基于D-S理论的医学物理图像识别方法的研究

【摘要】周围神经遍布于人体的各个组织和器官,人们在日常活动中很容易受到意外的伤害,人体组织器官的损伤往往伴随着周围神经系统的破坏。周围神经损伤后,经过修复手术常常难以达到预期的治疗效果,周围神经损伤的致残率高,提高手术手的治疗效果一直是外科临床手术的难题。在修复手术中,相同性质的神经束对接是提高治愈效果的重要前提,但是现阶段手术都是借助于周围神经的切片组织化学染色的神经横切面信息,由于此方法不能反映神经全长内部结构中神经束的游走变化规律,不能满足手术的要求。计算机科学技术的快速发展为人体周围神经三维重建及可视化带来了福音,通过计算机技术重新构建人体周围神经的内部结构,以更加直接的方式展现周围神经的结构信息及神经束的变化规律,使其成为周围神经修复手术的重要辅助手段。目前国内外对周围神经三维重建及可视化的研究尚处于起步阶段,对周围神经切片的制备及成像已研究出较为满意的获取方案,对周围神经内神经束的分割已有前辈给出了较为理想的解决方案,对最后的三维重建采取调用三维软件的方式完成。但是对于三维重建中对神经束的识别的关键技术,国内外少有相关的研究资料,需要做进一步的研究。本文利用数字图像处理技术以及模式识别和人工智能的相关方法对人体周围神经三维重建过程中神经纤维的识别方法做进一步研究。本文基于神经纤维的统计信息的识别方法,利用图像处理技术对神经纤维进行分割处理并获取其特征信息,综合利用获取的神经纤维特征信息,对神经纤维进行分类识别。具体的研究内容如下：1.分析现有的三种染色方法：Karnorvsky-Roots-甲苯胺蓝-丽春红2R、Karnorvsky-Roots-甲苯胺蓝-变色酸2R以及Karnorvsky-Roots-甲苯胺蓝-水溶性猩红染色方法较单一染色方法具有的优越性,给出三种染色方法得到的图像并分析各图像中神经纤维的特性。2.分割神经纤维图像。针对神经纤维显微图像边界模糊不易获取边界的特点,采用补偿种子点的二次分水岭分割算法,该方法改善了分水岭算法在处理神经纤维纤维图像过程中的误分割现象,充分考虑了神经纤维粘连依靠的特点。3.神经纤维的特征提取和特征信息的融合。本文根据神经纤维在显微图像中显示的特性,提取神经纤维的特征。在分析三种染色图像的神经纤维特征的基础上,利用信息融合的方法将相同染色方法得到的同种神经纤维的特征进行融合。4.神经纤维的识别。利用基于D-S理论的信息融合的方法,将证据推理的方法引入到信息的融合决策中,完成神经纤维的分类识别。本文将不同染色图像得到的特征看成多种信息源得到的信息,利用信息融合的方法完成神经纤维特征的融合,解决了多种染色方法获取图像的综合利用的问题。在具体的实现上采用基于D-S理论的信息融合方法完成神经纤维的分类,此方法相对于传统的模式识别的方法有计算简单,容错性好的的特点,具有较高的实用价值。
【作者】冯旭冰；
【导师】唐平；
【作者基本信息】广东工业大学，控制工程（专业学位），2014，硕士
【关键词】周围神经；显微图像；分水岭；信息融合；D-S理论；模式识别；

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