專利名稱：一種醫(yī)學圖像反分割方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是一種醫(yī)學圖像反分割方法，屬于醫(yī)學圖像反分割方法的創(chuàng)新技術(shù)。
背景技術(shù)：
圖像分割是CT斷層數(shù)據(jù)進行三維重建的關(guān)鍵步驟之一。將圖像中具有特殊含義互相不交叉的不同區(qū)域分開來，使得每一個區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。圖像分割在醫(yī)學應(yīng)用中具有特殊的重要意義，它是醫(yī)學圖像處理的關(guān)鍵一步，是個跨越醫(yī)學和計算機科學綜合性研究課題。醫(yī)學圖像分割是病變區(qū)域提取、特定組織測量以及實現(xiàn)三維重建的基礎(chǔ)。由于成像原理、局部體效應(yīng)和組織邊緣模糊等因素使得三維醫(yī)學數(shù)據(jù)場分割一直是一項極富挑戰(zhàn)的課題，由于人體結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、組織器官的不規(guī)則性以及不同個體問的差異性等，到目前為止醫(yī)學數(shù)據(jù)場分割仍然沒有通用的理論。盡管三維醫(yī)學數(shù)據(jù)場分割難度很大，但是卻是數(shù)據(jù)場處理、分析和理解系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是對數(shù)據(jù)場進行可視化極其重要的一步，只有對數(shù)據(jù)場進行準確的分割，才能為后繼的繪制得出合理的模型，可以說要實現(xiàn)醫(yī)學數(shù)據(jù)場的三維可視化，其首要任務(wù)就是將圖像數(shù)據(jù)進行正確、合理的分割。因此，多年來一直得到人們的高度重視，至今已提出了上千種各種類型的分割算法，主要集中以下幾種類型 (1)基于像素的方法。這種方法僅僅考慮圖像中像素本身，而沒有利用圖像中其它信息，比如空間位置信息、紋理信息等，因此這種方法一般用于圖像的前期預(yù)處理。
(2)基于區(qū)域的方法。這類方法除了利用像素本身信息外，還同時考慮到像素之間的空間位置關(guān)系，分割結(jié)果是連通的，是一種局部的分割方法。 (3)基于邊界的方法。此類方法可以說是最早的研究方法，主要是利用邊緣上的像素灰度值的變化往往比較劇烈這一特點來試圖解決圖像分割的問題。 (4)基于模型與地圖集的方法。這類方法是目前該領(lǐng)域研究的一個熱點問題。主要是利用人工參與或者先驗知識來指導(dǎo)圖像的分割。 (5)多種算法相結(jié)合。把各種算法的優(yōu)點結(jié)合起來以達到對圖像比較準確的分割。
以上方法主要是在二維圖像上或者三維的序列圖像上使用。同時在分割算法進行的過程中用戶無法進行交互或干預(yù)。通過這些方法所得出的最終結(jié)果只能等到算法全部運行結(jié)束后才可以查看，這時如果算法得出的結(jié)果不符合用戶的要求則需要完全重新再進行分割。由于序列醫(yī)學圖像的分割過程非常漫長，在普通配置的PC機上需要好幾個甚至幾十個小時。因此當前分割算法過程的不可視與不能交互就造成了用戶的極大不便。
在醫(yī)學上，把肝臟從腹部CT圖像中提取出來，是肝臟虛擬手術(shù)系統(tǒng)實現(xiàn)的一個基本前提。以往腹部肝臟的提取主要有三種方法 (l)CT序列中的每一幅圖像是通過手工方法將肝臟提取出來，這樣既耗時費力，而且精確度也不高，對一個實用的虛擬手術(shù)系統(tǒng)來說，手工提取基本沒什么價值。
