基于ICP和CPD的颅骨自动配准算法

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点集配准技术（ICP、RPM、KC、CPD）

点集配准技术（ICP、RPM、KC、CPD）在计算机视觉和模式识别中，点集配准技术是查找将两个点集对齐的空间变换过程。

寻找这种变换的⽬的主要包括：1、将多个数据集合并为⼀个全局统⼀的模型；2、将未知的数据集映射到已知的数据集上以识别其特征或估计其姿态。

点集的获取可以是来⾃于3D扫描仪或测距仪的原始数据，在图像处理和图像配准中，点集也可以是通过从图像中提取获得的⼀组特征（例如⾓点检测）。

点集配准研究的问题可以概括如下：假设{M，S}是空间R d中的两个点集，我们要寻找⼀种变换T，或者说是⼀种从R d空间到R d空间的映射，将其作⽤于点集M后，可以使得变换后的点集M和点集S之间的差异最⼩。

将变换后的点集M记为T(M)，那么转换后的点集T(M)与点集S的差异可以由某种距离函数来定义，⼀种最简单的⽅法是对配对点集取欧式距离的平⽅：点集配准⽅法⼀般分为刚性配准和⾮刚性配准。

刚性配准：给定两个点集，刚性配准产⽣⼀个刚性变换，该变换将⼀个点集映射到另⼀个点集。

刚性变换定义为不改变任何两点之间距离的变换，⼀般这种转换只包括平移和旋转。

⾮刚性配准：给定两个点集，⾮刚性配准产⽣⼀个⾮刚性变换，该变换将⼀个点集映射到另⼀个点集。

⾮刚性变换包括仿射变换，例如缩放和剪切等，也可以涉及其他⾮线性变换。

下⾯我们来具体介绍⼏种点集配准技术。

⼀. Iterative closest point（ICP） ICP算法是⼀种迭代⽅式的刚性配准算法，它为点集M中每个点m i寻找在点集S中的最近点s j，然后利⽤最⼩⼆乘⽅式得到变换T，算法伪代码如下： ICP算法对于待配对点集的初始位置⽐较敏感，当点集M的初始位置与点集S⽐较接近时，配准效果会⽐较好。

另外ICP算法在每次计算迭代过程中都会改变最近点对，所以其实很难证明ICP算法能准确收敛到局部最优值，但是由于ICP算法直观易懂且易于实现，因此它⽬前仍然是最常⽤的点集配准算法。

基于孔洞轮廓线的颅骨配准方法

基于孔洞轮廓线的颅骨配准方法赵夫群;耿国华【摘要】颅骨配准是颅面重建的一个关键步骤,其配准精度对颅面复原的正确性有着重要的影响.为了提高三维颅骨模型的配准精度,提出一种基于孔洞轮廓线的配准方法.首先,提取颅骨的眼眶、鼻框、颞骨、上颌骨以及下颌骨等孔洞轮廓线,并将其拟合成光滑的曲线;然后,计算轮廓线上点的曲率和挠率,并将其组成特征串,再通过匹配该特征串来匹配轮廓线,由此实现颅骨粗配准;最后,采用概率迭代最近点(Probability iterative closest point,PICP)算法将颅骨进行进一步细配准,从而实现颅骨精确配准的目的.实验结果表明,该文基于孔洞轮廓线的配准方法比已有配准方法具有更高的配准精度和收敛速度,可以实现三维颅骨模型的快速精确配准.【期刊名称】《西北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(048)004【总页数】6页(P527-532)【关键词】颅骨配准;轮廓线;曲率;挠率;配准误差【作者】赵夫群;耿国华【作者单位】咸阳师范学院教育科学学院,陕西咸阳 712000;西北大学信息科学与技术学院,陕西西安 710127;西北大学信息科学与技术学院,陕西西安 710127【正文语种】中文【中图分类】TP317.4颅面复原是一项对人类颅骨的面部容貌进行复原的技术,它以颅骨的形状特征和颅面复原技术为基础,以人类的面部软组织统计厚度为依据,采用一定的算法将软组织添加到颅骨上,从而实现颅骨面貌复原。

