基于D-S理論的醫(yī)學(xué)物理圖像識別方法的研究.pdf

1、周圍神經(jīng)遍布于人體的各個組織和器官，人們在日?；顒又泻苋菀资艿揭馔獾膫Γ梭w組織器官的損傷往往伴隨著周圍神經(jīng)系統(tǒng)的破壞。周圍神經(jīng)損傷后，經(jīng)過修復(fù)手術(shù)常常難以達到預(yù)期的治療效果，周圍神經(jīng)損傷的致殘率高，提高手術(shù)手的治療效果一直是外科臨床手術(shù)的難題。在修復(fù)手術(shù)中，相同性質(zhì)的神經(jīng)束對接是提高治愈效果的重要前提，但是現(xiàn)階段手術(shù)都是借助于周圍神經(jīng)的切片組織化學(xué)染色的神經(jīng)橫切面信息，由于此方法不能反映神經(jīng)全長內(nèi)部結(jié)構(gòu)中神經(jīng)束的游走變化規(guī)律，不能滿

2、足手術(shù)的要求。計算機科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展為人體周圍神經(jīng)三維重建及可視化帶來了福音，通過計算機技術(shù)重新構(gòu)建人體周圍神經(jīng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，以更加直接的方式展現(xiàn)周圍神經(jīng)的結(jié)構(gòu)信息及神經(jīng)束的變化規(guī)律，使其成為周圍神經(jīng)修復(fù)手術(shù)的重要輔助手段。目前國內(nèi)外對周圍神經(jīng)三維重建及可視化的研究尚處于起步階段，對周圍神經(jīng)切片的制備及成像已研究出較為滿意的獲取方案，對周圍神經(jīng)內(nèi)神經(jīng)束的分割已有前輩給出了較為理想的解決方案，對最后的三維重建采取調(diào)用三維軟件的方式完成。但

3、是對于三維重建中對神經(jīng)束的識別的關(guān)鍵技術(shù)，國內(nèi)外少有相關(guān)的研究資料，需要做進一步的研究。
　　本文利用數(shù)字圖像處理技術(shù)以及模式識別和人工智能的相關(guān)方法對人體周圍神經(jīng)三維重建過程中神經(jīng)纖維的識別方法做進一步研究。本文基于神經(jīng)纖維的統(tǒng)計信息的識別方法，利用圖像處理技術(shù)對神經(jīng)纖維進行分割處理并獲取其特征信息，綜合利用獲取的神經(jīng)纖維特征信息，對神經(jīng)纖維進行分類識別。具體的研究內(nèi)容如下:
　　1.分析現(xiàn)有的三種染色方法:Karnorv

4、sky-Roots-甲苯胺藍-麗春紅2R、Karnorvsky-Roots-甲苯胺藍-變色酸2R以及Karnorvsky-Roots-甲苯胺藍-水溶性猩紅染色方法較單一染色方法具有的優(yōu)越性，給出三種染色方法得到的圖像并分析各圖像中神經(jīng)纖維的特性。
　　2.分割神經(jīng)纖維圖像。針對神經(jīng)纖維顯微圖像邊界模糊不易獲取邊界的特點，采用補償種子點的二次分水嶺分割算法，該方法改善了分水嶺算法在處理神經(jīng)纖維纖維圖像過程中的誤分割現(xiàn)象，充分考慮了神

5、經(jīng)纖維粘連依靠的特點。
　　3.神經(jīng)纖維的特征提取和特征信息的融合。本文根據(jù)神經(jīng)纖維在顯微圖像中顯示的特性，提取神經(jīng)纖維的特征。在分析三種染色圖像的神經(jīng)纖維特征的基礎(chǔ)上，利用信息融合的方法將相同染色方法得到的同種神經(jīng)纖維的特征進行融合。
　　4.神經(jīng)纖維的識別。利用基于D-S理論的信息融合的方法，將證據(jù)推理的方法引入到信息的融合決策中，完成神經(jīng)纖維的分類識別。
　　本文將不同染色圖像得到的特征看成多種信息源得到的信息，