基于Nios II的MRI脊柱图像分割系统

一. 设计概述

　　1. 设计意图

　　迅速发展的医学影像技术不断的推动现代医学进步，CT、MRI、PET广泛地应用与临床诊断分析，其作用已经从人体组织器官解剖结构的非侵入检查和可视化，发展成一种用于手术计划和仿真、手术导航、放疗计划和跟踪病灶变化的基本工具，从医学图象中分割出解剖结构并构造出形状地集合表达。

　　MR脊柱图像分割的研究对于医学图象的计算机辅助识别及神经病理学的临床研究有着至关重要的作用。如果不能将脊椎准确而清晰从图像中分割和识别出来的话，那么计算机技术对于医学临床研究的价值是非常有限的，然而，仅仅依靠人工的方法完成这项工作也是远远不够的。传统的对椎骨骨折的评估是手动的对每块椎骨标注6个点（四个角和上下边沿的中点），然后测量前面、中间、后面的椎骨的高度。但是这个过程是相当的耗时。文献记载，对于用鼠标定位一位病人1块椎骨要花费大于15分钟，对于整个脊椎的定位的耗时将让人很难接受。因此医学临床上迫切的需要一种方法能够自动完成MR脊柱图像的分割，计算机自动定位椎骨和椎间盘对于辅助诊断具有重要的临床应用价值。

　　本作品的设计意图即在Nios. II处理器的平台上实现我们研究提出的一种可行的，鲁棒性高的算法,即利用我们实验室研究的关于MRI Spine图像分割算法实现了脊椎核磁共振矢状图（Sagittal Views）自动的椎间盘定位以及量化的标注，充分利用Altera FPGA/Nios II资源,使系统小型化、便携化。该算法的应用，可以改善对骨质疏松引起的椎骨骨折进行自动的评估，对椎间盘进行量化分析，有助于与其他成像图像（如CT）进行图像的配准，以及图像引导的椎骨外科手术。

　　2. 适用范围及针对用户群

　　本作品主要适用于各拥有核磁共振仪器的医疗机构。由于本作品是基于Nios II处理器，具有使用方便的特点，因此也适合普通的老百姓，他们可以以此来了解病人的病情，提醒病人在生活上注意预防各种脊椎病情。并且本作品有网络传输功能，方便医生进行远程会诊。

　　3. 本设计采用Nios II 处理器的优势

　　（1）Nios II处理器提供的创新的SOPC设计理念。

　　Nios II软核系统的性能是可以根据应用来进行裁减的，定制用户自己的系统，与固定的处理器相比，在较低的时钟速率下具备更高的性能。具有丰富的IP核库，方便用户设计，有效的提高系统的运算能力。Nios II的用户逻辑功能和用户指令突现NiosII 处理器的技术亮点，提供了运算优化、加速的一个有效途径，将处理速度提高到一个相当的层次，易于实现算法的商用化。

　　（2）Nios II IDE开发环境集成了已经移植到Nios II 处理器的RTOS ucosII操作系统，方便我们直接利用该操作系统完成系统的功能设计及功能行扩展。

　　（3）Dsp Builder丰富的功能模块和IP核。

　　有了在DSP Builder，使得我们能在Simulink下进行算法级的系统开发。并且可以将算法设计成自定义用户指令，利用SoPC Builder和Quartus. II软件集成至Nios II嵌入式系统处理器中，通过软件调用该自定义指令完成DSP算法。

　　（4）C2H对设计的有力支持。

　　Nios II提供的C2H编译器能够将对性能要求较高的C语言程序自动转换为硬件加速器，集成到基于FPGA的Nios II子系统中。这样，分担了Nios II处理器的数据计算和存储器访问功能，使处理器能够更好的处理其他任务。由于Avalon互联架构并没有限制主机和从机的数量，因此，Nios II C2H编译器可以根据转换目标代码的要求，产生多个存储器自治硬件加速器。帮助嵌入式系统开发人员提高效率，实现成功的设计。

