换一批MicroCT图像中半月板周向纤维的分割方法与三维重建
Segmentation and 3D Reconstruction of Meniscus Circumferential Fibers in MicroCT Images
摘要周向纤维是半月板受力的关键区域.构建周向纤维的三维微观结构对于半月板损伤的治疗和人工半月板的研发具有重要意义.当前主要通过人工对微计算机断层扫描技术(Micro Computed Tomography,MicroCT)图像中半月板的周向纤维进行分割.由于半月板微观组织复杂,人工分割存在效率低下、分割标准不一致等问题.本文针对样本图像较少的问题,结合MicroCT图像的特点提出了一种图像扩增方法;针对边缘分割误差大的问题,提出了一种基于TransUNet算法的改进模型,引入了图像块相对位置编码(image Relative Position Encoding,iRPE)并改进了损失函数.实验结果表明:(1)改进模型能精确完整分割半月板组织,分割结果可成功完成周向纤维三维重建.(2)引入的iRPE算法提高了模型边缘细节的分割效果,改进的损失函数使模型更好地适应样本不均衡情况,提出的图像扩增方法解决了数据集不足的问题,综合提升了模型的性能;结果显示周向纤维分割的平均精度达到98.66%.(3)在周向纤维三维模型中发现纤维发生分裂的现象,且以一分为二为主,同时存在少量一分为三的情况.本文提出的方法能高精度和高效率分割MicroCT图像中半月板周向纤维,为研究半月板在三维空间的受力分析做好铺垫.
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关键词
半月板周向纤维三维重建MicroCT图像深度学习meniscuscircumferential fibersthree-dimensional reconstructionMicroCT imagesdeep learning
栏目名称
DOI
10.12052/gdutxb.230167
发布时间
2025-02-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（61975248）
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