医学信息学论文 - 副本(共9页)

1、医学(yxu)信息学与颅骨复原摘要(zhiyo)：颅面复原是以法医学、人类学、解剖学中颅骨与面貌的相互关系为科学依据，从颅骨样本恢复出死者生前面貌的一类技术随着(su zhe)计算机事业的不断发展以及计算机图形学所影响领域的不断扩大，采用计算机辅助的三维颅面复原技术也逐渐成为计算机图形学领域的一项重要研究内容，不过尽管国内外的研究人员在这方面已经做了不少工作【】，但快速、准确和逼真地重构三维颅面模型，仍具挑战【】关键字：颅骨复原 法医学 医学信息学引言：颅面复原是对人类的颅骨进行面部容貌复原的技术, 该技术以法医学、人类学和解剖学中的头骨与面貌相互关系规律为科学依据， 广泛应用于刑侦、考古等领

2、域。三维颅面复原有手工颅面复原和计算机辅助三维颅面复原两种主要方式。手工颅面复原过程就是专家在受害人颅骨石膏模型上， 根据经验及其辅助手段添加橡皮泥等， 逐步再现受害人容颜的过程。手工复原耗时长， 缺乏质感， 且复原效果不理想。随着计算机技术的发展， 出现了借助计算机技术复原颅骨面貌的虚拟三维技术, 即计算机辅助颅面复原技术【1】。1、颅像重合及其发展史颅骨面貌复原：是指根据人体头面部软组织及五官的形态特征与颅骨形态特征间的相关关系，在颅骨上，或颅骨的石膏模型上，或颅骨的影像上，用可塑物质（橡皮泥、粘土、塑像蜡等）雕塑或其他方法（颅骨侧面描记、计算机颜面影像等）重建颅骨生前面貌形象的技术。在法

3、医人类学中，颅骨面貌复原用于无名尸身源查找工作。【4】颅像重合起初是为了检验历史名人的肖像是否真实而发展起来的,因为在19世纪80年代,人们怀疑许多历史名人的肖像可能因画家为取悦名人而不够真实,因而要求解剖学家根据名人的颅骨和其肖像画进行对比,以确认其真实性在当时的条件下人们只能使用画像!半身塑像!或尸体面膜与颅骨进行比对鉴别,尽管这时期在设备!精度!检测方法等方面还很不完善,但学者们积累的许多检验判定身源的数据指标仍是现代颅面鉴定研究的基础照相技术问世以后,人们的颜面肖像可以直接!准确无误地被摄取,这使得鉴定的精度和效率都有了很大的提高,尤其随着相机在社会生活中的普及,颅像重合技术也进入了新

4、的发展阶段,相应地出现了很多相关的检测方法和仪器【3】【3】L.Yu wen.A study on national differenees in identifieation standards forChineseskullimagesuPerimPosition.ForensieSeieneeIntemational,Vol.74,1995,135一153.1935年英国人Glaister等首次将照相重合法应用于刑事案件鉴定获得了成功.现代电视技术的飞速发展使摄取和再现图像的质量不断提高,视频图像重合技术随即应运而生:即通过视频设备将摄取的颅骨和人像照片的图像混益在一起,形成重合像后再进

5、行鉴定,使操作过程更加灵活传统的颅像重合法经过几十年的发展,已经在重大刑事案件侦破、灾难事故善后处理、战乱失踪人员遗骸身源鉴定等方面得到了广泛的应用。2、医学信息学在颅骨重合(chngh)方面的的应用有一些(yxi)学者采用CT，MRJ技术采集颅骨三维数据,并通过选取参考模型来研究待复原颅骨和参考颅骨模型特征点处的几何关系,由参考颅面模型通过变形生成待复原颅面模型计算机辅助颅面复原的目的是在有人类学理论可依的基础上,更迅速、更准确(zhnqu)的复原出颅面数据【2】【】数字化三维颅骨建模之后, 要在数字化颅骨上添加软组织。可以把软组织的添加分成两种: 一种是通过颅骨的变形用所谓硬组织充填软组织

6、的空间; 另一种是确定软组织的厚度之后, 定量的充填软组织。基本方法有以下几种:对照匹配法。对照匹配法是以完整的软组织厚度为基础的计算机辅助3 D 颅骨面貌复原技术, 其代表有由Michael 等( 19 96) 提出的颅骨变形法, 英国Mark 提出的面部重构( FR ) 系统,Nelson 等研究的三维体积变形。,这种方法是用CT 扫描与待复原颅骨相似的活体颅面, 作为参考颅面; 在两个颅骨上边扫描, 边计算厚度, 实际上就是把参考人头的完整的软组织厚度加到待复原颅骨上。这种方法存在的问题是数据量大, 处理速度很慢, 而且找到和待复原颅骨相似的活人样本也耗费人力、财力。二维凸包法。以二维凸

