医学图像可视化 ppt

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《医学图象处理》课件

《医学图象处理》课件

程度,制定更有效的治疗方案。
降低医疗成本
03
数字化处理可以减少对纸质影像的需求,降低存储和管理成本
,同时方便远程医疗和会诊。
医学图象处理的应用领域
01
CT、MRI等影像的获取和处理
通过对CT、MRI等影像的数字化处理,医生可以更清晰地观察病变组织
和器官。
02
医学影像的定量分析
通过数字化处理,可以对医学影像进行定量分析,评估病变的性质和程
《医学图象处理》ppt课件
目录
• 医学图象处理概述 • 医学图象处理基础知识 • 医学图象增强技术 • 医学图象分割技术 • 医学图象识别技术 • 医学图象处理的发展趋势和挑战
01
医学图象处理概述
医学图象处理定义
医学图象处理
指利用计算机技术对医学影像进行数 字化处理和分析,以提取有用的信息 ,辅助医生进行诊断和治疗。
直方图拉伸
通过拉伸像素值的直方图,扩展对比 度范围,提高图像的对比度。
局部对比度增强
针对图像的局部区域进行对比度调整 ,突出显示感兴趣的区域。
动态范围压缩
将图像的动态范围压缩到一个较小的 范围,提高对比度。
直方图均衡化
直方图均衡化
通过重新分配像素值,使图像的灰度级分布更加均匀。
灰度级映射
将原始图像的灰度级映射到新的灰度级范围,实现图像的亮度调整。
区域的定位精度。
深度学习技术还应用于医学图像 生成,如根据CT图像生成MRI 图像,为医学影像研究提供了新
的思路。
医学图象处理面临的挑战和未来发展方向
医学图像处理面临的主要挑战包 括图像质量、数据标注和模型泛
化能力等。
为了提高医学图像处理的性能, 需要进一步探索新型算法和技术 ,如自监督学习、无监督学习等

医学图像可视化课件

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02
CATALOGUE
医学图像获取与处理
医学图像获取方法
X光成像 通过X射线穿透人体组织,利用 不同组织对X射线的吸收差异生 成图像。
超声成像 利用高频声波在人体组织中的反 射和传播特性,将回声信号转化 为图像。
磁共振成像(MRI) 利用磁场和射频脉冲,通过检测 人体组织返回的电磁信号生成图 像。
低延迟
实时交互可视化需要保证 低延迟,以确保用户操作 的流畅性和实时反馈。
高帧率
高帧率可以保证动态图像 的平滑显示,提高医生观 察和诊断的准确性。
硬件加速
利用GPU等硬件加速技术 ,提高实时渲染的性能和 效率。
未来医学图像可视化的发展展望
AI辅助可视化
利用深度学习等AI技术,实现 医学图像的自动分析和标注,
官的内部结构。
原理
体积渲染技术基于光线穿过三维 数据场的原理,对每个体素的透 明度、颜色等进行计算,从而在 二维平面上生成具有深度信息的
图像。
应用
该技术可用于显示CT、MRI等医 学扫描数据,帮助医生观察和分
析病变、血管等结构。
表面渲染技术
01
定义
表面渲染技术是通过提取三维数据场的等值面(isosurface)并生成表
妇产科应用
超声图像可视化在妇产科领域具有广泛应用,可以观察胎儿的发育 情况、胎盘位置等,为孕期检查和分娩计划提供支持。
病理切片图像可视化
数字病理切片
通过数字病理切片扫描仪将病理切片转化为高分辨率数字图像,结合可视化技术,实现病理切片的放大、缩小、旋转 等操作,方便医生详细观察细胞和组织结构。
免疫组化染色可视化
弥散张量成像(DTI)
基于MRI的DTI技术可以可视化大脑神经纤维束的走向和完整性, 帮助研究大脑连接和功能。

