專利名稱：神經(jīng)外科中彩色sw解剖圖譜的三維可視化處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種神經(jīng)外科中彩色SW解剖圖譜的三維可視化處理方法。
背景技術(shù)：
隨著科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，高科技醫(yī)療設(shè)備的不斷涌現(xiàn)為醫(yī)療的現(xiàn)代化提供了越來越多的幫助。SW圖譜即Schaltenbrand-Wahren腦圖譜,是基于丘腦基底節(jié)神經(jīng)部位的功能性圖譜，圖譜中的結(jié)構(gòu)均位于大腦的中心部位，與人體的各種機(jī)制休戚相關(guān)，起著十分重要的作用，也是神經(jīng)科學(xué)中普遍公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)腦圖譜之一。在眾多的計算機(jī)輔助醫(yī)療系統(tǒng)中，將SW解剖圖譜三維可視化，是系統(tǒng)應(yīng)該具備的功能。該功能需要結(jié)合解剖學(xué)知識、計算機(jī) 圖形學(xué)、數(shù)字圖像分析等相關(guān)專業(yè)知識，將無法獲得每個組織結(jié)構(gòu)的顏色信息的印刷版的標(biāo)準(zhǔn)SW解剖圖譜轉(zhuǎn)換生成為每個組織結(jié)構(gòu)都帶有特定的顏色信息的彩色SW解剖圖譜。在解剖圖譜可視化研究中，需要先將真實(shí)大腦的解剖圖片進(jìn)行數(shù)字化處理，再進(jìn)行后繼的分析處理。生成的可視化解剖圖譜的質(zhì)量將嚴(yán)重影響后繼處理的效果及正確性。因此，國內(nèi)外眾多研究機(jī)構(gòu)在該技術(shù)上傾注了大量的資源和精力。SW解剖圖譜的三維可視化應(yīng)用，一般分為兩個階段。第一階段為彩色SW圖譜的三維可視化顯示，即在紙質(zhì)SW圖譜通過掃描、數(shù)字化等處理后生成的三維標(biāo)準(zhǔn)SW圖譜數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行一系列的處理，生成新的三維的帶有顏色信息的SW解剖圖譜，并在神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中進(jìn)行可視化顯示。第二階段為SW解剖圖譜中解剖名稱的實(shí)時顯示階段，即在前一階段的基礎(chǔ)上，結(jié)合神經(jīng)解剖學(xué)知識，將SW解剖圖譜結(jié)構(gòu)的解剖的顏色信息與解剖學(xué)名稱進(jìn)行一一對應(yīng)，并在神經(jīng)外科手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)中進(jìn)行感興趣解剖名稱的實(shí)時標(biāo)識。然而，上述方法存在以下二個問題第一，Sff圖譜是來源于兩個人腦標(biāo)本的三個半球的切片，在冠狀面方向的圖譜準(zhǔn)確可靠，在橫斷面和矢狀面方向的圖譜定位準(zhǔn)確性較差，所以將三個方向的圖譜進(jìn)行三維可視化后會發(fā)現(xiàn)在個別地方三者的重合有些出入。第二，由于大腦深部組織結(jié)構(gòu)存在一定結(jié)構(gòu)重合的情況，所以，基于解剖結(jié)構(gòu)的顏色信息進(jìn)行實(shí)時標(biāo)識時，關(guān)于感興趣區(qū)域的識別的精確度還不是很高。經(jīng)對現(xiàn)有技術(shù)的文獻(xiàn)檢索，羅述謙等人在《中國影像技術(shù)雜志》，2001，第17卷第9期826-829頁中發(fā)表了 “具有多種瀏覽器的數(shù)字化人腦圖譜”。該文主要是基于MR圖像與Talairach標(biāo)準(zhǔn)圖譜配準(zhǔn)，針對Talairach標(biāo)準(zhǔn)圖譜進(jìn)行研究，生成了一個具有多種瀏覽器的數(shù)字化人腦圖譜，但是，該方法存在的問題是，用來配準(zhǔn)的數(shù)字化Talairach圖譜只是二維網(wǎng)格狀圖，而不是彩色的立體圖譜，同時，只是將病人的MR圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行了一定的立體正交顯示，而在將Talairach圖譜與病人MR圖像配準(zhǔn)后,沒有實(shí)現(xiàn)Talairach圖譜的立體正交顯示
