神經(jīng)導航誤差分析與提高空間配準精度的研究.pdf

1、復旦大學博士學位論文神經(jīng)導航誤差分析與提高空間配準精度的研究姓名：王滿寧申請學位級別：博士專業(yè)：生物醫(yī)學工程指導教師：宋志堅20101015復旦大學博士學位論文像空間中的位置。這個過程一方面耗時較長，另一方面識別精度受醫(yī)生的經(jīng)驗影響很大。在這一部分中，作者提出了形狀指數(shù)聚類和面片投影兩種人工標記點自動識別算法，提高了人工標記點識別的精度和穩(wěn)定性，從而提高了空間配準的精度和效率。形狀指數(shù)聚類法首先根據(jù)體素的形狀指數(shù)和曲度特征對三維數(shù)據(jù)場進

2、行分割，然后對分割結(jié)果中對應(yīng)人工標記物的體素進行聚類，最后根據(jù)聚類結(jié)果定位人工標記點的位置。作者使用21個臨床實際病例的CT數(shù)據(jù)進行了實驗，結(jié)果表明：113個人工標記點全部被準確識別，平均識別誤差為043mill。面片投影算法通過對比人工標記物的投影圖像與三維數(shù)據(jù)場皮膚表面局部面片的投影圖像來識別標記點。實驗表明：cT數(shù)據(jù)場包含的75個標記點中69個被準確識別，MRI數(shù)據(jù)場包含的52個標記點中47個被準確識別，其它標記點的識別誤差為1個

3、體素或者√2個體素。第三部分，點匹配中標記點空間位置分布的優(yōu)化。神經(jīng)導航中醫(yī)生最關(guān)心的是手術(shù)部位的靶點配準誤差(TargetRegistrationError，TRE)，但是研究表明：點匹配中TRE不僅取決于標記點間的配準程度，還與標記點個數(shù)和標記點空間分布密切相關(guān)。在本部分中，作者首先提出了一種交互式標記點分布優(yōu)化方法，通過優(yōu)化標記點的空間分布來降低手術(shù)部位的TRE。作者使用4家醫(yī)院的46個導航病例進行了實驗，結(jié)果表明：通過該方法進行

4、優(yōu)化可以將由于標記點分布不當引起的TRE降低一半左右。在此基礎(chǔ)上，作者進一步提出了針對頭部不同區(qū)域和針對整個頭部優(yōu)化的兩套標記點分布模板，臨床醫(yī)生可以根據(jù)標記點在模板中的位置直接在病人頭上設(shè)置標記點，并得到一個優(yōu)化的標記點分布。第四部分，面匹配空間配準TRE特征的分析。面匹配是神經(jīng)導航中一種新型空間配準方法，它使用人體固有形態(tài)特征進行空間配準，與傳統(tǒng)的點匹配方法相比，其優(yōu)點是不需要人工標記點和專門的影像掃描。但是，目前面匹配在臨床中應(yīng)用

5、并不廠一泛，究其原因主要是它的配準精度不穩(wěn)定、人們對其TRE的特征還不夠了解。在這一部分中，作者在圖像空間中模擬神經(jīng)導航的面匹配空間配準過程，并對其TRE的特征進行了研究，進而總結(jié)出了臨床使用中為了保證靶點匹配精度而需要注意的問題，為面匹配的臨床應(yīng)用提供了科學依據(jù)。綜上所述，空間配準是神經(jīng)導航的關(guān)鍵技術(shù)之一，空間配準的精度在很大程度上決定了導航系統(tǒng)的定位精度。如何實現(xiàn)方便、精確的空間配準一直是神經(jīng)導航相關(guān)研究的重要內(nèi)容。本文通過對神經(jīng)導