医学图像可视化

医学图像可视化
医学图像可视化
xx年xx月xx日
目 录
• 医学图像可视化概述 • 医学图像类型与采集方法 • 医学图像可视化技术 • 医学图像可视化应用场景与案例 • 医学图像可视化面临的挑战与解决方案 • 医学图像可视化发展趋势与展望
01
医学图像可视化概述
定义与特点
定义
医学图像可视化是一种利用计算机图形学技术将医学影像( 如CT、MRI、超声等)转化为直观、立体的图像,以便医生 进行诊断和分析的过程。
03
医学图像可视化技术
体素渲染
01
体素渲染是一种将三维数据场中的体素(体积单元)作为基本单元进行渲染的 技术。通过对体素进行着色和光照处理,可以生成具有立体感的图像。
02
体素渲染技术适用于多种医学图像,如CT、MRI和超声图像等。通过对体素进 行颜色映射和透明度调整,可以突出显示病变组织和器官,帮助医生进行诊断 和治疗。
表面渲染技术具有较高的计算复杂度 ,需要高性能计算机和图形处理器支 持。此外,表面重建的精度和质量对 可视化结果有很大影响。
体积渲染
体积渲染是一种基于体素数据的图像可视化技术。通过对体素 数据进行插值和颜色映射处理,可以生成具有立体感的图像。
体积渲染技术适用于多种医学图像,如CT、MRI和超声图像等 。通过对体素数据进行颜色映射和透明度调整,可以突出显示 病变组织和器官,帮助医生进行诊断和治疗。
体积渲染技术具有较高的计算复杂度,需要高性能计算机和图 形处理器支持。此外,插值算法的精度和质量对可视化结果有 很大影响。
像素渲染
01
像素渲染是一种将二维图像数据映射到像素单元进行渲染的技术。通过对像素 单元进行颜色映射和透明度处理,可以生成具有真实感的图像。
02

医学图像处理PPT

医学图像处理PPT

医学图像处理PPT
医学图像处理是利用计算机软、硬件技术对医学图像进行处理和分析的一门 跨学科技术,广泛应用于医学研究、临床诊断和治疗等领域。
医学图像处理的定义和作用
医学图像处理是对医学图像进行数字化、分析和增强的过程,以提取有用的信息以辅助医疗决策、疾病诊断和 治疗策略制定。
常用的医学图像处理方法
使用X射线、超声波、磁共振等设备对 患者进行图像扫描和采集。
图像存储和传输
采用DICOM等标准格式进行图像存储和 传输,便于医疗信息交流和共享。
图像分割
图像分割是将医学图像中的区域进行分离和提取,以便进行进一步的特征分析和量化测量。
医学图像的特征提取
通过计算和分析医学图像中的特征,如纹理、形状和灰度分布等,以辅助疾 病诊断和治疗。
图像数字化
将医学图像从模拟信号转换为数字信号,便于存储和处理。
图像滤波和去噪
使用滤波器去除图像中的噪声,提高图像质量和可读性。
图像增强和锐化
通过调整图像的对比度、亮度和边缘等特征,使图像更清晰、细节更突出。
图像的数字化和采集
1
图像数字化过程2Βιβλιοθήκη 将采集到的模拟信号转换为数字信号,
并存储在计算机中。
3
图像采集设备
基于机器学习的医学图像处理
利用机器学习和深度学习算法对医学图像进行自动分类、分割和诊断,提高 疾病检测的准确性和效率。
医学图像配准
医学图像配准是将不同时间点或不同模态的医学图像进行对齐和匹配,以便 进行病变追踪和治疗效果评估。
医学图像的三维重建
通过将多个二维图像叠加和融合,以重建出患者的三维解剖结构,提供更全面的信息。