7、包理论为基础, 主要是在待复原的颅骨切片上求得二维凸包, 在其上加软组织厚度, 得到复原的面貌。这种方法未充分考虑颅骨结构以及颅骨和软组织厚度的解剖学关系, 所以面貌映射有一定的缺陷, 复原后的面貌有明显的错位现象。由于是逐层切片, 所以对断层错层需要构片处理, 数据量大, 不易处理。模板法。这种方法建立在数据库的基础上, 用数据库存放大量的通过扫描各种人物面孔获得的数字化的面部模板。复原时, 根据颅骨的特点选择适当的面部模板, 把它像面罩一样覆盖到颅骨上, 同时, 对面模调整变形使之于待复原颅骨的标志点的位置匹配。这种方法由vanezis 于20 0 年提出, 由该方法得到的复原头像一般是不

8、完整的,头顶和下巴经常缺失。三维凸包和分区法。改法结合了凸包技术、模板技术和变形技术, 是充分发挥了各方法优点的一种新方法。采用三维包裹技术( quick一hull 算法) 包裹整个颅骨。软组织厚度数据可根据颅骨的子区域大小进行比例伸缩, 合理的适应待复原颅骨结构。该方法可以极大地减少对专家的依赖, 是重建效果基本真实的一种方法。特征点法。以少量特征点及其软组织厚度为基础的计算机辅助3 D 颅骨面貌复原技术。这是英国Kat ir n a 等人较早研究的。这种方法只要求在颅骨模型上插人带有软组织厚度值的木楔做标记点, 每个木楔被指定1 个在分层B 样条曲面上对应的参数位置,该参数位置表明分层B

9、样条曲面的哪个位置将与木楔的端点吻合。因为特征点稀少, 所以不能合理地按照颅骨和软组织厚度的依存关系去处理, 不能准确地预测标记点间软组织厚度的变化规律, 而且由于标记点相隔太远, 两个点间插值生成的曲面太光滑, 导致生成的曲面不一定符合颅骨的曲率。统计模型法。此方法对大量颅面样本进行标定和训练,使用统计分析的方法建立关于目标平均形状及变形模式的先验模型,依据训练集中的变形模式对任意颅面模型进行形状调整,根据统计模型的结果(ji gu)和待复原颅骨的形状自动计算出该颅骨对应颅面的形状从复原过程的总体思路分析,目前主流的复原方法分为两类:一类是通过研究参考颅骨模型和待复原颅骨模型特征点处的位置关

10、系得出变形矩阵,再通过对参考颅面模型进行变形得到待复原的颅面模型;另一类借助参考模型提供的特征点处软组织厚度和待第一章绪论复原颅骨的特征点计算出待复原颅面模型的对应特征点,再由这些特征点生成待复原颅面模型二者的相同点在于对参考模型的依赖,而不同点不仅在于生成最终颅面的方法不同,还体现在特征点标定方法,参考模型选取(xunq)方法的不同【】3、常用的图像(t xin)配准算法3,1、点映射法基于点映射的配准算法是最常用也最简单的配准算法。首先确定两幅图像上对应点的坐标，然后通过这些点的对应关系确定匹配变换参数。两幅图像的点集个数可以相等，也可以不相等。对于点集相等的情况，可以采用procrust

11、es正规化处理【】完成配准；对于点集不相等的情况，可以采用罗纲等提出的加权相关迭代算法进行配准【】。【】罗纲，罗斌$图像特征点集配准的加权相关迭代算法0?2$中国图像图形学报，!；1（%）：111X 对于已知点集之间映射关系的图像配准的代价函数定义一般可用最小二乘法实现，用奇异值分解法（SVD）【】以及矩阵的本征向量分解法【】双四元数法【】等来直接求解。对于映射关系未知的图像配准可采用迭法【】求解。点映射方法的缺点是一般需要人为介入，很难实现全自动化，受主观因素影响比较大。3,2、基于特征点映射的颅像配准算法基于特征点映射的配准算法大致可分为两类：其一是聚类方法。它假设两点集间存在某些几何变换

12、，在预先设定的变换范围内，任意选取变换参数对两点集进行计算，然后在产生的参数空间中选取聚类最大的参数为估计的最佳变换参数。如Umeyama提出的最小平方估计方法【4】。即利用两点集间的相关度量来确定点集的匹配，该方法要求两点集点数必须相同。其二是点集匹配松弛算法。如Ranade的松弛算法【】和Ohawa的模糊松弛算法【】等，该方法通过迭代运算逐步改善匹配精度，从而达到精确配准。在颅像重合系统中，特征点的选取目前只能主要通过人工来选取，辅以计算机进行校准。而且，颅骨的特征点与照片的特征点的个数相同。根据颅像配准的这些特点，在颅像重合系统中采用的颅像配准算法如下：设照片(zhopin)的特征点集为