常用的颅骨软组织添加方法有两种[1]:一是颅骨变形法,即采用硬组织填充软组织;二是三维体积变形法,即从与待复原颅骨相似的颅骨中获得软组织厚度。

这两种方法都涉及未知颅骨与参考颅骨的配准问题,因此，颅骨配准是颅面复原的一个重要步骤,其正确性对颅骨面貌的复原起着关键性的作用。

基于孔洞轮廓线的颅骨配准的基本思路为:对于一个待复原颅骨U(也叫未知颅骨U),采用一定的配准算法从颅骨数据库中找出与U最为相似的一个或多个参考颅骨S,那么颅骨S的面貌即可作为U的参考面貌,从而为未知颅骨U的颅面复原提供依据。

基于ICP算法的头部模型配准方法研究

迭代最近点(ICP)算法提供一个较好的初始位置。然后利用ICP 算法进行两点云的精确配准。实验表明,提出的
算法能够实现头部模型的配准 ,同时能实现稀疏点云数据与密集头部点云数据的配准。
关键词:头部模型;主成分分析法;ICP 算法;配准
后与患者真实头部进行配准。笔者利用点云配准技术实现头部模型的配准。
配准技术的应用最早出现在医学诊断和图像处理领域 [1],将功能影像和解剖结构影像结合起来 ,在同一幅图像上表达多种信息,同时反应人体的内部结构和功能状态 ,帮助医生进行医学诊断 ,目前配准技术广泛应用于逆向工程、机器人和虚拟现实等新
基于ICP 算法的头部模型配准方法研究
白兰兰,邓双城,朱润泽,邓宁升
(北京石油化工学院,北京 102617)
摘要:为了研究头部模型的配准问题,利用 Matlab 平台编写了基于主成分分析法和迭代最近点算法的程序。
首先使用主成分分析法(PCA)将点云模型进行初始配准,将两点云数据统一到同一坐标系下大致相同的位置,为
收稿日期 :2018-09-11;修回日期 :2019-07-03 作者简介 :白兰兰 (1991— ),女 ,硕士研究生 ,研究方向为机械工程 ,bai_lanlan@。
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北京石油化工学院学报
2019 年第 27 卷
的技术领域。点云配准是指将不同坐标系下的两片或多片点云数据,经过一定的旋转和平移变换使其统一到同一坐标系下。目前,几种常用的算法为 ICP 系列算法(经典ICP 算法及改进ICP 算法)、基于特征的配准方法和基于 RANSAC (random sampleconsensus)的方法。1992年,Besl和 Mckay 利用四元数算法实现了自由曲面点云配准的迭代最近点算法,即ICP(IterativeClosestPoint)算法。 [2] ICP 算法的基本原理是对于一片点云中的每一个点,在另一片点云中寻找距离该点最近的点作为其对应点 ,形成了对应点对 ,计算对应点对的欧式距离的平方的平均值 ,利用迭代算法使其平均值最小化 , 并不断更新两片点云的相对位置。因此,ICP 算法是在不断重复“寻找目标点云集与源点集中距离最近的点 — 计算新的刚性变换矩阵并计算匹配误差 ”, 直到满足收敛条件才停止迭代。

基于ICP和CPD的颅骨自动配准算法

基于ICP和CPD的颅骨自动配准算法白茹意;周明全;邓擎琼【摘要】Skull regis~afion is important in computer-aided three-dimensional craniofacial reconstruction. The accuracy of the skull registration will directly affect the validity of the reconstruction. In the paper, an automatic method for 3D skull registration is proposed. It consists of three steps. First, some points on the crest lines and the smooth surfaces of the skulls are defined as landmarks in consideration of the special structure of skulls. Then, ICP algorithm is applied to roughly align the two skulls. Finally, a fine registration based on the CPD algorithm is implemented. Experimental results demonstrate that the algorithm can effectively improve the accuracy of the skull registration and is robust in the presence of the partial skull.%颅骨配准是计算机辅助的三维颅面复原技术的重要研究内容之一.颅骨配准的准确与否会直接影响到将来颅面复原的准确性.为此,提出一种新的3D颅骨自动配准算法.该算法考虑到颅骨模型的特殊结构与实现的简便性,首先自动提取颅骨不光滑区域的脊线(Crest lines)以及光滑区域的顶点作为特征点,然后利用迭代最近点(ICP)算法进行粗配准,在此基础上,再采用CPD(Coherent Point Drift)算法对颅骨进行精确配准.实验结果表明,该算法能有效提高颅骨配准的准确性并对缺损颅骨具有一定的鲁棒性.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2011(021)002【总页数】4页(P120-122,126)【关键词】配准;特征点;Crest lines;CPD【作者】白茹意;周明全;邓擎琼【作者单位】北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875;北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875;北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875【正文语种】中文【中图分类】TP301.60 引言颅面复原是对人类的颅骨进行面部容貌复原的技术。