(2)結(jié)合空間體素和CT序列圖像的像素之間的相似性，在某張CT上選取種子點，然后使用分割算法在三維CT序列圖像中進行分割。算法運行速度慢，不允許交互，種子點選取困難。 (3)在體繪制的場景中選擇種子點，然后使用分割算法在三維CT序列圖像中進行分割。該方法解決了種子點選取困難的問題，但算法運行過程中依然不允許用戶交互和干預(yù)。 因此，研究肝臟及其內(nèi)部管道的計算機交互式分割提取技術(shù)就成為一個迫切的問題。 現(xiàn)有的反分割技術(shù)，簡單來說就是先重建出物體再進行分割或者是邊重建邊進行分割。傳統(tǒng)醫(yī)學圖像處理流程大致如下 (1)先對獲取的醫(yī)學序列圖像進行去噪等消除影響圖像質(zhì)量的雜質(zhì)。
(2)使用一些合適的分割算法對以上醫(yī)學序列圖像進行分割，獲取我們感興趣的
區(qū)域。如肝膽脾胰等器官。 (3)等待分割算法執(zhí)行完成后，對分割結(jié)果進行可視化操作。使得最終的分割結(jié)果可以讓用戶進行查看，確定本次分割提取是否精確。如不符合用戶的要求則需要重復(fù)(2)(3)步的操作，知道用戶滿意為止。 要實現(xiàn)序列化分割，要充分利用基于模型分割方法的優(yōu)點，目前常用的主要有三種方案 (1)將前面圖像的分割結(jié)果作為其后續(xù)圖像的先驗知識，即輪廓初值。
(2)將序列圖像分成若干組，每組共用一個人工的初始化輪廓。
(3)三維空間分割，把序列圖像看成是體素的集合，充分利用它們之間的相似性。
巴西科學院的Bergo教授2006年提出了 一種交互式體分割的技術(shù)，該技術(shù)的主要特點如下①讀取SCN 3D格式或2D PGM格式的醫(yī)學序列圖像的數(shù)據(jù)；②使用了幾種3D的預(yù)處理方法插值，裁剪，梯度計算和形態(tài)學處理；③使用Differential ImageForestingTransforms方法對體數(shù)據(jù)進行半自動的體分割；④分割過程中用戶可以觀看，旋轉(zhuǎn)等操作數(shù)據(jù)。其存在的缺點是l)分割過程中不能進行過程暫停和結(jié)果修改操作，只能觀看和旋轉(zhuǎn)。2)種子點的選取是在二維圖像上進行的，不能準確判斷是否屬于目標分割對象的點。3)技術(shù)需要的硬件參數(shù)較高。4)方法執(zhí)行速度較慢，需等待較長時間才有結(jié)果。
美國辛辛那提大學計算機科學與計算機工程系，人工智能及計算機視覺實驗室的Wenjian Wang，William G.Wee，Xun Wang等開發(fā)出一個用于快速方便地分割醫(yī)學體數(shù)據(jù)并進行可視化的半自動數(shù)據(jù)分割系統(tǒng).該系統(tǒng)首先使用閾值操作對輸入的序列圖像進行去噪，然后使用兩種方法直接抽取出體數(shù)據(jù)3D的表面模型。這些抽取方法都是直接從去噪聲后的原始體數(shù)據(jù)中抽取而得到的，同時抽取面模型的過程中也就實現(xiàn)了感興趣區(qū)域的分割。在抽取時他們又使用體繪制等體顯示的算法進行抽取和體繪制的同步。其存在的缺點是該系統(tǒng)所使用的方法的主要缺點還是在抽取和顯示的過程中用戶依然不能夠?qū)?shù)據(jù)進行操作和變換。也就是說在出現(xiàn)抽取錯誤時用戶還是不能進行人工干預(yù)。而且所使用的面模型抽取算法較為復(fù)雜運行速度比較慢，需要用戶等待較長的時間。而且也存在需要設(shè)置很多要靠經(jīng)驗得到的參數(shù)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于考慮上述問題而提供一種讓用戶通過執(zhí)行一次的分割過程就基本可以獲得精確的腹部臟器對象，從而為后續(xù)的虛擬手術(shù)提供準確的數(shù)據(jù)的醫(yī)學圖像反
分割方法。本發(fā)明在分析了腹部肝臟CT圖像的特點基礎(chǔ)之上，結(jié)合空間體素和CT序列圖
像的像素之間的相似性來對腹部臟器進行分割，其操作方便實用。
本發(fā)明的技術(shù)方案是本發(fā)明的醫(yī)學圖像反分割方法，其包括如下步驟 1)使用二維輸入設(shè)備從三維體繪制的三維立體器官中選取相應(yīng)的三維體素點； 2)將三維體素點作為分割算法種子點，并實時對分割結(jié)果進行體繪制；并在算法
