CT图像三维重建系统的设计与实现_韩成虎

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CT层片图像的三维重构技术研究进展

CT层片图像的三维重构技术研究进展

CT层片图像的三维重构技术研究进展摘要:随着时代发展,3D打印技术凭借其优势逐渐在各个领域广泛应用,医学上借助该技术创建的实体模型应用广泛,而CT层片图像通过三维重构技术转化为LOM原型被认为是3D打印的基础。

本文主要就作用于转化CT层片图像的三维重构技术,实物模型的制作及其应用做一综述。

关键词:三维重构技术;三维模型;3D打印模型;CT层片图像;教学目前,随着医学影像技术的飞速发展,医学影像在临床诊断中发挥着越来越重要的作用,也在一定程度上加快了临床医学的发展进程。

通过三维重建和二维图像可视化,可以直观地显示复杂的三维器官结构,这将有助于医生进行全面、准确的分析,提高医学诊断水平。

因此,三维医学图像重建与可视化技术具有重要的实用价值。

1三维图像和医学图像重建技术三维医学图像重建技术是指利用可视化技术将从医学成像设备获取的二维图像数据转换为三维数据,显示人体组织和器官的三维形态,并进行定性和定量分析[1]。

目前,CT、MRI等影像技术广泛应用于临床诊断和治疗。

二维断层图像展示断层的解剖信息,不能以横向和三维方式显示病变的位置。

影像科室的技术人员只能将重建好的三维图像依照他们的想法选择几个部位、角度拷贝成二维图像提交到临床医生手中。

在普通计算机中,使用Mimics软件重建的三维模型可以动态旋转观察,任意切割和显示内部解剖结构,也可以编辑和修改[1-3]。

可更深入细致地定位、定性和定量分析损伤,以提高手外科手术成功的概率。

同时在Mimics软件中包括RP Slice模块、STL+模块、Simulation模块、MedCAD模块、FEA模块。

RP模块能通过Slice格式在Mimics与多数RP机器之间建立接口,自动生成快速原型系统模型所需的支撑结构,并将数据模型转换为实体模型。

Medical mimics图像处理软件是比利时materialist公司的一个用于交互式医学图像控制的3D数字系统。

它是一个高度集成的软件集,简单易用的3D图像生成、编辑和处理[4]。

基于CT图像的三维重建技术研究

基于CT图像的三维重建技术研究

基于CT图像的三维重建技术研究一、引言三维重建技术是计算机视觉领域中的一个热点问题,与医疗、地质勘探、机械制造等多个领域紧密相关。

基于CT图像的三维重建技术在医学图像领域中的应用非常广泛,例如对人体器官、病变血管的三维模型进行建立,可以为医生提供更为直观的诊断和手术辅助。

本文将介绍基于CT图像的三维重建技术的研究现状和发展趋势。

二、CT图像的三维重建流程CT(Computed Tomography,计算机断层摄影)是一种医学影像学技术,具有高分辨率、高对比度、高鉴别度等优点。

CT重建技术是将众多的二维图像通过计算机技术,利用三维重建算法恢复出原始物体的三维形态信息。

其基本流程如下:1. CT图像获取通过CT扫描设备对人体进行扫描,并获取多张二维图像。

2. 图像预处理对CT图像进行预处理,包括滤波、去噪、图像增强等操作,以提高图像质量。

3. 分割对图像进行分割,将所需物体从图像中分离出来。

4. 三维表面重建将二维图像转换为三维点云数据,并进行三维表面重建,生成三维模型。

5. 三维模型后处理对三维模型进行后处理,包括去瑕疵、调整模型大小、贴图等。

6. 可视化呈现将处理好的三维模型进行可视化呈现,以展示三维几何结构和形态信息。

三、 CT图像的三维重建算法目前,基于CT图像的三维重建算法主要有以下几种:1. 基于体素的三维重建算法基于体素的三维重建算法是将三维物体分割成体素(voxel)并构建三维网格(grid)模型,其中每个体素表示一个三维像素,具有三个维度和三个颜色通道。

