骨质疏松症是常见的代谢性疾病之一,基于显微CT图像对骨微结构进行分析对研究骨质疏松症的成因、诊断以及早期预防具有重要的参考价值。目前骨密度测量是全世界公认的诊断骨质疏松症的金标准,但是研究表明骨密度参数只能解释骨强度的60%~70%。为了更加准确的表征骨强度,需要对骨微结构进行研究,且需要进行定量而非定性的研究。本文基于显微CT图像研究了三维骨小梁的分割算法,并首次提出了一种断裂骨小梁的三维分割算法。本文研究的骨小梁分割算法为后续提出具有参考价值的量化参数,以便准确、客观地描述骨微结构提供了有力支持。主要具体研究内容如下:(1)面骨架是三维骨小梁几何形态的一种重要拓扑描述,是后续对骨小梁数据进行分割的重要基础。本文研究了两种不同的三维面骨架化算法,在分析比较了各算法的基础之上,选取稳定性较强的基于模糊距离变换的三维面骨架化算法。同时,本文分析了传统的基于动态规划的模糊距离变换算法的运算效率,在此基础上,提出了基于最短路径的模糊距离变换算法,较传统算法在运算效率上有了最多15.64倍的提升。(2)将三维骨小梁数据分割成独立的盘状骨或杆状骨,有助于更加准确地计算骨微结构的量化参数。本文在面骨架的基础上,研究了三维骨小梁的分割算法。首先研究了数字拓扑学分析算法,并针对错误分类的面-面连接点进行了改进,同时提出了几何面边缘点的判定方法。然后根据数字拓扑学分析算法获取的面骨架连接点将面骨架分割成独立的面结构或弧结构。鉴于“扭曲”的面结构不存在面-面连接点而无法分割的问题,将其进一步线骨架化,利用线骨架的连接点将扭曲的面结构分割开,并计算法矢以合并过度分割的面结构。最后使用逆向重建方法,将分割开的面结构或弧结构重建为独立的盘状骨或杆状骨。实验表明,该算法能够有效地将三维骨小梁数据分割成独立的盘状骨或杆状骨。(3)研究发现,骨微结构退化过程中虽然骨密度参数在骨小梁断裂前后变化很小,但骨的力学性能在断裂前后变化较大,因此检测断裂骨小梁具有非常重要的意义。本文对骨微结构的退化过程进行了深入研究,并根据断裂骨小梁的形态特征提出了一种断裂骨小梁的分割算法。该算法构建了X、Y、Z三个方向的三组环状检测模板,从断裂骨小梁的端点开始,从不同方向对断裂骨小梁进行类似于“套环”的操作。使用该算法对大量三维骨小梁数据进行检测,结果表明,该算法能够准确地分割三维骨小梁数据中的断裂骨小梁。