研究多模态脑影像数据的图像处理及在脑解剖教学中应用

【摘要】脑疾病的检查，对于治疗和预防的好处是具有十分重要的意义。尤其多模态的脑影像数据更是在解剖学中具有重要的意义。随着这些年科技的发展，仪器的应用和学习开始比较广泛的应用到临床学上，大多数的仪器研究主要集中在多模态脑影像数据的图像处理上，监督学习算法与模型，这样的训练有利于系统性的了解脑解剖知识，因为训练可以收集大量的样本数据，且来自同一学习区域，为了让大家更好的利用相关知识，学习脑解剖知识更加全面，基于多模态脑影像数据的图像处理与脑解剖的关系，同时在应用过程中，会使用结合想过脑解剖领域的先进知识，本文首先介绍了如何处理多模态脑影像数据的图像，其次介绍了多模态影像在脑解剖教学中的应用方式，最后对研究多模态脑影像的图像处理以及在脑解剖教学中应用做出总结性讨论。

【关键词】多模态脑影像 数据 图像处理 脑解剖教学

【中图分类号】G64【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2017）08-0233-01

科学进步，现代临床上越来越多的仪器被广泛使用，越来越多的诊断工作离不开影像学，从最初的X射线，心电图，慢慢发展开始有电镜、内窥镜、超声诊断仪等，通过医学成像，对我们临床的应用，平日的教学都有很重要的作用，例如对脑组织和脑病变的分割、提取、三维重建和显示等方面，可以通过多模态脑影像数据进行分析，可以让脑解剖医生对病变的位置，或是指定的位置进行诊断、手术等，是解剖医生得到更多的准确信息，从而提高了手术的安全性和成功率[1]。所谓多模态脑影像就是对一个病人进行检查，通过多种模式对脑部进行成像，即我们可以通过几幅图像对其脑部情况获得相关信息，进行下一步的综合分析。单一的模式成像可以只通过一种成像设备进行成像判断，但不够具体，所以很多时候多模态脑影像数据的影像处理可以让我们多角度了解[2]。

1.多模式脑影像数据的图像处理

多模式脑影像数据的图像处理需要利用软件手术导航系统对组织进行模拟建设，利用编辑功能对器官边缘进行修复，细致的修复过程使得图像更加精准[3]。将脑动脉血管影像数据导入软件后，软件将自动脑动脉血管影响导入软件后，软件将自动重新建设脑动脉血管组织，其中包括脑皮质三维结构，横断，矢狀和冠状面。软件通过自动的选择值域，自动编辑组织，自动找寻脑动脉血管连接区域，设置图像的透明度等方法对断层的显示图像进行图像分割，组织重新建设，能够清晰的表现脑的三维结构与病灶之处间的位置关系，明确的找到脑动脉血管异常之处[4-5]。

