基于局域網格的腦圖譜非線性配準的算法實現(xiàn).pdf

1、近10年來，以探索人腦奧秘、攻克疾病和開發(fā)人工智能技術等為目的的腦科學研究在世界各國得到了相當的重視。人腦是人體中結構最復雜的器官，腦內各部分遍布的神經纖維和核團是協(xié)調和管理人體全身動作和機能的高級指揮中心。腦的結構，尤其是腦深部結構則是立體定向解剖學和立體定向神經外科等的基本依據。腦圖譜和病人信息的配準結果，可以為神經外科手術提供準確可靠的參考信息，從而最大可能的避免手術中對腦組織的損傷，建立三維模擬模型來幫助選擇最合理的介入方法和手

2、術路徑；還可以引導圖像分割，運用于基于知識的圖像分析和病理檢測等。 本論文在總結國內外已有的關于配準研究工作的基礎上，針對腦圖譜圖像的信息特點展開討論，提出了一種多步配準的方法，并在計算機平臺上成功地將這一功能整合到神經外科導航系統(tǒng)當中。論文旨在解決腦圖譜配準中的精度問題，針對醫(yī)生感興趣的部位，運用非線性的方法實現(xiàn)配準。 課題選用目前為神經科學家所廣泛接受的Talairach－Tournoux圖譜作為標準化圖譜。借助基本

3、的解剖知識，我們將圖譜和圖像轉換到同一坐標空間中，并根據Talairach坐標系統(tǒng)對腦的空間劃分以及由MR圖像得到的空間信息，完成仿射變換。我們選取薄板樣條的方法（Thin-plate Splines ，TPS）來對圖像和圖譜進行非線性配準。結果分析表明該方法快速有效，并且具有一定的穩(wěn)健性。 具體而言，本論文的主要工作有如下幾方面： 1.由于醫(yī)生常常只關注感興趣部位，而全局的線性配準又是十分費時，不適合實時手術的需求，所

4、以我們提出了一種先對全局作線性配準，再對局部感興趣部位運用薄板樣條和局域網格做非線性配準的方法。這種方法通過將腦圖譜和病人信息進行非線性配準幫助醫(yī)生得到病人腦部的局部細節(jié)信息。 2.神經手術導航是近來神經外科領域中出現(xiàn)的一門新技術，它把現(xiàn)代神經影像診斷技術、立體定向外科和顯微外科通過高性能計算機結合起來，是微侵襲神經外科的一個重要組成部分。我們把腦圖譜配準這一部分功能集成到神經外科導航系統(tǒng)當中，對神經外科導航手術輔助診斷有重要意