虚拟人体研究与图像处理方法范文

1美国可视人计划的成果及虚拟人设想

自美国可视人计划(VHP)1994年与1998年相继推出一男一女尸体高精度、高分辨组织切片光学照相、CT和MRI断层图像后,计算机技术实现了人体解剖信息的数字化、可视化。人类在认识自己身体的结构方面前进了一大步。使人们以三维形式看到人体数千个解剖结构的大小、形状、位置及器官间的相互空间关系。目前,美国可视人计划仍处在第二阶段工作。对余留部分图像数据继续分割、分类。已经完成包括6个功能模块的用于解剖教学的可视男人胸部数据库的测试版;基于网络的头颈部图谱正在研制。还开发了可视人图像处理工具,目的是生成一个支持医学图像分割、分类及可变形配准方面图像分析研究的工具。并考虑在下一代因特网支持下,实现有触觉控制的可视人图像数据集实时2D和3D可视化。VHP面世以后立即引起多个领域专家的广泛重视,并已经在实际应用方面产生了巨大价值。到目前为止,已向42个国家批准发放1400多个许可证,将该数据集应用到教学、诊断、治疗计划、虚拟现实、艺术、数学及工业方面(参见表1)。与此同时,科学家们进一步提出“虚拟人”(VirtualHuman)的设想。“可视人”是从几何学角度定量描绘人体的解剖结构,属于“解剖人”。如果考虑人体组织的力学特性和形变等物理特性,就是第二代的“物理人”。包括生理特性的数字化人体被列为第三代的“生理人”。研究人体微观结构及生化特性的则属于更高级的虚拟人。最终的虚拟人应能最真实、最深入地从解剖、物理、生理、生化,从宏观到微观,从表象到本质全面反映人体的交互式数字化人体。目前,虽然临床手术计划和导航出于对手术过程中组织变形的考虑,部分学者已经开始第二代虚拟人研究,但大部分的虚拟人的研究仍集中在第一代。众多的计算机专家与特定的医学领域专家相结合,致力于更多具有临床意义的解剖结构精确三维重建。该项工作的完成将对医学和其它许多领域产生重大影响。从断层扫描数字图像精确重建人体解剖组织涉及到一系列图像采集和处理的科学和技术问题。表1所列出的医学图像处理技术,如图像的分割、分类、配准、重建和显示等都是当前医学图像研究的重点和热点。

2美国还想做新的可视人

美国国立医学图书馆NationalLibraryofMedicine(NLM)与下述单位联合征集对VHP解剖方法的建议。这些单位是国立牙科与颅面研究所NationalInstituteofDentalandCraniofacialResearch(NIDCR)国立眼科所NationalEyeInstitute(NEI)国立耳聋与交流失常研究所NationalInstituteofDeafnessandOtherCommunicationDisorders(NIDCD)国立癌症研究所NationalCancerInstitute(NCI)国立精神健康研究所NationalInstituteofMentalHealth(NIMH)国立神经失常与中风研究所NationalInstituteofNeurologicalDisordersandStroke(NINDS)及国家科学基金NationalScienceFoundation(NSF)征集的内容包括(1)为多种成像模式数据的精确配准与对齐,要在新鲜尸体上做标记记号或某种参考框架增强MRI和CT图像。(2)建立可视人组织最佳固定方法所须的一组条件。(3)通过填充有色物质的鲁米那检测血管系统,该物质在可视人低温保存和低温切片时具有物理稳定性。(4)寻求一种具有能够在低温反应条件下检测神经系统结构的组织化学特性的化学标记物,使其能够将神经的图像与周围组织分开。(5)开发包括测试光的极化、本征荧光及多谱成像数据的数字数据采集方法,以实现识别和检测解剖结构之目的。内容的第(1)、(2)意在采集多种模式图像,便于精确配准;第(3)、(4)条要增加人体血管和神经的信息,第(5)点则表明要提高组织重建准确性。看来,美国新版可视人将与中国第一代虚拟人竞争产生。

3可视韩国人开创虚拟东方人的先河

正当中国科学家们紧锣密鼓地酝酿中国虚拟人计划时,韩国的专家已从2001年1月正式启动了可视韩国人的项目。亚洲大学的郑民锡教授领导的研究小组在韩国科学技术情报研究院(KISTI)的支持和领导下,自己动手、自力更生,设计和改造大型人体尸体组织冷冻切片机。至今已经完成了3个人体数据采集工作。限于尸体的来源,这3个尸体都不能作为“标准人体”数据。因为第1个是患有脑瘤的65岁老人;第2个60岁,死于车祸;第3个虽是年轻人,但却患有白血病。尽管如此,他们却积累了不少经验,为可视韩国人的五年计划继续奋斗。

4中国虚拟人的有关医学图像方法学考虑

自去年关于“中国数字化虚拟人体的科技问题”的第174次香山科学会议之后,我国学者已经获得国家高技术研究发展计划(863计划)课题:“数字化虚拟人体若干关键技术”的支助,正式启动中国虚拟人体的研究。这是一个复杂、巨大的系统工程。任何一个细节的失误都会造成整个系统的缺憾。本人从医学图像研究角度有以下初步的考虑。

