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计算机术前规划是肾脏穿刺手术的重要环节,对肾脏病诊断和介入治疗工作起着重要的指导作用。术前规划的相关技术包括肾脏医学图像的分割、肾脏医学图像的三维重建以及肾脏体
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计算机术前规划是肾脏穿刺手术的重要环节,对肾脏病诊断和介入治疗工作起着重要的指导作用。术前规划的相关技术包括肾脏医学图像的分割、肾脏医学图像的三维重建以及肾脏体积的测量等。
目前成像设备能够采集到丰富的三维图像数据,二维图像分割算法已经不能满足临床和科研的需要,人体器官结构各有特点,只能针对特定问题和具体需要相应处理。肾脏组织属于软组织,灰度值与周围组织相似,缺乏快速、准确、鲁棒性强的三维分割算法,本文提出了两种三维分割算法算法,三维快速GrowCut算法和基于Clifford代数多方向三维区域增长算法。两种算法都需要用户在腹部影像体数据中选择种子点,分割结果是体数据的形式。相对于原始的GrowCut算法和原始的三维区域生长算法分割,基于Clifford代数多方向三维区域增长算法和快速三维GrowCut算法在分割结果上都有所改进。
另外,因为缺少非创伤性的准确的测量方法,临床还不能对活体肾脏体积进行准确的测量。本文总结归类了现有的体积测量方法,将高斯散度定理应用到体积测量中,并比较分析了高斯散度定理与其他方法的优缺点。在分割结果的基础上,通过大量的体积测量实验,发现高斯散度测量体积的速度比较高,最后将本文术前规划的结果应用于超声图像引导的经皮肾穿手术导航系统中。
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