课题基金 / 基金详情

基于Micro-CT图像的高精度人体周围神经三维数据库

批准号:
62061012
项目类别:
地区科学基金项目
资助金额:
35.0 万元
负责人:
董江辉
依托单位:
学科分类:
医学信息检测与处理
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
董江辉

项目摘要

结项摘要

相似基金

相关文献

中文摘要
周围神经因内部显微结构错综复杂,损伤后的功能修复是世界性临床医学难题。此外,由于周围神经三维重建与可视化研究存在技术瓶颈,目前尚无可指导临床的高精度人体周围神经三维数据库。课题组既往研究分别利用组织切片方法和超高精度Micro-CT扫描图像重建了周围神经的显微3D模型,并应用于临床手术,取得良好效果;提出了周围神经三维重建的图像获取、图像预处理和分割新方法,使得显微3D模型精度显著提高,重建周期缩短。本课题是既往工作的深入,拟对整个人体标本进行MRI、CT扫描,然后解剖周围神经进行Micro-CT扫描;基于MRI、CT扫描图像构建周围神经宏观3D模型,基于Micro-CT扫描图像构建周围神经显微3D模型,最后将宏观模型和显微模型配准、融合,从宏观和微观角度构建完整的高精度人体周围神经3D模型,为神经功能修复、临床诊断、手术导航和人工神经构建等提供三维数据库。
英文摘要
Functional repair after peripheral nerve injury is a worldwide clinical medical problem because the internal microstructure of peripheral nerves is complicated. In addition, due to technical bottlenecks in the study of three-dimensional (3D) reconstruction and visualization of peripheral nerves, there is currently no high-precision 3D database of human peripheral nerves that can guide clinical practice. In our previous studies, we reconstructed the microscopic 3D model of peripheral nerves using tissue sectioning method and ultra-high-precision Micro-CT scanning images, and applied them to clinical operations with good results; we also proposed new method for image acquisition, image preprocessing and segmentation of 3D reconstruction of peripheral nerves, which has significantly improved the accuracy of microscopic 3D models and shortened the reconstruction period. This project is a further study based on our previous studies. This project aims to perform MRI and CT scans on the entire human specimen, and then dissect the peripheral nerves for Micro-CT scan; build a macroscopic 3D model of peripheral nerves based on MRI and CT scanning images; construction microscopic 3D model of peripheral nerves based on Micro-CT scanning images; register both macroscopic model and microscopic model, and construct a complete high-precision 3D model of the human peripheral nerves from both macroscopic and microscopic views. This project will provide a 3D database for function repair, clinical diagnosis, surgical navigation and artificial nerve construction of human peripheral nerves.
周围神经损伤、再生及其功能修复是世界性临床医学难题。重建周围神经的内部显微结构,从微观角度理解周围神经结构,是周围神经损伤修复的重大挑战。此外,由于周围神经三维重建与可视化研究存在技术瓶颈,目前尚无可指导临床的高精度人体周围神经三维数据库。本研究基于Micro-CT图像,构建了高精度人体周围神经3D模型数据库,包括四个主要环节:首先,我们探究了周围神经样本的制备技术,确保样本结构的完整性和染色的高质量。其次,在Micro-CT扫描方面,通过比较不同的技术和参数,明确了最佳的扫描方案,显著提高了图像的分辨率和保真度。接着,利用UNet3+算法和我们自主开发的SAM-HN算法进行图像分割,提取神经束的轮廓,并设计了一套海量序列图像的批量分割流程,显著提升了二维Micro-CT图像处理的精度和速度。最后,在三维重建方面,我们研究了基于海量二维序列图像的神经三维重建方法,成功构建了人体周围神经的高精度显微3D模型和数据库。本研究成果为神经功能修复、临床诊断、手术导航及人工神经构建等方面提供了关键技术支持和数据资源,具有重要的理论意义和广泛的应用价值。
国内基金
海外基金