結合ICP及KD-TREE對位演算法的磁共振膝蓋軟骨測量方法

專利類型

發明

專利國別 (專利申請國家)

中華民國

專利申請案號

101119455

專利證號

I 494083

專利獲證名稱

結合ICP及KD-TREE對位演算法的磁共振膝蓋軟骨測量方法

專利所屬機關 (申請機關)

國立雲林科技大學

獲證日期

2015/08/01

技術說明

退化性關節炎是現今老年人很常見的關節疾病之一，各種相關醫療技術也因應而 被發展出來. 因此,如何發展出客觀評估療效的方法，是重要的議題。 膝蓋軟骨的變化量可以分為整體軟骨變化量以及局部受損的軟骨變化量兩大部 份，後者是本技術所著重的部分。今年繼續本實驗室過去幾年研究成果，本技術將解 決三大問題:(1)GVF 脛骨面抓取時間過長的問題(2)三維對位演算法的效率與精準度(3) 選取軟骨方面，演算法選取脛骨軟骨及骨股軟骨的模糊交界處，有相當大的困難性。 所以首先我們先運用形態學的各種特性來抓取脛骨表面，再依抓取出的脛骨面使用 K-D tree icp(iterative closest point)演算法來進行 3D 點雲的對位，最後使用細胞自動機 (CA)技術來選取需量測之軟骨。 所以，本技術目標除了改善 MRI 三維對位的時間，此醫學平台還針對治療前後的 膝蓋能有更準確的對位。 Changes in knee cartilage volume BAT (Before and After Treatment) can be divided into the change in overall cartilage damage cartilage and local variation. Based on research results in the previous years in our laboratory, this proposal will address three major issues: (1) Improving the computational efficiency in GVF based Tibial surface finding algorithm (2) Improving the 3D registration algorithm both computational efficiency and accuracy (3) Improving the accuracy and convenience in knee cartilage selection process, knowing that the cartilage is vague in MRI even to a medical professional. In order to resolve the above problems, morphological features is considered for capturing the surface of the tibia, KD tree ICP (Iterative Closest Point) algorithm is considered for 3D registration and positioning, and finally, adopt Cellular Automata (CA ) algorithm to find the cartilage.

備註

連絡單位 (專責單位/部門名稱)

智財管理組

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