分割的過程中實時將分割的結(jié)果體繪制顯示到三維圖像空間中； 3)在分割結(jié)果的體繪制顯示過程中，用戶在觀察到分割結(jié)果不符合自己的要求時可以立刻暫停分割，對不合理部分進行調(diào)整，然后再恢復(fù)分割過程； 4)用戶可以在整個分割過程中按自己的要求對分割結(jié)果進行實時調(diào)整，直到用戶滿意為止； 5)當用戶滿意當前分割結(jié)果時可以立即將當前的分割結(jié)果立即保存導(dǎo)出成二值序列圖像；也可以立即將當前的分割結(jié)果進行面繪制，導(dǎo)出結(jié)果的面模型，為后面的虛擬手術(shù)做準備。 上述步驟1)使用鼠標從三維體繪制的三維立體器官中選取相應(yīng)的三維體素點。
上述使用鼠標獲取三維體素點是通過在三維空間中放置一個坐標軸，然后通過鼠標移動坐標軸的三個軸之一來實現(xiàn)三維空間的遍歷，同時在這個坐標軸的原點位置就可以定位三維空間上的一個點。 上述三維的圖像空間是包含了對醫(yī)學圖像原始數(shù)據(jù)直接進行體繪制所生成的三維物體的一個體繪制空間。 上述在分割的過程中，將分割得出的結(jié)果同步使用體繪制的方式將它繪制到三維圖像空間中。 上述在分割的過程中，將分割得出的結(jié)果同步使用光線投射體繪制技術(shù)的方式將它繪制到三維圖像空間中。 上述在分割的過程中，使用了多線程的技術(shù)，同時加入并行計算處理(MPI)來提高運算速度。 上述在分割的過程中，對數(shù)據(jù)進行操控，修改不符合用戶要求的分割結(jié)果是通過先暫停分割過程，然后再由用戶進行交互干預(yù)來實現(xiàn)。 上述暫停正在進行的分割過程使用了狀態(tài)機機制來進行現(xiàn)場分割數(shù)據(jù)的保護，然
后在獲取用戶修改的部分后再對剛保存的現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行修改并將其恢復(fù)顯示，從而實現(xiàn)分
割過程與可視化過程的同步顯示。通過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的哈希數(shù)組來實現(xiàn)。通過以上技術(shù)就可
以使用戶對分割的過程進行人工干預(yù)，使得分割出的最終結(jié)果符合用戶要求。 上述對修改后的數(shù)據(jù)進行體繪制顯示時使用了計算機程序設(shè)計中的回調(diào)技術(shù)和
掩碼技術(shù)，其中回調(diào)技術(shù)使在分割過程中即時調(diào)用體繪制模塊進行實時顯示，而掩碼技術(shù)
減少體繪制的數(shù)據(jù)量，提高繪制速度，使之能達到交互的速率；掩碼是在顯示過程中忽略沒
有修改的部分而只記錄修改的部分。 本發(fā)明由于采用從三維體繪制的三維立體器官中選取一些體素種子點，然后將相應(yīng)的體素種子點映射成序列圖像上的某些像素種子點。這樣可以更精確地提供序列圖像分割所需要的種子點。因此要更好的指導(dǎo)序列圖像的分割，就要充分利用相鄰切片之間的相似性特征。本發(fā)明的反分割技術(shù)使用的方式是邊分割邊重建(可視化)分割出來的感興趣區(qū)域(對象)。用戶可以從可視化的場景中觀察分割的過程，當用戶發(fā)現(xiàn)分割過程中出現(xiàn)偏差(不符合用戶的要求)時可以及時調(diào)整分割過程(如阻止肝臟的分割結(jié)果在胰臟中出現(xiàn))，使得分割不往不合理(不符合用戶的要求)的方向繼續(xù)下去。這樣只需經(jīng)過一次的分割和可視化過程就可以獲得合符用戶要求的分割和重建結(jié)果。本發(fā)明實現(xiàn)了分割過程的可視化及分割結(jié)果的實時調(diào)整。由于傳統(tǒng)的所有分割技術(shù)方法都是在前期讓用戶選完種子點和確定一些經(jīng)驗參數(shù)后就進行計算機的半自動或自動分割。