基于深度学习的耳部穴区自动分割方法

耳部穴区的自动分割是实现智能化耳穴疗法的基础。然而,由于耳部穴区较多,且缺乏清晰的边界特征,现有方案在自动分割耳穴时面临着挑战。因此,需要一种快速准确的耳部穴区自动分割方法。本研究提出了一种基于深度学习的耳部穴区自动分割方法,主要包含耳部轮廓检测、解剖部位分割及关键点估计和图像后处理三个阶段。本文还提出了K-YOLACT以提升解剖部位分割及关键点定位的运行效率。实验结果表明,所提出的方法实现了对耳部正面图像内66个穴区的自动分割,分割效果优于现有方案。同时K-YOLACT方法的解剖部位分割的平均精度均值（mAP）为83.2%,关键点定位平均精度均值为98.1%,且运行效率明显提升。该方法的提出为耳穴图像的精确分割提供了可靠的解决方案,也为中医疗法的现代化发展提供了强有力的技术支持。     

基于深度协作表达的CT图像特征关联定位算法

单层协作表达算法重建CT图像超分辨率效果较差,不能创造CT图像关联特征定位的有利条件,因此,采用深度协作表达算法实现CT图像特征关联定位。该算法逐层迭代更新初始化字典,更新对应每层的最优表达权重系数,将最后表达层全部重建图像块合为高分辨率CT图像。采用距离法计算特征相似性,特征间欧氏距离越小、相似性越大,与选定特征距离最小的特征为关联特征,采用Sobel算子模板构建活动轮廓线套索融合模型,提取CT图像边缘点灰度值与关联特征点灰度值求取灰度势能差异性特征,完成CT图像特征关联定位。研究表明,定位算法用于肺部CT图像诊断时错误率小、定位病灶位置精准,可在医疗诊断中推广使用。     

耳穴压丸分经辨证取穴治疗血管性头痛：附62例分析

用耳穴压丸法治疗血管性头痛62例,有效5例,显效25例,痊愈32例,认为该疗法是经济有效的疗法.1 材料与方法1.1一般资料 62例1991年10月～1995年门诊治疗病人,经神经系统及辅助检查,结合病史确诊为血管性头痛,其中丛集性头痛1例;典型偏头痛4例;普通型血管性头痛57例;男10例,女52例;病程1年以内4人,1年以上58人.发作频率每日2～3次至1次/月.每次持续5～7天,头痛发作与月经有一定关系的20例,发作时伴恶心者21例,有家族史者9例,其中2人为同胞姐妹,2人为母子关系.1.2 方法 以耳穴压丸治疗为主,用白芥子贴压耳穴,每次选穴10个左右,每次1侧耳,每周1次,双耳交替.选穴原则(1)分经辨证取穴—即按头痛部位,经络所到取穴,前额痛多属足阳明胃经,侧头痛属足少阳胆经,多选用肝、胆穴;(2)局部取穴;(3)配以特定穴,如神门穴、头痛穴等;(4)对症取穴,根据患者的伴随症状取穴,有呕吐、头晕取胃、眼花取目、睡眠欠佳取神衰穴、失眠穴等.该患者大多数系顽固性头痛,曾经多种治疗无效者,治疗次数长短不等多数病例治疗10次以内,10～20次者12人,20～30次5人.     

基于改进主动形状模型的含胸壁粘连型肿块的肺区分割方法研究

肺区分割是计算机辅助诊断肺癌的前提。当肿块与胸壁粘连时,由于两者的计算机断层成像(CT)值接近,基于局部低级特征的传统分割方法不能得到正确结果;而且由于肿块体积大,造成了肺区内正常组织的大面积缺失,故以往含胸壁粘连型肺结节(直径小于3cm)的肺区分割方法不再适用,需要采用能结合先验形状和低级特征的主动形状模型(ASM)来分割含胸壁粘连型肺肿块的肺区。但传统ASM的搜索步骤是一种基于最小二乘的优化方法,该方法对异常标记点敏感,会使轮廓更新到正常肺组织和肿块的过渡区域而不是真正的肺边缘。针对这一问题,提出了改进的ASM算法:首先基于距离特征识别异常标记点,然后赋予异常标记点和正常标记点不同的搜索函数。搜索过程在设定的包围核(VOI)内进行。用所提出的ASM方法分割30个含胸壁粘连型肿块的肺区,与金标准的重叠度为93.6%。实验结果表明针对含胸壁粘连型肿块的肺区分割问题,改进的ASM算法能得到较好的分割结果,并且算法的运行时间是在临床可接受的范围内。     