医学医疗图表图标PPT素材包

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男女研究人员比例
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6项柱形比例说明
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小白后记
关于PPT的修改
1、修改文字 左键单击文字,可对文字进行编辑修改,字体尽量保持原字体,页可 以 在字体的选择框内进行重新设置。 2、修改行距 正文段落行距宜设置在1.3倍左右,选中段落,鼠标右键点击,选择段落, 出现弹框,设置段落的行距。 3、图片替换 需要对文中的图片更改时,尽量选择替换图片,这样可以保留原图片的动画 效果,鼠标右键点击更改图片,选择来自文件,找到图片的存放位置,选择即可。 4、模板中会有[占位符],无特别意义,可以去掉,点击开始菜单,在工具栏处找到替换 按钮,左键点击替换按钮,出现对话框,在查找内容处输入[占位符],替换为文本框不输 入内容,单击全部替换即可去除。 5、设置动画效果 选中文字或者图片,单击动画按钮,可以选择效果,或者在动画窗格 里面进行设置。
内容说明
8项说明
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关系合适说明
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定位说明
内容说明 内容说明
内容说明
内容说明
内容说明
内容说明
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内容说明
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第章医学图像重建与可视化

第章医学图像重建与可视化
(Marching Cube)。
29
Marching Cubes算法的过程
❖ (1)每次读出两张切片,形成
一层。
❖ (2)两张切片上下相对应的四
个点构成一个立方体
(Cube),如图8-8所示。
❖ (3)从左至右、从前到后的顺
序处理一层中的立方体
(抽取每个立方体中的等
值面),然后从下到上顺
序处理到n-1层,则算法
5
医 学 数 据 的 可 视 化
6
8.1.2 医学图像可视化数据的表示
❖ 1.可视化数据的基本表示 ❖ 2.属性数据 ❖ 3.数据集类型
7
可视化数据的基本表示
❖ 可视化过程的定义是将信息映射成绘图基元, 目的是使医学数据可视化。可视化数据的主要 性质有以下三点:
(1)可视化数据是离散的。 (2)可视化数据可以是规则的或不规则的。 (3)数据具有一定的拓扑维数。
3
8.1.1 医学图像重建与可视化概念
❖ 图像的重建就是要从获取的采样数据恢复物 体的三维结构,即物体的原形,如图8-1所示
实际人体
采样
断层图像序列
真实再现 三维立体感显示
处理
插值
三维重建
4
图像的重建
❖ 从本质上说,重建是一个逆过程。医学图像的三维 重建包括对输入图像的预处理、图像分割、模型构 建、模型网格简化与绘制等主要研究内容。
❖ 表面绘制技术是通过在三维空间均匀数据场中构造 中间几何图元(如小三角形、小曲面等)来实现的。 再加上光照模型、阴影处理,便可以使重建的三维 图像产生真实感。该技术的主要特点是要提取出所 要查建
❖ 这是一种直接从体数据提取物体表面的方法。 ❖ 经典方法:Lorensen 提出的移动立方体法

医学图像可视化课件

医学图像可视化课件
文档仅供参考,不能作为科学依据,请勿模仿;如有不当之处,请联系本人改正。
数据可视化(1):数据曲线与图表
100.0 95.0
Noise=3% INU=20% Noise=3% INU=40% Noise=9% INU=20%
90.0
85.0
80.0
75.0
CSF
GM
WM
Cortex
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我们这里说的“绘制”一词,英文是 “Rendering”。还经常被译做“描绘”、 “渲染”、“重建”或“显示”等。它的 比较严格定义应该是:实际3D物体的2D照 相写真式表示。属于3D物体在2D平面真实 感投影,二者有严格定量关系及视觉真实 感。
文档仅供参考,不能作为科学依据,请勿模仿;如有不当之处,请联系本人改正。
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3D步进立方体法的15种基本构型
文档仅供参考,不能作为科学依据,请勿模仿;如有不当之处,请联系本人改正。
与步进正方形相似,3D时为步进立方体法。 每个体素有8个顶点。根据这8个顶点与灰度阈值的 关系一共有28=256种构型。
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图象显示方式有多种多样,从大 的方面可以分为三类: (1) 反射式显示 (2) 透射式显示 (3) 断层(剖面)显示
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反射式显示:
从体数据的感兴趣区提取被观察 物体的表面,施以一定的光照模型, 选择某一视角从物体外部观察物体表 面形态的显示方式。典型的如表面绘 制技术(Surface Rendering)。

