38100字硕士毕业论文生物医学显微图像分割与识别技术研究
论文类型：硕士毕业论文
论文字数：38100字
论点：神经,神经纤维,周围神经
论文概述：
针对周围神经显微图像的特点，利用模糊聚类的思想来分割神经束，并引入空间邻域信息设计了空间FCM算法（SFCM)，在HSI颜色模型的S分量上，对显微图像中的神经束进行分割，并对算法参数初
论文正文：
第一章导言
1.1本研究的目的和意义
周围神经损伤的临床治疗一直是外科临床中的一个难题，从19世纪肉眼下断裂神经鞘缝合到20世纪显微外科技术下的筋膜缝合。周围神经损伤的修复和再生也成为国内外学者的研究热点，但迄今为止还没有找到疗效满意的修复方法。21世纪计算机技术的飞速发展推动了人体结构计算机三维重建和可视化的发展。通过周围神经的三维重建和可视化，可以真实恢复神经结构和生理分布特征，对神经修复手术具有重要的指导作用，对神经修复具有重要意义。人体神经系统数字化和虚拟化的研究也可以实现人体全身神经分布结构的数字化建模，这对医学解剖学和医学教育具有重要意义。在周围神经损伤的修复中，同种性质的神经功能束的精确对接是理想的手术结果，但这些功能束不能用肉眼直接区分，这对神经功能束的精确定位和定性分析提出了很高的要求。如何更全面、准确地了解不同功能神经束的变化规律，是周围神经损伤修复中需要解决的重要问题。研究表明，神经结构非常复杂，神经束的形态在短距离内变化很大。显微解剖图谱和组织化学染色切片都是孤立的二维切片，缺乏连续性和定位标记，无法形象地反映神经的连续内部结构及其变化规律，难以满足手术中受损部位的定位和控制调整，难以进行准确的神经束吻合修复[1】。建立结合周围神经解剖和生理功能动力学的三维视觉模型是从根本上解决这一问题的有益途径之一[2]。利用计算机三维重建技术将一系列二维图像重建成三维数字模型，不仅可以直观地显示周围神经的内部三维结构和位置:相邻组织之间的空位置关系，还可以在三维空之间自由旋转、显示、测量和切割。通过对三维可视化数字模型的定量分析和动态模拟，还可以实现术前的三维诊断分析和精确模拟以及术后效果的评估，从而提高手术的安全性和可靠性。从解剖结构研究到三维解剖结构和生理功能的同步研发，将成为未来
第二章相关医学背景介绍周围神经损伤诊治的新发展方向和生长点。目前，虽然人体器官或组织结构可以重建为三维可视化数字模型，但是对于周围神经系统来说，现有的数字可视化人体数据集和成像技术水平不足以满足重建周围神经三维可视化模型的要求。周围神经的三维可视化研究仍有大量关键技术问题有待解决。
目前，神经束的识别方法，无论是人工在显微镜下观察和识别神经切片的显微图像，还是利用光谱技术识别周围神经束，都是由医生手工操作完成的。这种依靠强力劳动的识别方法严重限制了周围神经三维重建的效率。利用模式识别知识识别神经束中神经纤维的特征是实现计算机自动化和周围神经束智能识别的必要方法。国内外对神经三维重建的研究仍处于起步阶段。切片制作、染色和成像没有统一的标准。目前，神经三维重建仍以人机交互的半自动方式进行，不利于大样本、大数据的神经重建，严重制约了人类神经三维重建的发展。因此，探索和实现计算机对周围神经束的自动分割和识别，对提高周围神经三维重建的效率和准确性具有重要意义。
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2。1简介
本文的处理任务与医学生理知识密切相关，分割和识别都是针对神经束处理的。为了更好地理解本文的工作，有必要先了解人体周围神经的生理结构和一些相关的医学术语。本文的处理对象是人体周围神经切片的显微图像。显微图像不同于普通医学图像。其图像特征不仅与成像设备有关，还受制备过程中染色方法的影响。在开始本文的研究和处理之前，本章介绍了人体周围神经的生理形态学、周围神经切片的染色方法和图像特征。
2.2外周神经的生理学和形态学描述