该算法中的三维数据往往需要进行缩减、滤波、采样等操作,以减少数据规模和保证计算效率。

2. 基于曲面的三维重建算法基于曲面的三维重建算法采用轮廓线和板块识别方法,对CT 图像进行分割和表面重建。

该算法通过计算物体表面的法线方向和曲率特征,来还原物体的三维表面形态,常用于较为复杂的生物组织和器官建模。

3. 基于纹理的三维重建算法基于纹理的三维重建算法结合图像和几何信息,在三维模型表面上进行贴图,以还原真实物体的纹理特征和光照效果。

CT图像重建算法与三维可视化技术

CT图像重建算法与三维可视化技术

CT图像重建算法与三维可视化技术医疗行业一直是科技创新的重点,特别是在影像学领域,病人的诊断和治疗都需要借助高科技的医疗设备和技术。

计算机断层扫描技术(CT)是一项主流技术,它可以非常精确地显示人体内部的结构和器官。

CT扫描产生的图像数据是由计算机三维图像重建算法进行处理,然后再通过三维可视化技术呈现出来。

一、CT扫描的原理和流程CT扫描使用的是一种非常特殊的X射线机器,它可以沿着不同的方向从多个角度对身体进行扫描,然后收集图像数据。

这些数据包含了身体内部所有的结构和器官信息,但是它们是以二维的方式呈现的,需要通过三维图像重建算法进行处理。

CT图像重建算法的基本原理是将二维扫描数据通过计算机进行处理,将它们转化为三维的模型图像,这些模型图像可以用来呈现人体结构和器官的实际情况。

CT图像重建算法的种类较多,常见的包括基于插值法的Feldkamp算法及其变种、基于迭代法的ART算法、基于傅里叶变换的FBP算法和统计学方法。

二、三维可视化技术三维可视化技术一直是科技发展的焦点,它是将虚拟的三维物体以真实的方式呈现在屏幕上。

医学界常用的三维可视化技术主要包括直接体绘制,光线追踪、容积渲染、表面重建等多种方式。

直接体绘制是指在三维模型中直接绘制三维物体的方法。

光线追踪可以在保持真实性的同时,采用光线追踪技术来求解物体的表现方式,这种方法可以表现阴影、反射和折射等效应。

容积渲染则是将数据集表示为一组体元素(voxel),并利用光线传播和有效的颜色映射技术来生成具有透明度和色彩信息的图像。

表面重建是将容积表面转换为三角形网格的过程,从而实现三维模型的表面可视化。

三、可视化技术在医学诊断中的应用三维可视化技术在医疗领域应用广泛,它可以以更加直观的方式呈现病人身体的结构和器官情况,帮助医生诊断和制定治疗方案。

比如,医生可以使用三维可视化技术对肿瘤、脊柱和骨骼等进行预览,预测手术效果,规划术前准备,进行手术操作。

同时,在教育领域,三维可视化技术还可以对疾病的发展变化进行演示,帮助学生更好地理解医学知识,提高教育效果和学术思考能力。

ct图像处理及三维重建的综述

ct图像处理及三维重建的综述

(3):269-271.
[19] Boissonnat Jean一Daniel.Shape reeonstruction From Planare cross Seetions [J].CVGIP,1988,44. [20] Asheley S.From CAD Art to Rapid Metal Tools [J]. Meehanieal Engineering.1997,119(3). [21] Fuehs H,Kedem Z M,Uselton S P. Optimal Surface Reconstruction from Plana Contours [J]. Commnication of the ACM,1997,20(10). [22] C.T.Chen,et al. Medical image segmentation by a constraint satisfaction Neural network [J]. IEEE Trans.Nuel.SCI,1991,38(2). [23] M.Bhandark,etal.An edge detection technique using genetic algorithm—based Optimization [J].
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CT图像三维重建系统的设计与实现

CT图像三维重建系统的设计与实现

2 开 发 工具 及 开发 原 理
2 . 1 开发平 台
本 系 统 采 用 的开 发 平 台 是 V i s u a l C + + 和V T K ( V i — s u a i z a t i 0 n T o o l k i t ) .系 统 采用 C + + 进行系统界面设计 、 核 心 算 法 编程 和 系 统 集 成 . 用 V T K编 程 实 现 三 维 可 视
床 实 践 提 供 可 视化 和 模 拟 手 术 信 息 ,可 以大 大 提 高 医
配准 等操作 , 可将 原始数据分成物体 、 背景 、 骨骼 、 软组 织等 多种类 型 . 并将感兴趣的区域提取 出来圆 。
( 3 ) 支持海量 数据快速 分析计算 . 快速 实现 C T图
像三维医学体数据场 的可视化 .包括面绘制 和体绘制
效地去除随机噪声 . 而 且 对 边 缘 的模 糊 程 度较 小 。
测 量 等 功 能
3 . 3 三 维 绘 制技 术
经过图像分割等二维处理 .把 图像 中感兴 趣的 区
域 提 取 出来 后 , 需 要 对 这 些 数 据 进行 三 维 绘 制 . 本 系统
三维绘制模块中使用 面绘制和体绘制技术进行重建 面绘 制处理 的是整个体 数据 场 中的小部分 数据 . 速度较快 .可 以快速灵活地对 图像进行 变换和旋转等 操作 面绘制重建 的只是物体表面 . 内部丰富信息无法
关 键 词 :CT 图像 ;三 维重 建 ;面绘 制 ;体 绘 制
0 引

的显示 比例 . 例如 图像 的整体 或局 部缩放 、 多幅 图像 同
时显 示 、 分屏显示等 ; 可 以 对 图像 进 行 标 注 、 测量 , 以便 在 阅 片 的 同时 记 录 获 取 的 信 息 。 ( 2 ) 提供 预处理 功能 , 可以进行 增强 、 滤波 、 切割 、

