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指導教授：吳文傑 博士 　研究生：韓世謙

主動式輪廓模型應用於脊椎後外側融合骨面積測量之研究 Study on Active Contour Model Applying in Measurement of Bone Mass Area in Spinal Postero-Lateral Fusion. 指導教授：吳文傑 博士 　研究生：韓世謙. 前言. 由於全球人口平均壽命的延長，最直接的關係就是慢性病及骨科疾病罹患率的增加。 骨科疾病則因為骨骼長期的磨耗、生活型態的改變、肥胖與運動量減少的問題而逐年成長 。 此類病患常常需要行「椎間盤切除術、椎體融合術、骨釘骨板固定」。. 相關背景.

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指導教授：吳文傑 博士 　研究生：韓世謙

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Presentation Transcript

  1. 主動式輪廓模型應用於脊椎後外側融合骨面積測量之研究主動式輪廓模型應用於脊椎後外側融合骨面積測量之研究 Study on Active Contour Model Applying in Measurement of Bone Mass Area in SpinalPostero-Lateral Fusion 指導教授：吳文傑 博士　研究生：韓世謙

  2. 前言 • 由於全球人口平均壽命的延長，最直接的關係就是慢性病及骨科疾病罹患率的增加。 • 骨科疾病則因為骨骼長期的磨耗、生活型態的改變、肥胖與運動量減少的問題而逐年成長。 • 此類病患常常需要行「椎間盤切除術、椎體融合術、骨釘骨板固定」。

  3. 相關背景 • 目前骨科疾病中，關節炎和背部疾病是最常見的病兆，對於整體社會影響也最大。 • 在骨科手術中，人工關節與脊椎修復市場總數約達85億美元，約佔骨科整體的64%。 • 手術過程中包含了兩種治療方法，一、保守療法，二、侵襲性療法。 • 在脊椎融合術中，採用自體骨骼移植，同時並配合固定器來達到椎體穩定的效果。

  4. 動機及目的 • 骨科外科手術，術後成功率的判斷常藉由醫生直接對X 光片的判讀來分析骨頭的癒合情形。 • 為了提出明確的數據，證明骨頭癒合良好，醫生必須計算骨頭融合後之面積大小，才能佐證手術成效。 • 目前的PACS並無法根據手術前後X光片的資訊自動描繪骨頭融合部位輪廓再計算其面積。 • 改良現有骨科醫師直接在X光片上描繪骨骼輪廓的技術，減少人為因素所造成的誤差，達到更精確分析的目標。

  5. 文獻探討(一) • 適應性的對比度強化(ACE：adaptive contrast enhancement)，是利用局部對比增益(CG：contrast gains)來調整一張影像高頻的部分，是一個普遍應用在醫學影像處理的技術。 • Chang[29]提出了一個強化的適應性對比度增強演算法，它改善了以往ACE演算法中可能造成過度強化和人為雜訊的問題。 • 其方法是把區域標準差(LSD：local standard deviation)應用在局部對比增益(CG)裡面。 • 適當的局部對比增益(CG)可以有效的減少X光影像中過度強化和人為雜訊所造成的問題。

  6. 文獻探討(二) • 頭顱X光影像當中基本上包含了三個部分：背景、軟組織和骨頭，但是頭顱X光影像常常會有過度曝光的問題產生。 • Frosio[30]提出一個演算法，叫做軟組織濾波(soft-tissue filter) 。 • 利用高斯分配(Gaussian distributions)和反轉的指數分配(inverted lognormal distribution)的混合模型來分析影像的直方圖，且透過區域的咖馬修正(Local Gamma Correction)來達到影像強化的目的。

  7. 文獻探討(三) • Jindan[19]於2005年提出了一個精確的牙齒骨骼身分識別系統。 • 利用形態學[21]的方法強化牙齒影像。 • 頂-帽轉換(Top-Hat Transform)和底-帽轉換(Bottom-Hat Transform)。 • ht=I-(I。b) ， hb=(I．b)-I • 我們應用此技術在影像強化方面，其方法為： EnhancedImage = OriginalImage + top-hat(OriginalImage) − bottom-hat(OriginalImage)

  8. 文獻探討(四) • Chang-Yan Xiao[25]等人提出了一個diffusion stick的方法來抑制超音波影像裡的雜訊。 • 其方法是利用不同方向stick的計算來強化影像中不明顯的細節。 • 利用每一個stick的加權平均值來產生強化後的影像。

  9. 文獻探討(五) • 剛體影像校正。 • 非剛體影像校正。 • 影像校正技術就是要尋找一個合適的空間轉換函數。 • 將重疊區域中每個像素的誤差值平方再加總起來(sum of squared differences, SSD) 。

  10. 文獻探討(六) • 主動式輪廓模型(active contour model) 。 • 一種可變曲線模型，其功能可以捕捉影像之中的物件邊緣。 • 此模型是由許多頂點所構成，這些頂點可以受到影像內力和外力的影響而任意移動並改變位置。 • 作用在每一頂點的力量可以分成內力(internal)、外力(external)、和束縛力(damping)三種。

  11. Snake初始輪廓 第一次迭代輪廓 第二次迭代輪廓 第三次迭代輪廓 目標物輪廓 Snake最終收斂輪廓

  12. 研究方法及流程(一)

