專利名稱：小兒漏斗胸三維建模方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種漏斗胸的建模方法，特別是小兒漏斗胸三維建模方法。
背景技術(shù)：
漏斗胸和雞胸的發(fā)病率約為1 4%。，其中漏斗胸患兒約占卯％。漏斗胸主要表現(xiàn)是胸骨 體向內(nèi)凹陷，在胸骨體和劍突交接處呈漏斗狀。漏斗胸的畸形胸廓不僅造成凹陷的胸骨壓迫 心臟、心搏出量減少、肺總?cè)萘亢头位盍肯陆?，而且易造成患兒心理自卑，以致?yán)重影響患 兒的心理和生理健康。醫(yī)學(xué)界大多學(xué)者認(rèn)為是由肋軟骨和胸骨異常過(guò)度增長(zhǎng)所致。
文獻(xiàn)"漏斗胸的微創(chuàng)手術(shù)矯正治療現(xiàn)狀.高亞，李恭才.《中華小兒外科雜志》，2005， (08):431-432"公開(kāi)了一種利用微創(chuàng)手術(shù)進(jìn)行漏斗胸矯正治療的方法，漏斗胸微創(chuàng)矯正手術(shù)的 優(yōu)點(diǎn)是切口與創(chuàng)傷小、出血與并發(fā)癥少；手術(shù)時(shí)間短；有效的改善了心肺功能；可以獲得較 滿意的胸廓矯形效果。但實(shí)際上漏斗胸微創(chuàng)矯形手術(shù)也存在著許多問(wèn)題，如矯形手術(shù)中肋軟 骨的形狀位置不可視，僅依靠CT圖片和醫(yī)生手感經(jīng)驗(yàn)判斷，因而無(wú)法對(duì)病變軟骨形狀位置 做出準(zhǔn)確判斷；矯形支架位置難以科學(xué)定位，導(dǎo)致矯形支架容易移位，使得再次手術(shù)率高達(dá) 30%。因此，若能在術(shù)前獲得患兒的胸廓三維模型，則可以在術(shù)前進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，不但解決 了手術(shù)的可視化問(wèn)題，還能解決矯形支架的固定問(wèn)題，從而提高手術(shù)成功率。
人體軟骨密度非常接近軟組織，CT圖像很難區(qū)分軟骨與軟組織，所以軟骨建模相對(duì)比較 困難。
文獻(xiàn)"人體胸廓三維有限元模型的建立及應(yīng)力分析研究.胡輝瑩，鐘世鎮(zhèn)，張美超等. 《中國(guó)急救醫(yī)學(xué)》，2007， (12):1098-1100"公開(kāi)了一種利用胸廓三維有限元建模及應(yīng)力分析 的方法。該方法采用螺旋CT對(duì)一成年男性新鮮尸體標(biāo)本進(jìn)行胸部掃描，掃描間隔1.0mm, 共得440張斷層圖片，使用比利時(shí)Materialise公司生產(chǎn)的醫(yī)學(xué)影像三維重建軟件Mimics10.1， 對(duì)斷層圖片分別設(shè)立蒙罩截取軟骨和硬骨圖像數(shù)據(jù)，然后對(duì)這些數(shù)調(diào)用三維體繪制操作生 成模型，建立了包括鎖骨、肋骨、脊柱等結(jié)構(gòu)的人體胸廓的三維有限元模型。該文獻(xiàn)建立 的脊柱和to骨硬骨部分模型比較完整，肋軟骨部分第4肋和第5肋在劍突部位粘連在一起， 且第4、 5、 6、 7等肋軟骨模型過(guò)于扁平，局部過(guò)于粗大，明顯偏離人體實(shí)際生理形狀，模 型在肋軟骨方面比較粗糙。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有技術(shù)由于肋軟骨的透明性、密度與胸廓軟組織差別小，而導(dǎo)致螺旋CT圖 像質(zhì)量差、軟骨不可見(jiàn)的不足，本發(fā)明提供一種小兒漏斗胸三維建模方法，采用區(qū)域搜索法
處理與硬骨結(jié)合部位軟骨，分析軟骨特征參數(shù)，采用區(qū)域增長(zhǎng)法解決了軟骨CT圖像不可見(jiàn) 問(wèn)題，可以實(shí)現(xiàn)人體軟骨建模。