CT图像的三维重建

CT图像的三维重建

河北工业大学硕士论文CT图像的三维重建摘要目前,CT,PET,MRI等成像设备均是获得人体某一部位的二维断层图像,再由一系列平行的二维断层图像来记录人体的三维信息。

在诊断中,医务人员只能通过观察一组二维断层图像,在大脑中进行三维数据的重建。

这就势必造成难以准确确定靶区的空间位置、大小及周围生物组织之间的关系。

因此,利用计算机进行医学图像的处理和分析,并加以三维重建和显示具有重要意义。

医学图像的三维可视化就是利用一系列的二维切片图像重建三维图像模型并进行定性、定量分析。

该技术可以为医生提供更逼真的显示手段和定量分析工具,并且其作为有力的辅助手段能够弥补影像成像设备在成像上的不足,能够为用户提供具有真实感的三维医学图像,便于医生从多角度、多层次进行观察和分析,能够使医生有效的参与数据的处理分析过程,在辅助医生诊断、手术仿真、引导治疗等方面都可以发挥重要的作用。

医学图像三维表面重建的主要研究内容包括医学图像的预处理,如插值、滤波等;组织或器官的分割与提取;复杂表面多相组织成份三维几何模型的构建等。

本文对CT 图像三维重建的关键技术进行研究,试图利用Marching Cubes(MC)算法实现对二维医学图像的三维重建,并且在重建前可以选择阈值,根据不同的阈值来重建不同的组织或器官。

而当前氩氦刀微创治疗肿瘤在国际国内得到了广泛的临床应用和研究。

因此,本文还对肿瘤的靶向治疗以及氩氦刀冷冻靶向治疗进行了一定的研究,特别针对靶向治疗中的精确定位进行相关的研究。

我们要分析氩氦刀定位中所需建立的复杂坐标系统,研究肿瘤靶向治疗中计算机精确定位系统的数学模型。

并在此基础,研究开发“氩氦刀靶向治疗计算机辅助精确定位系统”。

关键词:三维重建,靶向治疗,CT,图像处理,计算机辅助精确定位,氩氦刀iCT图像的三维重建ii THREE DIMENSION RECONSTRUCTION OF COMPUTEDTOMOGRAPHY IMAGESABSTRACTNowadays, imaging equipment, such as CT, PET, MRI, all have to follow the process ofderiving 3D data from a series of parallel 2D images to record the information of human body. Doctors can only observe 2D images and then reconstruct 3D data by imagination for diagnosis, which would surely lead to confusion in confirming the targeted region, targeted size and so forth. Therefore, it is of great significance to place computers onto the center stage in processing, analyzing, presenting, as well as 3D reconstructing of medical images.The so-called three-dimensional data visualization of medical images is to make full use of the 2D images in reconstructing 3D models, complemented by qualitative and quantitative analysis. This technology plays an important role in many fields. For instance, it provides doctors with a more real-world presentation and quantitative tool. It remedies the defect of imaging by some equipment as a powerful supplementary means. It offers users more real 3D medical images. It also gives doctors a chance to observe and analyze from multiple angles. More importantly, make them more involved in data analyzing and processing. In addition, it aids diagnosis, operation simulation and guide treatment as well.The main research contents of 3D surface reconstruction from medical images include image pre-processing, such as interpolating and filtering, segmenting and extracting tissues or organs of body, constructing 3D surface models.In this dissertation, key techniques for 3D reconstructing from medical images are studied. We use Marching Cubes arithmetic to reconstruct 3D images. In the course of reconstruction, the threshold could be inputed by user.Back to the real world, cryocare targeted cryoablation therapy is receiving widespread clinical practice and research both at home and abroad. For this reason, this dissertation has paid some special attention to tumour targeted and cryocare targeted cryoablation therapies, especially relevant research concerned with precise positioning. We should analyze the complicated coordinate systems required by cryocare targeting and study the mathematical model of computer aided navigation in exactitude for tumour targeted therapies. Building upon all these, our final goal is to develop a “Computer aided navigation in exactitude system for Cryocare Targeted Cryoablation Therapy”.KEY WORDS: 3D reconstruction, targeted therapy, CT, image processing, computer aided navigation in exactitude, cryocare河北工业大学硕士论文目录第一章绪论 (1)§1-1引言 (1)§1-2医学图像三维重建与可视化概念 (1)1-2-1三维重建的一般过程 (1)1-2-2可视化方法的概念及分类 (1)§1-3国内外研究概况 (3)§1-4本课题研究内容 (4)第二章医学图像信息的处理 (5)§2-1引言 (5)§2-2信息源的分析 (5)2-2-1信息源的类型 (5)2-2-2医学信息源的表现形式 (6)2-2-3不同格式医学图像的获取 (6)§2-3信息源的处理 (7)2-3-1信息的转化 (7)2-3-2医学数据的处理 (8)2-3-3CT数据的特点 (11)§2-4图像的预处理 (12)2-4-1平滑(滤波)处理的基本方法 (12)2-4-2断层图像间的插值 (15)2-4-3医学图像的分割 (17)第三章图像三维重建及可视化技术研究 (20)§3-1引言 (20)§3-2基于三维数据的建模方法 (20)3-2-1物体表面重建(基于表面的方法) (20)3-2-2直接体视法(基于体数据的方法) (22)§3-3医学图像的三维重建与可视化 (23)3-3-1三维可视化及重建的发展和现状 (23)3-3-2医学图像可视化及三维重建的应用 (25)3-3-3医学图像的三维重建技术 (26)iiiCT图像的三维重建第四章基于CT图像的三维重建 (30)§4-1引言 (30)§4-2医用CT机的历史与发展现状 (30)§4-3CT图像的获取、处理及重建 (32)§4-4CT图像的相关研究 (34)第五章肿瘤靶向治疗中的计算机精确定位系统的研究 (39)§5-1肿瘤靶向治疗的研究 (39)5-1-1肿瘤靶向治疗简介 (39)5-1-2氩氦刀肿瘤冷冻靶向治疗的一些相关研究 (40)5-1-3氩氦刀靶向治疗肿瘤的一些特点及应用 (44)§5-2靶向治疗计算机辅助精确定位研究 (45)5-2-1计算机辅助靶向治疗精确定位的必要性 (45)5-2-2坐标系的建立和转换 (47)5-2-3模型的建立 (50)§5-3氩氦刀靶向治疗计算机辅助精确定位系统的研究 (54)5-3-1平台的选择 (55)5-3-2系统界面及功能 (56)第六章结论 (62)§6-1本课题研究的总结 (62)§6-2本课题研究工作的展望 (63)参考文献 (65)致谢 (68)攻读学位期间所取得的相关科研成果 (69)iv河北工业大学硕士论文第一章绪论§1-1 引言进入70 年代以来,随着计算机断层扫描(CT:Computed Tomography),核磁共振成像(MRI:Magnetic Resonance Imaging),超声(US:Ultrasonography)等医学成像技术的产生和发展,人们可以得到人体及其内部器官的二维数字断层图像序列。

