腦電磁場(chǎng)數(shù)值分析中圖像計(jì)算環(huán)境的開發(fā).pdf

1、腦功能的研究是當(dāng)代自然科學(xué)面臨的最重大的挑戰(zhàn)之一，而由于對(duì)腦電磁信號(hào)的研究是一種真正無創(chuàng)傷的腦功能研究手段，因此也就成為腦研究的熱點(diǎn)。
　　 在查閱了有關(guān)腦電磁場(chǎng)數(shù)值分析、醫(yī)學(xué)圖像分割及三維網(wǎng)格剖分重建的相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文重點(diǎn)研究了頭皮、腦組織的分割以及網(wǎng)格剖分模型的構(gòu)建過程。在對(duì)原有的圖像分割方法特別是近幾年來的圖像分割方法進(jìn)行深入研究的前提下，綜合運(yùn)用閾值分割方法以及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)頭皮的分割；運(yùn)用閾值分割方法、數(shù)學(xué)

2、形態(tài)學(xué)算法及掃描線種子填充算法實(shí)現(xiàn)腦組織的分割。主要進(jìn)行的工作包括：首先討論了鄰域平均法、中值濾波方法和維納濾波方法對(duì)圖像的預(yù)處理，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明具有統(tǒng)計(jì)意義的維納濾波對(duì)圖像處理結(jié)果較好；對(duì)閾值選取采用迭代閾值、類別方差法、最大熵法求取閾值三種方法，并對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較；同時(shí)運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法、掃描線種子填充算法實(shí)現(xiàn)對(duì)MRI序列圖像的分割。另外，完成了從二維分割圖像到三維頭模型的構(gòu)建，著重研究了三角網(wǎng)格剖分方法。以分割出的頭皮和腦組織為

3、原始數(shù)據(jù)，獲得圖像的邊緣輪廓點(diǎn)集，再對(duì)邊緣輪廓點(diǎn)進(jìn)行離散獲得剖分節(jié)點(diǎn)，用最短對(duì)角線法實(shí)現(xiàn)對(duì)頭和腦進(jìn)行三角網(wǎng)格剖分，進(jìn)而構(gòu)造出適用于腦電磁場(chǎng)計(jì)算的具有真實(shí)幾何形狀、結(jié)構(gòu)、尺寸的頭部網(wǎng)格剖分模型，同時(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)單元節(jié)點(diǎn)的自動(dòng)編號(hào)，并記錄每個(gè)節(jié)點(diǎn)的相鄰節(jié)點(diǎn)、構(gòu)成三角形的節(jié)點(diǎn)的編號(hào)以及每個(gè)節(jié)點(diǎn)參與的三角形的編號(hào)等信息。
　　 綜合以上方法，針對(duì)不同大小、不同分辨率及不同格式的原始圖像數(shù)據(jù)開發(fā)完成了一個(gè)應(yīng)用軟件系統(tǒng)，并在其上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，