矢状面髌骨形位参数变化对伸膝机构影响研究

为研究全膝关节置换术后髌骨部分形位参数的变化对伸膝机构性能的影响,建立了以交叉四连杆股胫关节模型为基础的、包含髌股关节模型的矢状面膝关节模型.在伸膝力矩不变的条件下,通过改变髌骨轴线位置,模拟髌骨厚度和高度以及髌骨倾角的变化.计算得到髌骨形位参数变化前后与伸膝机构相关的动力学参数,包括股四头肌力、髌韧带力及髌股关节接触压力的变化.结果表明,髌骨适当后倾对增强伸膝机构功能有利.髌骨厚度处理应根据病患实际情况而定.     

面向三维人体重建的前、后片配准算法

针对传统三维图像配准算法需要获取目标物体多个模型数据的不便,以及三维重建过程耗时较长的不足,提出了一种基于三维人体表面前、后片模型的配准算法.该算法首先使用Kinect三维扫描设备获取的人体表面前、后片模型点云数据,作为配准过程的参考点集和目标点集;然后,选取前、后片模型的边缘轮廓信息作为配准特征点,通过迭代优化过程,使得前、后片能够较好地配准;最后,通过空间曲线插值方法填充模型边缘缝隙,得到完整的三维人体模型.试验结果表明,该算法只需要获取目标物体的前、后片三维数据,模型采集及配准效率高,配准精度好,即使针对初始位置相差较大的两个模型片也能得到准确的配准效果.     

TIN图像配准中的同名特征点的可靠性提高

图像配准是对多时相、多传感器或多角度的同一场景的两幅或者多幅图像进行匹配处理,使得同名点在相同的坐标系中具有相同的空间位置.图像配准是评价两幅或多幅影像的相似性,以确定同名点的过程.要把对同一对象的不同波段、不同时间、不同分辨率或不同传感器的遥感影像进行融合或识别其变化,就必须首先进行影像配准.图像配准被广泛应用于遥感图像、医学影像、三维重建、机器视觉等诸多领域中.本论述系统地介绍了TIN图像配准的基本缺陷,接着详细地论述TIN优化方法,在此基础上提出了基于TIN优化的图像配准步骤,同名特征点的可靠性得到提高.     

髌骨软化导致髌股关节炎病因机制及治疗的研究进展

髌股关节炎（Patellofemoral Disordeer,PFD）是膝关节骨性关节炎（Knee Osteoarthritis,KOA）的一种亚型,是一种关节软骨变性破坏等为特征的临床常见的退行性关节疾病。患有膝关节骨性关节炎患者中髌股关节骨性关节炎占有很大的比例,也得到越来越多医学人士重视,髌股关节炎发病原因众多,众多学者认为PFD的发生原因主要有髌骨软化、髌骨不稳定、高位髌骨、滑膜皱襞挤压、髌髁骨赘的形成、Q角改变、下肢力线异常（下肢扭转）等有关,它们均可造成关节面局部的受力失衡,使关节软骨应力发生变化,进而使髌股关节的软骨发生相应的变性,直接或者间接引发PFD,通过回顾国内外髌骨软化症的流行病学、病因病机、症状与体征、影像学检查、诊断方面阐述髌骨软化症导致髌股关节炎发生的机制相关性,对于预防髌骨软化症发病和防止其发展为髌股关节炎,提高患者生活工作质量有重要意义。     

基于并联机构的三维视觉重构系统点云自动配准

目前点云配准方法需要在相邻的两幅深度图像上有重叠的区域来保证最后的正确匹配,不能在有平坦区域或重复几何特征的深度图像上得到正确结果.针对这一问题,将并联机构与结构光视觉技术相结合,构筑一个三维视觉重构系统.利用并联机构运动过程中的位姿信息,通过坐标变换,将各点云数据独立的变换到适当的坐标系,实现多视点点云同时自动配准.     

股四头肌表面肌电及髌股关节受力在不同角度静蹲时的比较

比较在不同角度的静蹲练习中股四头肌表面肌电的变化和髌股关节面受力情况,寻找膝关节功能恢复与强化的科学静蹲练习角度。选取30名健康男性大学生,分别进行屈膝30°、45°、60°的静蹲练习,通过表面肌电仪和三维动作捕捉分析系统采集每位受试者静蹲时的肌电参数及运动学参数的变化特征;并借助力学原理计算分析得出髌股关节的受力。结果:45°静蹲时,股四头肌表面肌电的i EMG值最大;各角度静蹲时,股外侧肌的放电量最大,股直肌最小;静蹲过程中股四头肌的MPF、MF值都呈降低的趋势,但在静蹲45°时MPF、MF值下降最快;髌股关节受力随着静蹲角度的增加而增大。说明在45°静蹲时,股四头肌最容易达到疲劳,锻炼效果较佳,是静蹲练习的适宜角度;其中股外侧肌是最主要的工作肌。建议髌骨劳损患者在做静蹲练习时根据自身的疼痛感觉在30°~60°的范围内进行训练,而应避免大于60°的静蹲角,以免受力过大造成二次损伤。     

