系统的三维模型,为解剖教学以及临床虚拟手术研究提供三维数据模型。方法对数字虚拟中国人男性一号样本进行血管灌注,对获取的彩色断层图片进行空间配准和半自动交互分割,对分割后的数据通过并行算法进行快速三维重建处理。结果对灌注后的动静脉血管和心脏建立了三维模型;通过组合动脉和静脉以及心脏模型获得了全身循环系统的三维模型,弥补了数字化虚拟人体血管模型的空白。结论经过样本的动脉灌注处理之后,在获取高分辨率的切片数据的基础上,建立了精确、完整的血管模型。     

基于Mean Shift的三维医学图像交互式分割方法

目的：提出一种新的三维医学图像交互式分割方法,利用Mean Shift算法将空间域与特征域相结合的高维计算优势,直接对图像的三维空间分布信息进行处理,同时采用人工与计算机相结合的交互式分割方法在医学图像序列上分割出感兴趣区域。方法：通常将Mean Shift方法用于图像分割都需要对整幅图像中的所有像素点进行大量的迭代计算,这样使得分割效率很低。而本文基于交互式分割算法原理,通过在感兴趣区域人工设定一个或少数几个初始点,利用人工给出的先验信息只需对感兴趣区域进行Mean Shift的自适应迭代计算和处理,不仅可以克服上述缺陷,还能得到较为精确的分割结果。结果：本文根据该方法进行了实验,从肺部图像序列中准确地分割出了三维的肺结节区域,从时间上和准确度上均能满足临床需求。结论：实验结果证明该交互式分割方法是一种非常有效的三维医学图像分割方法。本文的方法可以同时联合灰度域和空间域特征实现分割,而且它基于所选择的分割特征还具有任意多维空间联合分割的潜力,不失为一种深有发展前景的三维交互式分割方法。     

脑解剖结构的三维可视化研究及临床应用

目的：总结脑解剖结构的三维可视化研究进展及其临床应用。方法：查阅近年来与脑解剖结构三维可视化相关的文献,了解三维可视化技术的应用方法及临床意义。结果：三维可视化技术在脑解剖、数字人脑图谱、虚拟现实、神经导航及远程医疗等方面已得到广泛应用。结论：随着三维可视化技术在多学科领域的广泛应用及与更多科技领域的合作,将会推动神经外科向更加先进医疗方式的发展。