基于医学CT图像的三维重建研究

基于医学CT图像的三维重建研究

基于医学CT图像的三维重建研究本文探讨了DICOM文件系统的结构和解析方法、医学CT图像窗宽/窗位调节技术及其三维可视化算法,描述了系统的结构和各功能模块的实现方法。

有效地实现了符合DICOM标准的医学CT图像的三维可视化,为影像诊断提供了形象直观的技术方法。

标签:可视化;医学图像;体绘制;面绘制随着可视化技术的发展,现代的许多医学图像设备都是向提供三维图像发展,目前三维CT、三维超声均可提供三维影像,如通用电气、西门子等成像设备制造商均生产三维CT产品,但是这些设备价格相当昂贵。

通过计算机图像图形学技术和可视化技术,对二维CT图像进行后处理,根据输入的各图像参数直接在PC机上实现三维影像重建具有十分现实的意义。

1 三维可视化系统技术研究符合DICOM标准的CT图像的三维可视化系统必须具有的基本功能是DICOM文件的解析功能,用于提取出重建的数据场和空间信息。

针对医学CT 图像的特殊性,必须具有窗宽/窗位的调节功能,还必须具有体数据场的三维可视化功能。

1.1 DICOM文件的解析功能DICOM标准的提出使得医学图像及各种数字信息在计算机之间的传递有了一个统一的规范,DICOM标准不但规定了通讯的标准,也规定了医学图像特定的存储格式。

DICOM文件一般由一个DICOM文件头和一个DICOM数据集构成,在DICOM文件头中包含了标识数据集合的相关信息,DICOM文件的信息主要集中在数据集部分。

DICOM数据集又由数据元素组成,数据元素主要由4个部分组成:标签、数据长度VL、数据域和数据描述VR。

不同的标签规定了后续数据域中数据对应实体的内容,数据元素按标签的升序排列构成数据集。

DICOM文件解析目的是通过分析符合DICOM标准的CT图像的文件中各数据元素,从给定的序列文件中按标签号逐个提取出重建中需要用到的信息,分析判断各图片之间的空间关系,构造数据场,作为可视化系统的原始输入数据。

1.2 窗宽/窗位调节功能通过DICOM文件解析获得的CT图像各象素比特深度一般为12位,存储位为16位,目前计算机能够显示的灰度级只有8位,因此在重建前要完成16位到8位灰度级的映射功能,这在CT图像的处理中称为窗宽/窗位的调节。

一种三维医学图像超分辨率重建方法和系统[发明专利]

一种三维医学图像超分辨率重建方法和系统[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011546695.5(22)申请日 2020.12.24(71)申请人 华中科技大学地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号(72)发明人 侯文广 张思源 董静娴 余勤 王毅凡 (74)专利代理机构 华中科技大学专利中心42201代理人 胡秋萍 李智(51)Int.Cl.G06T 3/40(2006.01)G06T 17/00(2006.01)G16H 30/20(2018.01)(54)发明名称一种三维医学图像超分辨率重建方法和系统(57)摘要本发明公开了一种三维医学图像超分辨率重建方法和系统,属于医学图像处理领域。

