第一章绪论
1.1本课题研究的目的和意义
周围神经损伤的临床治疗，从十九世纪肉眼下对断裂神经进行鞘膜缝合，到二十世纪的显微外科技术下的束膜缝合，一直是外科临床上的难题，周围神经损伤后的修复与再生也成为国内外学者研究的热点，但迄今仍未找到疗效令人满意的修复方法。二十一世纪计算机技术的迅猛发展，推动了人体结构的计算机三维重建与可视化研究的发展。通过对周围神经实现三维重建和可视化，可以真实还原神经结构及生理分布特性，对神经修复手术具有重要的辅导作用，这对神经修复意义重大。人体神经系统数字化和虚拟化的研究，还可以实现人体全身神经分布结构的数字化建模，对医学解剖学和医学教育都具有重要的促进意义。在周围神经损伤修复手术中，相同性质的神经功能束的准确对接是理想的手术结果，但这些功能束无法用肉眼直接区分，这对神经功能束的精确定位和定性分析提出了很高要求。如何更加全面和准确地认识不同功能神经束的变化规律，是周围神经损伤修复需要解决的一个重要问题。研究表明，神经结构非常复杂，神经束形态存在短距离内变化很大的现象，无论是显微解剖的图谱还是组织化学染色的切片，都是孤立的二维断面，缺乏连续性和定位标志，不能形象地反映神经连续的内部结构及其变化规律，难以满足在手术过程对受损部位的定位和对照调整，难以进行精确的神经功束组吻合修复[1]。建立周围神经解剖与生理机能动态相结合的三维可视化模型是可能从根本解决此问题有益的途径之一 [2]。利用计算机三维重建技术将一系列二维图像重建为三维数字模型，不但能直观地显示周围神经的内部三维结构和邮：邻组织的空间位置关系，而且可在三维空间任意旋转显示、测量和切割。通过三维可视化数字模型的定量分析和动态模拟，还可以实现术前三维诊断分析和精确模拟，以及术后效果评价，能提高手术的安全性和可靠性。从解剖结构研究向三维解剖结构与生理功能同步研究发展，将成为未来周围神经损伤诊治新的发展方向和生长点[3]。目前，虽然人体器官或组织结构已可以被重建成三维可视化数字化模型，但对于周围神经系统而言，以现有的数字化可视化人体数据集和影像学技术水平还不足以满足重建周围神经三维可视化模型的需求周围祌经的三维可视化研究中仍有大量要被解决的关键技术问题。
现阶段的神经束识别方法，无论是依靠人工在显微镜下对神经切片显微图像进行观察识别，还是釆用光谱技术对周围神经束进行识别，都是靠医生手工操作完成的，这种靠强劳力的识别方法严重制约了周围神经三维重建的效率。利用模式识别的知识对神经束内神经纤维的特征进行识别是实现周围神经束计算机自动化和智能化识别的必要方法。神经三维重建国内外研究仍处于起步阶段，从切片的制作、染色以及成像都没有形成统一的规范标准，现阶段的神经三维重建还是以人机交互的半自动方式进行，不利于大样本和大数据的神经重建，严重制约人体神经的三维重建发展，为此探索实现周围神经束计算机自动分割和识别，对提高周围神经三维重建效率和精度意义重大。
第二章相关医学背景介绍
2. 1引言
本文的处理任务是与医学生理知识密切相关的，分割和识别都是针对神经束的处理。为了更好地理解本文的工作内容，有必要先了解人体周围神经的生理结构，以及一些相关医学专业术语。本文的处理对象是人体周围神经切片显微图像，显微图像有别于一般常见的医学图像，其图像特征不仅与成像设备有关，而且还受制备过程的染色方法影响。在开始本文研究处理之前，本章对人体周围神经生理形态和周围神经切片染色方法以及图像特征进行介绍。
2.2周围神经生理形态描述
人体周围神经系统主要作用是联络中枢神经和各系统器官，包括12对与脑相连的脑神经和31对与脊髓相连的脊神经，它们都是由感觉、运动及交感神经组成的混合神经。周围祌经系统的主要成份是祌经纤维，周围神经系统的神经纤维集合在一起构成神经，分布到全身各器官和组织。包裹在神经外面的致密结缔组织称神经外膜。神经内的神经纤维，又被结缔组织分隔成大小不等的神经纤维束，称为神经束，包裹每束神经束的结缔组织称神经束膜。神经束由运动神经纤维为主构成的叫运动神经束，由感觉神经纤维为主构成的叫感觉神经束，由交感神经纤维为主构成的叫交感神经束，三种神经纤维含量相当的叫混合神经束。运动神经纤维、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显微图像分割...........16
3.1引言..........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..........17
3.3图像彩色空间的转换..........21
3. 3. 1 RGB彩色模型..........21
3.3.2 HSI彩色模型..........22
3. 3. 3 RGB颜色空间到HSI颜色空间的转换..........23
3.4基于空间模糊C均值算法的神经..........24
3.5神经束内神经纤维阳性色斑分割方法..........38
3. 5. 1彩色神经束图像的预处理..........38
3.5.2数学形态学及分水岭分割的基本概念..........39
3.5. 3神经纤维阳性色斑分割方法..........41
3.6本章小结..........51
第四章神经束内神经纤维阳性色斑特征提取..........52
4.1引言.......... 52
4.2神经朿内祌经纤维阳性色斑特征选择..........52
4.3神经纤维阳性色斑特征提取方法..........53
4.4特征提取结果及归一化..........57
4.5本章小结..........59
第五章神经束功能识别方法研究..........60
5.1引言..........60
5.2BP神经网络概述..........61
5.3基于BP神经网络的神经纤维阳性..........67
5.4神经束功能识别..........73
5.5本章小结..........76
结论
人体神经三维可视化在临床应用和医学研究上作用日益显著，但人体神经三维可视化的发展过程中，遇到了图像制备和图像处理上的技术难题。本文研究应用数字图像处理和模式识别的方法解决制约人体神经三维重建发展的神经束分割和神经朿识别两个关键技术难点，具有重要理论研究意义和实际应用价值。本文基于神经束分割和神经束识别两个研究点，展开为神经束分割及边缘提取、神经束内神经纤维阳性色斑分割、神经纤维阳性色斑特征提取、分类器设计和神经束功能性质识别这五个研究内容。针对神经束分割及边缘提取，本文设计了空间模糊C均值的分割方法，并通过颜色模型的转换，选择HSI空间的S分量进行分割处理，以避幵切片图像颜色重叠和光照不均匀等缺点，在提高算法性能上，利用直方图FCM进行初始化参数的确定。实验结果表明，本文方法能较好地分割出神经束，并能提取连续光滑的边缘。在神经束内神经纤维阳性色斑分割上，本文采用基于内外标记的数学形态学分水岭分割方法为主，综合阈值分割，较好地实现了神经纤维阳性色斑分割，同时通过面积和圆弧度设定粘连色斑的过滤条件，用FCM分割方法，分割粘连色斑区域。在神经纤维阳性色斑的识别上，本文选择分类能力好的BP神经网络作为分类器，并提取神经纤维阳性色斑差异明显的形态特征和颜色特征一共五个特征，通过训练和测试，构建了三层BP神经网络，实现了对各神经束内神经纤维阳性色斑的分类和统计。最后，介绍了神经束的功能性质识别方法，并把识别结果与医生手工标记的参考图作对比分析。
参考文献
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