這種分割技術(shù)方法沒能讓用戶查看分割的過程，及早發(fā)現(xiàn)分割所出現(xiàn)的錯誤。往往都是在執(zhí)行完分割任務(wù)后才可以對分割結(jié)果進行確認。 一旦發(fā)現(xiàn)結(jié)果不合理就需要重新執(zhí)行一遍十分耗時的分割過程。而本發(fā)明的分割方式讓用戶通過執(zhí)行一次的分割過程就基本可以獲得精確的腹部臟器對象。從而為后續(xù)的虛擬手術(shù)提供準確的數(shù)據(jù)。本發(fā)明是一種方便實用的醫(yī)學圖像反分割方法。


圖l為本發(fā)明的原理框圖。
具體實施方式
實施例 本發(fā)明的原理框圖如圖1所示，本發(fā)明的醫(yī)學圖像反分割方法，其包括如下步驟
1)使用二維輸入設(shè)備從三維體繪制的三維立體器官中選取相應(yīng)的三維體素點；
2)將三維體素點作為分割算法種子點，并實時對分割結(jié)果進行體繪制；并在算法分割的過程中實時將分割的結(jié)果體繪制顯示到三維圖像空間中； 3)在分割結(jié)果的體繪制顯示過程中，用戶在觀察到分割結(jié)果不符合自己的要求時可以立刻暫停分割，對不合理部分進行調(diào)整，然后再恢復(fù)分割過程； 4)用戶可以在整個分割過程中按自己的要求對分割結(jié)果進行實時調(diào)整，直到用戶滿意為止； 5)當用戶滿意當前分割結(jié)果時可以立即將當前的分割結(jié)果立即保存導(dǎo)出成二值序列圖像；也可以立即將當前的分割結(jié)果進行面繪制，導(dǎo)出結(jié)果的面模型，為后面的虛擬手術(shù)做準備。 本發(fā)明的醫(yī)學圖像反分割方法與現(xiàn)有技術(shù)的區(qū)別包括如下方面的內(nèi)容 (1)使用二維輸入設(shè)備從三維體繪制的三維立體器官中選取相應(yīng)的三維體素點 使用鼠標等二維設(shè)備在三維圖像空間上選取種子點是一件十分困難的事。因為鼠
標等二維設(shè)備如果需要選擇第三維信息是很難做到的，這些設(shè)備只能在二維平面上進行選
擇。本發(fā)明的方法成功的使用了二維設(shè)備在三維圖像空間上進行物體的獲取，通過移動三
個坐標軸之一來實現(xiàn)獲取三維空間上任意位置點數(shù)據(jù)點。
(2)分割過程的可交互性 本發(fā)明的方法完全對傳統(tǒng)的分割過程進行了改進，使得傳統(tǒng)的分割過程可以受用戶控制和能與用戶交互。而不是讓用戶只能等待分割結(jié)果的自動生成。由于目前醫(yī)學圖像上的各種各樣的分割算法都還沒能夠完全準確地將各種人體器官從醫(yī)學序列圖像中分割出來。因此很多情況下用戶都會出現(xiàn)以下的情況在經(jīng)過好幾小時的分割后發(fā)現(xiàn)結(jié)果不符合自己的要求，從而需要重新進行再分割。而且就算經(jīng)過多次的分割也不一定能找出最準
確的結(jié)果。所以本技術(shù)方法所提供的分割過程的可視化及其控制就可以方便用戶對分割過
程中所出現(xiàn)的不滿意的結(jié)果進行修正。這樣就可以在極大地減少分割次數(shù)的情況下讓用戶
獲得滿意的結(jié)果。再者，分割過程的立即可視化又可以讓用戶將分割的結(jié)果進行體繪制與
原始數(shù)據(jù)的體繪制進行對比，從而檢驗分割的實際效果。
(3)種子點的選取 絕大多數(shù)的分割技術(shù)都是基于一張圖像上的一些種子點來進行的。也就是說，分 割算法的初始種子點集都是二維圖像上的像素點，這樣所取得的種子點并不十分精確，不 一定是屬于目標分割對象的點集。因為我們在二維圖像上觀察到的點不一定能很準確地 反映出它就是目標分割對象的點，二維圖像上的對象可能會包含其他對象，如肝臟還包含 腫瘤和血管，而且和胰腺極其接近和相似。