《医学图象处理》课件

《医学图象处理》课件

1 概述
2 分类
医学图像包括X射线、CT扫描、MRI等多 种模态,提供了人体内部结构和功能的可 视化展示。
医学图像可以分为结构图像(如X射线) 和功能图像(如PET扫描),每种图像有 不同的特点和应用。
医学图像处理的基本任务
1 图像增强
通过去除噪声、增强对比度等技术,改善图像质量,使医生能够更清晰地识别病变。
2 纹理分析
提取并量化图像中的纹理特征,用于区分不同类型的组织和病变。
3 局部特征描述
通过提取局部特征点和描述符,对医学图像进行匹配和配准。
医学图像三维重建技术
1 体素重建
通过对医学图像中的体素进行堆叠和插值,重建出三维的图像。
2 表面重建
根据医学图像中的边缘和特征点,重建出物体的三维表面模型。
3 成像重建
医学图像处理在临床上的应用
1 病变检测和诊断
2 手术导航和规划
3 病理分析与研究
通过医学图像处理技术, 医生可以更准确地检测 和诊断各种病变,如肿 瘤和血管异常。
利用医学图像重建技术, 医生可以在手术前精确 导航和规划手术过程, 提高手术成功率。
医学图像处理技术可以 帮助病理学家分析组织 切片图像,研究疾病的 病理特征和发展过程。
利用多幅二维医学图像的投影信息,恢复出三维物体的内部结构。
常用的医学图像处理工具
1 ImageJ
一款开源的图像处理软 件,提供了多种用于医 学图像分析和处理的工 具。
2 3D Slicer
用于医学图像的可视化 和分析,提供了各种算 法和插件用于医学图像 的处理。
3 OpenCV
一套用于计算机视觉和 图像处理的通用开源库, 提供了丰富的图像处理 算法和工具。

医学图像可视化课件

医学图像可视化课件
确的治疗方案。
病灶区域分割与可视化
对医学影像中的病灶区域进行分割,是可视化技术的一个重要应用。
基于医学影像的病灶区域分割技术,可以帮助医生更好地了解病变情况,为制定 治疗方案提供参考。
可视化技术可以将病灶区域分割结果以图形化方式呈现,方便医生进行诊断和治 疗。
血管模型建立与可视化
对医学影像中的血管进行建模 和可视化,可以辅助医生进行 血管介入手术。
跨学科应用与合作
跨学科交流日益频繁
医工结合
共享平台和数据集
医学图像可视化技术发展需要计算机 科学、数学、医学等多学科领域的专 家共同合作。
医工结合是医学图像可视化发展的重 要趋势,工程师和医生需要紧密合作 ,共同解决临床需求和实际问题。
建立共享的开源平台和数据集,有助 于推动医学图像可视化技术的发展, 促进跨学科交流与合作。
05
医学图像可视化挑战与未来发展
当前挑战
数据处理复杂
医学图像数据结构复杂,如CT、 MRI等,需要专业的预处理技术 进行去噪、配准、分割等操作。
精度和稳定性问题
医学图像具有很高的数据维度和 空间复杂性,对算法的精度和稳 定性提出了更高的要求。
临床实际应用的挑战
从实验室到临床实际应用,医学 图像可视化面临着如何提高实用 性、降低医生学习成本等挑战。
通过对比度拉伸、直方图均衡化等方法增强 图像的对比度和清晰度,使图像更易于识别 和分析。
滤波处理
分割处理
采用平滑滤波器、边缘增强滤波器等对图像 进行处理,去除噪声、平滑图像表面,同时 增强边缘信息,便于观察和分析。
对于多帧医学图像,需要进行图像分割处理 ,将不同部位或不同器官的图像分离开来, 便于针对不同部位进行分析和处理。