　　二. 功能描述

　　MRI脊柱图像分割的研究是利用磁共振成像设备对人体组织进行定性或定量分析所必不可少的关键步骤。引入计算机辅助MRI脊柱图像分割技术将使得医生的临床诊断更加准确及时，降低医疗费用，减轻医生的工作压力，具有良好的应用前景。

　　本设计硬件板块主要包括DE1开发平台、MRI图像LCD显示板、与MR设备及PC机网络接口板构成。系统的功能模块主要分成以下六个：MRI图像预处理模块、脊髓提取模块、脊椎检测分割模块，LCD图像显示及人机交互模块，MRI图像数据存取模块，网络传输模块。

　　1. MRI图像预处理模块、脊髓提取模块、脊椎检测分割模块是本设计的算法部分，也是本作品的功能核心所在。我们利用 Nios II处理器强大的运算能力，将大部分的算法使用C程序实现，得益于C2H工具的加速功能，我们将算法中最耗时间的部分使用该工具进行加速，缩短了开发周期。

　　2. LCD图像显示及人机交互模块：我们采用LCD屏及鼠标来实现图像的显示和人机交互的功能。鼠标和lcd通过自己编写的IP核，以Avalon从设备的方式连接到 Nios II处理器。

　　设计时我们使用了IED开发环境下的UCOSII实时操作系统来完成系统的任务管理及算法调度，移植对应于我们采用的LCD控制器芯片TCB8000C的UCGUI图形操作界面，使系统具有良好的人机交互性。

　　3. MRI图像数据存取模块：直接从成像设备中获取的图像一般符合标准的医学图像格式，即dicom格式，这种格式的图像对于普通的用户是不常见的，要用专门的软件或医学设备读取，所以为了使得图像在任何情况下，在大多数环境下可以方便的读取，我们在处理前经过由dicom格式向bmp格式的转换，通过网络下载到硬件平台的存储设备上的图像是已经进行过格式转换的bmp格式图像，处理后仍然以bmp格式的图像上传到PC机。在这种情况下，就需要比较大的存储空间，因此采用sd卡作为数据存储区，并且移植对应于sd卡的UCFS文件系统，增强了系统的扩展性和系统的数据管理能力。

　　4. 网络传输模块：采用以太网方式，实现数据的交互。以太网口方便系统从MR设备上获取图像。利用DE1的扩展接口，以DM9000A芯片为核心，自行开发了网络接口板，由于以太网的引入使得系统具有更好的扩展性。

　　Nios II处理器的特点和sopc的设计理念使我们的设计过程变得不那么枯燥，这是一个不断优化算法，完善设计，使系统速度运行速度更快的一个过程。我们将设计分成一下两个步骤进行：1）搭建Nios II系统，将算法用纯软件的方式在Nios II上运行起来，并初步实现系统的功能。2）利用自定义指令和自定义外设，加速算法的运行。

　　三. 性能参数

　　系统性能参数：

　　脊柱核磁共振图像对于诊断脊骨的疾病方面扮演着非常重要的角色，例如对于退化椎间盘的描述比其他形式的图像有更好的效果，并且能够对脊椎外科手术的治疗进行评估。对脊椎核磁共振图像进行分析处理可以辅助诊断更加精确，节省时间和花费。因此对于本系统来说，最重要的就是要将脊椎准确而清晰从图像中分割和识别出来，在保证图像分割的准确性的同时，通过优化代码、使用C2H工具及自定义用户外设等方法加块运算速度。

　　下图是系统工程编译之后各种资源的占用情况：

　　算法各个步骤运行时间如下：（以下是经过代码优化后的运行时间）

　　算法分割的准确性从系统运行后生成的最终处理图像可以看出，系统能够比较准确的将脊椎标注出来，并且在平台上将各个脊椎按照编号标注出来。医疗仪器的具体性能还需要长期的临床实验来得到验证，并通过这些数据改善我们的算法。

　　下图是直接拍摄作品显示的处理效果，在后面章节显示的图片是系统通过网络将图片传输到计算机上得到的。

　　四. 设计结构

基于Nios II的MRI脊柱图像分割系统硬件结构图

　　软件流程如下：