本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案 一種小兒漏斗胸三維建模方法，其特點(diǎn) 是包括下述步驟
(a) 針對(duì)小兒漏斗胸原始螺旋CT圖片，采用區(qū)域搜索法，對(duì)胸廓硬骨部分進(jìn)行建模；
(b) 用醫(yī)學(xué)圖像處理軟件Mimics測(cè)量胸廓三維模型肋骨末端軟骨與硬骨結(jié)合部位軟骨 區(qū)灰度值為6'5 80，修正后創(chuàng)建蒙罩分離肋軟骨圖像數(shù)據(jù)；
(c) 采用區(qū)域增長(zhǎng)法，判斷式^(&) —F(S)I<F是否成立，選擇每根肋硬骨末端分離出 的軟骨圖像數(shù)據(jù)，閾值『=5 8，特征區(qū)域函數(shù)F (Gk) =68 78，特征向量F (s) =51~70作 為增長(zhǎng)點(diǎn)，對(duì)每根肋骨硬骨與軟骨結(jié)合端使用區(qū)域增長(zhǎng)分離肋軟骨圖像數(shù)據(jù)；
式中，r為閎值，F(xiàn) (Gk)是特征區(qū)域函數(shù)，F(xiàn) (s)是特征向量；
(d) 采用光線投射法對(duì)經(jīng)過(guò)步驟(b)、 (c)兩次數(shù)據(jù)分離后的肋軟骨數(shù)據(jù)進(jìn)行體繪制， 肋軟骨數(shù)據(jù)完整分離后采用光線投射法進(jìn)行體繪制生成漏斗胸肋軟骨三維模型；
(e) 對(duì)肋軟骨三維模型進(jìn)行高斯平滑處理，使其圓潤(rùn)光滑；
(f〉將步驟(a)所建立的小兒漏斗胸胸廓硬骨部分模型，與步驟(b) (e)所建立 的小兒漏斗胸肋軟骨三維模型進(jìn)行疊加，得到完整的小兒漏斗胸三維模型。
本發(fā)明的有益效果是由于采用區(qū)域搜索法處理與硬骨結(jié)合部位軟骨，分析軟骨特征參 數(shù)，采用區(qū)域增長(zhǎng)法解決了軟骨CT圖像不可見(jiàn)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了人體軟骨建模，所建三維模型肋 軟骨沒(méi)有粘連，各肋軟骨圓潤(rùn)光滑，仿真程度高。
下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作詳細(xì)說(shuō)明。


圖1是本發(fā)明小兒漏斗胸三維建模方法所用的漏斗胸螺旋CT圖片。 圖2是圖1軟骨數(shù)據(jù)分離后斷層圖片。 圖3是圖1軟骨數(shù)據(jù)區(qū)域增長(zhǎng)后斷層圖片。 圖4是本發(fā)明方法所建立的肋軟骨三維初始模型。 圖5是本發(fā)明方法所建立的平滑處理后肋軟骨三維模型。 圖6是本發(fā)明方法所建立的漏斗胸胸廓三維模型。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明的漏斗胸胸廓三維模型的建立方法，具體按以下步驟進(jìn)行-
將圖1所示某患兒漏斗胸原始螺旋CT圖片輸入計(jì)算機(jī)。CT圖片為切片圖像，灰度模式 顯示，分主視、俯視和左視三個(gè)方向。圖片分辨率為512x512像素，切片數(shù)目為227,切片
間距為0.4mm。從原始CT圖像灰度上僅能分辨出肋骨硬骨和軟組織的區(qū)別，無(wú)法分辨出軟 骨和軟組織。
首先對(duì)某患兒漏斗胸原始螺旋CT圖片進(jìn)行圖像處理。對(duì)于某患兒漏斗胸原始螺旋CT圖 片是灰度圖像的情況，先對(duì)其進(jìn)行肋軟骨灰度數(shù)據(jù)提取。人體組織CT圖像灰度值范圍為 -1024 1250，不同組織材料有不同灰度值，對(duì)欲分離的肋軟骨來(lái)講，除了軟骨組織其余部分 均可視為噪音。