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種穩(wěn)定可靠，且實(shí)現(xiàn)方便，非常適合于實(shí)際的工程應(yīng)用的神經(jīng)外科中彩色SW解剖圖譜的三維可視化處理方法。本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)一種神經(jīng)外科中彩色SW解剖圖譜的三維可視化處理方法，其特征在于，包括以下步驟第一步，將印刷版的標(biāo)準(zhǔn)SW圖譜數(shù)據(jù)通過掃描、數(shù)字化進(jìn)行最近鄰插值后生成三維標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化SW圖譜數(shù)據(jù)；第二步，將得到三維標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化SW圖譜數(shù)據(jù)從橫斷面、冠狀面和矢狀面三個方向上的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分割，采樣獲取每個結(jié)構(gòu)在不同層上的多個輪廓坐標(biāo)點(diǎn)信息，生成原始的數(shù)據(jù)點(diǎn)集，并記錄下解剖名稱；第三步，采用Cardinal樣條插值對采集到的不連續(xù)的原始的數(shù)據(jù)點(diǎn)集進(jìn)行插值生成大腦解剖結(jié)構(gòu)的輪廓曲線；第四步，對生成的輪廓曲線包圍的區(qū)域采用逐點(diǎn)判斷填充算法進(jìn)行區(qū)域顏色填充，按照不同腦組織結(jié)構(gòu)所在的層數(shù)不同將所有的結(jié)構(gòu)全部進(jìn)行區(qū)域顏色填充，生成二維的彩色SW圖譜，然后將橫斷面、冠狀面和矢狀面三個方向上二維的彩色SW圖譜根據(jù)固定的層間距生成三維彩色SW圖譜；第五步，用Python腳本語言進(jìn)行可視化平臺構(gòu)建，對圖譜橫斷面、冠狀面和矢狀面三個方向進(jìn)行二維的大腦剖面顯示，同時進(jìn)行三維正交大腦剖面的顯示；第六步，將感興趣的解剖結(jié)構(gòu)的解剖名稱以及顏色信息以一一對應(yīng)的形式存儲，建立解剖器官與解剖名稱、解剖名稱與顏色信息之間的對應(yīng)關(guān)系，采用分級存儲的形式存儲不同解剖器官之間的類屬關(guān)系以及所屬的主區(qū)域；第七步，通過讀取感興趣的解剖結(jié)構(gòu)對應(yīng)的顏色信息來實(shí)現(xiàn)實(shí)時顯示感興趣解剖結(jié)構(gòu)名稱，并用樹形結(jié)構(gòu)窗口顯示解剖結(jié)構(gòu)間以分級存儲形式存儲的從屬關(guān)系。所述的Cardinal樣條插值對采集到的不連續(xù)的原始的數(shù)據(jù)點(diǎn)集進(jìn)行插值生成大腦解剖結(jié)構(gòu)的輪廓曲線具體為將每4個原始數(shù)據(jù)點(diǎn)PkfPpPk+pPm設(shè)為控制點(diǎn)，設(shè)P (u)是兩控制點(diǎn)Pk和Pk+1間的參數(shù)三次函數(shù)式，則從Plri到Pk+2間的四個控制點(diǎn)用于建Cardinal樣條段的邊界條件(I)，將邊界條件轉(zhuǎn)換成矩陣的形式(2)，即可得到4個控制點(diǎn)的擬合的樣條曲線；
權(quán)利要求
1.一種神經(jīng)外科中彩色SW解剖圖譜的三維可視化處理方法，其特征在于，包括以下步驟 第一步，將印刷版的標(biāo)準(zhǔn)SW圖譜數(shù)據(jù)通過掃描、數(shù)字化進(jìn)行最近鄰插值后生成三維標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化SW圖譜數(shù)據(jù)； 第二步，將得到三維標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化SW圖譜數(shù)據(jù)從橫斷面、冠狀面和矢狀面三個方向上的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分割，采樣獲取每個結(jié)構(gòu)在不同層上的多個輪廓坐標(biāo)點(diǎn)信息，生成原始的數(shù)據(jù)點(diǎn)集，并記錄下解剖名稱； 第三步，采用Cardinal樣條插值對采集到的不連續(xù)的原始的數(shù)據(jù)點(diǎn)集進(jìn)行插值生成大腦解剖結(jié)構(gòu)的輪廓曲線； 第四步，對生成的輪廓曲線包圍的區(qū)域采用逐點(diǎn)判斷填充算法進(jìn)行區(qū)域顏色填充，按照不同腦組織結(jié)構(gòu)所在的層數(shù)不同將所有的結(jié)構(gòu)全部進(jìn)行區(qū)域顏色填充，生成二維的彩色Sff圖譜，然后將橫斷面、冠狀面和矢狀面三個方向上二維的彩色SW圖譜根據(jù)固定的層間距生成三維彩色SW圖譜； 