基于影像数据的人体软组织建模问题研究

建立精确度高、真实感强的软组织模型，同时降低计算复杂性、提高计算速度，为用户提供真实细致的绘制和实时的交互操作，是医学仿真和数字人工程中急需解决的关键问题和难点问题。本项目以医学影像数据为对象，研究基于采样数据建立人体软组织变形模型的理论和方法。主要研究内容包括：1、研究保型转换问题，提出基于MRI图像数据获取点采样数据的理论和算法；2、研究分类算法中约束条件的构造方法，提出建立数据点分类的新技术；3、研究带约束拟合中约束条件的构造方法，提出构造人体软组织表面模型的理论和算法；4、研究降低计算复杂性、提高计算稳定性的新技术，提出构造人体软组织实时变形模型的算法。项目中研究问题的有效解决，将为基于图像的三维表示提供新的理论和算法，为医学临床应用、科研和教学提供一系列三维人体软组织仿真的新技术。同时也将为医学影像处理等领域相关问题的解决提供新的思路。

该项目按预定的研究计划对人体软组织的建模问题进行了深入研究，充分分析了图像数据的特点，把几何建模技术和图像处理技术有机结合，通过分析区域采样数据与点采样数据之间的相互映射关系，得到由区域采样数据对点采样数据的表示。在此基础上，结合区域采样数据中提取的细节信息对数据分类，以人体软组织的物理属性和生物力学特性为基础建立约束条件构造精确度高、真实感强的软组织模型，实现软组织的变形仿真。.由于图像边缘处的质量对图像的视觉效果起着关键的作用，我们也把图像边缘作为约束条件用于拟合曲面的构造。我们提出用组合方法对图像数据的双三次多项式拟合，该方法通过反向采样过程来构造对图像数据拟合的曲面，从而使拟合曲面具有更好的逼近精度。对于每一个数据点及其邻近区域，以采样公式和图像边缘作为约束条件局部地构造一张二次多项式曲面片，该曲面片具有二次多项式精度，所有的二次多项式曲面片的加权组合形成逼近原曲面的拟合曲面。.采用修改的MC方法提取骨骼，从包含高分辨率图像的可见的人体数据集中提取骨骼几何模型的水平集。模型重建分四步：预处理包括图像滤波和降低分辨率，在横断面图像中为感兴趣的每个器官半自动描述标记，3D 重建，后处理包括来自不同来源的重建。基于生物机械和解剖特性，提出一个快速的方法来模拟骨骼肌的动态行为。其变形约束条件的构造将肌肉的力量—长度关系曲线作为轴向控制曲线，并使用 B 样条体模拟真实肌肉的精细纤维结构；在变形过程中，能产生主动或被动的力量驱使骨骼运动。通过创建的上肢肌肉骨骼模型来演示建模结果。 .提出基于特征敏感度矩阵的曲面变形方法，使得膜状软组织在撕裂过程中能够克服超弹性问题，并可精确控制撕裂过程的拓扑变化，保证了手术模拟过程中软组织变形的真实感和实时性。可用于胃、肠等中空的软组织以及角膜、晶状体的囊膜等比较均质、且各向异性的各种膜状软组织的建模。.本研究提出的基于影像数据的几何特征提取、约束条件的构建方法，为计算机图形学、逆向工程和医学等领域提供了三维建模的新理论和新方法。