13、颅骨(lg)的特征点集为那么(n me)，颅像配准定义为：其中旋转矩阵平移向量。颅像重合并不能完全达到颅骨特征点与照片特征点的完全重合，因此目标是找到最优的R和T，满足：其中,是给定的误差，也就是颅骨上的特征点与照片上特征颅像重合鉴定系统中，一部分特征点是比较容易而且准确定位的，同时又是颅像重合中的关键特征点，它们是：眉间点、眉心点、内眼点、外眼点、鼻根点、鼻下点、鼻翼点、嘴角点、颏下点；其余的特征点由于有软组织或头发的干扰，都不容易确定其准确的位置。因此，在配准的时候采用加权值方法，对关键特征点赋予较高的权值，对其余特征点赋予较低的权值。这样，上面的（3）式就可以写成，其中，为每一个特征点的

14、权值。另外。还必须满足，也就是颅骨和照片的每一个特征点之间的欧式距离必须在给定的误差范围之内。颅像标准具体过程如下：（1）首先，标准的颅骨与照片的质心。质心的计算公式为颅骨与照片的质心位置重合，产生平移矩阵T。这一步是让照片与颅骨处在同一个坐标系下。（2）颅像重合的前提条件是颅骨与照片的姿态一致。因此，需要对三维颅骨进行旋转，从而产生旋转矩阵R。（3）依次检查是否。如果有两项以上不满足，则颅像不能重合。否则，再计算是否满足，如果不满足，则颅像配准成功。否则颅像不能重合。3,3标志点和标志线的选取选取人像、颅骨像上标志点和标志线的准确性, 将直接影响重合识别的准确性和可信性, 因此要求标志点和标

15、志线的选取准确、清晰。本系统采用高分辨率的图像处理系统和鼠标器, 取点的精度可达毫米, 各条标志线随着标志点的确定而自动生成, 有关标志点、标志线的信息均保存在数据库中, 随时供查阅、补充、调整和修改。在人像上最多可标出十九(sh ji)种( 共二十八个) 标志点, 七种( 共八条) 标志(biozh)线;在颅骨(lg)像上最多可标出十九种( 共二于七个) 标志点, 六条标志线。这些标志点、标志线是颅像重合及识别分析的基础。4、颅像配准结果及误差分析颅像配准过程中出现误差的可能原因有以下几种：（1）对颅骨进行数字化时，产生了误差。颅骨的数字化采用三维扫描仪或者.B 重构，无论那种方式都会丢失颅

16、骨的若干信息。（2）人像或颅骨特征点的选取不够准确，人像与颅骨的缩放比例不准确。特征点的选取是颅像重合的关键步骤，目前还不能自动提取人像和颅骨的特征点，一些学者们的研究尝试【】也只局限于眼角和嘴角的特征点提取。因此，手工选取的过程就加进了很多主观因素。（3）人像、颅骨像的偏转或仰俯角度的差值超过 度。特征点选取得不够准确，直接导致颅骨与照片姿态计算的不一致，也就是偏转角度和仰俯角度相差过大。（4）人像拍照年龄与颅骨实际年龄相差超过10岁。如果人像的拍照时间与颅骨的实际年龄相差超过& 岁，同样会导致颅像重合的失败。（5）因地区或民族差异出现的误差。不同地区和不同民族，应该选取不同的配准标准，但目

17、前对不同地区和不同民族人种的研究较少，不能提供一个可用的标准。因此，采用一个配准标准必然会带来误差。（6）受案情干扰。在一些有公安人员参与的颅像配准案例中，受案情和人为主观因素的干扰，也会出现颅像重合的失败。注：表1 为颅像重合结果报表的一部分。5、医学信息学在颅骨(lg)修复的研究进展 计算机辅助缺损颅骨修复已经成为一个热门的研究问题，也是可视化研究的一个突出难点，相关研究成果已经被应用到了虚拟整形手术，颅骨复原，考古学公安法医学等各个领域，本文就是要介绍它在法医学以及颅骨复原的应用。基于DICOM3.0标准的颅骨数据，设计了数据解析(ji x)接口，研究并提出了新的辅助修复的数据处理算法，

18、具有通适性，实现了一个计算机辅助缺损颅骨修复系统，为颅骨复原已经公安法医工作等提供了辅助平台，主要研究进展有以下几个方面：分析了冗余数据的分布特性，在此基础上提出了一种在无软组织边界情况下去除挡板等冗余数据的方法(fngf)，并验证了方法的有效性。(1)对于对称面数据完整的缺损颅骨，提出了一种基于几何对称轴修复的改进算法，实现了缺损边界点及其邻接约束点的自动获取，并解决了修复边界以及接茬口不光滑的问题。(2)对于对称面数据不完整的缺损颅骨，采用网格破洞填充的修复方法。在分析当前破洞填充技术基础上，结合颅骨破洞修补的特殊性，给出了一种基于边界约束条件，层层推进，层层优化的破洞修补方法，使得修复体

