虚拟手术中软组织形变建模及力反馈算法研究

基于弹簧-质点模型,建立一种改进的软组织实时形变模型.在正六边形拓扑结构软组织表面模型中,增加了虚拟体弹簧,以实现更加真实的形变效果.在系统中各质点处,表面弹簧形变量的叠加等效为物体表面形变,各质点处虚拟弹簧弹性力的合力等效为物体表面的接触力.该模型继承了经典弹簧质点模型的原理简单、易建模、计算速度快等优点,同时还具有控制变形区域的能力.基于此模型,利用PHANTOM触觉交互设备,进行了软组织形变以及实时虚拟力反馈仿真实验.实验表明,该模型效果逼真,反馈力刷新一次小于l ms,能够满足虚拟手术系统实时性的要求.     

虚拟手术中基于遗传算法的质点弹簧模型参数确定

质点弹簧模型是虚拟手术中常用模型之一,但由于其模型参数无明确物理意义,参数设定上存在诸多不便。由此提出基于遗传算法确定质点弹簧模型参数的方法。采用计算机辅助断层扫描数据(CAT data)确定质点质量值;弹簧弹性系数及阻尼系数通过遗传算法计算获得;并利用参考形变同模拟形变间差异大小作为适应度函数求得模型参数近似最优解。实验结果证明该方法能在较低计算成本的前提下获得弹簧参数的近似最优解,能够使虚拟模型较准确地再现实际模型形变效果。     

基于形变模型的医学图像分割算法研究

结合形变模型和模糊C-均值（FCM）分割技术，提出了一种基于形变模型的医学图像解剖结构轮廓分割方法，在FCM分类的基础上，利用成员隶属函数定义一种模糊约束力并附加于形变模型的外部约束力中．在该种复合外部约束作用下，使形变模型能更好地收缩于解剖结构的轮廓。图像实验结果表明该方法的有效性和可行性。     

一种基于改进的DDCM可形变模型的医学图像分割算法

提出一种基于传统DDCM模型的具有自适应能力的可形变模型算法。利用局部归一化Snakes外力场的方法,提高模型的抗噪声能力,同时降低对初始位置的敏感性;构造图像边界信息图,用统计学方法获得Snakes的即时位置信息,解决传统模型的难于收敛到凹型边界、收敛条件不易控制以及移动步长的单一等问题。这种改进的可形变模型具有一定的自适应能力和较强的鲁棒性,而且效率高,在临床中有一定的实用价值。     

弹簧式液体喷射注射过程的建模及实验研究

液体喷射注射器是一种利用高速药物射流对人体进行药物和疫苗注射的注射系统。影响注射器注射质量的系统参数包括喷孔直径、药物注射剂量、安瓿直径、推射压力和冲撞距离等。针对以弹簧为驱动力的液体喷射注射系统,提出一种计算喷射压强的模型。根据该模型计算给定系统参数时喷射压强随时间变化的动态关系和最大喷射滞止压强。计算结果与在相同系统参数下实验测得的动态喷射压强相吻合;不同剂量、不同弹簧系数情况下计算的最大喷射滞止压强亦与实验结果相一致。实验结果验证了所建模型的正确性和有效性。     

肾俞穴针刺的力反馈研究

背景：采用以计算机为核心的各种技术,将针灸专家正确有效的针刺方法,生成逼真的视觉、听觉、触觉一体化的计算机虚拟环境进行模拟针刺,能够极大增强操作者的真实感,减少临床针刺意外的发生。 目的：构建虚拟肾俞穴针刺力反馈仿真系统。 方法：通过力反馈设备,录取针灸名师的肾俞穴针刺手法,融入数字化虚拟人体。运用虚拟现实技术,在融合了肾俞穴信息的三维数字人体上,根据肾俞穴下各组织的物理特性,分析针刺过程中针体与组织的相互作用力,建立力学模型模拟针体受力,并通过力反馈设备真实地传递给操作者。 结果与结论：初步实现了肾俞穴虚拟针刺力反馈仿真,使可视化的针灸虚拟人具有可现场模拟肾俞穴进针的触觉再现。肾俞穴针刺力反馈研究,为融合视觉、触觉和力反馈信息一体化的虚拟针刺作了初步探索,为针刺教学提供了一种动态的一对一仿真手段。     