图形学课程可视化在医学中的应用ppt课件

图形学课程可视化在医学中的应用ppt课件

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16
MC :结果组织
• 小面片组成一个大的等值面 • 渲染
ppt课件.
17
MC :优点与问题
• 优点 – 渲染简单,易于硬件加速 – 高解析度
• 问题 – 生成的模型过于复杂 – MC的三角面片是待求等值面的近似表示 – 几何二义性 • 可能形成空洞

256x256x128 ~820,000
• 缺点
– 渲染过程复杂 – 交互性差:慢,物体拾取困难

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41
VTK简介
ppt课件.
42
VTK的内容
• 支持几乎所有的通用可视化算法和常见图像处理算法。 • 利用C++,面向对象开发的对象库。 • 到3.2版本为止,一共包含600个类和32.5万行代码。 • 跨平台 • 支持OpenGL 和 Mesa。 • 支持多种解释型语言“粘合”代码: Tcl/Tk, Java, and
21
光学模型
• 吸收型(比如DRR,Digitally Reconstruction Radiology )
• 发射型
• 吸收发射混合型
• 最大密度投射(CTA,MRA)
ppt课件.
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物质的分类
尺度值 s T(s)
颜色值 RGB 透明度 A来自ppt课件.23
光线跟踪
• 体绘制积分的数值近似 • 沿光线追踪方向等步长采样 • 三线性差值
vtkRenderWindowInteractor
vtkLight
vtkRenderer
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VTK图形模型(3)
1 vtkRenderWindow
2 vtkRenderer

多彩医疗可视化医疗PPT图表

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医学图像可视化PPT课件

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第5页/共75页
图象显示方式有多种多样,从 大的方面可以分为三类: (1) 反射式显示 (2) 透射式显示 (3) 断层(剖面)显示
第6页/共75页
反射式显示:
从体数据的感兴趣区提取被观察 物体的表面,施以一定的光照模型, 选择某一视角从物体外部观察物体表 面形态的显示方式。典型的如表面绘 制技术(Surface Rendering)。
与步进正方形相似,3D时为步进立方体法。 每个体素有8个顶点。根据这8个顶点与灰度阈值的 关系一共有28=256种构型。
2D图像的轮廓是由直线段连接而成,3D图像 的轮廓则复杂的多。3D图像的轮廓是由许许多多 的小三角形面片镶嵌而成的。
考虑到各构型的对称和互补性,上页的图给出 简化后的15种基本构型。对于3D图像遍历,根据 各体素的构型情况产生三角形面片镶嵌的表面轮廓 的方法称作移动立方体法。
第18页/共75页
轮廓的二义性问题
仔细观察步进正方形的5号和10 号状态,步进立方体的3,6,7,10,12和13号 状态,都是一个单元可以用多于一种方式来提取轮廓。在2D或3D中,当对角 顶点是同一状态(1或0),而邻边上点为不同状态时,就会发生二义性。
任选步进立方体状态会导致等值面中的孔洞
第19页/共75页
考察与等值面相交的体素,如果该体素在显示平面的投影面积大 于一个像素的大小,就要将该体素细分为n1xn2xn3个子体素,使子体素 在显示平面的投影面积等于一个像素的大小。每个子体素绘制为一个 表面点。子体素顶点处灰度通过线性插值获得。对于与等值面相交的 子体素,简单地在其中心生成一个点,再用线性插值方法计算出法向 量,进行亮度明暗计算得到光照效果。
第27页/共75页
1.2.3 基于切片的表面重建