  13. 研究方法及流程(二)

  14. 研究方法及流程(三)

  15. References • [1] 2006 年5 月工研院產業經濟與趨勢研究中心報告。 • [2] Cowan et al., “Changes in the utilization of spinal fusion in the United. States”, Neurosurgery 59, pp. 15-20, 2006. • [3] Hibbs RA, “An operation for progressive spinal deformity”, NY MedJ, vol. 21, pp. 1013-1016, 1911. • [4] Albee FH, “Transplantation of a portion of the tibia into the spine for Pott’s disease”, J Am Med Assoc, vol. 57, pp. 855-858, 1911. • [5] Mixter WJ, Barr JS, “Rupture of the intervertebral disc with involvement • of the spinal canal”, N Engl J Med, vol. 211, pp. 210-215, 1934. • [6] Barr JS, “Ruptured intervertebral disc and sciatic pain”, J Bone Joint Surg, vol. 29, pp. 429-437, 1947. • [7]. Closkey RF, Parsons JR, Lee CK and Blacksin MF, “Mechanics of Interbody spinal Fusion”, Spine, vol. 18, pp. 1011-1015, 1993. • [8] Goulet JA, Senunas LE and Desilva GL, “Autogenous Iliac crest bone graft”, Clin Orthop Relat R, vol. 339, pp. 76-81, 1997. • [9] Nakamura H, Yamano Y, Seki M, and Konishi S, “Use of folded • vascularized rib graft in anterior fusion after treatment of thoracic and upper lumbar lesion”, J Neurosurg, vol. 94, pp. 323-327, 2001. • [10] Liu PH, Chang CH, Chang HP, “Integration of CAD and FE method to simulate the pedicle screw within the vertebra”, J Med Biol Eng, vol. 21, no. 3, pp. 175-182, 2001. • [11] European Journal of Trauma, vol. 28, no. 6, pp. 340-348, 2002.

  16. [12] Issever AS, Vieth V, Lotter A, Meier N, Laib A, Newitt D, Majumdar S, Link TM, "Local differences in the trabecular bone structure of the proximal femur depicted with high-spatial resolution MR imaging and multisection CT", AcadRadiol, vol.9, no. 12, pp. 1395-1406, Dec., 2002 • [13] Chen C.M., Chou Y.H., Han K.C., Hung G.S., Tiu C.M., Chiou H.J. et al., "Breast lesions on sonograms: Computer-aided diagnosis with nearly setting-independent features and artificial neural networks," Radiology, vol. 226, no. 2, pp. 504-514, Feb., 2003. • [14] Huang Y. L., Chen J. H. and Shen W. C., "Diagnosis of Hepatic Tumors with Texture Analysis in Non-enhanced CT Images", Academic Radiology, vol.13, no.6, pp.713-720, June 2006. • [15] Chen W.J., Tsai T.T., Chen L.H., Niu C.C., Lai P.L., Fu T.S., Kevin McCarthy, “The fusion Rate of Calcium Sulfate with Local Autograft Bone Compared with autologous Iliac Bone Graft for Instrumented short-Segment Spinal fusion”, Spine, vol. 30, no. 20, pp. 2293-2297, Oct., 2005. • []Jindan hou and Mohamed Abdel-Mottaleb, “A content-based system for human identification based on bitewing dental X-ray images”, Pattern Recognition 38(2005) 2132-2142. • []Michael Kass, Andrew Witkin and Demetri Terzopoulos, “Snake: Active Contour Models”, International Journal of Computer Vision, 321-331(1988). • []Chenyang Xu and Jerry L.Prince, “Gradient Vector Flow: A New External Force for Snakes”, IEEE Proc. Conf. on Comp. Vis. Patt.Recog. (CVPR’97). • []紹剛，”數位影像處理，2/e”，2006。

  17. []L.D. Cohen, “On active contour models and balloons”, CVGIP Image Understanding, vol. 53, no. 2, pp. 211-218, 1991. • []Yu Ma, Xiaodong Gu and Yuanyuan Wang, “Contour integration based on the characteristics of edge elements”, International Congress Series 1301 (2007) 97-101. • []W.S. Geisler, J.S. Perry, B.J. Super, D.P. Gallogly, “Edge co-occurrence in natural images predicts contour grouping performance”, Vision Research 41 (2001) 711-724. • []Chang-Yan Xiao , Zhang Su, Ya-zhu Chen,” A diffusion stick method for speckle suppression in ultrasonic images”, Pattern Recognition Letters 25 (2004) 1867–1877. • []Nagesha*,G. Hemantha Kumar, “A level crossing enhancement scheme for chest radiograph images”, Computers in Biology and Medicine 37 (2007) 1455-1460 • []Qiang Chena,*, Quan-sen Suna, Pheng Ann Hengb,c, De-shen Xiaa, “A double-threshold image image binarization method based on edge detector”, Pattern Recognition 41(2008) 1254-1267. • []Yuchong Jianga,*, Paul Babynb, “X-ray bone fracture segmentation by incorporating global shape model priors into geodesic active contours”, International Congress Series 1268(2004) 219-224 • []Y Jiang*, “X-ray bone fracture subtraction using geodesic active contour and mathematical morphology operations”, International Congress Series 1256(2003) 226-231.

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