2.多模态影像数据在脑解剖教学中的应用

在临床专业的脑解剖教学当中，打开相关图像处理软件，利用软件对脑的三维模型进行自动的重新建设，使之与讲授的脑三维结构进行对比，比较重新建设三维模型和讲授的脑三维结构的横断，比较重新建设三维模型和讲授的脑三维结构的矢状，比较重新建设三维模型和讲授的脑三维结构的冠状面，找到两者间关系，进而判断病灶的位置和病灶与讲授的组织结构之间的关系[6]。多模态脑影像数据脑解剖在临床教学中对于老师而言，影像建设简洁明了，与授课三维影像进行对比，同时参照人脑动脉血管标本，使得组织结构更加直观，便于观察脑动脉血管的异常，学习者大多认为建立脑动脉血管三维影像的立体感较强，脑动脉血管的动态影像更为清晰，其解剖图像也更为清晰明了，影像的重新建立并与临床影像进行关联能够使得学习者更好的了解并理解脑动脉血管的形态结构及其生理效应。当前的脑解剖教学还多采用于教科书和脑组织解剖图谱等[7]。脑血管动脉的教学研究受到了脑组织标本量和实验室数量和条件的限制，花费大量的时间和社会资源帮助学习者了解人脑动脉组织结构是不现实的，所以目前的脑解剖教学只能依赖于教科书和脑组织结构的相关图谱。彻底明确脑组织结构具有一定的难度型，其结构复杂难懂且解剖名称难词众多，使得学习者对其记忆产生了一定的难度。与此同时，纸质图谱多为二维图像，所以需要依赖学生的想象力才能构建出复杂的脑解剖图的三维图像，对于入门级的学习者，记忆脑组织结构并绘制出三维脑解剖图的难度相对较大。对于教育者而言，利用教科书或者纸质图谱进行讲课，通过语言概述出一个复杂脑解剖三维图像的难度很大，所以，教育者的语言描述再转换为学习者对其组织结构理解的过程中一知半解的地方将增加[8]。这样的教育模式，并没有使学生真正的了解脑解剖图，不利于学习者在此后临床中脑动脉血管异常的分析。但是，大量的临床影像的汇总反应出不同病灶在脑动脉血管中的各种异常，学习者可对不同种的病灶总结出过个具有个性化的脑动脉血管影像的显示图，这不仅为学习者提供了大量的学习资料还有效的克服了脑动脉血管标本的有限性。

3.讨论

医学影像学的进一步发展和计算机技术的不断升级，两者的共同提升有效分析了多模态脑影像的图像，清晰的呈现出脑动脉血管异常之处，快速准确的找到病灶所在之处。当前，临床诊断和后期脑动脉血管疾病多依赖于脑的多模态影像技术的发展。随机抽取30个学习者，其中包括维吾尔族和哈萨克族等乡村医师，教育者在脑解剖的教育教学中也适当的引用了数字化的人脑多模态影像数据，原本教学模式与数字化的教学方式相交相融，有效的提高了脑解剖教学的教学质量，增强了学生对脑组织结构和脑解剖图的理解和记忆。学习者可以利用计算机对数字化三维模型影像进行旋转以及切割，多方位，深层次的了解脑组织结构中组织与组织的关系，便于直接看出组织结构空间位置关系，帮助深刻学习者的记忆，有利于提高学生对脑解剖图的记忆能力，同时还丰富了教学模式，一改传统单一口述讲解形式，使课堂变得丰满有趣，提高了学习者对学习的积极性与主动性。

参考文献：

[1]李文生，陈碧娟，孙燕，等.多模态脑影像数据的图像处理及在脑解剖教学中应用[J]. 解剖学杂志，2013，36（4）：852-853.

[2]李娜，张岩.医学影像技术辅助颅脑解剖、功能教学的实践——一种新的教学体会[J].西北医学教育，2011，19（6）：1143-1146.

[3]孟庆玲，张媛媛，朱友余，等. 内耳道及穿行结构的显微影像解剖学[J]. 四川解剖学杂志，2015，23（2）：1-5.

[4]颜志平，陈志伟，苏素联，等. 国人脑解剖结构的磁共振三维重建初探[J]. 航空航天医学杂志，2014，8（4）：437-438.

[5]李朝晖，魏君，吕忠文，等. 3D解剖图像、临床视频短片和影像学三维图像在神经外科教学中的应用[J].中国实验诊断学，2013，17（9）：1734-1735.

[6]莫大鹏，缪中荣，马宁，等. 案例教学法在缺血性脑血管病介入进修医师培养中的应用[J].中国卒中杂志，2013，6（12）：1009-1010.

[7]王硕.三维手术录像技术提高脑血管病手术教学效果[J]. 中国卒中杂志，2014，7（5）：457-458.

[8]张燕菊，王震寰，沈龙山，等. 基于1H-MRS脑胶质瘤影像病理分区及三维可视化模型构建的方法学研究[J]. 蚌埠医学院学报，2014，39（1）：3-6.

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