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四维医学图像可视化案例
总结词
四维医学图像可视化是一种将医学图像数据在三维空 间加上时间维度进行可视化的方法,旨在展示病灶部 位随时间变化的过程。
详细描述
该案例以心血管疾病为例,介绍了四维医学图像可视 化的原理和流程。通过对心血管疾病患者进行动态CT 或MRI扫描,可以得到大量连续的三维医学图像。利 用四维重建算法和流体力学模型,可以将这些图像数 据在三维空间加上时间维度进行可视化,观察病灶部 位随时间变化的血流情况和形态学特征。这种方法可 以为医生提供更加全面的疾病诊断和治疗方案制定的 依据。
地进行口腔颌面部手术。
在远程诊疗中的应用
远程会诊
医生可以通过医学图像可视化技术将患者的医学图像传输给远程专家,以便 于远程专家进行病情评估和治疗建议。
医学教育培训
医学图像可视化技术可以用于医学教育培训,让学生更加直观地了解医学知 识和技能。
04
医学图像可视化技术挑战与解决方案
技术挑战
图像分辨率
05
医学图像可视化案例分析
CT冠状动脉成像可视化案例
总结词
CT冠状动脉成像可视化是一种将CT扫描得到的冠状动 脉图像进行可视化的方法,旨在帮助医生更准确地诊 断冠状动脉病变。
详细描述
该案例首先介绍了冠状动脉疾病的发病率和危害,接 着阐述了CT冠状动脉成像的原理和流程。使用适当的 图像处理技术和算法,将CT扫描得到的原始数据进行 降噪、去伪影等处理,得到清晰的三维血管重建图像 。通过调整视角和颜色映射,可以观察冠状动脉的形 态学特征和血流情况,帮助医生进行疾病的早期发现 和治疗方案制定。
02
医学图像可视化的基本方法
表面渲染
基于体素表面提取
从三维体素数据中提取出目标物体的表面,通过表面渲染技术,将表面上的顶点 和纹理进行渲染,以呈现出三维立体的效果。
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-
3
1.1 生物医学三维可视化
用计算机处理医学图象的过程是先对人 体有关部位扫描,将连续的、实际的人体解 剖结构数字化,然后再对这些离散化的体数 据进行加工和处理。还要用合适的显示技术 将处理结果显示出来,增强人们对有关解剖 与病理的观察和理解。医学图象的显示技术 主要包括色彩的运用和形态的真实再现。
-
14
构型表的索引值可对每个顶点做二进制数字编码。 对用矩形网格表示的2D数据,用4位索引值表示16种状态。
选定某一合适的状态后,可以用内插法计算轮廓线与单元 边缘交点。该算法处理完一个单元后,然后移动或前进到 另一个单元。当所有单元都走过后,轮廓就完成了。
步进算法可总结如下: • 选择一个单元; • 计算该单元每个顶点的内/外状态; • 生成每个顶点二进制状态的编码索引值; • 用该索引值查构型表得到所需的拓扑状态; • 用内插计算构型表中每边的轮廓位置。
-
4
形态的表示涉及3D图象重建技术。图象的重建就 是要从获取的采样数据恢复物体的三维结构,即物 体的原型。 从本质上说,重建是一个逆问题。
-
5
医学图象的显示 问题还不仅是个重 建问题,由于许多 功能成像技术,使 我们不但能够看到 潜藏在内部的物体 结构,而且可以看 到那些就是使用介 入手术也无法看到 的人体功能信息。
一、医学图像可视化
-
1
数据可视化(1):数据曲线与图表
100.0 95.0
Noise=3% INU=20% Noise=3% INU=40% Noise=9% INU=20%
90.0
85.0
80.0
75.0
CSF
GM
WM
Cortex
-
2
数据可视化(2):引入形态表示
南极上空臭氧层
HURRICANE FRAN
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8
透射式显示:
类似于X射线成像原理,将反映医学图象 特性的图象强度看作对光线不同吸收的特性, 光线穿透物体的最大吸收或累加吸收效果构 成物体的结构图象。典型的技术有最大强度 投影(Maximum Intensity Projection,MIP) 及体绘制技术(Volume Rendering)。
-
19
轮廓的二义性问题
仔细观察步进正方形的5号和10 号状态,步进立方体的3,6,7,10,12和13号 状态,都是一个单元可以用多于一种方式来提取轮廓。在2D或3D中,当对角 顶点是同一状态(1或0),而邻边上点为不同状态时,就会发生二义性。
2D图像的轮廓是由直线段连接而成,3D图像 的轮廓则复杂的多。3D图像的轮廓是由许许多多 的小三角形面片镶嵌而成的。
考虑到各构型的对称和互补性,上页的图给出 简化后的15种基本构型。对于3D图像遍历,根据 各体素的构型情况产生三角形面片镶嵌的表面轮廓 的方法称作移动立方体法。
