3D医学图像中标志点的自动识别与定位
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参见附件(1975KB，4页)。
孙曦 周正东 南京航空航天大学医学物理系 南京航空航天大学医学物理系
【摘要】目的:探索建立一种新的自动识别标志点的方法。方法:本方法主要分成三步:首先,根据标志点的灰度特征在3D图像上搜索标志点,并得到候选点;然后,计算出搜索到的候选点区域的亮度重心,并作为该点的位置坐标;最后,根据标志点大小、相互间位置关系以及标志点周围区域像素的灰度变化等特征,筛选出真正的标志点。结果:利用该算法对三维理想模型和真实CT重建模型上的标志点进行识别,实验的结果表明该算法能准确识别出这两种模型上的标志点,平均误差均小于2个象素。结论:该方法能快速准确地识别出3D医学图像中的标志点。它不需要人为干预,且不受标志点形状的影响。
【关键词】 医学图像标志点 自动识别 目标定位
【分类号】TP391.41
前言手术导航图像引导外科手术(或手术导航)系统中存在多个坐标系，有手术室坐标系、病人坐标系、器械坐标系要在患者的头上贴8一12个标志点，根据这组标志点在两个空间中不同的坐标值，求得两个空间之间的坐标变换矩阵。而如何快速准确地识别出图像中标志点的位置就成为首先
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摘要目的：探索建立一种新的自动识别标志点的方法。方法：本方法主要分成三步：首先，根据标志点的灰度特征在3D 图像上搜索标志点，并得到候选点；然后，计算出搜索到的候选点区域的亮度重心，并作为该点的位置坐标；最后，根据标志点大小、相互间位置关系以及标志点周围区域像素的灰度变化等特征，筛选出真正的标志点。结果：利用该算法对三维理想模型和真实CT 重建模型上的标志点进行识别，实验的结果表明该算法能准确识别出这两种模型上的标志点，平均误差均小于2 个象素。结论：该方法能快速准确地识别出3D 医学图像中的标志点，它不需要人为干预，且不受标志点形状的影响。
关键词：医学图像标志点；自动识别；目标定位
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