人工電子耳蝸植入所需關(guān)鍵參數(shù)的無創(chuàng)傷性測量研究.pdf

1、人工電子耳蝸植入(CI)是目前公認(rèn)的治療感音神經(jīng)性耳聾的有效方法?？茖W(xué)研究表明，CI術(shù)后設(shè)置的各電極頻率與其所在位置的聽神經(jīng)元的敏感特征頻率相匹配，可極大地提高術(shù)后耳聾患者的言語分辨率。而根據(jù)人類耳蝸的頻率響應(yīng)沿基底膜呈指數(shù)分布的拓?fù)渑帕嘘P(guān)系，要估算耳蝸內(nèi)電極對應(yīng)的聽神經(jīng)元的敏感特征頻率，必須對耳蝸長度、電極植入深度進行準(zhǔn)確的測量。但是，由于以下幾個難點：①耳蝸尺寸小、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，②從醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)中分割耳蝸的難度大，③缺乏一個準(zhǔn)確的耳蝸長度

2、測量方法，使得準(zhǔn)確地測量耳蝸長度成為臨床應(yīng)用的中一個難題。此外，CI術(shù)前制定的手術(shù)計劃對于手術(shù)的成功和安全性至關(guān)重要。由于圖像分辨率低、內(nèi)耳尺寸小、結(jié)構(gòu)復(fù)雜等原因，手術(shù)醫(yī)生僅通過瀏覽二維圖像切片很難對內(nèi)耳的畸形做出判斷，對耳蝸的鼓階、前庭階的通暢性更是難以進行評估。因此，如何應(yīng)用顳骨螺旋CT圖像提供CI術(shù)前、術(shù)后所需的重要信息，成為臨床上急需解決的問題。本文主要對耳蝸的分割、耳蝸長度的測量、耳蝸橫斷面的提取、內(nèi)耳的分割、內(nèi)耳的可視化、電

3、極植入深度的測量等關(guān)鍵技術(shù)進行了深入的研究和探討，主要研究成果如下： 1.在耳蝸的分割方面:[1]提出了一種交互式的、半自動的、由粗到細(xì)的、具有三維顯示反饋功能的耳蝸分割方法；[2]對基于區(qū)域競爭的三維窄帶水平集算法進行改進，并用于耳蝸的分割，減少了調(diào)節(jié)算法內(nèi)部參數(shù)的難度，提高了分割速度；[3]建立了分割結(jié)果與灰度圖像的對應(yīng)關(guān)系，對分割結(jié)果的有效性進行了分析，其準(zhǔn)確性滿足臨床應(yīng)用的要求；[4]本文的耳蝸分割方法自動化程度高，除了

4、需要手動設(shè)置初始輪廓和調(diào)節(jié)內(nèi)部參數(shù)，分割過程自動完成；[5]與基于活動輪廓模型的逐層分割方法需要15～25分鐘、手動勾畫方法需要幾個小時相比，本文耳蝸分割方法具有速度快、結(jié)果表面均勻的優(yōu)點，分割一個耳蝸只需3～5分鐘。 2.在耳蝸長度測量方面:[1]提出了一種自動跟蹤與手動指定相結(jié)合的耳蝸長度測量方法；[2]在基于距離變換的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種新的、快速的中心路徑提取算法，用于實現(xiàn)耳蝸基底周中心線的自動提??；[3]對于難以分離的耳

5、蝸中周和頂周，依次提取沿其螺旋方向各個位置的橫斷面，在橫斷面上通過手動指定選擇其質(zhì)心點，并建立了耳蝸模型與其橫斷面的對應(yīng)關(guān)系以提高手動指定部分的準(zhǔn)確性；[4]最后，在提取的耳蝸質(zhì)心點之間使用Cardinal樣條插值，得到光滑的耳蝸中心線，該中心線的長度，即為耳蝸長度。[5]與參數(shù)化螺旋線模型對耳蝸進行近似的方法相比，本文耳蝸長度測量方法準(zhǔn)確性高，通過建立提取的中心線與耳蝸模型的對應(yīng)關(guān)系，對其準(zhǔn)確性給出了直觀的證明，滿足臨床要求；與完全手

6、動勾畫之后自動調(diào)整的方法相比，本文方法具有速度快的優(yōu)勢；此外，不僅可測量正常的耳蝸，對于畸形的耳蝸同樣有效。 3.在內(nèi)耳的分割方面:[1]將改進的基于區(qū)域競爭的三維窄帶水平集算法用于內(nèi)耳的分割，[2]通過在三維上實現(xiàn)與目標(biāo)形狀接近的初始輪廓的設(shè)置、調(diào)節(jié)內(nèi)部參數(shù)等，實現(xiàn)了內(nèi)耳的快速分割。應(yīng)用臨床顳骨螺旋CT數(shù)據(jù)進行了5例內(nèi)耳的分割實驗，自動分割算法實現(xiàn)了4例內(nèi)耳的完整分割，1例Mondini畸形內(nèi)耳的分割結(jié)果包含了多余的組織。[3

7、]通過建立三維模型表面上的點與三個正交截面的對應(yīng)關(guān)系，可快速的定位出弱邊界所在的位置，在正交截面上手動編輯以去除多余的組織，從而實現(xiàn)內(nèi)耳的完整分割。[4]與手動勾畫或者自動算法結(jié)合手動編輯的方法分割1例內(nèi)耳需要幾個小時相比，本文內(nèi)耳分割方法具有速度快、手動交互少、結(jié)果表面均勻的優(yōu)點，分割1例內(nèi)耳約10分鐘。 4.在電極植入深度的測量方面，應(yīng)用本文設(shè)計的快速的中心線自動提取算法實現(xiàn)了電極中心線的提取，完成了電極植入深度的測量。這一

8、電極植入深度測量方法可以消除部分體積效應(yīng)帶來的不利影響，入口點、終點除外。應(yīng)用1例CI術(shù)后的圖像數(shù)據(jù)進行了實驗，術(shù)中所見的電極植入深度為16～17mm，本文測量結(jié)果為16.14mm，與術(shù)中觀察相比，該實驗結(jié)果直觀、準(zhǔn)確。應(yīng)用所則量的耳蝸長度、電極植入深度，結(jié)合耳蝸的頻率——位置計算公式，估算出了電極入點、終點對應(yīng)的特征頻率，該測量結(jié)果對于言語處理器頻率參數(shù)的設(shè)置其有重要的參考價值。 5.進行了基于螺旋CT數(shù)據(jù)的前庭階和鼓階的無創(chuàng)