基于ASM的手骨提取方法研究的中期报告.docx

基于ASM的手骨提取方法研究的中期报告
一、研究背景
医学图像分析是数字医学领域中的重要分支，因为它可以帮助医生快速、准确地诊断疾病。手骨是人体最复杂、最精细的骨骼之一，手骨的结构对手部的灵活性和功能起着决定性的作用。因此，手骨分析在许多临床领域中都有应用。尤其是在手外科、手放射学等领域中，手骨的分析具有很高的价值。手骨的提取是实现手骨分析的第一步，因此手骨提取是手骨分析的关键技术之一。然而，由于手骨的位置和形状复杂，手骨提取一直是一个难题。
二、研究目的
本研究旨在基于ASM（ActiveShapeModel）方法，提出一种适用于手骨提取的算法，以提高手骨提取的准确率和效率。
三、研究方法
1.数据采集：选择一组手部CT图像进行数据采集，并利用Mimics软件对这些图像进行预处理，包括去噪、分割等。
2.ASM模型构建：将手骨分为多个点，利用训练集获取每个点的坐标分布，依据这些点的坐标分布建立ASM模型。
3.特征匹配：使用SIFT算法对手部CT图像进行特征点提取和匹配，得到ASM模型在图像中的位置。
4.手骨提取：利用ASM模型确定手骨的轮廓，通过对轮廓进行插值和平滑处理得到手骨的精确区域。
5.实验评估：使用评估指标比较所提出方法和其他手骨提取方法的准确率和效率。
四、预期结果
通过本研究，预计实现以下成果：
1.提出一种基于ASM的手骨提取算法，能够在一定程度上提高手骨提取的准确率和效率。
2.验证所提出方法的可行性和优越性。
3.为手骨分析提供一种新的技术手段。