一种基于3Dslicer软件的股骨远端形态学参数自动测量系统

互推小编 2024-03-04

我们提出了一种利用3Dslicer软件自动测量股骨形态参数的方法。首先，通过从CT数据中分割股骨，创建一个股骨形状库。然后，采用balanced iterative reducing的方法，利用层(BIRCH)、迭代最近点(ICP)和广义流程分析(GPA)进行聚类，实现股骨样本的快速配准。从股骨形状库中自动计算出具有典型特征的股骨统计模型，并由骨科医生在统计模型上标记测量所需的点。最后，利用三维切片软件，利用可变形模型匹配方法建立了股骨统计模型与输入股骨样本之间的点对应关系。基于统计模型的点对应关系和形态学特征，自动测量输入样本。此外，我们使用Slicer软件来完成了所有样品的手动标记点和测量。我们比较了自动和手动的结果来验证系统的准确性。

CT和三维重建

使用CT扫描仪，我们获得了具有0.625×0.625mm体素和重建厚度为0.6mm的CT数据集。所有参与者均接受了仰卧位和膝关节伸展的CT扫描。接下来，将所有CT数据导入3DSlicer软件(布里格姆妇女医院，波士顿，MA)进行股骨三维重建。这些股骨的三维模型是使用3D切片机软件中的区域生长和重构网格模块创建的。每个股骨重建模型都以点云数据的格式导出，创建一个股骨形状库。

股骨统计模型的构建

最后通过迭代求解股骨样本的平均形状，得到统计模型，能够提取股骨的典型特征。作为所有样本的最终平均形状，我们使用统计模型来代表所有样本，以进一步标记点。该统计模型通过将所有样本上的标记点转换为统计模型上的标记点，为自动测量提供了基础。本研究中用于构建股骨统计模型的数据为股骨的三维点云数据。直接使用整个数据进行注册将需要进行太多的计算。因此，我们采用BIRCH法进行提取,利用ICP与GPA配准方法[28]相结合，有效地建立了统计模型。

基于3Dslicer机的自动测量系统

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