區(qū)域搜索法。小兒肋軟骨與軟組織密度近似，透明性高，CT圖像上無(wú)法區(qū)分軟骨與軟組 織，且軟骨CT圖像灰度值范圍無(wú)資料可參考，因此無(wú)法直接分離肋軟骨圖像數(shù)據(jù)；而肋硬 骨由于組織密度與周圍軟組織差別較大，CT圖像清晰可見(jiàn)并且邊緣輪廓清楚；從生理結(jié)構(gòu)看， 肋軟骨與肋硬骨相連，肋硬骨末端相鄰組織即是肋軟骨組織。因此，只要建立起肋硬骨模型， 精確定位肋硬骨模型邊緣區(qū)域,即可確定肋軟骨區(qū)域。硬骨圖像灰度值范圍一般為226 1250， 創(chuàng)建蒙罩BopeMask，灰度范圍226 250,分離圖像數(shù)據(jù)可得包括胸椎、肋骨、胸骨等硬質(zhì) 骨圖像數(shù)據(jù)，對(duì)這些硬質(zhì)骨圖像數(shù)據(jù)采用體繪制操作建立肋骨硬骨部位三維模型，在三維模 型肋硬骨末梢單擊鼠標(biāo)進(jìn)行定位，則三視圖中鼠標(biāo)光標(biāo)自動(dòng)出現(xiàn)在相對(duì)應(yīng)位置，該位置即是 肋硬骨末端肋軟骨起始處。
軟骨區(qū)域及參數(shù)確定。由于肋軟骨密度與胸廓軟組織差別小，CT圖像質(zhì)量差，視覺(jué)確定 肋軟骨區(qū)域存在困難。但從生理結(jié)構(gòu)上看，肋軟骨與肋硬骨相連，而硬骨CT圖像質(zhì)量高， 建模簡(jiǎn)單，.建立胸肋骨硬骨模型，其肋骨末端區(qū)域必然是肋軟骨。創(chuàng)建蒙罩，建立肋骨硬骨 三維模型。蒙罩即是前景背景數(shù)據(jù)分離器，設(shè)置蒙罩參數(shù)為最小灰度226，最大灰度1250, 分離肋骨硬骨數(shù)據(jù)并繪制三維模型。由于小兒肋軟骨透明性高、密度與胸廓軟組織差別小、 螺旋CT圖像質(zhì)量較差，且軟骨螺旋CT灰度范圍無(wú)經(jīng)驗(yàn)值可參考，故須測(cè)量實(shí)際螺旋CT圖 片肋軟骨區(qū)實(shí)際數(shù)據(jù)才能確定。本發(fā)明根據(jù)具體漏斗胸的CT圖片，用醫(yī)學(xué)圖像處理軟件 Mimics的區(qū)域灰度測(cè)量工具Profile Line測(cè)得軟骨區(qū)灰度值為65 80，修正后創(chuàng)建蒙罩，參 數(shù)設(shè)為最小灰度值60，最大灰度值為85,平均灰度值為68.88，標(biāo)準(zhǔn)偏差為6.1751，應(yīng)用蒙 罩可濾出所有大部分肋軟骨灰度像素及部分軟組織和脾臟灰度像素，得到分離出的用不同顏 色表示的肋軟骨圖像數(shù)據(jù)。從圖2軟骨數(shù)據(jù)分離后斷層圖片可以看出，使用蒙罩分離軟骨數(shù) 據(jù)后，由于圖像數(shù)據(jù)的析出表現(xiàn)為不同組織不同的灰度，明顯區(qū)別于圖1原組織圖像及周圍 軟組織的灰色。但是，軟骨數(shù)據(jù)分離后斷層圖片中間部位為脾臟組織，因其CT圖像灰度值 與軟骨組織相同，亦被分離了出來(lái)，需要進(jìn)一步處理。
本發(fā)明采用基于區(qū)域增長(zhǎng)法的進(jìn)一步數(shù)據(jù)分離方法。即在待分割的前景區(qū)域中選擇一個(gè) 與肋硬骨相連的種子點(diǎn)作為生長(zhǎng)的起始點(diǎn)；在種子點(diǎn)鄰域中搜索與種子點(diǎn)的相似特征度，可
保證滿足指定生長(zhǎng)準(zhǔn)則的像素，使像素與種子點(diǎn)所在區(qū)域合并。再將新合并的像素作為新的 種子點(diǎn)，采用循環(huán)搜索與合并方法，直至獲得滿意像素。令F表示衡量像素相似程度的特征 函數(shù)，G"戈表第A:步時(shí)生長(zhǎng)的區(qū)域，則&的區(qū)域特征函數(shù)為F(&)。設(shè)當(dāng)前像素為力'，力， 其特征向量為F(力，判斷下列不等式是否成立
式中，r為一定的閾值。