ICP监测联合浮动骨瓣减压术治疗颅脑损伤的临床疗效

ICP监测联合浮动骨瓣减压术治疗颅脑损伤的临床疗效孙向;刘永生;李想;郭士琨【期刊名称】《广州医药》【年(卷),期】2023(54)2【摘要】目的研究颅内压(ICP)监测联合浮动骨瓣减压术在治疗颅脑损伤中对颅内压及脑血流指标的影响。

方法选取我院2019年3月—2021年3月收治的拟行骨瓣减压术的颅脑损伤患者106例作为研究对象,按照手术方法不同分为对照组(n=53)、观察组(n=53)。

对照组采用传统去骨瓣减压术(DC)治疗,观察组采用ICP 监测联合浮动骨瓣减压术治疗。

对比2组ICP、脑血流指标[平均流速(Vm)、收缩期血流速度(Vs)、血管搏动指数(PI)]及并发症发生情况。

结果术后1、3、7 d观察组ICP、PI低于对照组,Vm、Vs高于对照组(P<0.05);术后观察组并发症总发生率9.43%低于对照组37.74%(P<0.05)。

结论采用ICP监测联合浮动骨瓣减压术治疗颅脑损伤能降低患者ICP,改善脑血流状态,降低术后并发症,避免二次手术,减轻患者经济负担。

【总页数】4页(P79-82)【作者】孙向;刘永生;李想;郭士琨【作者单位】商丘市第一人民医院神经外科【正文语种】中文【中图分类】R47【相关文献】1.改良去骨瓣减压术联合醒脑静注射液治疗重度颅脑损伤临床疗效分析2.标准大骨瓣减压术联合颅内压持续监测治疗老年颅脑损伤临床疗效3.大骨瓣开颅减压术联合银杏达莫注射液治疗重型颅脑损伤临床疗效及其对血清泛素羧基末端水解酶L1、可溶性尿激酶型纤溶酶原激活物受体水平影响4.ICP监测联合标准大骨瓣减压术治疗重型颅脑损伤患者的回顾性分析5.大骨瓣开颅减压术联合颅内压监测治疗重型颅脑损伤的疗效观察因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于医学图像(脑部)配准方法研究任务书_5

本科生毕业设计（论文）任务书医学图像（脑部）配准方法研究题目名称学院专业班级姓名学号指导老师一、毕业设计（论文）的内容与要求（课题内容应明确、详细，难度适中、工作量饱满；强调通过文献研究，找出多个解决方案并进行多方案对比；强调解决复杂工程问题；强调对现代工具的使用及局限性分析，强调对实验结果分析等；明确应用工程管理原理和经济决策方法，分析和评价解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响）图像配准是指：将两张以上图像进行匹配，比如不同时间、不同仪器、不同位置拍摄的两张图像。

医学图像配准是指：找一种几何变换方式，使两张医学图像的空间点达到相同。

通俗地说，图像配准就是将两幅不同的图像进行一个“对齐”、“匹配”的操作，只有如此，将两幅图像对比才具有实际意义。

图像配准也是许多后续图像处理的预处理步骤，比如图像分割、图像融合，这两种处理方法必须建立在两幅图像已经配准的基础上。

这足以说明图像配准方面的研究在临床上具有重要意义。

按空间变换类型对图像配准方法进行归纳，其主要有：刚性配准、相似变换配准、仿射变换配准、投影变换配准、可变形配准。

此外还有基于灰度的配准方法，基于图像特征点的配准方法等。

在医学研究和临床治疗中，往往需要将不同模态的图像进行配准融合。

我们依据配准过程中涉及到的图像模态，可以将图像配准分为单模态医学图像配准和多模态医学图像配准。

当配准图像的模态都为同一模态时（比如CT与CT配准），我们称之为单模态医学图像配准；而配准图像为两种或多种模态时（比如CT与MRI配准），我们称之为多模态医学图像配准。

