神經纖維的分割與智能識別.pdf

1、周圍神經損傷這種疾病在日常生活中是非常常見的，然而要完全康復在現(xiàn)階段下往往是比較困難的。隨著人們生活水平的提高，人們對于治愈這種疾病的期望或者要求也越來越高。在當前醫(yī)院治療這種疾病時，關鍵在于如何讓同種性質的神經束縫合在一起，然而在這個過程遇到一個比較難得問題就是:那些神經束是同種性質的，如何判斷它們是同種性質的。醫(yī)生就想辦法先在高倍顯微鏡先對損傷的周圍神經進行拍照，得到對應的顯微圖像，觀察顯微圖像人工的識別出同種性質的神經功能束，但這

2、個過程往往非常復雜、工作量巨大。為了解決這個問題，一些專家就想到利用計算機來做這種重復的工作，讓計算機通過對周圍神經顯微圖像進行各種處理，包括分割、識別圖像，最后識別出同種性質的神經功能束幫助醫(yī)生完成手術。在此之前，往往都是對CT圖像的研究比較多，對顯微圖像的研究甚少，對周圍神經顯微圖像的相關研究幾乎沒有，而周圍神經顯微圖像的三維重建對醫(yī)生治愈周圍神經損傷疾病有很大的幫助，因此，需要對此進行深入的研究。
　　本文采用數(shù)字形態(tài)學與經

3、典的圖像分割算法相結合對周圍神經束內的神經纖維進行分割，提取相對應的特征對其進行識別。并在大量仿真的基礎上，得出了一些比較好的結果之后，用C++語言對周圍神經三維重建系統(tǒng)進行實現(xiàn)。本文詳細的研究內容如下:
　　1.因為單純利用Karnorvsky-Roots方法染色周圍神經顯微圖像缺點比較多，所以又提出了另外三種復染圖像的方法，這些方法能夠很好的避免利用Karnorvsky-Roots單一方法染色的缺點，并給出了這三種復染方法復染

4、圖像時的步驟，最后介紹了獲取周圍神經顯微圖像的步驟。
　　2.神經纖維的分割。利用數(shù)字形態(tài)學的相關技術，改進基于區(qū)域生長算法，并用它來分割神經纖維。這種算法首先考慮到了神經纖維大量粘連的問題，并在試驗后得出結果，結果證實了算法的有效性。
　　3.神經纖維的特征提取。利用醫(yī)生的經驗判斷以及顯微圖像所特有的性質，提取神經纖維識別的特征。利用這些特征在三種復染的周圍神經顯微圖像上進行實驗，得到了相對應神經纖維的結果。
　　4

5、.周圍神經三維重建系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。根據(jù)面向對象程序設計思想，設計整個系統(tǒng)的功能框架圖，并把幾個難點的問題解決后得到的結果展現(xiàn)出來。
　　本文解決的是周圍神經三維重建中神經功能束內神經纖維的分割與識別，這是周圍神經三維重建中最后一步，也是最難的一步。本文通過改進后的算法先把各種神經纖維分割出來，換句話說，就是把神經纖維的輪廓描繪出來，然后通過提取相關的特征識別分割出來的神經纖維，最后通過神經纖維占比率判別神經束，完成周圍神經的三維