若(1)式成立，則像素s被合并至Gt+l-C^+s，否則跳過(guò)像素s搜索下一相鄰像素。算
法的核心就是比較F(c^)與i^)的特征距離是否滿足一定的閾值r。
對(duì)于已經(jīng)分離出來(lái)的肋軟骨圖像數(shù)據(jù)，本發(fā)明采用區(qū)域增長(zhǎng)法進(jìn)一步分離數(shù)據(jù)。由于嬰
幼兒軟組織和脾臟組織.CT灰度十分近似軟骨CT灰度，亦會(huì)作為肋軟骨數(shù)據(jù)被分離出來(lái)。用 醫(yī)學(xué)圖像處理軟件Mimics的區(qū)域增長(zhǎng)工具Region Growing,設(shè)定區(qū)域增長(zhǎng)工具參數(shù)閾值T =5~8，特征區(qū)域函數(shù)F(Gk) =68~78，特征向量F (s) =51~70,點(diǎn)選肋硬骨末端己經(jīng)確認(rèn) 為肋軟骨的區(qū)域，進(jìn)行區(qū)域增長(zhǎng)的二次軟骨數(shù)據(jù)分離。經(jīng)二次數(shù)據(jù)分離提取肋軟骨數(shù)據(jù)后， 可得到以第三種顏色標(biāo)注的肋軟骨圖像灰度數(shù)據(jù)，相比于第一次數(shù)據(jù)分離，二次數(shù)據(jù)分離后 肋軟骨數(shù)據(jù)更完整。從圖3中可以看出，蒙罩加區(qū)域增長(zhǎng)法處理后，由于區(qū)域增長(zhǎng)源為軟骨 而非脾臟，脾臟組織已經(jīng)作為噪音信號(hào)被屏蔽了起來(lái)。
本發(fā)明的體繪制方法采用光線投射法。經(jīng)過(guò)兩次數(shù)據(jù)分離后的肋軟骨數(shù)據(jù)為二維幾何數(shù) 據(jù)，需進(jìn)行體繪制后才能生成三維幾何模型，本發(fā)明釆用光線投射法實(shí)現(xiàn)體繪制，再現(xiàn)肋軟 骨三維幾何模型。該法模擬圖像平面的每個(gè)像素都沿著視線方向發(fā)射出一條射線，這條射線 穿過(guò)體數(shù)據(jù)集。沿著這條射線選擇it個(gè)等距采樣點(diǎn)，并由距離某一采樣點(diǎn)最近的8個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn) 的色值和不透明度值作三次線性插值，求出該采樣點(diǎn)的不透明度和色值，最后將這條射線上 的各采樣點(diǎn)的色值及不透明度值由前向后或由后向前加以合成，即可得到該像素的色值，進(jìn) 而組合反映出物體的輪廓結(jié)構(gòu)。
體繪制生成三維模型。3D視圖是通過(guò)分開(kāi)的區(qū)域三角計(jì)算生成的，每張CT斷層圖片里 存在經(jīng)過(guò)前兩次數(shù)據(jù)分離濾出的肋軟骨像素，沿任一斷層圖片的任意像素點(diǎn)發(fā)出一條視線到 下一斷層圖片某像素點(diǎn)上，這兩點(diǎn)就構(gòu)成了三角形的一條邊，若這條邊延伸到更下層斷層圖 片上仍有相同像素點(diǎn)，則該邊就同時(shí)連接了三張斷層圖片；同樣道理可以組成三角形的第二、 第三條邊。三角形數(shù)量決定了 3D模型的質(zhì)量，三角形越多，品質(zhì)越好，需要的內(nèi)存越多。 調(diào)用體繪制工具Calculate 3D from mask,設(shè)定參數(shù)為3D品質(zhì)選用戶，插補(bǔ)方法選輪廓插值， 矩陣壓縮XY分辨率為2， Z分辨率為l，其余參數(shù)默認(rèn)，計(jì)算三角形并繪制體輪廓得到圖4 漏斗胸肋軟骨三維初始模型。從圖4三維模型可以看出，經(jīng)過(guò)前述操作后初始三維模型已經(jīng)
建立，只是模型比較粗糙，下面進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。