在临床治疗和医学研究中经常会同时使用多种模态的图像，因此多模态医学图像配准使用较为广泛，也是医学图像配准的主要研究方向。

本课题设计旨在通过大量文献调研，掌握医学图像配准的实验方法，对医学图像配准技术进行研究。

从多角度对比各种配准方法的异同点，最后对配准算法进行总结归类，并对实验中的配准算法进行优缺点比较。

数据配准的颅骨面貌复原方法

（、睛、）准结合的颅骨面貌复原框架及基于软组织厚度的评价方法．先构建颅面数据库并进行坐标校正；鼻眼嘴配首然后确定配准点集及其对应关系，用ＩＰ算法和薄板样条函数两次配准实现参考颅骨与待复原颅骨的精确配准，采Ｃ并将参考模型的软组织厚度作为待复原颅骨的软组织厚度实现面貌初步复原；后提出一种五官配准方法以提高最面貌复原的准确性．出基于软组织厚度比较的评价方法来验证面貌复原结果的正确性．验结果证明，中方法提实文
可以有效地实现给定颅骨的面貌估计．
关键词：面貌复原组织厚度；刚性配准；官配准软非五
中图法分类号：ＴＰ９．１３１４
ＡｎＡｐｐｏｃｆＣｒｎｏａｉｌＲｅｏｓｒｃｉｎＢａｅｎＲｅｉｔａｉｎｒａｈｏａｉｆｃａｃｎｔｕｔｏｓｄｏｇｓｒｔｏ
第２３卷第４期
２ｌＯ１年４月
计算机辅助设计与图形学学报
ＪｕｎｌｆＣｏｐｔｒＡｉｅｓｇ＆Ｃｏｕｅａｈｃｏｒａｏｍｕｅ — ｄｄＤｅｉｎｍｐｔｒＧｒｐｉｓ
Ｖｏ１２３ＮＯ．．４
Ａｐｒ２１．０１
ｓｌｔｈｉｅｉｉｄｓｋｕｌｏｔｅｕｎｄｎｔｆｅｋｕｌ．Ｆｕｔｒｏｅ，ｔｏｔｔｓｕｈｉｋｎｅｓｏｈｅｒｆｒｎｃｋｌｉｔｋｅｓ１ｒｈｅｍｒｈｅｓｆ— ｉｓｅｔｃｓｆｔｅｅｅｅｓｕｌＳａｎａｔｎｉｉｌｃａｏｆｃａｓｉａｉｎｏｈｉｅｉｉｄｓｈｅｉｔａｒｎｉａｉｌｅｔｍｔｏｆｔｅｕｎｄｎｔｆｅｋｕｌ．Ｆｉａｌ１ｎｌｙ，ａｅｈｄｏｒｎｒｇｓｒｔｏｓｍｔｏｆｏｇａｅｉｔａｉｎｉｐｒｓｎｔｄｔｍｐｏｖｃｕａｙｏｆｔｒｎｏａｉｌｒｃｎｓｒｔｏｅｅｅｏｉｒｅａｃｒｃｈｅｃａｉｆｃａｅｏｔｕｃｉｎ．Ｉｒｒｔｒｆｈｅｃｒｅｔｓｆｎｏｄｅｏｖｅｉｙｔｏｒｃｎｅｓｏｔｅａｇｏｉｈ，ｔｏｆ— ｉｓｅｔｃｅｓｉｏｐａｅｔｅｎｔｆｎ１ｅｕｌｎｄｈｅｅｅｃ．Ｔｈｈｌｒｔｍｈｅｓｔｔｓｕｈｉｋｎｓｓｃｍｒｄｂｅｗｅｈｅｉａｒｓｔａｔｅｒｆｒｎｅｅｆａｉｌｔｎｄｕａｌｔｆｔｌｏｒｔｒｏｎｉｍｅｈｒｕｇｒｅｐｅｉｅｓｅｓｂｉｙａｓｂｉｉｙｏｈｅａｇｉｈｍａｅｃｆｒｄｔｏｈｏｕｘｒｍｎｔ．ｉ

