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近年来关于人脑的研究工作成为生物医学领域一大研究热点,其中引人注目的一项研究内容是数字化脑图谱的开发与应用。脑图谱的三维可视化在以后的手术计划的制定、虚拟手术的操作以及教学应用中有着举足轻重的作用。Talairach-Tournoux图谱(也称Talairach图谱)是目前临床上被医生广泛参考的脑图谱之一。该图谱来自于一个尸体标本,通过对尸脑标本断层切割,在矢向断面勾勒脑部各组织结构,以彩色绘图形式描述脑部解剖结构信息。该图谱中的邻近断层之间的间隔一般都比较大,间隔一般为2mm到5mm。对于Talairach图谱的这一特点,采用目前比较常用的三维重建方法(如Marching cube算法)很难达到理想的重建效果,本文提出一种基于形状插值(shape-based interpolation)的方法重建脑图谱中的组织结构。首先提取Talairach图谱中指定组织结构的轮廓,采用多边形近似将其边缘轮廓进行逼近,当两个轮廓之间达到最大相似度的匹配效果时再利用形状特性插补出中间需要的轮廓;其次将所有轮廓分为简单轮廓组(一对一)和复杂轮廓组(一对多或多对多),对于简单轮廓组,采用基于NURBS的方法(NURBS-based method)重建三维表面,而对于复杂轮廓组,则采用基于距离映射方法(distance map-based method)来重建三维表面;最后实现各三维表面之间的光滑拼接,形成该组织的三维表面。在Talairach图谱中,由于某一层的轮廓会出现一对多、多对多的情况,所以在找到了上下层之间轮廓的正确对应关系之后,还得解决轮廓的分叉问题,将复杂轮廓组转化为简单轮廓组,使得重建问题简单化。实验证明,该方法不仅对于图谱中正常组织能够达到非常好的重建效果,而且对于病变组织也能够取得满意的效果。本文提出的方法不仅适用于Talairach图谱的三维可视化,而且对层间距较大的CTMRI图像分割结果的三维重建也同样适用。该方法对数字化脑图谱的在临床上的深入应用有着理论意义和实际应用价值。