表面平滑處理是三維幾何模型處理的進(jìn)一步優(yōu)化。表面平滑主要目的是減少圖像噪聲， 本發(fā)明平滑方法采用高斯平滑方法。采用高斯平滑方法，設(shè)置平滑因子為0.4，平滑次數(shù)選3， 經(jīng)過(guò)三次平滑處理后得漏斗胸肋軟骨3D最終幾何模型。從圖5可以看出，經(jīng)過(guò)平滑處理后漏 斗胸肋軟骨模型完整，形態(tài)自然，各肋軟骨清晰光滑沒(méi)有粘連。
將前述的小兒漏斗胸胸廓硬骨部分模型，與前述的小兒漏斗胸肋軟骨三維模型進(jìn)行疊加， 得到完整的小兒漏斗胸三維模型。從圖6可以看出，所建立的小兒漏斗胸三維模型圖像清晰， 肋軟骨沒(méi)有粘連，各肋軟骨圓潤(rùn)光滑，仿真程度高。
權(quán)利要求
1.一種小兒漏斗胸三維建模方法，其特征在于包括下述步驟(a)針對(duì)小兒漏斗胸原始螺旋CT圖片，采用區(qū)域搜索法，對(duì)胸廓硬骨部分進(jìn)行建模；(b)用醫(yī)學(xué)圖像處理軟件Mimics測(cè)量胸廓三維模型肋骨末端軟骨與硬骨結(jié)合部位軟骨區(qū)灰度值為65～80，修正后創(chuàng)建蒙罩分離肋軟骨圖像數(shù)據(jù)；(c)采用區(qū)域增長(zhǎng)法，判斷式|F(Gk)-F(s)|<T是否成立，選擇每根肋硬骨末端分離出的軟骨圖像數(shù)據(jù)，閾值T＝5～8，特征區(qū)域函數(shù)F(Gk)＝68～78，特征向量F(s)＝51～70作為增長(zhǎng)點(diǎn)，對(duì)每根肋骨硬骨與軟骨結(jié)合端使用區(qū)域增長(zhǎng)分離肋軟骨圖像數(shù)據(jù)；式中，T為閾值，F(xiàn)(Gk)是特征區(qū)域函數(shù)，F(xiàn)(s)是特征向量；(d)采用光線投射法對(duì)經(jīng)過(guò)步驟(b)、(c)兩次數(shù)據(jù)分離后的肋軟骨數(shù)據(jù)進(jìn)行體繪制，肋軟骨數(shù)據(jù)完整分離后采用光線投射法進(jìn)行體繪制生成漏斗胸肋軟骨三維模型；(e)對(duì)肋軟骨三維模型進(jìn)行高斯平滑處理，使其圓潤(rùn)光滑；(f)將步驟(a)所建立的小兒漏斗胸胸廓硬骨部分模型，與步驟(b)～(e)所建立的小兒漏斗胸肋軟骨三維模型進(jìn)行疊加，得到完整的小兒漏斗胸三維模型。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種小兒漏斗胸三維建模方法，首先針對(duì)小兒漏斗胸原始螺旋CT圖片，采用區(qū)域搜索法，對(duì)胸廓硬骨部分進(jìn)行建模；測(cè)量胸廓三維模型軟骨區(qū)灰度值，修正后創(chuàng)建蒙罩分離肋軟骨圖像數(shù)據(jù)；采用區(qū)域增長(zhǎng)法，對(duì)每根肋骨硬骨與軟骨結(jié)合端使用區(qū)域增長(zhǎng)分離肋軟骨圖像數(shù)據(jù)；對(duì)經(jīng)過(guò)兩次數(shù)據(jù)分離后的肋軟骨數(shù)據(jù)進(jìn)行立體繪制，生成漏斗胸肋軟骨三維模型；對(duì)肋軟骨三維模型進(jìn)行高斯平滑處理，將小兒漏斗胸胸廓硬骨部分模型，與肋軟骨三維模型進(jìn)行疊加，得到完整的小兒漏斗胸三維模型。由于采用區(qū)域搜索法處理與硬骨結(jié)合部位軟骨，采用區(qū)域增長(zhǎng)法解決了軟骨CT圖像不可見(jiàn)問(wèn)題，所建三維模型肋軟骨沒(méi)有粘連，各肋軟骨圓潤(rùn)光滑，仿真程度高。
文檔編號(hào)G06T7/60GK101366639SQ20081015088
公開(kāi)日2009年2月18日 申請(qǐng)日期2008年9月10日 優(yōu)先權(quán)日2008年9月10日
發(fā)明者衛(wèi)延斌, 史儀凱, 博 唐, 華 張, 袁小慶 申請(qǐng)人:西北工業(yè)大學(xué)