一种用于患者颅内压监测的算法：填补证据与实践之间的空白

一种用于患者颅内压监测的算法：填补证据与实践之间的空白钟兰兰王占稳翻译赵双平校对颅内压升高(ICP)和脑灌注压降低(CPP)是继发性脑损伤长期存在的重要原因，与创伤性脑损伤(TBI)后临床预后恶化相关。

ICP/CPP的监测和管理已成为重型颅脑损伤管理的基石。

脑创伤基金会(BTF)指南被认为是重型颅脑损伤医疗管理的金标准，但以前的版本是基于现在被认为“低质量”的证据制定的，因此不适合指南的制定。

在2016年的最新一次BTF指南中，采用了更严格的方法，排除了低质量的研究；在1996至2016年间，70%的建议要么被丢弃，要么被降级。

虽然这种方法改进了指南的“证据基础”，但它也备受争议，因其限制了它们的临床相关性，部分原因是(非循证)治疗算法的遗漏。

在这一期杂志中，Hawryluk和他的同事提出了对接受颅内压监测的重度TBI成年人进行管理的专家建议。

使用基于德尔菲法的共识方法，包括八次迭代调查和一次面对面会议，TBI的42名临床专家开发了一种三结合算法，包括对TBI相关颅内高压管理至关重要的18项干预措施。

关于哪些患者应该接受颅内压监测尚无建议；该算法仅用于指导已经安装了监护仪的TBI患者基于ICP监护仪的管理。

因此，临床医生可以在BTF的颅内压监测建议、美国外科医生学会创伤质量改善计划的建议或一组欧洲专家针对不同的TBI情景和计算机断层扫描结果提出的更实用的建议之间进行选择。