人类外周神经系统的主要功能是连接中枢神经系统和各种系统器官，包括连接大脑的12对脑神经和连接脊髓的31对脊神经，它们是由感觉神经、运动神经和交感神经组成的混合神经。周围神经系统的主要组成部分是神经纤维。周围神经系统的神经纤维聚集在一起形成神经，这些神经分布于身体的所有器官和组织。神经周围的致密结缔组织称为外膜。神经中的神经纤维被结缔组织分成不同大小的神经纤维束，称为神经束，围绕每束神经束的结缔组织称为神经束膜。神经束称为主要由运动神经纤维组成的运动神经束，主要由感觉神经纤维组成的感觉神经束，主要由交感神经纤维组成的交感神经束，以及三种神经纤维含量相同的混合神经束。运动神经纤维和感觉神经纤维是有髓神经纤维，交感神经纤维是无髓神经纤维[39]。
第三章周围神经切片的显微图像分割……16
3.1导言……16
3.2图像分割的概念……16
3.2.1定义……16
3.2.2图像分割相关技术之间的转换……17 [/BR/] 3.3图像颜色空……21 [/BR/] 3.3.1 RGB颜色模型……21 [/BR/] 3.3.2 HSI颜色模型……22[/溴/] 3.3.3从RGB颜色空到HSI颜色空的转换……23[/比尔/] 3.4神经……基于空间模糊C均值算法的神经束神经纤维阳性染色24 [/BR/] 3.5分割方法……38[/比尔/] 3。5.1彩色神经束图像的预处理……38[/比尔/] 3.5.2数学形态学和流域分割的基本概念……39 [/BR/] 3.5.3神经纤维阳性染色的分割方法……41[/比尔/] 3.6本章概述……51
BR/]第四章束内神经纤维阳性染色的特征提取……52[/比尔/] 4.1导言……52 [/BR/] 4.2束内神经纤维阳性染色的特征选择……52 [/BR/] 4.3神经纤维阳性染色的特征提取……53[/比尔/] 4.4特征提取结果和归一化……57
4.5本章概述……59
br/]第五章神经束功能识别方法研究……60
5.1导言……60
5.2 BP神经网络概述……61
5.3神经纤维阳性……67 [/BR/] 5.4基于神经网络的神经束函数识别……73[/比尔/] 5.5本章概述……76
结论
人类神经的三维可视化在临床应用和医学研究中发挥着越来越重要的作用。然而，在人类神经三维可视化的发展中，遇到了图像准备和图像处理的技术难题。本文研究应用数字图像处理和模式识别技术解决神经束分割和神经残端识别这两个制约人类神经三维重建发展的关键技术难题。具有重要的理论研究意义和实际应用价值。基于神经束分割和神经束识别两个研究点，本文展开了神经束分割和边缘提取、神经束中神经纤维阳性染色分割、神经纤维阳性染色特征提取、分类器设计和神经束功能特性识别五个研究内容。针对神经束分割和边缘提取，设计了空之间的模糊C均值分割方法，并通过颜色模型转换选择HSI空之间的S分量进行分割，以避免切片图像颜色重叠和光照不均匀的缺点。为了提高算法性能，使用直方图FCM来确定初始化参数。实验结果表明，该方法能够很好地分割神经束，提取连续平滑的边缘。在神经束中神经纤维阳性染色的分割中，采用基于内外标记的数学形态学分水岭分割方法为主要方法，并结合阈值分割，实现了更好的神经纤维阳性染色分割。同时，根据面积和弧度设定附着点的过滤条件，采用模糊聚类分割方法分割附着点区域。在神经纤维阳性染色的识别中，选取具有良好分类能力的神经网络作为分类器，提取出神经纤维阳性染色差异明显的形态特征和颜色特征五个特征。通过训练和测试，构建了三层神经网络，实现了对每个神经束中神经纤维阳性染色的分类和统计。最后，介绍了神经束功能特性的识别方法，并将识别结果与医生手工标注的参考图进行了比较。
参考
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[2]刘晓林。中国周围神经损伤修复研究的现状与趋势[。中国修复重建外科杂志，2008，22: 1025
[3]李绍光，顾立强，邵岩。引用该论文[。中国创伤骨科杂志，2004，6(12):1358-1361。
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