医学图像分析的形变模型研究

综述了医学图像分析中的形变模型方法,及其在解决配准、运动跟踪、分割和形状表达这些基本问题中的应用。     

基于区域自适应形变模型的CT图像牙齿结构测量方法研究

针对三维计算机断层扫描(CT)体数据的牙齿分割问题,本文提出了一种基于区域自适应形变模型的CT图像牙齿结构测量方法。本文方法结合了自动阈值分割、CV活动轮廓模型和图割方法,利用自动阈值分割实现牙冠的分割与定位,然后利用牙冠分割结果作为初始轮廓逐层分割牙齿。在分割难度最大的牙根上采用CV活动轮廓和图割互补的方法实现了牙根的准确分割。实验结果表明本文提出的牙齿结构测量方法能够准确地自动分割出牙齿的牙冠部分,进而在牙冠分割基础上快速准确地分割出牙颈和牙根。本文提出的牙齿结构测量方法能够准确地从临床CT牙齿数据中分割提取牙齿结构,鲁棒性强、精度高,可以有效辅助医生的临床治疗。     

基于改进GVF-测地线模型的颈动脉斑块的分割算法

为了在超声波图像中提取颈动脉斑块边缘,我们提出了一种基于GVF-测地线模型的图像分割算法.由于超声波图像含有大量噪声,首先使用加权均值空间平滑滤波器对图像进行预处理;再人工画出初始轮廓,分别采用GVF-Snake模型、GVF-测地线模型和改进后的GVF-测地线模型对图像进行分割,比较其结果.实验结果表明,改进后的方法分割精度很高,能够在颈动脉斑块边缘提取中取得非常好的效果.     

基于内插马尔可夫模型的Gibbs改进算法识别调控元件

不同阶数插值形式的马尔可夫内插模型，可以表示在一个DNA序列中相邻核苷酸之间的前后关系的变化。本研究将内插马尔可夫模型引入Gibbs采样算法，识别基因上游序列中的调控元件。对模拟序列和10组来源于文献的酵母基因序列的测试结果表明，改进后的算法在识别保守性差的调控元件和抗噪声能力方面均优于传统的Gibbs采样算法。     

基于MLS-MWS混合模型的软组织建模

针对无网格模型计算量大和边界处理繁琐的问题,提出一种基于改进最小二乘近似函数的无网格强弱势混合模型(MLS-MWS)。首先,基于场理论将模型划分为内部域和外部域,在内部域中,不与自然边界相连接的节点通过无网格强势法来构建平衡方程,该方法无数值积分,从而达到计算量的减少;在外部域中,通过无网格局部弱势法来弱化边界问题。其次,在强势方法中,需利用最小二乘近似式表示位移的二阶导数,针对其计算量大和效率低的问题,提出改进移动最小二乘近似函数和导数,通过将节点值进行两次MLS导数插值,求出该节点的二阶导数,进一步简化计算;最后采用PHANTOM触觉交互设备,对肝脏模型进行拉伸与挤压的形变模拟实验。 实验结果表明,MLS-MWS混合模型相比无网格伽辽金模型,单步执行时间从17.3 ms减少到13.8 ms,频率从56.80帧/s提高到72.46帧/s。该混合模型结合无网格强弱势法和双重无网格配点法,达到优势互补,有效提高模型的实时性。     

基于改进量子粒子群算法的微循环结构自调节模型参数优化研究

微循环血管不断地调节自身结构,以适应组织的功能性需求。微循环结构自调节模型能够仿真这一过程,为生理研究提供辅助,但目前缺少合适的模型参数设置方法,限制了模型的进一步应用。本文提出一种改进的量子粒子群优化算法用于设置模型参数,并在真实的大鼠肠系膜微循环血管网络上进行仿真实验。仿真结果表明,该方法的参数优化能力优于标准粒子群算法、标准量子粒子群算法和相关文献报道的Downhill算法,可使微循环结构自调节模型的仿真更接近动物实验数据,并显著提高模型的有效性。     