本发明将三维超分辨率问题分解为单张切片超分辨率重建及相邻切片间内容相关性两个问题的组合,通过多通道二维卷积神经网络对三维医学图像数据进行超分辨率重建,多通道网络结构充分考虑了相邻切片的高相关性。

图像超分辨率重建部分的参数通过大量二维高分辨率医学图像进行训练,之后冻结重建部分参数,利用少量三维数据训练多通道输出层的权重参数。

由于多通道网络仅需训练新输出层的序列图像的权重等参数,这样仅需要少量的三维高分辨率图像即可完成网络训练。

本质上为二维网络,相比于三维网络,需要的三维数据大大减少,训练难度也大大降低。

权利要求书2页 说明书5页 附图4页CN 112669209 A 2021.04.16C N 112669209A1.一种三维医学图像超分辨率重建方法,其特征在于,该方法包括:训练阶段:S1.对不同尺寸大小且相互之间无连续性的高分辨率二维医学图像进行随机行抽取,使其具备与三维医学图像非扫描面相似的断层特征,再进行插值生成与原始图像尺寸相同的低分辨率二维医学图像,将高分辨率三维医学图像经过随机扫描面抽取、插值得到低分辨率三维医学图像,并将其沿冠状面方向分割成连续二维图像切片序列;S2.训练二维单通道重建网络,训练样本为低分辨率二维医学图像,标签为对应高分辨率二维医学图像;S3.对训练好的二维单通道重建网络进行数据迁移,改变输入层使得网络每次能够输入N张连续的二维医学图像,并添加一个新输出层对经过重建后输出的N个结果进行加权求和,生成二维多通道网络,N为奇数;S4.冻结网络主体部分的训练参数,仅训练二维多通道网络输出层参数,训练样本为沿冠状面方向分割出的连续二维图像切片序列,标签为原始三维图像沿冠状面分解出的二维切面;其中,二维多通道网络训练样本数目远少于二维单通道重建网络训练样本数目;应用阶段:T1对三维医学图像进行线性插值,得到空间分辨率各向同性的低分辨率三维医学图像,再沿冠状面方向分割成序列二维图像;T2.将连续N张二维切面输入到训练好的多通道二维重建网络中,得到第(N+1)/2张原始切面的重建后的超分辨率切面;T3.重复步骤T2,直至得到每一张切面的重建结果;T4.将所有重建切面沿冠状面方向进行叠加,得到三维医学图像超分辨率重建结果。

MC算法在CT医学图像三维重建中的应用

MC算法在CT医学图像三维重建中的应用

响 力 的等 值 面 面 绘 制算 法 之一 。 M a r c h i n g C u b e s 的 本 质 是 将 一 系 列 二 维 的 切 片 数 据 看 成 是 一 个 三 维 的 数 据
2 采 用 MC 算 法 抽 取 等 值 面 的 程 序 算 法
MC算法 的基 本思想是 逐个处理 数据场 中 的立 方
效 果 和 重 建速 度 。 关 键 词 :Ma r c h i n g Cu b e s ;CT 图像 ;三 维 重 建 ;面 绘 制 ;VTK
0 引


个顶点 和等值 面的相 对位置 .从 中抽取出一个 等值
医 学 图像 三 维 重 建 技 术 是 指 利 用 计 算 机 技 术 对 二
文章 编 号 : 1 0 0 7 — 1 4 2 3 ( 2 0 1 3 ) 1 9 — 0 0 2 0 — 0 3
D OI : 1 0 . 3 9 6 9  ̄ . i s s n . 1 0 0 7 - 1 4 2 3 . 2 0 1 3 . 1 9 . 0 0 6
MC算法在 C T医学 图像 三维重建 中的应用
体( 体素 ) , 分类 出与等值面相交 的体素 , 采 用插值计算
出 等 值 面 与 体 素 棱 边 的 交 点 .该 算 法 中每 个 单 元 内 等 值 面 抽 取 的算 法 主要 包 括 体 素 中 由 三 角 片 逼 近 等 值 面 的计 算 和 三 角 片上 各 顶 点 法 向量 的计 算 根 据 算 法 抽 取 等 值 面 的 思 想 .利 用 V T K( V i s u a 1 . i z a t i o n T o o l K i t ) 函数 库 结 合 C + + 语 言进 行 编 程 实 现 . 其

