计算机辅助手术系统中医学知识的表达与重用

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1、计算机辅助手术系统中医学知识的表达与重用摘要影像导航计算机辅助手术系统(ICAS)以可视化的方式向手术者提供术野内解剖结构及手术器械位置等辅助信息，有利于术前规划和术中导航。本文在分析应用需求的基础上，提出了基于医学知识的ICAS的概念。设计合理的数据结构模型可以表达和重用医学知识，是提高ICAS性能、确保其功能实现的关键技术之一。传统的数据结构在表达解剖结构的空间定位、结构之间的拓扑关系以及相关医学属性等知识并实时重用这些知识方面有较大的局限性。因此，本文提出了八叉树路径链数据结构以实现医学影像数据的快速空间定位。该结构以邻接表为

2、基本框架组织所有的路径链码，能够与表达医学知识的结构关系图和文本数据库有机结合，并具更佳的实时操作效能。鉴于鼻部结构的复杂性和代表性，本文以鼻窦部手术为例，提出了以解剖结构关系图为核心的组织和处理手术相关医学知识的方法。在此基础上，本文进一步提出并研究了适用于表达和重用医学知识的数据结构模型，即：组合八叉树路径链解剖关系图的邻接表(MALOG)数据结构的模型。本文在理论上分析了上述两种数据结构的运行复杂度和时间效率，以实验测试了其性能，并将其与传统数据结构的对应性能作统计比较。实验结果表明：本文首先提出的MALOG数据结构模型能完成

3、ICAS所要求的所有基本操作。而且，除了术前创建数据结构操作性能无差异之外，在其他诸如查找、搜索和计算等术中实时性操作的性能上，均明显优于传统的数据结构。鼻窦手术的应用实例表明了MALOG的有效性以及基于医学知识的ICAS的应用价值，并且该数据结构和重用算法对于其他外科手术的应用具有普适性。本文的研究结果显示：在采用本文所提出的数据结构模型后，基于医学知识的ICAS不仅能在手术中对手术器械精确定位，而且能结合医学知识及临床经验，向手术者实时地提供有关病灶及其相关解剖对象的综合信息，有利于提高手术安全性和成功率。关键词数据结构，医学知

4、识的表达与重用，影像导航计算机辅助手术系统，组合八叉树路径链解剖关系图的邻接表结构模型，八叉树，时间复杂度THED觚久STRUCTUREMODELFOREXPRESSl0NANDREUSEOFM匣DICALKN0ⅥLEDGEINICASABSTRACTImage·guidedcomputeraidedsurgerysystem(ICAS)contributestosafenessandsuccessofsurgeryoperationsbymeansofdisplayinganatomicalstructuresandshowing

5、correlativeinformationtosurgeonsintheprocessofoperation．BasedonanalysisofrequirementsforICAS，thispaperproposedanewconceptofmedicalknowledge—basedICAS．Designingareasonabledatastructuremodelisessentialforrealizingthisnewconcept．Thetraditionaldatastructureislimitedinexpre

6、ssingandreusingthemedicalknowledgesuchaslocatingananatomicalobject，topologicalrelationsofanatomicalobjectsandcorrelativemedicalattributes．Therefore，first，thispaperdesignedadatastructureofoctree—path—chain，whichCanbelinkedtotherelationsgraphicsofanatomicalstructureandte

7、xtdatabaseofmedicalknowledgebyanadjacencylist，andbeusedtoefficientlylocateananatomicalobjectinmedicalimagedataset．Secondly,giventhecomplexityandrepresentativenessoftheanatomicalstructuresofnose，therelationsgraphicsofanatomicalstructurewasemployedtoorganizenasalsurgery—

8、correlativeknowledgeasademonstration．Andthirdly,anewdatastructuremodel，MixedAdjacencyListswithOctree-path-chainandrel