心脏模型中兴奋传播算法的改进

心脏电兴奋传播过程的仿真是心脏建模中的关键步骤。本文在二维空间中，心肌不分层和分层的情况下，讨论了心脏电兴奋传播的仿真处，根据惠更斯波动原理，计算出仿真时间的理论值，从而对目前最常用的LFX算法和矢量传播处的仿真时间误差进行分析。发现在心肌单元均匀时，LFX算法存在误差，而矢量传播算法没有误差，但是在心肌分层后兴奋传播途径不再是直线，矢量传播算法也带来误差，本文章对兴奋传播仿真算法提出了改进，与前两种算法比较误差显著减小，并分析了心肌划分精度对仿真算法误差的影响。     

基于改进凸包算法的肺实质分割研究

肺实质的精确分割一直都是肺部疾病计算机辅助诊断的重要研究内容,传统的分割方法大多只能分割出不包含病灶的肺实质区域,为后期的图像分析与辅助决策带来很大的影响。针对具有边缘型肺结节的肺部CT图像,提出一种实现简单且实验效果较好的肺实质分割算法。首先,利用常规方法提取肺实质的粗略轮廓;然后,针对上一步骤中肺实质病灶信息等的缺失现象,提出一种改进的二维凸包算法对肺实质的外轮廓进行再修复;最后,利用区域生长和形态学运算,修复肺实质的内部轮廓。运用新算法,对200张边缘型肺结节的肺部CT图像进肺实质分割。实验结果表明：与已有的“滚球法”和凸包算法修复肺实质相比,新算法具有较高的准确率,可以达到90%以上,边缘型肺结节等病灶信息能被较为准确地表示出来,为建立高效的肺部疾病诊断系统奠定基础。     

基于改进的CV-RSF模型的甲状腺结节超声图像自适应分割算法

目的甲状腺结节超声图像的精确分割对甲状腺结节的良恶性诊断尤为重要。目前,对于甲状腺结节超声图像的分割,有学者提出利用主动轮廓模型分割算法,但是由于活动轮廓分割算法需要手动设置迭代次数,未实现模型的自适应性。因此,本文提出了一种基于改进的无边缘主动轮廓-局部区域可控的拟合(Chan-Vese-region scalable fitting,CV-RSF)模型的甲状腺结节超声图像自适应分割算法。方法选取南京同仁医院12例患者的甲状腺结节超声图像用于实验。首先,在无边缘主动轮廓(Chan-Vese,CV)模型中,引入一个基于梯度的边缘引导函数,根据面积变化率,自适应地获取甲状腺结节的粗分割轮廓;然后,将粗分割轮廓作为局部区域可控的拟合(region-scalable fitting,RSF)模型的初始轮廓,并根据面积变化率,自适应地获取甲状腺结节最终分割结果。将改进模型分割的结果与CV模型、RSF模型分割的结果进行比较,并分析甲状腺结节边缘清晰度对分割结果的影响。结果本文模型算法分割结果的平均迭代次数、平均面积重叠率、平均Hausdorff分别达到了134、90.34%、9.77,均优于CV模型、RSF模型的分割算法。结论该算法有效地分割出边缘清晰和不清晰的甲状腺结节超声图像,并解决手动设置迭代次数的问题,从而实现甲状腺结节的有效、准确、自动分割。     

基于贪婪算法的Snake模型

目的：为改善经典活动轮廓模型的缺陷。方法：本文提出一种新的基于贪婪算法的活动轮廓模型,对其内部能量中加入轮廓平均长度项的控制,外部能量中加入梯度方向势能,并提出区域能量在贪婪算法中的快速求解方法。另外采用动态调整蛇点的算法,使蛇点数目能够自适应地变化。结果：通过与传统的GVF算法分割结果比较,本文的分割效果较理想。结论：说明该方法分割准确性高并且对于用户的初始轮廓选择要求不高,具有一定的实用价值。     

