项目名称: 图像增强下的ACL三维重建研究

项目编号: No.61300092

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 饶云波

作者单位: 电子科技大学

项目金额: 23万元

中文摘要: 作为医学图像处理领域的研究前沿,三维重建技术为前交叉韧带(ACL)手术提供了一种新的治疗机制。尽管基于关节镜下ACL重建手术有很高的成功率,然而仍有以下缺陷:1)前交叉韧带重建隧道位置不精确;2)手术具有较大失败率和翻修率。同时目前的ACL重建算法复杂度高,精确地ACL三维重建困难。项目组在归纳现有研究成果基础上,凝练出一系列函待解决的科学问题:1)如何精确地ACL 三维重建及测量ACL 起止点;2)如何设计匹配算法建立适合于个体化的ACL 三维重建模型。针对上述问题,项目组结合图像处理和虚拟现实技术,拟定了切实可行的研究方案。本项目完成后,可建立计算机辅助ACL 仿真重建手术模拟系统,有望显著改进ACL三维重建精度,进一步的推广ACL三维重建在医学领域的应用,从而有力提升我国在该前沿领域的研究水平。

中文关键词: 前交叉韧带;3D 模型重建;区域增长算法;韧带位置;

英文摘要: As the cutting edge research field of medicine image processing, anterior cruciate ligament (ACL) provides a new scheme of ACL's patient to use three-dimensional (3D) reconstruction technology. Although it is true that the reconstruction surgery of ACL using arthroscopy has high success probability, there are still some limitation as follows: 1)the accurately locating of bone-tunnel reconstruction with wrong position. 2)ACL reconstruction's results have high failure potential and rate of second surgery. At the same time, the currently algorithms of ACL reconstruction have high complexity. It is very difficult for accurately ACL 3D reconstruction. Based on the thoroughly study of ACL reconstruction's development, we found that the following problems are still need to be solved: 1) how to reconstruct the accurately ACL 3D and ACL location. 2) how to design matching algorithm to establish individual's ACL 3D reconstruction model. In this proposal, we make a feasible plan to solve above problems based on image processing and virtual reality technology. The successful implementation of this project will establish simulation system of computer aid ACL 3D reconstruction. After finishing this project also will further improve the accurately ACL 3D reconstruction and expand its applying field in medicine image processing

英文关键词: Anterior cruciate ligament;3D model reconstruction;region growing algorithm;fork position;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【博士论文】基于深度学习的单目场景深度估计方法研究
专知会员服务
26+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年8月28日
【CVPR2021】基于Transformer的视频分割领域
专知会员服务
36+阅读 · 2021年4月16日
专知会员服务
58+阅读 · 2021年3月6日
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
专知会员服务
154+阅读 · 2020年5月1日
阿里巴巴达摩院招收医学影像分析实习生
最全综述:基于深度学习的三维重建算法
极市平台
12+阅读 · 2020年3月17日
技术动态 | 跨句多元关系抽取
开放知识图谱
49+阅读 · 2019年10月24日
深度学习与医学图像分析
人工智能前沿讲习班
39+阅读 · 2019年6月8日
【泡泡一分钟】基于紧凑模型表示的三维重建(3dv-12)
泡泡机器人SLAM
10+阅读 · 2017年12月7日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
How to Fine-Tune BERT for Text Classification?
Arxiv
13+阅读 · 2019年5月14日
小贴士
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员