TBI相关颅内高压的分级治疗，从较低的(更安全)治疗转移到较高的(更危险)治疗，已经被很好地证实。

因此，西雅图共识的大部分内容并不新颖。

然而，这是第一个将个体化治疗合并成一个单一的颅内高压管理算法的建议，该算法已经在一定程度上得到了发展。

因此，它将受到监测严重TBI患者的临床医生的欢迎。

除了注意到三级治疗与最高风险相关之外，西雅图共识没有强调随着降颅内压治疗从一级升级到下一级，治疗相关并发症的风险和严重程度增加。

临床医生必须始终考虑这些风险和并发症，以及单个患者治疗升级的潜在益处（图1）。

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Ｋｅｒｓ：ｅｉｔａｏｙｗｏｄｒｇｓｔｎ；ｌｄａｋ；Ｃｒｓｉｅ；ＤｒｉｎａｍｒｅｔｌｓＣＰｎ
０引言
颅面复原是对人类的颅骨进行面部容貌复原的技
术。基于颅骨形态的颅面复原技术以颅骨的形状特征为基础，以特定人群面部软组织统计厚度为依据，用采
ＡｌｏｉｈｏｇｒｔｍｆｒＡｕｔｍａｅｋｌＲｅｉｔａｉｎＢａｅ１ＣＰｎｄＣＰＤｏｔｄ ห้องสมุดไป่ตู้ ｕｌｇｓｒｔｏｓｄ０１Ｉａ
ＢＡＩＲｕｙ，ＨＯＵｎ — ｕｎＤＥＮＧｎ — ｉｎ — ｉＺＭｉｇｑａ，Ｑｉｇｑｏｇ
ｉｔａｉｎｗｉｌｉｅｔｆｅｔｔｅｖｌｉｆｔｅｒｏｓｒｃｉｎｎｔａｅ，ａｌｕｏｔｔｏｏｓｔｏｌｄｒｃｌａｆｃｈａｉｔｏｅｎｔｔ．Ｉｒｙｄｙｈｃｕｏｈｅｐｐｒｌａｔｍａｉｍｅｄｆｒｃｈ３Ｄｋｌｒｇｓｒｔｎｉｒｐｓｄ．Ｉｓｕｌｅｉｔｉｐｏｅａｏｓｏｔ
白茹意，明全，擎琼周邓
（北京师范大学信息科学与技术学院，北京１０７）０８５
摘要：骨配准是计算机辅助的三维颅面复原技术的重要研究内容之一。颅骨配准的准确与否会直接影响到将来颅面颅
复原的准确性。为此，出一种新的３提Ｄ颅骨自动配准算法。该算法考虑到颅骨模型的特殊结构与实现的简便性，先自首
第２卷１
第２期
计算机技术与发展
Ｃ０ＭＰＵＩＥＥＲｒＣＨＮ０Ｌ１０ＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＭＥＮＴＯＰ
２１年２月０１
Ｖｏｌ２１Ｎｏ．｜２Ｆｅｂ．２ｌ０ｌ
基于ＩＣＰ和ＣＤ的颅骨自动配准算法Ｐ
的准确性并对缺损颅骨具有一定的鲁棒性。
关键词：配准；征点；ｒｓｌｅ；Ｐ特ＣｅｔｉｓＣＤｎ
中图分类号：Ｐ０．Ｔ３１６
文献标识码：Ａ
ｌ文章编号：６３６９（０１０ — １００１７ —２Ｘ２１）２０２ —３
（ｏｌｅｆｎｏｍａｏｃｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ｅｉｇＮｏｍａＵｉｅｓｙＢｉｎ０８５ＣｉａＣｌｇｆｒｔｎＳｉｃｎｅｈｏｏｙＢｉｎｒｌｎｖｒｔ，ｅｉ１０７，ｈｎ）ｅｏＩｉｅｊｉｊｇ
ＡｂｔａｔＳｕｌｒｇｓａｉｎｉｍｐｒａｔｉｏｕｅ－ｉｅｈｅ — ｉｎｉｎｌｃａｉｆｃａｅｏｓｒｃｉｎｓｒｃ：ｋｌｅｉｔｔｓｉｏｔｎｎｃｍｐｔｒａｄｄｔｒｅｄｍｅｓｏａｒｎｏａｉｌｃｎｔｕｔ，Ｔｈｃｕａｙｏｅｓｕｌｒｇｒｏｒｏｅａｃｒｃｆｔｋｌｅ－ｈ
动提取颅骨不光滑区域的脊线（ｒｔｉｓ以及光滑区域的顶点作为特征点，Ｃｅｎ）ｓｌｅ然后利用迭代最近点（Ｃ）ＩＰ算法进行粗配
准，此基础上，在再采用ＣＤＣｈｒｔｏｔｒｔ算法对颅骨进行精确配准。实验结果表明，算法能有效提高颅骨配准Ｐ（ｏｅｎＰｉｉ）ｅｎＤｆ该
ｃｎｉｔｆｔｒｅｓｅｓｏｓｓｓｏｈｅｔｐ．Ｆｉｔｏｏｎｓｏｅｃｅｔｌｅｎｅｓｏｕｆｃｓｏｅｓｕｌｌｅｎｓｌｎｍａｋｎｃｎｉｅａｒ，ｓｍｅｐｉｔｎｔｒｓｉｓａｄｔｍｏｔｓｒａｅｆｔｋｌａｅｄｆｅａａｄｒｓｉｏｓｄｒ－ｓｈｎｈｈｈｓｉｄｔｎｏｅｓｅｉｔｃｕｅｏｋｌ．Ｔｅｉｆｔｐｃａｓｕｔｒｆｓｕｌｏｈｌｒｓｈｎ，Ｉｇｒｔｍｓａｐｉｄ幻ｒｕｈｙａｉｎｔｗｏｓｕｌ．Ｆｎｌｙ，ａｆｎｇｓｒｔｎｂｓｄＯＣＰａｏｉｌｈｉｐｌｅｏｇｌｌｇｈｅｔｋｌｓｉａｌｅｒｉｔａｉａｅＵｉｅｏｔｅＣＰａｇｒｔｍｓｉｌｍｅｔ．ＥｐｒｍｅｔｌｅｕｔｅｎｔａｅｔａｅａｇｒｔｍａｆｅｔｅｙｉｒｖｅａｃｒｃｆｔｅｓｕｌｈＤｏｉｌｈｉｍｐｅｎｅｄｘｅｉｎａｓｌｄｍｏｓｒｔｔｔｌｏｈｒｓｈｈｉｃｎｅｆｃｉｌｍｐｏｅｔｃｕａｙｏｋｌｖｈｈｒｇｓｒｔｎａｄｉｏｕｔｉｅｐｅｅｃｆｔｅｐｒａｋ１ｅｉｔｉａｏｎｓｒｂｓｎｔｒｓｎｅｏｈａｔｌｓｕｌｈｉ．