乳腺癌是威胁女性生命的最大杀手之一，其早期诊断非常有意义。在磁共振成像时患者俯卧，乳房由于重力下垂；在早期胸部肿瘤X射线透视中，乳房被强烈压缩；而在超声或外科活检中，患者仰卧。在不同的检查条件下，乳房变形非常大，图像融合是一件非常困难的事情。
牛津大学的一项研究使用有限元法和非线性弹性法建立了一个精确解剖的三维乳房模型，这个模型基于MR图像，针对患者个性化。该模型可以变形以模拟乳房形状，并在早期胸部肿瘤X射线透视和外科活检中预测肿瘤位置。这需要解决两个标准弹性问题的扩展，即逆向弹性问题和压缩建模中的接触问题。其中逆向弹性问题源于这样一个现实，即最初只有一个变形的具有应力的状态是已知的。
进行建模的首要任务是进行MR图像的分割，皮肤的边缘检测相对直接，但是对胸肌的自动检测就非常困难，在这项研究中他们使用了对胸壁手动分割的方法，这种方法显然在临床软件中是不适用的，研究者们希望在下一步的工作中开发半自动的精确的具有鲁棒性的胸肌划分方法，或者进一步研究边界条件对结果的影响。在网格生成方面研究者们使用了基于表面的方法，他们认为进一步研究的一个具有潜力的领域是开发新的算法或者应用目前的算法于产生乳房的良好六面体网格。
（IEEE Transactions on Biomedical Engineering）2008年55卷10期
原文链接：http://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=10
（牛文鑫/编译）


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