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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:游智凱
研究生(外文):Chih-Kai Yu
論文名稱:自製微型電腦斷層儀自動化影像定量之開發與應用
論文名稱(外文):DEVELOPMENT AND APPLICATIONS OF A FULLY AUTOMATIC QUANTITATIVE IMAGE ANALYSIS SYSTEM FOR A HOME-MADE MICRO-COMPUTED TOMOGRAPHY
指導教授:陳志成陳志成引用關係
指導教授(外文):Jyh-Cheng Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立陽明大學
系所名稱:生物醫學影像暨放射科學系暨研究所
學門:醫藥衛生學門
學類:醫學技術及檢驗學類
論文種類:學術論文
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:99
中文關鍵詞:骨小樑結構分佈形態學參數微型電腦斷層
外文關鍵詞:trabecular bone structure analysismorphology parametersmicro-CT
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近十年來對於骨質狀態的評估依據一直是以骨質密度為標準,但最近的研究指出骨質密度不能完全代表骨頭所可承受強度,單以骨質密度分析只可描述出76 %的骨頭強度變異度,而另一重要的考慮因素為骨骼中骨小樑的結構分佈,結合骨質密度和結構分佈的分析則可以描述出90 %的骨頭強度變異度。骨小樑的結構分佈可透過定量化分析骨小樑的形態學和拓樸學獲得。分析的步驟為:(1)獲得骨骼微型電腦斷層切面影像,(2)利用閥值影像分割產生二值化影像,(3)從二值化影像中圈選出感興趣的區域影像,(4)分析此區域影像以獲得骨小樑結構分佈的定量化參數。現階段對於步驟(3)仍未有有效的圈選方法,而是採用手動方式將感興趣的區域圈選出來,由於每個人主觀上的差異,這樣的方式會在分析骨小樑結構時產生人因性誤差。因此,本研究的目的是發展出可自動將骨骼中骨小樑及硬質骨的部分分割出來的影像處理技術以減少分析時造成的人因性誤差,最後我們將配合現有的三維骨小樑結構分析法完成一全自動化的骨小樑結構分析軟體。此軟體的主要特色為(1)過程中完全不需要人工介入,可讓使用者以最方便的方式完成定量化分析,(2)由於沒有人為因素影響,因此不會有人因性誤差。此研究完成後可提供骨質狀態完整的結構參數成為評估骨折風險及骨質疏鬆等老人骨骼疾病的重要依據。此外,我們亦模擬了一系列數位假體來驗證我們的分析方法,藉由所模擬的數位假體驗證我們使用的閥值分割方法以及參數運算之結果顯示,證明我們所使用的分析方法是可行的。我們也成功地獲得骨小樑結構分佈的形態學參數以及骨小樑三維骨幹化的影像。本研究完成後可提供骨質狀態完整的結構參數成為評估骨折風險及骨質疏鬆等老人骨骼疾病的重要依據。
In the last decade, bone mineral density (BMD) is the major parameter to determine bone mechanical competence. However, many recent observations indicate that bone strength is only partially reflected by bone density (76% of the variability in strength). Another parameter is the morphology structure of trabecular bone. Combination of bone density with morphology structure can describe 90% of the variability in strength. Therefore, in order to acquire the morphometric parameters of trabecular bone structure of small animals, we used micro-computed tomography (micro-CT) to obtain trabecular bone images. The structure of trabecular bone can be estimated quantitatively by morphological and topological analyses. There are four steps to analyze trabecular bone structure: 1) Obtain the bone images from our home-made micro-CT system; 2) choose the proper Otsu’s threshold to segment the original images into binary images; 3) auto-segment the regions of trabecular bone areas from the binary images; 4) analyze the trabecular bone images to calculate percent bone volume, bone specific surface, bone surface density, trabecular thickness, trabecular number, and trabecular separation of the trabecular bone structure and use box-counting method (BCM) to obtain the corresponding fractal dimension (FD). Moreover, we simulated some digital phantoms to verify the analysis methods. We can obtain the morphometric parameters of trabecular bone structure from binary image. We can provide accurate and efficient trabecular bone structure parameters. These parameters play an important role in fracture risk estimation, osteoporosis and other bone diseases diagnosis for the aging people.
目錄 Ⅰ
圖索引 Ⅲ
表索引 V
摘要 Ⅵ
Abstract Ⅷ
第一章 緒論 1
1-1 研究背景與重要性 2
1-2 研究動機與目的 6
1-3 研究貢獻 7
1-4 論文架構 8
第二章 影像處理方法與參數評估 10
2-1 Otsu閾值影像分割法 11
2-2 中值濾波器 14
2-3 自動圈選方法 16
2-3.1 影像分群 18
2-3.2 影像膨脹與侵蝕 20
2-4 骨小樑形態學參數 23
2-5 碎形理論 26
2-5.1 碎形幾何簡介 27
2-5.2 碎形維度 29
2-5.3 盒計法 31
第三章 數位模擬假體之驗證 33
3-1 規則排列之假體 34
3-2 模擬骨小樑之假體 37
3-3 不同破壞程度之假體 40
第四章 研究材料與方法 45
4-1 自製微型電腦斷層儀 46
4-2 商業化微型電腦斷層儀 50
4-3 自動分離骨小樑結構的準確性 52
4-4 實際動物樣本造影實驗(Normal v.s. abnormal, in-vitro) 53
第五章 實驗結果與討論 56
5-1 數位假體驗證結果 57
5-1.1 規則排列假體之驗證結果 57
5-1.2 模擬骨小樑假體之驗證結果 59
5-1.3 模擬不同破壞程度的數位假體之驗證結果 63
5-2 比較手動圈選與自動分離骨小樑之結果 65
5-3 實際動物樣本造影實驗之結果 68
5-3.1 不同動物骨骼的骨小樑影像 68
5-3.2 實驗動物骨骼之骨小樑結構分析結果 72
5-4 討論 88
5-4.1 自動化方法的限制 88
5-4.2 自製與商用micro-CT掃描所得數值之差異 91
5-4.3 探討去卵巢對雌性動物骨小樑結構分佈之影響 93
第六章 結論與未來展望 94
6-1 結論 95
6-2 未來展望 96
特別感謝 97
參考文獻 98
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