盡管我們可以通過放大來觀察圖像上的像素點 和對象，但放大倍數(shù)太高反而會使像素點和對象變得模糊更不能區(qū)分出該像素點所屬的對 象，從而可能會因錯選種子像素點而導(dǎo)致分割結(jié)果不精確或出現(xiàn)錯誤(分出的對象不是原 來想要的結(jié)果。如在分割肝臟時，將胰腺也當作肝臟的一部分分割出來了)。但如果是在進 行體繪制可視化后，我們就可以在三維體繪制空間上清楚地區(qū)分出目標分割對象和背景對 象。因為三維上觀察到物體肯定比二維上觀察到的要清晰和更具有真實感。如我們在三 維空間中可以清晰的看到哪些體素(三維空間的點)是肝臟的，哪些是血管，哪些是胰腺。 從而在三維空間的某對象上所獲取的體素就一定是屬于該對象的點。這樣就能為分割提供 精確的種子點，從而使得最后的分割結(jié)果有非常大的提高。 因此，本發(fā)明采用選擇體繪制后目標分割對象的體素，并直接將該三維圖像空間 上的體素點作為初始種子點，這樣可以適當避免二維圖像種子點的誤選和噪聲的影響，從 而比較好地解決了這種誤選的情況，大大提高后續(xù)分割的準確性。 本發(fā)明的方法應(yīng)用在肝臟序列圖像反分割的過程如下本發(fā)明的方法應(yīng)用在肝臟 序列圖像反分割的過程是基于本發(fā)明中提出的反分割方法，結(jié)合體素之間和序列圖像之間 的相似性，利用第三種序列化圖像分割模型把肝臟準確的提取出來。其具體步驟為
(1)使用二維輸入設(shè)備(鼠標)從體繪制后的三維立體的肝臟器官中選取相應(yīng)的 種子點。 (2)將上述獲取的種子點作為某一分割算法的初始種子點。在算法分割的過程中 實時將分割的結(jié)果體繪制顯示到三維圖像空間中。 (3)在分割結(jié)果的體繪制顯示過程中，用戶在觀察到分割結(jié)果不符合自己的要求 時可以立刻暫停分割，對不合理部分進行調(diào)整，然后再恢復(fù)分割過程。 (4)用戶可以在整個分割過程中按自己的要求對分割結(jié)果進行實時調(diào)整，直到用 戶滿意為止。 (5)當用戶滿意當前分割結(jié)果時可以立即將當前的分割結(jié)果立即保存導(dǎo)出成二值 序列圖像。也可以立即將當前的分割結(jié)果進行面繪制，導(dǎo)出結(jié)果的面模型，為后面的虛擬手 術(shù)做準備。從而實現(xiàn)把肝臟從腹部序列圖像中快速、準確的分割出來，為后續(xù)肝臟虛擬手術(shù) 提供正確的數(shù)據(jù)。
權(quán)利要求
一種醫(yī)學圖像反分割方法，其特征在于包括如下步驟1)使用二維輸入設(shè)備從三維體繪制的三維立體器官中選取相應(yīng)的三維體素點；2)將三維體素點作為分割算法種子點，并實時對分割結(jié)果進行體繪制；并在算法分割的過程中實時將分割的結(jié)果體繪制顯示到三維圖像空間中；3)在分割結(jié)果的體繪制顯示過程中，用戶在觀察到分割結(jié)果不符合自己的要求時可以立刻暫停分割，對不合理部分進行調(diào)整，然后再恢復(fù)分割過程；4)用戶可以在整個分割過程中按自己的要求對分割結(jié)果進行實時調(diào)整，直到用戶滿意為止；5)當用戶滿意當前分割結(jié)果時可以立即將當前的分割結(jié)果立即保存導(dǎo)出成二值序列圖像；也可以立即將當前的分割結(jié)果進行面繪制，導(dǎo)出結(jié)果的面模型，為后面的虛擬手術(shù)做準備。
2. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的醫(yī)學圖像反分割方法，其特征在于上述步驟l)使用鼠標從三維體繪制的三維立體器官中選取相應(yīng)的三維體素點。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的醫(yī)學圖像反分割方法，其特征在于上述使用鼠標獲取三維體素點是通過在三維空間中放置一個坐標軸，然后通過鼠標移動坐標軸的三個軸之一來實現(xiàn)三維空間的遍歷，同時在這個坐標軸的原點位置就可以定位三維空間上的一個點。