实际应用中要用到全部256种构型,因为仅靠 15种基本构型的组合往往会在表面轮廓上产生空洞。
-
11
1.2.1 基于体素的表面重建
这是一种直接从体数据提取物体表面的方法。 代表性的是Lorensen等人提出的移动立方体法 (Marching Cube)。下面以人脑图象为例加以说 明。在剔除大脑皮层、颅骨和其它非脑成分之后, 仅剩下大脑部分。由于我们感兴趣的是脑表面的 形态而不考虑其内部的细节,因此,要把位于大 脑表面上的像素与大脑内部分开,这个过程称做 轮廓提取(Contouring)。
-
பைடு நூலகம்
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为了方便起见,实用的遍历法是对每个体素 用查表法。将体素的8个顶点与灰度阈值比较所产 生的逻辑值依序构成一个8位的二进制编码索引值, 全部256种构型的信息组成一个“构型—三角剖分” 查找表。它包含256个索引项,每个索引项包含索 引号以及指向该种三角剖分中的一个指针。通过 查表可以直接得到轮廓段的拓扑信息、哪一个边 与体素相交、应当使用那些顶点内插产生交点等。 对于每个体素,根据它的索引号在“构型—三角 剖分”查找表中确定其三角剖分形式。还要对相 邻正方形一致边合并。最终产生由小三角形面片 镶嵌成的表面轮廓。
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由于此过程是对每个单元单独处理, 不同的单元边界处可能重复使用一些顶 点或边缘,可以通过程序消除重复的运 算。注意,沿每条边的内插应按相同方 向进行。不然的话,数值舍入可能会使 产生符合的点不精确符合,不能正确地 合并。
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3D步进立方体法的15种基本构型
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与步进正方形相似,3D时为步进立方体法。 每个体素有8个顶点。根据这8个顶点与灰度阈值的 关系一共有28=256种构型。
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断层(剖面)显示:
不经3D重建,直接显示过空间某一 点的三个正交剖面的形态结构。有时 为了帮助理解,同时给出切除部分结 构的3D投影图。
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1.2 表面绘制技术 (Surface Rendering)
我们这里说的“绘制”一词,英文是 “Rendering”。还经常被译做“描绘”、 “渲染”、“重建”或“显示”等。它的 比较严格定义应该是:实际3D物体的2D照 相写真式表示。属于3D物体在2D平面真实 感投影,二者有严格定量关系及视觉真实 感。
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图象显示方式有多种多样,从大 的方面可以分为三类: (1) 反射式显示 (2) 透射式显示 (3) 断层(剖面)显示
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反射式显示:
从体数据的感兴趣区提取被观察 物体的表面,施以一定的光照模型, 选择某一视角从物体外部观察物体表 面形态的显示方式。典型的如表面绘 制技术(Surface Rendering)。
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1.轮廓提取
构型表 (Case Tables)
对一个单元及给定的该单元点的标量值组合计算所有可能拓扑
状态。
拓扑状态数取决于单元顶点个数及一个顶点可能对于轮廓值内
/外关系数。如果顶点灰度值大于轮廓线的灰度值(阈值),则认
为该顶点在轮廓之内。否则认为在轮廓之外。例如,如果一个单元
有四个顶点,每个顶点可以在轮廓内部或外部。因此,轮廓通过该
单元共有24=16种方式。
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物体的表面实际上是一个闭合的灰度的 等值面,其灰度值称做阈值。在该等值面 的内部,所有的像素灰度值都大于这个阈 值,在等值面的外部,所有的像素灰度值 都小于这个阈值(或相反),从而将物体 与背景分开。显然,等值面上的体素内部 灰度是不均匀的,即体素的一部分灰度大 于这个阈值,另一部分灰度小于这个阈值。
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