基于改进锁相位算法的脑区功能同步性研究

锁相位算法是分析脑区同步特性的有效方法。基于传统锁相位算法只针对脑电信号的相位分量进行分析,而不能有效地分析脑电信号的其他特征分量的问题,本文提出了一种改进锁相位算法。该算法首先基于经验模态分解获得固有模态函数,以此作为希尔伯特变换的输入求出所需瞬时幅值,计算锁幅值。基于此算法,不仅可以度量脑电信号采集位点之间的变化情况,而且可以度量各个位点自身的脑电信号瞬时振幅的变化情况,从而达到提取脑电信号同步特征的效果。本文采集了14名受试者在不同难度认知任务下的脑电信号,并基于改进锁相位算法,分析大脑在完成认知任务过程中各脑区之间的同步性。结果表明,大脑幅值同步程度与认知活动之间呈负相关,且大脑中央区和顶叶最为敏感。基于改进锁相位算法进行的同步性量化,能够真实地反映数据之间的生物信息,为大脑同步性研究提供了一种新的方法,为更好地探索脑区的相关性与同步性提供新思路。     

基于改进区域生长算法的肝脏分割方法研究

目的：把肝脏从医学图像中提取出来,为肝脏三维定位以及放疗计划制定提供准确的数据。肝脏与其周围器官组织灰度差别小、边界不明显,而传统区域生长算法生长准则单一,不能满足分割精确度需求,并且未经处理的轮廓比较粗糙。针对这些问题,本文提出一种改进的区域生长算法。方法：本文算法主要从三个方面改进：基于先验经验和肝脏特性的种子区域选择;基于Canny算子边缘检测结果的区域生长准则动态优化;基于漫水填充法和曲线拟合的轮廓后处理。结果：本文使用多套临床实际腹部CT序列测试算法,以医生手动勾画结果为标准进行评价。在大多数CT切片上的肝脏自动分割都能取得较好的结果,并且分割用时很短,保证了效率。结论：测试结果表明,本文算法在动态控制区域生长和平滑轮廓方面有很好的作用,在保证速度的同时有效提高了肝脏自动分割精度。     

基于联合聚类和配准算法的可形变数字化概率图谱研究

可形变形状模型化的一个关键问题就是从一系列未标记的形状点集中估计一个有意义的平均形状.本文给出一种新的联合聚类和配准算法,它可以从多个形状采样的未标记点集中计算出这样一个平均形状,利用一种交替更新方法,将这些形状采样点集非刚性匹配到正在形成的平均形状上,然后根据得到的非刚性变换来估计平均形状,整个过程是完全对称的.这种方法对医学图像处理中建立基于人群的概率图谱非常有用.实验中将其应用到4个不同人脑部2D胼胝体数据中建立图谱(平均形状).     

基于形变配准算法评估前列腺癌分次间剂量的可行性研究

目的:研究基于形变配准算法进行前列腺癌分次间剂量评估的可行性。方法:采用锥形束CT(CBCT)形变配准到再计划CT,产生有明显配准误差的形变CBCT。分别结合频谱峰值转换法和逐层线性变换法,根据刚性盆部模体的噪声模型来修正形变CBCT,生成与再计划CT解剖结构基本一致的两组虚拟CBCT作为形变配准评估的"金标准"。以再计划CT为基准,评估计划CT形变配准到虚拟CBCT形成的虚拟CT的Gamma通过率。比较两组虚拟CT的评估系数,验证再计划CT转换为虚拟CBCT的可行性。评估基于形变场映射产生感兴趣区域(ROI)的dice系数,验证基于形变配准中产生形变场的半自动勾画技术的可行性。结果:计划CT形变配准到两组虚拟CBCT产生的虚拟CT的1 mm/1%和2 mm/2%的Gamma通过率分别为(98.08±0.43)%/(97.95±0.37)%(P0.05)和(99.53±0.08)%/(99.55±0.10)%(P0.05)。基于形变场映射产生各个ROI的dice系数均值为0.78～0.95。结论:虚拟CBCT提供了一种解决形变配准算法缺少"金标准"的问题,并验证基于形变配准算法评估前列腺癌分次间剂量的可行性。