第五步，用Python腳本語言進(jìn)行可視化平臺構(gòu)建，對圖譜橫斷面、冠狀面和矢狀面三個方向進(jìn)行二維的大腦剖面顯示，同時進(jìn)行三維正交大腦剖面的顯示； 第六步，將感興趣的解剖結(jié)構(gòu)的解剖名稱以及顏色信息以一一對應(yīng)的形式存儲，建立解剖器官與解剖名稱、解剖名稱與顏色信息之間的對應(yīng)關(guān)系，采用分級存儲的形式存儲不同解剖器官之間的類屬關(guān)系以及所屬的主區(qū)域； 第七步，通過讀取感興趣的解剖結(jié)構(gòu)對應(yīng)的顏色信息來實(shí)現(xiàn)實(shí)時顯示感興趣解剖結(jié)構(gòu)名稱，并用樹形結(jié)構(gòu)窗口顯示解剖結(jié)構(gòu)間以分級存儲形式存儲的從屬關(guān)系。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種神經(jīng)外科中彩色SW解剖圖譜的三維可視化處理方法，其特征在于，所述的Cardinal樣條插值對采集到的不連續(xù)的原始的數(shù)據(jù)點(diǎn)集進(jìn)行插值生成大腦解剖結(jié)構(gòu)的輪廓曲線具體為將每4個原始數(shù)據(jù)點(diǎn)Pm、Pk、Pk+1、Pk+2設(shè)為控制點(diǎn)，設(shè)P(U)是兩控制點(diǎn)Pk和Pk+1間的參數(shù)三次函數(shù)式，則從Plrl到Pk+2間的四個控制點(diǎn)用于建立Cardinal樣條段的邊界條件(I)，將邊界條件轉(zhuǎn)換成矩降的形式(2)，即可得到4個控制點(diǎn)的擬合的樣條曲線；
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種神經(jīng)外科中彩色SW解剖圖譜的三維可視化處理方法，其特征在于，所述的逐點(diǎn)判斷填充算法具體為 逐點(diǎn)判斷圖像中的每一個像素點(diǎn)是否在填充區(qū)域內(nèi)，若像素點(diǎn)在要填充的區(qū)域內(nèi)部，則用指定的屬性設(shè)置該點(diǎn)像素，否則不予處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種神經(jīng)外科中彩色SW解剖圖譜的三維可視化處理方法，其特征在于，所述的判斷圖像中的每一個像素點(diǎn)是否在填充區(qū)域內(nèi)具體如下將填充區(qū)域作為多邊形，在平面上任一點(diǎn)P，過P做一條射線，若射線與多邊形邊界曲線無交點(diǎn)，則P在多邊形外；若有交點(diǎn)，且P在邊界曲線左邊的個數(shù)與P不在曲線左邊的個數(shù)之差不為0，則P點(diǎn)在多邊形內(nèi)，否則，P在多邊形外。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種神經(jīng)外科中彩色SW解剖圖譜的三維可視化處理方法，包括以下步驟第一步，生成三維標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化SW圖譜數(shù)據(jù)；第二步，生成原始的數(shù)據(jù)點(diǎn)集；第三步，采用Cardinal樣條插值對采集到的不連續(xù)的原始的數(shù)據(jù)點(diǎn)集進(jìn)行插值生成大腦解剖結(jié)構(gòu)的輪廓曲線；第四步，對生成的輪廓曲線包圍的區(qū)域采用逐點(diǎn)判斷填充算法進(jìn)行區(qū)域顏色填充；第五步，用Python腳本語言進(jìn)行可視化平臺構(gòu)建；第六步，將感興趣的解剖結(jié)構(gòu)的解剖名稱以及顏色信息以一一對應(yīng)的形式存儲；第七步，通過讀取感興趣的解剖結(jié)構(gòu)對應(yīng)的顏色信息來實(shí)現(xiàn)實(shí)時顯示感興趣解剖結(jié)構(gòu)名稱。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有穩(wěn)定可靠、實(shí)現(xiàn)方便、非常適合于實(shí)際的工程應(yīng)用等優(yōu)點(diǎn)。
文檔編號G06T11/00GK102663817SQ20121010342
公開日2012年9月12日 申請日期2012年4月10日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月10日
發(fā)明者李星, 顧力栩 申請人:上海交通大學(xué)