医学影像三维重建系统的研究与实现

医学影像三维重建系统的研究与实现

医学影像三维重建系统的研究与实现随着医学影像技术的发展,医学影像三维重建系统成为了医学领域中一个非常重要的研究方向。

该系统能够将二维医学影像转化为三维模型,为医生提供更详细、直观的信息,有助于提高诊断和手术规划的准确性。

医学影像三维重建系统主要包括三个步骤:图像预处理、特征提取和三维重建。

首先,对原始二维医学影像进行预处理,包括去噪、平滑和分割等操作。

然后,通过特征提取算法,提取出感兴趣结构的轮廓或特征点等信息。

最后,利用这些信息进行三维模型的重建。

在图像预处理步骤中,常用的技术包括滤波和边缘检测。

滤波可去除图像中的噪声,常用的滤波器有中值滤波器和高斯滤波器。

边缘检测则可实现对图像中边缘结构的提取,常用的算法有Canny边缘检测算法和Sobel算子。

这些预处理技术能够提高后续特征提取和三维重建的效果。

在特征提取步骤中,常用的方法有基于阈值分割的方法和基于边缘检测的方法。

阈值分割将图像根据灰度值进行二值化,并提取出结构的轮廓信息。

边缘检测则通过检测图像中的边缘结构来提取特征点。

这些特征点包括角点、线段和曲线等,可用于后续的三维重建。

在三维重建步骤中,常用的方法包括体素化、点云重建和曲面重建。

体素化方法将三维空间划分为小的立方体单元,根据特征点的位置信息将其填充入相应的单元中,从而实现三维模型的重建。

点云重建方法则是根据特征点的位置和法向信息,以点云的形式重建三维模型。

曲面重建方法通过将特征点连接起来,生成连续光滑的曲面,实现对物体形状的描述。

除了以上所述的基本步骤和方法之外,医学影像三维重建系统的研究还面临一些挑战。

首先,医学影像数据的质量和复杂性有时会对重建效果造成不利影响,比如图像中存在噪声或伪影等。

其次,医学影像数据的大小和数量也会对重建算法的效率提出要求,需要设计高效的算法来处理大规模的数据。

此外,还需要考虑医学影像数据的隐私保护问题,确保患者的个人信息得到有效保护。

总之,医学影像三维重建系统是医学领域中一个非常有挑战性和前景的研究方向。

CT图像三维重建系统的设计与实现_韩成虎

CT图像三维重建系统的设计与实现_韩成虎
关键词: CT 图像; 三维重建; 面绘制; 体绘制
0 引言
医学图像三维重建技术, 是指利用计算机技术对 二维医学图像进行分析处理,把图像中感兴趣的器官、 病变体等区域通过分割技术提取出来, 然后进行三维 图像模型重建显示,并进行定性、定量分析的技术。 三 维医学图像提供比二维切片图像更加丰富的机体内部 信息,得到立体逼真的人体组织、器官显示,为医生临 床实践提供可视化和模拟手术信息, 可以大大提高医 疗诊断的准确性, 在医学诊断治疗等许多临床领域具 有特殊应用价值。 自 20 世纪 90 年代起,医学图像三维 重建技术越来越受到人们的重视, 并成为近年图像学 术界的研究热点之一[1]。
(2)图像分割 通过滤波处理消除噪声可以以提高图像质量,但 用户更加关心的是病灶区域, 需要对图像进行分割处 理, 图像分割是图像配准、 三维显示等后续操作的基 础,对三维重建结果的准确性影响很大。 本文重点研究 了分割算法里面的经典算法— ——分水岭算法, 分水岭 算法是一种基于形态学的图像处理方法, 它可以满足 系统 CT 图像分割功能的要求。 分割算法中用到 VTK 类的示例如下: vtkRegionGrowImageFilter: 它 的 输 入 是 一 个 Volume,输出也是一个 Volume, 这个 Filter 类主要提供接 口,主要有:
图形模式主要用来将数据集的几何形状展示为直 观的三维图形,利用实体、光照、照相机、绘制窗口等类 库属性进行设置和操作, 完成图像生成和用户交互的 功能,包括实现图像的旋转、平移、滚动、亮度、角度、颜 色、方向、位置、缩放、纹理、反光等功能。
可视化模式可将图像信息转换成图形数据, 构建 图形的几何表示, 再利用图像管线将这种表示绘制在 渲染窗口中。 医学 CT 图像数据属于结构化点阵数据, VTK 使 用 了 数 据 流 的 方 式 将 图 像 信 息 转 换 成 图 形 数 据,可以方便实现结构化点阵数据的图像处理。 映射器 是连接可视化模型与图像模型的路径, 原始数据经过 各种过滤器的处理后,把数据对象转换成图像数据,然 后把对象加入到绘制器,在电脑上显示图像,实现使用 者与图像的交互,通过设置相关参数,实现旋转图像以 便用户可以从各个角度观看图像[4]。
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(3)支持海量数据快速分析计算 ,快 速 实 现 CT 图 像三维医学体数据场的可视化, 包括面绘制和体绘制 重建技术,提供动态窗宽、窗位调节等功能。
2 开发工具及开发原理
2.1 开发平台 本系统采用的开发平台是 Visual C++和 VTK(Vi-