2D-3D配准中的初始位姿估计方法

针对2D-3D医学图像配准过程中存在的初始参数变换范围小和配准对象单一等局限性,提出了一种基于参数映射和图像分割的初始位姿估计方法,扩大了三维物体空间参数的起始运动偏差范围,解决了骨科手术导航系统在配准过程中可估计参数少和多骨块图像配准难等问题.首先,使用区域生长算法对多骨块影像进行图像分割与感兴趣目标的提取,完成待配准目标数据的获取.其次,基于正交融合投影原理构建投影成像模型,将空间刚体变换参数分解到正侧位平面上,建立空间参数与平面参数间的映射关系.然后,将投影生成的正交双平面模板与对应目标图像进行匹配,并将得到的正侧位平面配准参数转换为空间参数,从而完成三维物体初始位姿的有效估计.最后基于颅骨、完整股骨和骨折股骨的CT数据对该方法进行验证,并与传统2D-3D图像配准方法进行对比研究.实验结果表明,所述方法可使5个空间参数的初始变换范围达到±30 mm或±20°,并且对在该范围内的不同研究对象都展现出良好的初始位姿估计效果.与传统图像配准方法相比,基于上述方法进行2D-3D迭代优化的整体配准时间平均缩短46.5%,单个平移参数配准精度最高提升69.2%,单个旋转参数配准精度最高提升9...     

基于外标记点的2D/3D图像配准方法

提出了一种基于外标记点的无框架配准方法.该方法首先建立参考坐标系,接着根据外标记点在两幅2D图像中的对应坐标,求出2D图像像素坐标到参考坐标系的转换关系,然后根据外标记点在3D图像坐标系中的坐标,求解3D图像坐标系和参考坐标系的转换矩阵,通过一组矩阵运算,从而实现2D/3D图像的配准.临床图像的实验结果表明,该方法的配准精度为(0.026 7±0.044 7)mm.     

基于R滤波器的超分辨图像配准算法

图像配准是超分辨率图像重建的关键.提出了一种基于R滤波器的超分辨率图像重建的三步算法.第一步:对原图进行加窗模糊;第二步:根据全局运动模型配准,计算平移参数和旋转角度,对图像进行平移和旋转;第三步:把序列低分辨率图像配准到同一个坐标系中,重构高分辨率图像.实验表明,三步算法的配准精度和超分辨率图像重建效果较好.     

跑步机坡度与运动时膝关节力学关系分析

运用运动生物力学实验方法,进行在跑步机上健身跑运动试验,测试获得在0°,2°,5°,8°四种坡度下,膝关节一个步态周期支撑时相和摆动时相,膝关节角度、角加速度、髌韧带张力、胫股平台力、地面支撑力等参数.分析研究发现,股四头肌髌韧带张力在0°～2°增加显著,胫股平台反作用力在2°～5°减小显著,跑步机坡度2°～5°时适合健身跑.     

改进极坐标的频域图像配准算法

针对传统极坐标变换在频域配准中的问题,提出了一种基于改进极坐标的频域配准算法。先对参考图像和待配准图像分别进行傅立叶变换,将频谱信息映射至改进极坐标下。依次沿角度和极径方向投影,计算出图像间的旋转、缩放参数;再对待配准图像进行相应地旋转、缩放校正,根据幅度加权的相位差进一步得到图像间的平移量。当耗费的计算量大致相当时,与基于传统极坐标或伪极坐标变换的频域配准算法相比较,文中算法获得更高的图像配准精度。     

利用可变形统计模型进行膝关节建模与运动测量

该文以人体膝关节个性化三维建模为目的,并论证该模型应用于在体运动测量的可行性。基于可变形统计模型理论,寻找模型表面的特征配对点,建立膝关节统计模型训练集;通过主分量分析的方法确定特征点在三维空间的分布规律;在重建新模型时,通过统计模型变形,以X线图像中膝关节的二维透视信息为形变基准,从而实现膝关节个性化三维建模。研究结果表明:相比MRI(magnetic reso-nance imaging)模型,本文重建的完整膝关节三维骨骼模型精度为0.5mm,该模型用于运动测量的精度为0.59mm和1.25°。可变形统计模型技术可以用于建立受试者膝关节个性化三维模型,并测量膝关节的在体三维运动。     

空间点集配准算法研究

研究不同坐标系下空间点集的配准算法.所提出的算法分为粗配准和精配准两个阶段.粗配准是利用主成分分析方法对每个点集计算其3个主轴.然后通过空间变换将两个点集的主轴一一对应,使得两个点集大致对齐.精配准利用改进后的最近点迭代方法对两个点集进行局部优化,最终达到初始方向相差较大的两组点集在同一坐标系下的精确配准.模型实验验证了该方法的有效性和精度.实验结果表明,算法通过粗配准有效地将两组点集的主轴对齐,同时,精配准对粗配准的结果进一步优化,使得初始方向相差较大的点集间实现精确配准,提高了配准的精度.     