基于边缘流和距离图Snake模型分割淋巴结超声图像

提出一种基于边缘流的距离图Snake模型的图像分割方法，用于淋巴结超声图像的分割。首先由给定的4个标记点获得Snake模型的初始轮廓，然后综合图像灰度和纹理特征构造边缘流，由边缘流演化所得边缘图来构造距离图，通过定义基于距离图的势能函数，作为Snake模型的外部势能，来引导模型形变，实现对淋巴结超声图像的半自动分割。     

利用小波多尺度变换和矩进行形状特征提取

形状是描述图像内容的一个重要的特征,基于形状的图像检索在基于内容的图像库系统管理和应用中得到越来越多的重视.本文提出了一种基于小波多尺度变换和相关矩的形状特征提取与检索方法.首先,对亮度图像进行小波模极大值变换,得到多尺度的边界图像,再利用6个相关边界矩提取每一尺度边界图像的特征,同一尺度上的矩组成图像的特征向量,用欧几里得距离对归一化的特征矢量进行相似性度量,不同的尺度赋予不同的权值,构建了一个基于形状特征的图像检索系统.实验结果表明,该方法通用性强,鲁棒性高.     

一种活动形状模型中的二维灰度模型

活动形状模型(active shape models,ASM)是一种较为流行的用于目标对象定位的统计学形状模型.该模型结合了一个点分布模型(point distribution model,PDM)和每个标志点周围的局部灰度模型,从而能够获取可靠精确的图像解释结果.对于二维图像,一维曲线的灰度模型会丟失其它方向上的信息.本文对于每个标志点周围的正方形邻域的灰度信息建立了模型,希望能够使活动形状模型方法考虑到更多的信息.     

基于超声序列图像的心脏四腔运动同步特性提取

目的心脏四腔运动的同步特性对于精确描述心脏机械活动有重要作用,特别对于心脏再同步治疗患者的诊断和术后评估非常重要,但目前此特性尚无较好的无创定量测定方法。全心脏B型超声序列图像含有丰富的心脏运动信息,可从超声心脏序列图像中提取心脏四腔运动的同步特性。方法首先将全心脏超声序列图像中每一帧图像的四腔分割出来,得到四腔的切面面积,进而从时间序列图像得到四腔面积随时间变化数据,通过特征分析得到心脏四腔运动的同步特性。为克服超声图像空间分辨率不高、信噪比较低及四腔边界不清晰的缺点,本文以主动形状模型(active shape model,ASM)为主,并针对此方法的不足提出了基于图像局部方差的改进方法。结果仿真超声图像序列和实际超声图像序列的实验结果初步证明本文提出的方法可行。结论基于改进的ASM分割方法,可达到较好的分割结果,并获得比较准确的心脏四腔运动的同步特性。     

四川汉族大学生耳郭参数的测量分析

目的 ：分析四川汉族大学生群体耳郭的性别差异性和对称性，探索耳郭在性别推断中的应用价值。方法 ：根据人体测量学方法获取141名个体耳郭数据，采用Wilconxon检验分析耳郭对称性，运用Mann-Whitney U检验筛选出有性别差异的指标，分别进行Fisher判别分析和构建多层感知器神经网络模型。结果 ：容貌耳长、容貌耳宽、耳垂长和耳垂宽和耳垂指数5项指标性别差异具有统计学意义，性别差异最大和最小的指标分别是耳垂宽和耳垂指数。侧别差异有统计学意义的指标包括女性耳垂长、女性耳垂耳郭指数、男性容貌耳长和男性耳垂长。以耳垂宽建立的一元判别函数准确率最高（左侧为92.2%，右侧为94.1%）。全指标判别函数法的总体判别准确率为89.1%。基于耳郭多项指标的多层感知器神经网络模型预测准确率为95.1%。结论 ：四川汉族大学生群体左、右侧耳郭形态无差异，存在性别差异。基于多层感知器神经网络模型预测四川汉族大学生群体耳郭性别具有较高的可行性和准确性，可作为一种备选方法用于性别推断。     