19、能与原始模型自然拼接，并能够保持一致的曲面形式。(3）设计并完成DICOM医学数据解析接口，实现了数据分离(fnl)、序列切片排序、非颅骨切片的剔除、颅骨影像数据以及相关信息的获取和保存。(4)开发了计算机辅助缺损颅骨修复(xif)系统，根据缺损颅骨的额特点，可以直接从二维图像上，应用于颅面样本数据处理，效果良好，在颅骨复原和虚拟手术方面具有一定的使用价值。【】15、法医(fy)工作者学习医学信息学的重要意义信息技术对生活和生产中各个领域的技术渗透越来越深, 信息技术极大地改变了各技术的生产和发展模式, 有力地提高了各技术的效率和生命力法医学技术也不例外.如何抓住信息化时代的机遇, 提高和促进

20、法医学技术的发展, 是我们法医工作者需要思考的问题。要想充分发挥计算机技术在法医方面的作用, 笔者认为法医工作者应该从以下几个方面做工作：5，1、在全体法医工作者中普及以计算机技术为核心的现代信息技术知识作为一般法医人员, 特别是基层法医工作者学习计算机的目的并不需要掌握什么高探的理论, 只要把它当作一种办公工具, 就像使用纸和笔一样, 能处理自己的日常工作, 提高自己的工作效率就可以, 再者应会使用网络, 使用浏览器( IE ) 查看互联网上的信息, 会收发电子邮件,在互联网上检索自己需要的信息, 把互联网当成自己的知识储备库, 总起来说, 会运用计算机学习和工作。5,2、组织开发实用的法医

21、学鉴定专用软件司法部司法鉴定科学技术研究所和公安部刑事科学技术研究所等权威鉴定机构, 应尽快组织人员开发法医学鉴定软件, 成功后向全国鉴定机构推广使用。一套合适的单机版法医鉴定软件应该具有以下功能: 最基本的法医鉴定书格式化输人输出照片采集、存档文书的自动生成、案件的统计报表、损伤方式或死亡原因的统计分析、法医鉴定人员的管理、各种伤情鉴定标准和伤残评定标准的检索查询、委托单位的委托业务统计分析、法医出庭作证功能。5,3、建立全国性的法医案例数据库法医案例是一项宝贵的财富, 建国以来全国法医工作者积极工作, 认真探索, 积累了大量成功的法医案例,利用计算机的高容量、高速度、高护气性, 将为我们的

22、工作提供大量的现实依据, 大大方便我们的鉴定工作, 方便我们的科研工作。5,4、充分利用计算机网络, 开展远程法医教学工作, 实现法医资源的远程共享。6、法医学技术信息化发展的思考6,1 法医学技术信息化的内容：( l) 法医学技术的基础信息化( 2 ) 法医学技术信息的集成6,2 信息化对法医学技术的促进作用：( l) 信息化提高(t go)了法医学技术的工作效率。( 2 ) 信息化提高了法医学技术检验(jinyn)鉴定的质量( 3 ) 信息化拓宽了法医学技术(jsh)的发展空间( 4 ) 信息化促进了法医学技术管理的现代化( 5) 信息化促进了法医学技术的区域合作能力6,3 如何促进法医学

23、技术的信息化进程：( l) 增加法医学信息化进程的投人( 2 ) 规范法医学技术的信息化进程七、医学信息学在法医领域应用前景和展望手工颅骨面貌复原需要复杂的工艺, 而且耗时很长, 主观性强, 还缺乏质感, 复原效果不理想,所以在以时效和真实为标准的刑事侦查中的应用受到了很大限制, 随着计算机技术以及其他技术的出现, 借助计算机进行颅骨自动面貌复原技术正在蓬勃发展, 由于自动颅骨面貌复原技术简便、快捷、客观, 所以在刑事案件侦查中已经逐步取代手工颅骨面貌复原。目前计算机辅助颅骨面貌复原的成功之处就在于在建立了软组织数据库的基础之上, 使得软组织的添加既有了保证, 又实现了自动化, 但是, 计算机辅助颅骨面貌复原的准确性一直无法提高, 其“ 瓶颈” 在于无法像复原软组织那样复原五官, 原因就是计算机无论是何种方法都无法真实地再现人的生前五官, 只能以大众五官的形态特点进行模拟, 共性太多, 个性太少, 所以准确率一直无法提高, 实际办案的效率也无法体现。本人认为要解决五官复原的难题还是需要做大量的基础性工作, 建立各种人群的五官人类参数数据库, 尤其要找到五官与颅骨的对应关系, 推出回归方程, 为以后计