一种基于特征点的X射线图像配准方法

精密铸件通过差影法检测缺陷时,图像配准是关键的一步。文中采用一种改进的随机Hough变换和空间数据坐标变换理论相结合的图像配准方法。该方法首先采用OTSU对图像二值分割,利用改进的随机Hough变换检测图像中的多个圆,并把多个圆心作为图像配准的特征点;然后根据特征点对应关系计算配准参数,确立坐标变换关系并对图像进行配准。实验验证了该方法可实现较高精度图像配准。     

一种基于快速傅里叶变换的分区域图像配准方法

为提高图像配准的速度,提出了一种基于快速傅里叶变换的分区域图像配准方法.在图像中选取一块小区域代替整体区域,根据对数-极坐标变换、傅里叶变换的特性确定图像间的比例和旋转变化,利用傅里叶的相位相关技术确定图像间的平移关系,从而求出图像的配准参数,最后利用这个配准参数对待配准图像进行全局配准.此方法改进了利用全图求取配准参数的过程,利用小区域变换得到配准参数,减少了运算量,提高了运算速度.     

图像三维模型重建方法研究

提出一种基于数据挖掘技术的图像三维模型重建方法.首先对图像进行去噪处理和缺陷修复,并采用点云配准将不同图像分配到统一坐标系中,过滤掉图像中的冗杂信息;然后通过TSDF算法对点云配准后的图像进行数据融合,获取完整的点云模型;最后在OpenGl条件下对点云模型实施渲染,完成图像三维模型的重建.实验结果表明,该方法具有较高的重建效率和配准效率,重建的图像三维模型真实性高,边缘和纹理的处理效果清晰.     

基于SIFT特征点检测的低复杂度图像配准算法

针对大尺寸图像在图像配准过程中运算量大的问题,提出一种基于SIFT(scale-invariant feature transform)特征点检测的图像配准算法,检测前通过对待配准原图的下采样预处理,降低运算的复杂度,减少构建图像金字塔过程中高斯核卷积的运算量.采用BBF(best bin first)算法实现k-d树中k近邻点搜索,快速得到对应特征点的初始匹配对,再运用RANSAC(random sample consensus)算法在对误匹配对进行迭代剔除,得出能拟合所有内点变换模型参数的最优解,通过坐标变换和插值实现图像配准,并以峰值信噪比为指标衡量配准后的图像与参考图像之间的相似程度.实验结果表明,与传统的直接配准相比,在保证较好的配准效果条件下,本文方法能大幅缩短运行时间.     

基于加权运动平均的多视角点云鲁棒配准方法

本文提出一种基于加权运动平均的多视角点云配准方法,有效提高了多视角点云配准的效率和精度.首先,通过双视角点云配准算法得到点集的相对运动集;提出一种分层渐进式点云配准初值确定方法,该方法计算运动关系图中三视匹配元一致性度量,逐步挑选最为可靠的匹配元进行顶点初值化与顶点扩展,有效避免了因所选初值与真值偏差较大导致加权运动平均效果不佳的问题;依据上述方法确定配准初值,并根据该初值判断双视角匹配结果的可靠性,以剔除相对运动集内包含的外点,最后将剔除外点后的原始相对运动集的内点子集作为加权运动平均算法输入的相对运动集.以斯坦福公开数据集为对象开展了对比实验,基于双视角配准算法分别获得了4个测试点集在30%、25%和20%双视角点云重叠率阈值下的双视角配准结果,共形成12组相对运动集.其中,相对运动集误差随重叠率阈值的下降逐渐增加.所提方法在12组运动集上均获得了最佳的配准结果,证明了本文所提出方法在提高加权运动平均方法计算精度与效率方面的有效性.此外,当运动集包含大量外点时,采用本文所提方法仍能获得较为准确的配准结果,证明了本文所提方法的强鲁棒性.     

基于分布质量的遥感图像配准控制点筛选方法

为提高遥感图像配准精度,提出了一种基于均匀分布质量的配准控制点筛选方法.首先,以尺度不变特征变换获取控制点,采用随机抽样一致性筛除误匹配控制点,然后对配准图像公共区域分块进行基于分布质量的控制点筛选,采用最小二乘估计仿射变换模型参数,最后对输入图像坐标变换后完成配准.对多种遥感图像的实验结果表明,所提出的方法能有效删除误匹配控制点,使控制点均匀分布,减小配准误差.     

三维重建中的多模型融合:克服光照和尺度影响

互联网图像三维可视化通常使用运动恢复结构方法将互联网图像重构成为三维点云,用于支持用户在三维空间中自由移动观察三维点云和图像。但由于同一场景互联网图像间光照条件差异巨大,传统方法往往不会重构成唯一的三维点云,而是依照光照条件的分布,构建成多个独立的点云。该文提出了一种三维点云配准框架,将这些因为光照差异而分离的点云融合成为统一的点云。首先利用点云的三维几何特征而非二维图像特征描述点云,克服了光照差异对配准的影响。其次提出了一种克服尺度差异的配准方法,以解决不同尺度点云的匹配问题。在两个数据集上的实验证明了该方法的有效性。