基于EDMA的辽宁汉族成人3DCT重建耳郭几何形态测量分析

目的:通过对三维重建后的耳郭进行几何形态测量,分析耳郭形态的左右对称性及性别差异。方法:对78例辽宁汉族青年人(男性38人,女性40人)进行128排螺旋CT扫描;将CT数据导入VG Studio MAX3.0中进行三维重建并对标志点进行三维坐标测量;使用WinEDMA1.0.1对三维标志点进行对称性、性别差异分析,所得结果进行bootstrap非参数检验。结果:通过对男女耳郭形态进行欧几里德距离矩阵分析显示,男女耳郭形态左右对称性均不存在显著形态学差异;但耳郭形态存在性别差异,且男性耳郭整体轮廓大于女性。结论:辽宁汉族成人左右耳郭形态不存在显著差异,但男性耳郭总体轮廓大于女性,体现在形态耳宽、容貌耳宽、形态耳长、容貌耳长,在形态差异矩阵中线段比值均大于1.05。为颅面部形态的表型研究、法医的个体识别推断提供理论基础。     

Interpretation of acupoint location in traditional Chinese medicine teaching: Implications for acupuncture in research and clinical practice

Acupuncture is a therapeutic intervention of traditional Chinese medicine, characterized by the insertion of a fine metal needle through the human body's skin at an acupuncture point (acupoint). Acupuncture has become from cultural curiosity to fast-growing complementary and alternative medicine therapy worldwide, including in the United States. The ability to locate acupoints on the body surface precisely is critical for the acupuncture treatment. However, the location of acupoints varies frequently among practitioners. Therefore, in the present study, the author will address the application of acupoint in traditional Chinese medicine (including the anatomical location of acupoint) to draw attention to the issues about the acupoint location in acupuncture research and clinical practice. Moreover, further studies are needed to determine whether acupoint location with specificity could be validated by employing reliable tools. In the future, the incongruity among acupuncturists regarding acupoint location should be resolved, and the acupoint location methods with more accuracy should be developed.     

线性模型识别多元耳穴电信息

用耳穴电特性三变量作为生理或病理变化的观察指标。医理设计遵循传统中医学的经络脏腑理论和模式识别理论,通过对穴位相关群特征变量的的取,采取多变量归一化建立线性集成模型,并用该模型对多穴位的三变量进行识别、从而达到鉴别诊断的目的。我们用该模型作上消化道病例样本识别试验获得了较好的结果。该研究融合传统中医学和近代科学的特点,为建立耳穴诊断专家系统提供了一种思路和方法,具有一定的临床应用前景。     

背部腧穴穴位定位仪器的设计

目的：针对当前电子医疗设备领域缺乏自动化程度高的中医穴位定位辅助仪器的状况,设计了一种背部腧穴穴位定位的电子仪器。方法：仪器整体由四部分组成：搭载Android系统的智能移动终端、蓝牙通信模块、以ARIVl为核心的控制系统及二维机械运动平台。其中,搭载Android系统的智能移动终端负责接收用户在应用界面的操作指令、蓝牙通信模块负责用户指令的无线传输、以ARM为核心的控制系统根据用户指令控制二维机械运动平台精准的运动,从而达到穴位定位的效果。结果：Android操作系统下编写的用户界面美观流畅,用户体验良好。主控制系统性能稳定,能处理各种复杂的穴位定位指令。经过测试,在室内环境下蓝牙通信模块正常工作的有效距离为7m,能满足仪器的实际应用需求。结论：仪器的整体设计遵循高内聚低耦合的设计原则,使得系统具有很好的维护性和扩展性。本仪器能够辅助中医医师实现对背部穴位的定位。提高医师在治疗过程中的工作效率。同时,为中医穴位相关的医疗保健器械提供可靠的解决方案,有利于传统的针灸穴位疗法推广。     

