Исследование прочности позвоночных костей с помощью микро-КТ-подобного изображения

В этом исследовании мы ожидаем собрать 10 наборов позвонков (между T6 и L5) от 10 человеческих трупов, фиксированных формалином. Протокол исследования был рассмотрен и одобрен местными экспертными советами учреждений. Собранные образцы подвергались нормализованному микро-КТ и МСКТ-сканированию изображений, реконструкции изображений с использованием стандартных алгоритмов и наблюдению за структурой кости с использованием алгоритмов костей для получения высококачественных стандартизированных аксиальных изображений. . Мы будем использовать метод сопоставления изображений на основе состязательной сети с условной генерацией, чтобы обучить модель сопоставления между изображениями МСКТ и изображениями микро-КТ, найти соответствие между информацией об изображении, содержащейся в каждом из изображений МСКТ и микро-КТ, и, наконец, получить изображение с высоким разрешением. микро-КТ-подобные изображения. После получения изображений образцов, подобных микро-КТ, мы сегментируем и аннотируем изображения (включая различные структуры, такие как тело позвонка, кора кости) и обучаем архитектуру глубокого обучения «Учитель-ученик» и U-Net++ для достижения точной сегментации. области тела позвонка и получить интересующие области губчатой ​​кости. Исходя из этого, мы будем анализировать характеристики костной структуры каждой пространственной области на изображениях, включая толщину, расстояние, ориентацию и характер распределения костных трабекул и другие показатели. В конечном итоге мы вырежем стандартизированный кубический образец губчатой ​​кости позвонка, получим биомеханический индекс производительности этого образца губчатой ​​кости с помощью механических экспериментов и проанализируем корреляцию между структурой кости на изображениях, подобных микро-КТ, и биомеханическим индексом. .