主動(dòng)式輪廓模型應(yīng)用於脊椎後外側(cè)融合骨面積測量之研究課件

1、2022/8/81指導(dǎo)教授：吳文傑 博士研究生：韓世謙主動(dòng)式輪廓模型應(yīng)用於脊椎後外側(cè)融合骨面積測量之研究Study on Active Contour Model Applying in Measurement of Bone Mass Area in SpinalPostero-Lateral Fusion第1頁，共20頁。前言由於全球人口平均壽命的延長，最直接的關(guān)係就是慢性病及骨科疾病患的增加。骨科疾病則因?yàn)楣趋篱L期的磨耗、生活型態(tài)的改變、肥胖與運(yùn)動(dòng)減少的問題而逐成長。此類病患常常需要行椎間盤切除術(shù)、椎體融合術(shù)、骨釘骨板固定。2022/8/82第2頁，共20頁。相關(guān)背景目前骨科疾病中，關(guān)節(jié)

2、炎和背部疾病是最常的病兆，對於整體社會(huì)影響也最大。在骨科手術(shù)中，人工關(guān)節(jié)與脊椎修市場總約達(dá)85億美元，約佔(zhàn)骨科整體的64%。手術(shù)過程中包含了兩種治療方法，一、保守療法，二、侵襲性療法。在脊椎融合術(shù)中，採用自體骨骼移植，同時(shí)並配合固定器達(dá)到椎體穩(wěn)定的效果。2022/8/83第3頁，共20頁。2022/8/84第4頁，共20頁。動(dòng)機(jī)及目的骨科外科手術(shù)，術(shù)後成功的判斷常藉由醫(yī)生直接對X 光片的判分析骨頭的癒合情形。為提出明確的據(jù)，證明骨頭癒合好，醫(yī)生必須計(jì)算骨頭融合後之面積大小，才能佐證手術(shù)成效。目前的PACS並無法根據(jù)手術(shù)前後X光片的資訊自動(dòng)描繪骨頭融合部位再計(jì)算其面積。改現(xiàn)有骨科醫(yī)師直接在X光片

3、上描繪骨骼的技術(shù)，減少人為因素所造成的誤差，達(dá)到確分析的目標(biāo)。2022/8/85第5頁，共20頁。2022/8/86第6頁，共20頁。文獻(xiàn)探討(一)適應(yīng)性的對比度強(qiáng)化(ACE：adaptive contrast enhancement)，是利用局部對比增益(CG：contrast gains)來調(diào)整一張影像高頻的部分，是一個(gè)普遍應(yīng)用在醫(yī)學(xué)影像處理的技術(shù)。Chang29提出了一個(gè)強(qiáng)化的適應(yīng)性對比度增強(qiáng)演算法，它改善了以往ACE演算法中可能造成過度強(qiáng)化和人為雜訊的問題。其方法是把區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)差(LSD：local standard deviation)應(yīng)用在局部對比增益(CG)裡面。適當(dāng)?shù)木植繉Ρ仍鲆?/p>

4、(CG)可以有效的減少X光影像中過度強(qiáng)化和人為雜訊所造成的問題。2022/8/87第7頁，共20頁。文獻(xiàn)探討(二)頭顱X光影像當(dāng)中基本上包含了三個(gè)部分：背景、軟組織和骨頭，但是頭顱X光影像常常會(huì)有過度曝光的問題產(chǎn)生。Frosio30提出一個(gè)演算法，叫做軟組織濾波(soft-tissue filter) 。利用高斯分配(Gaussian distributions)和反轉(zhuǎn)的指數(shù)分配(inverted lognormal distribution)的混合模型來分析影像的直方圖，且透過區(qū)域的咖馬修正(Local Gamma Correction)來達(dá)到影像強(qiáng)化的目的。2022/8/88第8頁，共20

5、頁。文獻(xiàn)探討(三)Jindan19於2005年提出了一個(gè)精確的牙齒骨骼身分識(shí)別系統(tǒng)。利用形態(tài)學(xué)21的方法強(qiáng)化牙齒影像。頂-帽轉(zhuǎn)換(Top-Hat Transform)和底-帽轉(zhuǎn)換(Bottom-Hat Transform)。ht=I-(I。b) ， hb=(Ib)-I我們應(yīng)用此技術(shù)在影像強(qiáng)化方面，其方法為：EnhancedImage = OriginalImage + top-hat(OriginalImage) bottom-hat(OriginalImage)2022/8/89 第9頁，共20頁。文獻(xiàn)探討(四)Chang-Yan Xiao25等人提出了一個(gè)diffusion stick的方

6、法來抑制超音波影像裡的雜訊。其方法是利用不同方向stick的計(jì)算來強(qiáng)化影像中不明顯的細(xì)節(jié)。利用每一個(gè)stick的加權(quán)平均值來產(chǎn)生強(qiáng)化後的影像。2022/8/810第10頁，共20頁。文獻(xiàn)探討(五)剛體影像校正。非剛體影像校正。影像校正技術(shù)就是要尋找一個(gè)合適的空間轉(zhuǎn)換函。將重疊區(qū)域中每個(gè)像素的誤差值平方再加總起(sum of squared differences, SSD) 。2022/8/811第11頁，共20頁。2022/8/812手術(shù)後影像誤差值評估校正後影像轉(zhuǎn)換函數(shù)手術(shù)前影像第12頁，共20頁。文獻(xiàn)探討(六)主動(dòng)式輪廓模型(active contour model) 。一種可變曲線模型

7、，其功能可以捕捉影像之中的物件邊緣。此模型是由許多頂點(diǎn)所構(gòu)成，這些頂點(diǎn)可以受到影像內(nèi)和外的影響而任意移動(dòng)並改變位置。作用在每一頂點(diǎn)的可以分成內(nèi)(internal)、外(external)、和束縛(damping)三種。2022/8/813第13頁，共20頁。2022/8/814目標(biāo)物輪廓Snake初始輪廓第一次迭代輪廓第二次迭代輪廓第三次迭代輪廓Snake最終收斂輪廓第14頁，共20頁。研究方法及流程(一)2022/8/815手術(shù)前影像影像校正影像重疊手術(shù)後影像二值化形成初始輪廓第15頁，共20頁。研究方法及流程(二)2022/8/816手術(shù)後影像頂-帽(底-帽)轉(zhuǎn)換影像強(qiáng)化第16頁，共20頁

8、。研究方法及流程(三)2022/8/817流程(一)流程(二)疊合Snake計(jì)算輪廓面積第17頁，共20頁。References1 2006 5 月工研院產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與趨勢研究中心報(bào)告。2 Cowan et al., “Changes in the utilization of spinal fusion in the United. States”, Neurosurgery 59, pp. 15-20, 2006.3 Hibbs RA, “An operation for progressive spinal deformity”, NY MedJ, vol. 21, pp. 1013-101

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