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的醫(yī)學圖像反分割方法，其特征在于上述三維的圖像空間是包含了對醫(yī)學圖像原始數(shù)據(jù)直接進行體繪制所生成的三維物體的一個體繪制空間。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的醫(yī)學圖像反分割方法，其特征在于上述在分割的過程中，將分割得出的結(jié)果同步使用體繪制的方式將它繪制到三維圖像空間中。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的醫(yī)學圖像反分割方法，其特征在于上述在分割的過程中，將分割得出的結(jié)果同步使用光線投射體繪制技術(shù)的方式將它繪制到三維圖像空間中。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的醫(yī)學圖像反分割方法，其特征在于上述在分割的過程中，使用了多線程的技術(shù)，同時加入并行計算處理(MPI)來提高運算速度。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的醫(yī)學圖像反分割方法，其特征在于上述在分割的過程中，對數(shù)據(jù)進行操控，修改不符合用戶要求的分割結(jié)果是通過先暫停分割過程，然后再由用戶進行交互干預(yù)來實現(xiàn)。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的醫(yī)學圖像反分割方法，其特征在于上述暫停正在進行的分割過程使用了狀態(tài)機機制來進行現(xiàn)場分割數(shù)據(jù)的保護，然后在獲取用戶修改的部分后再對剛保存的現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行修改并將其恢復(fù)顯示，從而實現(xiàn)分割過程與可視化過程的同步顯示。
10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的醫(yī)學圖像反分割方法，其特征在于上述對修改后的數(shù)據(jù)進行體繪制顯示時使用了計算機程序設(shè)計中的回調(diào)技術(shù)和掩碼技術(shù)，其中回調(diào)技術(shù)使在分割過程中即時調(diào)用體繪制模塊進行實時顯示，而掩碼技術(shù)減少體繪制的數(shù)據(jù)量，提高繪制速度，使之能達到交互的速率；掩碼是在顯示過程中忽略沒有修改的部分而只記錄修改的部分。
全文摘要
本發(fā)明是一種醫(yī)學圖像反分割方法。包括如下步驟1)使用二維輸入設(shè)備從三維體繪制的三維立體器官中選取相應(yīng)的三維體素點；2)將三維體素點作為分割算法種子點，并實時對分割結(jié)果進行體繪制；并在算法分割的過程中實時將分割的結(jié)果體繪制顯示到三維圖像空間中；3)在分割結(jié)果的體繪制顯示過程中，用戶在觀察到分割結(jié)果不符合自己的要求時可以立刻暫停分割，對不合理部分進行調(diào)整，然后再恢復(fù)分割過程；4)用戶可以在整個分割過程中按自己的要求對分割結(jié)果進行實時調(diào)整，直到用戶滿意為止；5)當用戶滿意當前分割結(jié)果時可以立即將當前的分割結(jié)果立即保存導(dǎo)出成二值序列圖像；也可以立即將當前的分割結(jié)果進行面繪制，導(dǎo)出結(jié)果的面模型，為后面的虛擬手術(shù)做準備。本發(fā)明讓用戶通過執(zhí)行一次的分割過程就基本可以獲得精確的腹部臟器對象，從而為后續(xù)的虛擬手術(shù)提供準確的數(shù)據(jù)。
文檔編號G06T7/00GK101710420SQ20091021396
公開日2010年5月19日 申請日期2009年12月18日 優(yōu)先權(quán)日2009年12月18日
發(fā)明者彭豐平, 楊璐, 潘家輝 申請人:華南師范大學