腹针治疗周围性面瘫选穴规律研究

目的 研究腹针治疗周围性面瘫的选穴规律。方法 通过计算机及手工检索,选取近15年有关腹针治疗周围性面瘫的相关文献,以临床研究、疗效观察、现代对比实验研究为依据,进行分析归纳,探讨腹针的选穴规律。结果 腹针治疗周围性面瘫主要取任脉、肾经、胃经及脾经上的穴位及腹部新穴,使用频率依次为55.70%、15.44%、14.09%、2.68%、12.08%;腹针治疗周围性面瘫选用的标志性穴位组合规律:主要有引气归元、腹四关、天地针、调脾气,其使用频率依次为48.48%、27.27%、12.12%、12.12%。结论 合理运用腹针,遵循其选穴规律,可有效治疗周围性面瘫。     

同一经络上穴位的脑功能磁共振成像研究

目的:手针针刺同一经络上但被同一神经阶段支配的不同穴位的核磁共振功能成像研究。方法:对33名志愿者进行手针针刺,每一位志愿者会随机地接受一个点的针刺:太冲穴,中都穴,太冲穴旁的非穴位点和中都穴旁的非穴位点,在针刺同时用1.5T核磁共振扫描仪进行扫描,得到针刺穴位相对于非穴位的激活脑区。结果:相对于刺激假穴组,刺激真穴组都激活了额内侧面、前扣带回(ACC,BA24/32/25);对侧中央后回、顶叶BA7/31、额中回;还有同侧的BA19和小脑。针刺太冲穴特异地激活了两侧额中回和颞下回,对侧颞中回、岛叶、小脑和同侧额中回、尾状核;针刺中都穴特异地激活了对侧颞上回、顶下小叶、同侧的中央前回和额上回。结论:针刺同一经络上的不同穴位会引起相似的大脑反应,而针刺同一经络上不同穴位所引起的特异性激活也表明了穴位特异性的存在。     

Somatotopic organization of facial nucleus of rabbit. With particular reference to intranuclear representation of perioral branches of the facial nerve

Somatotopic organization of the facial nucleus was examined in the rabbit by the retrograde HRP (horseradish peroxidase) method; HRP was applied to the peripheral branches of the facial nerve. The facial nucleus is cytoarchitectonically divided into 5 division: the ventromedial, medial, dorsal, lateral and intermediate divisions. The ventromedial division contains neurons supplying the cervical branch. The medial division supplies the anterior auricular branch as well as the posterior auricular branch. The dorsal division is small and contains motoneurons innervating the periorbital regions through the zygomatico-orbital branchlets as well as the anterior auricular branch. Motoneurons innervating the perioral regions are numerous and distributed in the lateral and intermediate division; each of the lateral and intermediate divisions supplies both superior labial and inferior labial branches.     

基于BP神经网络的耳穴信息智能识别系统

本文介绍用BP网络建立耳穴信息的智能识别系统，其设计原理和方法融合了经络、脏腑理论与模式识别理论，并用该系统通过识别人体耳穴电学特征量筛检上消化道癌。本文中用该模型作胃病例样本识别试验获得了较好的结果，此项工作对于癌症防治有重要意义，同时也为现代科学与传统中医学的结合开辟了一条新路。     

Correlation of the main peripheral branches of the facial nerve with the cytoarchitectonic subdivisions of the facial nucleus in the guinea pig

Summary Correlation of the main peripheral branches of the facial nerve with morphological subdivisions of the facial nucleus was examined in the guinea pig by the retrograde horseradish peroxidase method. The facial nucleus of the guinea pig was divided cytoarchitectonically into the dorsolateral, lateral, intermediate, medio-intermediate, medial, and ventromedial divisions; the ventromedial division was further divided into the major, dorsal and lateral parts. Six main branches of the facial nerve were identified; the zygomatico-orbital, cervical, posterior auricular, anterior auricular, superior labial, and inferior labial branches. After applying HRP to the main branches of the facial nerve, the pattern of distribution of HRP-labelled neuronal cell bodies within the facial nucleus was examined: the dorsolateral division, dorsal part of the ventromedial division, major part of the ventromedial division, lateral part of the ventromedial division, or medial division contained the cell bodies of respectively the zygomatico-orbital, cervical, posterior auricular, anterior auricular, or superior labial branches, while each of the lateral, intermediate, and medio-intermediate divisions contained the cell bodies of both the superior labial and inferior labial branches.     

