论文题目: 人工电子耳蜗植入所需关键参数的无创伤性测量研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 生物医学工程
作者: 刁现芬
导师: 陈思平,梁长虹,汪元美
关键词: 人工电子耳蜗植入,三维图像分割,可视化,耳蜗,内耳,耳蜗长度,电极植入深度,耳蜗横断面
文献来源: 浙江大学
发表年度: 2005
论文摘要: 人工电子耳蜗植入(Cochlear implantation,CI)是目前公认的治疗感音神经性耳聋的有效方法。科学研究表明,CI术后设置的各电极频率与其所在位置的听神经元的敏感特征频率相匹配,可极大地提高术后耳聋患者的言语分辨率。而根据人类耳蜗的频率响应沿基底膜呈指数分布的拓扑排列关系,要估算耳蜗内电极对应的听神经元的敏感特征频率,必须对耳蜗长度、电极植入深度进行准确的测量。但是,由于以下几个难点:①耳蜗尺寸小、结构复杂,②从医学体数据中分割耳蜗的难度大,③缺乏一个准确的耳蜗长度测量方法,使得准确地测量耳蜗长度成为临床应用的中一个难题。此外,CI术前制定的手术计划对于手术的成功和安全性至关重要。由于图像分辨率低、内耳尺寸小、结构复杂等原因,手术医生仪通过浏览二维图像切片很难对内耳的畸形做出判断,对耳蜗的鼓阶、前庭阶的通畅性更是难以进行评估。因此,如何应用颞骨螺旋CT图像提供CI术前、术后所需的重要信息,成为临床上急需解决的问题。本文主要对耳蜗的分割、耳蜗长度的测量、耳蜗横断面的提取、内耳的分割、内耳的可视化、电极植入深度的测量等关键技术进行了深入的研究和探讨,主要研究成果如下: 1.在耳蜗的分割方面,[1]提出了一种交互式的、半自动的、由粗到细的、具有三维显示反馈功能的耳蜗分割方法;[2]对基于区域竞争的三维窄带水平集算法进行改进,并用于耳蜗的分割,减少了调节算法内部参数的难度,提高了分割速度;[3]建立了分割结果与灰度图像的对应关系,对分割结果的有效性进行了分析,其准确性满足临床应用的要求;[4]本文的耳蜗分割方法自动化程度高,除了需要手动设置初始轮廓和调节内部参数,分割过程自动完成;[5]与基于活动轮廓模犁的逐层分割方法需要15～25分钟、手动勾画方法需要几个小时相比,本文耳蜗分割方法具有速度快、结果表面均匀的优点,分割一个耳蜗只需3～5分钟。 2.在耳蜗长度测量方面,[1]提出了一种自动跟踪与手动指定相结合的耳蜗长度测量方法;[2]在基于距离变换的基础上,设计了一种新的、快速的中心路径提取算法,用于实现耳蜗基底周中心线的自动提取;[3]对于难以分离的耳蜗中周和项周,依次提取沿其螺旋方向各个位置的横断面,在横断面上通过手动指定选择其质心点,并建立了耳蜗模型与其横断面的对应关系以提高手动指定部分的准确性:[4]最后,在提取的耳蜗质心点之间使用Cardinal样条插值,得到光滑的耳蜗中心线,该中心线的长度,即为耳蜗长度。[5]与参数化螺旋线模型对耳蜗进行近似的方法相比,本文耳蜗长度测量方法准确性高,通过建立提取的中心
论文目录:
摘要
ABSTRACT
常用术语中英文对照表及缩写
第一章 绪论
1．1 引言
1．2 人耳听觉机理
1．3 人工电子耳蜗发展、原理及其构成
1．4 电子耳蜗植入前后的影像学检查
1．4．1 进行影像学检查的主要目的、意义
1．4．2 电子耳蜗植入术前、术后常用的影像学检查
1．5 课题研究背景、意义
1．6 获取CI所需关键参数目前存在的问题
1．7 本文的结构
第二章 服务于CI手术的图像处理系统的设计
2．1 引言
2．2 系统框架结构及程序流程
2．2．1 系统功能模块
2．2．2 系统程序流程及操作界面
第三章 耳蜗、内耳、电极的分割
3．1 引言
3．2 耳蜗分割方法的选择
3．2．1 耳蜗分割算法、方法现状
3．2．2 手动、自动、半自动图像分割
3．2．3 三维医学数据分割方式
3．2．4 小结
3．3 基于形变模型的方法
3．3．1 参数形变模型
3．3．2 几何形变模型
3．3．3 速度函数的设计
3．3．4 水平集算法的数字实现
3．3．5 窄带水平集算法(Narrow-bandlevelset)
3．4 耳蜗分割、结果、讨论
3．4．1 实验数据
3．4．2 感兴趣区域的提取
3．4．3 三维灰度图像插值
3．4．4 各参数对分割结果的影响
3．4．5 几种分割算法的对比
3．4．6 分割结果的准确性
3．4．7 病人A、B、C三人耳蜗分割结果
3．5 内耳的分割
3．5．1 内耳的分割
3．5．2 内耳分割的分析、讨论
3．6 电极的提取
3．7 本章小结
第四章 耳蜗长度、电极植入深度等关键参数的测量
4．1 耳蜗长度测量
4．1．1 几种典型的三维耳蜗长度无创伤性测量方法
4．1．2 本文给出的耳蜗长度测量疗法
4．1．3 本文自动跟踪算法提取的耳蜗基底周的中心路径
4．1．4 手动指定方法
4．1．5 自动方法与手动指定相结合提取的耳蜗中心路径
4．1．6 跟踪步长对提取路径的影响
4．1．7 耳蜗长度测量结果比较、分析
4．2 电极植入深度测量
4．2．1 典型的几种电极植入深度测量方法
4．2．2 本文的电极植入深度测量方法
4．2．3 电极入点与终点处的特征频率
4．3 耳蜗横断面的提取
4．4 耳蜗、内耳体积
4．5 圆窗与卵圆窗的直径
4．6 本章小结
第五章 内耳的可视化
5．1 典型的两种医学对象可视化算法
5．1．1 步进立方体算法(MC：MarchingCubes)
5．1．2 光线投射算法(RayCasting)
5．2 实验结果
5．2．1 感兴趣区域的直接可视化
5．2．2 内耳对应的灰度图像的可视化
5．2．3 实验结果分析与讨论
5．3 本章小结
第六章 结论与展望
6．1 全文工作总结
6．1．1 耳蜗、内耳、植入电极的分割
6．1．2 耳蜗、内耳、植入电极结构参数的测量
6．1．3 内耳的可视化
6．2 工作展望
参考文献
作者完成的文献及参加的会议
致谢
发布时间: 2006-04-20
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