sualization Toolkit), 系统采用 C++进行系统界面设计、 核心算法编程和系统集成,用 VTK 编程实现三维可视 化。
测量等功能。
3.3 三维绘制技术
经过图像分割等二维处理, 把图像中感兴趣的区 域提取出来后,需要对这些数据进行三维绘制,本系统 三维绘制模块中使用面绘制和体绘制技术进行重建。
面绘制处理的是整个体数据场中的小部分数据, 速度较快, 可以快速灵活地对图像进行变换和旋转等 操作。 面绘制重建的只是物体表面,内部丰富信息无法 表现,不能保留数据的完整性,适合于绘制表面特征分 明的组织和器官。 面绘制对表面分割的依赖性比较大, 对分割精确程度的要求很高。 系统测试表明,如果物体 形状不明显,或者亮度变化小的软组织,例如血管等组 织,显示出来的三维效果会比较差。
图 1 CT 图像三维可视化系统功能框架图
3.2 二维预处理 (1)图像滤波 受环境影响,从 CT 机获取的二维序列图像有很多
噪音,可以通过滤波操作进行降噪,滤波算法在于设计 一个匹配的滤波器和恰当的阈值 , 而 CT 图像里面 的 CT 值提供了相关的参数。 本文主要研究通过中值滤波 进行降噪, 并提取图像中有用的部位为后续三维重建
(2)图像分割 通过滤波处理消除噪声可以以提高图像质量,但 用户更加关心的是病灶区域, 需要对图像进行分割处 理, 图像分割是图像配准、 三维显示等后续操作的基 础,对三维重建结果的准确性影响很大。 本文重点研究 了分割算法里面的经典算法— ——分水岭算法, 分水岭 算法是一种基于形态学的图像处理方法, 它可以满足 系统 CT 图像分割功能的要求。 分割算法中用到 VTK 类的示例如下: vtkRegionGrowImageFilter: 它 的 输 入 是 一 个 Volume,输出也是一个 Volume, 这个 Filter 类主要提供接 口,主要有:
VTK 视觉化工具函式库是由 美 国 Kitware 公 司 研 究的一种用于图像处理及可视化的软件开发包, 是一 个开放源码、 跨平台、 支援平行处理的图形应用函式 库。 VTK 类库由计算机图像处理、显示和可视化处理三
* 基金项目:湛江市 2010 年度科技攻关项目(No.2010C3111012) 收稿日期:2012-11-30 修稿日期:2012-12-25 作者简介:韩成虎,男, 广东廉江人,硕士,研究方向为医学信息化
关键词: CT 图像; 三维重建; 面绘制; 体绘制
0 引言
医学图像三维重建技术, 是指利用计算机技术对 二维医学图像进行分析处理,把图像中感兴趣的器官、 病变体等区域通过分割技术提取出来, 然后进行三维 图像模型重建显示,并进行定性、定量分析的技术。 三 维医学图像提供比二维切片图像更加丰富的机体内部 信息,得到立体逼真的人体组织、器官显示,为医生临 床实践提供可视化和模拟手术信息, 可以大大提高医 疗诊断的准确性, 在医学诊断治疗等许多临床领域具 有特殊应用价值。 自 20 世纪 90 年代起,医学图像三维 重建技术越来越受到人们的重视, 并成为近年图像学 术界的研究热点之一[1]。
图形模式主要用来将数据集的几何形状展示为直 观的三维图形,利用实体、光照、照相机、绘制窗口等类 库属性进行设置和操作, 完成图像生成和用户交互的 功能,包括实现图像的旋转、平移、滚动、亮度、角度、颜 色、方向、位置、缩放、纹理、ห้องสมุดไป่ตู้光等功能。
可视化模式可将图像信息转换成图形数据, 构建 图形的几何表示, 再利用图像管线将这种表示绘制在 渲染窗口中。 医学 CT 图像数据属于结构化点阵数据, VTK 使 用 了 数 据 流 的 方 式 将 图 像 信 息 转 换 成 图 形 数 据,可以方便实现结构化点阵数据的图像处理。 映射器 是连接可视化模型与图像模型的路径, 原始数据经过 各种过滤器的处理后,把数据对象转换成图像数据,然 后把对象加入到绘制器,在电脑上显示图像,实现使用 者与图像的交互,通过设置相关参数,实现旋转图像以 便用户可以从各个角度观看图像[4]。
VoidSetMaxDifferentValue(double v); VoidSetSeedPoint(int x,int y,int z); VoidSetMaxChangeValue(double v);
这个 Filter 的最终结果是,将图像中分割区域内的 灰度保持与输入相等, 而分割区域外的灰度值被置背 景色。
现代计算机 2013.01 中 趨趶
开发案例
做好准备。 中值滤波是常用的非线性滤波方法,也是图 像处理技术中最常用的预处理技术, 它的基本思想是 将滤波窗口内的最大值和最小值均视为噪声, 用滤波 窗口内的中值代替窗口中心像素点的灰度, 在一定程 度上抑制了噪声。 它是基于图像滤波器包围的图像区 域中像素的排序,在平滑脉冲噪声方面非常有效,能有 效地去除随机噪声,而且对边缘的模糊程度较小。