MRI超短回波时间成像序列结合T2*映射技术用于在体耳软骨无创检测

提出使用磁共振图像(MRI)超短回波时间(UTE)成像序列结合T2*映射技术, 对耳软骨T2*值进行在体无创检测, 探究既能对耳软骨进行非侵入性成像又能定量评估在体耳软骨生物成分的方法, 为耳软骨再造和修复整形手术评价的标准化提供新思路。首先, 使用1个UTE和5个短回波时间(TE)的成像组合序列采集30名志愿者右侧外耳的MRI图像;然后, 利用采集到的每名志愿者的图像进行组内刚性配准及手动分割耳软骨与外耳轮廓(包含耳软骨及周围组织, 如皮肤、脂肪和其他软组织)的预处理;接下来, 分别运用单指数和双指数衰减模型在分割出来的耳软骨和外耳区域进行T2*值测量;最后, 分别使用这两种模型拟合耳软骨信号强度随回波时间变化的衰减曲线, 并比较拟合模型的准确性。结果显示, 在30例右耳的单成分分析(单指数模型)实验中, 外耳的T2*_m平均值为(49.269±16.979)ms, 耳软骨的T2*_m平均值为(23.799±9.629)ms。在双成分分析(双指数模型)中, 外耳的短成分T2*_s平均值为(11.713±3.111)ms, 长成分T2*_l平均值为(65.128±13.132)ms, 耳软骨的短成分T2*_s平均值为(5.577±1.830)ms, 长成分T2*_l平均值为(30.628±8.413)ms。统计分析显示, 单成分分析计算得到的T2*_m, 和双成分分析计算得到的T2*_s、T2*_l, 在外耳和耳软骨区域均存在显著差异(P <0.05)。在曲线拟合中, 双指数模型优于单指数模型(R²[bi]=0.999±0.001 vs R²[mono]=0.905±0.014, P<0.05)。实验结果表明, 超短回波时间成像序列结合T2*映射技术对在体耳软骨进行T2*值无创检测具备可行性, 有望为软骨组织工程和3D生物打印技术制作的耳软骨-支架复合物应用在耳廓修复和再造中提供医学影像学的支撑, 也为小耳畸形外科整形手术术后定量评估耳软骨提供一种可行性方案。     

基于3D U-Net 实现人体耳软骨MRI图像的解剖结构分割

自体肋软骨雕刻法是目前治疗先天性小儿畸形的临床标准疗法,而耳软骨组织工程和3D生物打印是有前景的治疗方案。可是,这些治疗方案的核心—(复合物)支架构造缺乏基于医学图像的耳软骨自动分割方法。基于3D U-Net提出改进的网络模型,能够实现MRI图像的人体耳软骨解剖结构的自动分割。该网络模型结合残差结构和多尺度融合等设计,在减少网络参数量的同时实现12个耳软骨解剖结构的精确分割。首先,使用超短回波时间(UTE)序列采集40名志愿者单侧外耳的MRI图像;然后,对所采集的图像进行预处理、耳软骨和多解剖结构手动标注;接下来,划分数据集训练改进的3D U-Net模型,其中32例数据作为训练集、4例为验证集、4例为测试集;最后,使用三维全连接条件随机场对网络输出结果进行后处理。模型经过10折交叉验证后,耳软骨12个解剖结构的自动分割结果的平均Dice相似度系数(DSC)和平均95%豪斯多夫距离(HD95)分别为0.818和1.917,相比于使用基础的3D U-Net模型,DSC指标分别提高6.0%,HD95指标降低了3.186,其中耳软骨关键结构耳轮和对耳轮的DSC指标达到了0.907和0.901。实验结果表明,所提出的深度学习方法与专家手动标注两者之间的结果非常接近。在临床应用中,根据患者健侧UTE核磁图像,本研究提出的方法既可以为现有自体肋软骨雕刻法快速、自动生成三维个性化雕刻模板,也可以为组织工程或者3D生物打印技术构建耳软骨复合物支架提供高质量的可打印模型。