4.1中国虚拟人的医学图像应是具有高精度、高可靠性的标准数据集可视人(或虚拟人)图像都是建立在断层扫描技术(Tomography)的基础之上的。所谓断层扫描是指对人体分层扫描,每层是一幅由称做像素(pixel)的最小元素组成的二维平面图像,像素的强度被数字化。一系列的连续层片形成人体的一部分,其最小组成元素称为体素(voxel)。这些体素的强度值构成体数据集。可以采用各种算法对体数据集进行加工和处理,产生所需的图像。因此,全部可视人图像质量的基础在于体数据集的高精度、高可靠性的获取。虚拟人的现代医学图像处理与分析是计算机、信号处理、解剖学、神经科学、核技术、放射科学、心理学等多学科、多领域交叉科学。人体图像数据获取也绝非是一个简单的图像扫描操作,而应由多学科、多领域的专家合作,精心设计才能完成。美国可视人的数据质量就存在严重的问题,例如可视人数据胸部、大腿上部及小腿的横断面都有数据缺失及采集过程损坏现象。中国虚拟人计划增加人体功能图像的采集。活体功能数据采集涉及身体运动及生理噪声的干扰,需要有良好的抑制噪声、消除运动及生理伪迹的滤波技术,以增强图像的信号噪声比。可视人数据集包括海量数据,如果通过因特网提供服务必须考虑数据压缩问题。可视人每层片的原始数据有2048×1216个24位彩色像素,未压缩数据是7.5MB。整个数据集为14GB(男),39GB(女)。初始处理包括剪裁原图像,去除骨胶背景。原图像是轴向的,须重构冠状及矢状两正交平面图像,并用75%质量值转换为JPEG格式。图像质量略有退化。使轴向层片数据在50~180KB,另两个方向层片略大些,为50~350KB。中国虚拟人计划包含信息更多,数据的压缩与图像质量问题应妥善解决。

4.2中国虚拟人的医学图像分割和分类需要计算机及医学领域专家密切合作可视人计划发挥作用的关键是要做到从数据到知识的转化。无论是2D断层扫描数据,还是3D体数据集都无法让人们直观地了解人体。要想做到这点,必须将这些数据可视化。即精确构建2D和3D交互式浏览器,实现2D任意方向剖面浏览及解剖结构3D可视化。这项工作除医学图像分割与分类算法外,解剖标识可以将可视化的器官(组织)与解剖名词联系起来,便于实际应用。但是,目前并无建立这种联系的标准。在基于图像的结构描述和表示方面需要做基础研究,以将基于图像的结构-解剖数据与基于文本的功能-生理数据联系起来。医学领域专家(包括眼、耳、头颈、胸、腹等科)的积极参与是虚拟人最终质量的决定性因素之一。包含多种信息的虚拟人数据挖掘与知识发现也是重要的研究内容。

4.3中国虚拟人应包含解剖与功能等多种信息的医学图像美国可视人基本上是解剖人,不包含任何人体功能信息。用传统的成像技术是无法了解人体器官或组织的功能的。近10年来伴随科学技术的发展出现了多种反映人体功能(新陈代谢、感官、认知、药物动力学等)的成像方式。例如PET(正电子断层扫描像)、SPECT(单光子发射断层扫描像)、fMRI(功能磁共振成像)及OpticalIntrinsicImaging(本征光学成像)等。有了这么多种成像方式,就可以从解剖、功能、生理以至生化等方面更加全面了解人体。由于功能成像必须是健康活体采集,若对死刑犯采集可能存在心理对功能影响问题。对功能图像质量评估存在一定困难。若对不同受试者采集功能图像,则存在功能信息与解剖信息有效融合的问题。不同人体信息的融合涉及复杂形变的配准等难题。

4.4中国虚拟人计划应加强具有复杂形变的配准方法研究在临床诊断、放射治疗计划和图像引导手术中,经常要求病人接受多种计算机断层扫描成像,以提供病理和解剖方面的互补信息;但是由于病人在成像时的定位差异,以及不同图像的分辨率、对比度等参数的设置不同,医生很难单凭想像将多幅图像准确地对齐。医学图像配准就是通过寻找某种空间变换,使两幅图像的对应点达到空间位置和解剖结构上的完全一致。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点都达到匹配。没有配准功能,可视人(虚拟人)数据只是一个孤立的模型,有了精确配准可视人数据才能得到充分的应用,实现标准数据与正常人或病人比较。由于人体个体解剖差异,需要具有复杂形变的配准方法研究。

4.5中国虚拟人计划应用与现代计算医学的关系虚拟人所涉及的现代医学图像处理与分析是精确的定量研究。无论人体解剖结构精确重建,包括边缘、轮廓提取、感性趣区(ROI)提取,产生人体器官、组织形状、大小及空间位置,与周围器官、组织的相互关系或3D可视化技术都需要涉及处理大量数据、复杂算法。这整套的处理方法已经形成一门新的科学,即计算医学。可视人的应用突出地显现了计算医学的威力。一个典型的例子是图像指导的治疗(ImageGuidedTherapy,IGT)技术。由于用图像实时引导手术过程要求对术间获取的图像在尽可能短的时间内处理,而一个包含结构形态改变的体积图像,在考虑人体组织的材料特性的情况下,须解数十万乃至数百万个方程,属于高性能计算(HPC),只能用超级计算机并行实现。哈佛大学使用SunMicrosystems公司的Ul-traHPC6000超级计算机。它由20个250MHzUl-traSPARC-II,有4MBEcache的CPU组成,系统RAM为5GB。对基于生物力学的人脑形变运算时间约10~20秒,不只限于手术仿真,而且已经临床应用2例。他们还实验了其它的方案,例如,使用多个CPU为533MHz,RAM为768MB,硬盘2.1GB的Com-paqAlpha工作站通过10/100Mbps以太网联结的机群结构,得到相近的效果。IGT的出现不足10年的时间,由于它对提高现代临床医学,特别是疾病治疗和手术水平方面的巨大影响,因此发展十分迅速。