当前面绘制和体绘制的算法很多, 本系统着重研 究了具有代表性的 Marching Cubes 算法,并加以改进。
Marching Cubes 算法的过程描述如下: (1)将 三 维 离 散 规 则 数 据 场 分 层 读 入 内 存 ; (2)每次扫 描 两 层 数 据 ,读 取 两 张 切 片 ,形 成 一 个 结构体; (3)两张切片的 8 个角点构建成一个立方体; (4)将 体 素 每 个 角 点 的 函 数 值 和 给 定 的 等 值 面 值 做比较,从左至右、从前到后的顺序处理每一层中的立 方体,抽取每个立方体中的等值面; (5)然 后 从 下 到 上 顺 序 处 理 到 n-1 层 , 至 算 法 结 束,根据各三角面片上各顶点的坐标绘制等值面。 数据流结构为:读取器-提取等值面-数据处理-映 射器-实例化角色-绘制器-绘制窗口-交互器-交换方 式。 VTK 提供了两种提取等值面的类:滤波器 vtkContourFilter 和 封 装 了 Marching Cubes 算 法 的 vtkMarchingCubes。 数据处理方面,通过 vtkPolyDataNormals 类可 在等值面上产生法向量, 然后通过 vtkStripper 类在等 值 面 上 产 生 纹 理 或 三 角 面 片 [6]。 通过结合 VTK 和 C++编程开发,本系统实现了采
体绘制面向的是全部体数据, 直接将三维数据场 中各体素进行处理,进而合成具有三维效果的图像。 系 统测试表明, 体绘制对于一些形状特征模糊不清的组 织、器官进行三维显示时具有很好的效果,在体绘制各 步骤设定了相应的参数供用户选择, 以实现图像重建 的最佳效果。 三维显示部分包括获取冠状面、矢状面和 任意割面的等功能。
1 医学图像三维重建系统的功能分析
通过对当前各种三维重建系统的调研, 以及针对 医生的实际需求进行统计分析,CT 图像三维重建系统 主要包括以下业务功能:
(1)可 以 对 三 维 图 像 进 行 任 意 角 度 的 旋 转 、 任 意 方 向的平移以及剖切、手术开窗等操作,从而得到更加丰 富的诊断信息;可以选择多种方式阅片,可以调整图像
趨趲 现代计算机 2013.01 中
开发案例
部分组成, 通过 C++语言来调用 VTK 的类库函数,可 以实现 CT 图像的三维重建[3]。 2.2 VTK 的可视化研究
VTK 采用管道机制实现数据和图像 的 可 视 化 ,根 据所获得的原始数据类型以及所要显示的结果, 通过 各种滤波器对管道中的数据进行处理, 选择适当的算 法构建起可视化流程。 管道机制主要包含图形、可视化 两种图像处理模式。
CT 图像三维重建系统功能框架图如图 1 所示。 从功能流程来看,CT 图像三维重建系统主要分为 图像导入显示、二维预处理、三维绘制三大模块。 3.1 图像导入 图像导入显示模块主要是提供对多种医学图像数 据格式的支持, 能提供对 DICOM3.0 标准规定的数 据 进行读取、存储、转换等功能。 CT 图像遵从 DICOM 格 式,在 DICOM 标准中详细定义了图像及其相关信息的
组成格式和传输方法, 利用这个标准, 我们可以通过 C++语言和 VTK 在系统内建立一个接口来完成影像数 据的输入、输出工作。
现有的 VTK 封装了可以直接读取 DICOM 图像的 C++类 vtkDICOMImageReader,极大地简化了使用 VTK 工具包读取 DICOM 医学图像的过程。 首先读取切片数 据,将其转换为开发工具 VTK 所支持的一种数据表达 形式, 然后根据其文件物理结构建立起相应的数据模 型。 数据模型属于结构点阵数据,其拓扑和几何都是隐 含知道的,只需知道数据的维数、数据源和数据空间, 利 用 Visualization Tool2kit 类 库 中 的 vtkVolumeReader 函数可以很方便地读取切片数据, 只需要设置切片间 距、切片起始段(例如从第 1 个切片到 45 个切片)等参 数便可读取数据对象。
的显示比例,例如图像的整体或局部缩放、多幅图像同 时显示、分屏显示等;可以对图像进行标注、测量,以便 在阅片的同时记录获取的信息。
(2)提供预处理功 能 ,可 以 进 行 增 强 、滤 波 、切 割 、 配准等操作,可将原始数据分成物体、背景、骨骼、软组 织 等 多 种 类 型 ,并 将 感 兴 趣 的 区 域 提 取 出 来 [2]。
摘 要: 医学图像三维重建能够为用户提供真实立体感的三维医学图像,在诊断治疗、虚拟手术等 方面具有重要的研究和应用价值。 通过对医学图像三维重建的相关技术进行研究, 得出 CT 图像 三 维重 建 系 统功 能 框 架 ,分 析 可 视化 工 具 VTK 实现 三 维 可视 化 的 原理 ,并 就 数据 导入、滤波、分割、配准、三维绘制等功能进行研究开发,实现 CT 图像的三维重建。
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