构建多样本可变形中国人数字解剖图谱的可行性研究

批准号:
81401475
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
23.0 万元
负责人:
王洪凯
依托单位:
学科分类:
H2708.医学图像数据处理、分析与可视化
结题年份:
2017
批准年份:
2014
项目状态:
已结题
项目参与者:
刘长剑、王鹏、吴双
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中文摘要
近年来人体数字解剖图谱呈现出多样本和可变形的发展趋势。本课题旨在研究构建多样本可变形中国成年人全身图谱的可行性,这种图谱可以通过变形的方式改变身高、体重及身体姿态。图谱的构建需要大量健康人全身CT影像作为训练样本。作为可行性研究,我们先采用男女各50例的样本数量,把课题的重点放在构建方法的研究,拟采用自动分割与专家手工修正相结合的方式从CT中分割出全身多个器官的三维解剖结构,然后用统计形状训练的方法从大量样本中提取出不同人之间的解剖学形变分量,并将这些分量与身高、体重的变化相关联,从而使图谱具有改变身高和体重的变形能力。为了赋予图谱改变身体姿态的能力,需要根据人体的关节位置定义全身骨架图结构,通过骨架图来控制关节运动,实现自由的姿态变化。这种可变形人体图谱将在人体数字仿真建模、基于图谱的自动医学影像分析、中国人解剖学特征统计等方面具有潜在应用价值。
英文摘要
In recent years, incorporating multiple subjects and body deformation has become a trend of the research of human digital anatomical atlases. This project is a pilot feasibility study of developing whole-body digital atlas of Chinese adult male and female based on large amount of training subjects. The atlases are designed to be able to change body weight and height by deforming the anatomical shapes. Multiple whole-body CT scans will be used as the training data. As a feasibility study, we will use relatively smaller sample size, i.e. 50 CT images for each sex, and focus on methodology development of such an atlas. The organ structures will be segmented from the CT images via automated approach followed by human expert correction. Statistical shape training algorithms will be applied to extract the shape deformation modes from the training set, and these modes will be correlated with the changes of body weight and height, so as to endow the atlas with the ability of weight and height adjustment. To realize articulated body deformation, a skeleton graph structure will be defined based on the locations of bone joints, and will be used to drive the body articulation. The proposed deformable atlases will have great potential applications in biomedical research such as human body modeling and simulation, atlas-based automated medical image analysis, statistics of Chinese anatomical features, and etc.
本课题构建可变形中国成年人三维解剖图谱, 这种图谱可以通过变形的方式改变解剖结构形态,以模拟不同中国人个体的三维解剖结构。图谱的构建需要大量健康人全身CT影像作为训练样本,采用自动分割与专家手工修正相结合的方式从CT中分割出全身多个器官的三维解剖结构,然后用统计形状训练的方法从大量样本中提取出不同人之间的解剖学变形分量,使图谱具有改变身高和体重的变形能力。为了赋予图谱改变解剖学形态的能力。这种可变形人体图谱将在人体数字仿真建模、基于图谱的自动医学影像分析、中国人解剖学特征统计等方面具有潜在应用价值。. 经过3年的研究,本项目取得了以下成果:.(1). 从全国医院共收集健康中国成年人PET/CT数据884例(男性518例、女性366例),远超过项目计划目标的100例(男女各50例),从而为本课题和后续深入研究奠定了重要数据基础。.(2). 在数据处理方法方面,开发了基于多图谱算法和深度学习算法的PET/CT图像主要脏器分割方法,实现了大量影像数据的器官自动提取。开发了交互式分割软件,实现了解剖学专家对自动器官分割的交互式修正,获得软件著作权一项,在多家医院开展临床试验,并进入软件产品化阶段。.(3).构建了基于大量训练样本的躯干部位解剖结构可变形图谱,基于该图谱与国内单位开展合作,在中国人群电磁辐射评估、基于体表扫描的人体内脏器官估计等方向上开展研究; 统计了中国健康人群CT图像中骨骼与主要脏器的CT数值随年龄变化趋势、以及PET图像中骨骼与主要脏器的SUV值随年龄变化趋势; 完成了正常中国人与骨髓瘤病人的骨骼代谢值比较研究。.(4).构建了基于大量训练样本的头部解剖结构可变形图谱,基于该图谱与国内多家单位开展中国人群电磁辐射评估、鼻咽部放疗区域勾画等研究。.(5).构建了基于可变形解剖模型的在线解剖学教育平台。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Evaluation of different atlas selection strategies for multi-atlas segmentation of low-dose CT images of whole-body PET/CT
全身PET/CT低剂量CT图像多图谱分割不同图谱选择策略的评价
DOI:--
发表时间:2018
期刊:Digital Medicine
影响因子:--
作者:王洪凯;张楠;霍力;张宾
通讯作者:张宾
DOI:--
发表时间:2018
期刊:浙江大学学报(工学版)
影响因子:--
作者:王洪凯;陈中华;周纵苇;李迎辞;陆佩欧;王文志;刘宛予;于丽娟
通讯作者:于丽娟
Comparison of machine learning methods for classifying mediastinal lymph node metastasis of non-small cell lung cancer from (18)F-FDG PET/CT images.
F-18-FDG PET/CT图像分类非小细胞肺癌纵隔淋巴结转移的机器学习方法比较
DOI:10.1186/s13550-017-0260-9
发表时间:2017-12
期刊:EJNMMI research
影响因子:3.2
作者:Wang H;Zhou Z;Li Y;Chen Z;Lu P;Wang W;Liu W;Yu L
通讯作者:Yu L
DOI:--
发表时间:2017
期刊:中国生物医学工程学报
影响因子:--
作者:屠睿博;陈中华;王洪凯
通讯作者:王洪凯
中国人群18F-FDG PET/CT全身影像图谱的构建及配准方法研究
- 批准号:81971693
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:55.0万元
- 批准年份:2019
- 负责人:王洪凯
- 依托单位:
面向小动物影像的小鼠全身数字图谱配准算法研究
- 批准号:61571076
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:57.0万元
- 批准年份:2015
- 负责人:王洪凯
- 依托单位:
国内基金
海外基金
