ct图像处理及三维重建的综述
医学图像重建PPT课件
一 图像重建概述
不同密度体对射 线的吸收不同
对射线吸收相同的 物体，密度分布不 一定相同
入射线
高密度体
少透射
入射线
低密度体
多透射
入射线
6ห้องสมุดไป่ตู้
222
入射线
6
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等强度射线穿透不同组织的情况
投影重建时需要一系列投影才能重建图像。
一 图像重建概述
➢ 分类：
➢ 根据被用于图像重建的数据获取方式不同，可以分为透射 断层成像、发射断层成像和反射断层成像。
插值法：
▪ （一）基于图像灰度值的插值方法,如最邻近法、线性插值、样条插值等 ,它是在原始灰度断层图像序列中,补充若干“缺少”的切片,这些插值方 法插值精度不高,产生的新断面通常会出现边缘模糊,由此重建出的三维 真实感图像表面会产生伪像,当断层间距较大时这一点尤其明显. 造成这 种情况的主要原因是这些方法没有考虑到物体几何形状的变化.
二 医学CT三维图像重建
➢ 投影切片定理给出了图像在空间域上对X轴的投影与 在频率域u轴的切片之间的关系。
➢ 如果投影并非是对X轴进行，而是对与空间域的X 轴成 任意的角度θ的方向进行投影，是否频率域上存在与u 轴成相同的θ角度方向上的中心切片与之相等？
➢ 回答是肯定的，二维傅里叶变换的旋转定理。
3) 为了增强三维逼真效果，突出显示不同组织的边界面，可以采样表面 并进行明暗计算。
➢ 根据成像所采用的射线波长不同，可以分为X射线成像、 超声成像、微波成像、激光共焦成像等。
二 医学CT三维图像重建
（1）现实意义
在医疗诊断中,观察病人的一组二维CT 断层图像是医生诊断病情的常 规方式. 现有的医用X 射线CT 装置得到的序列断层图像,虽能反映断层内 的组织信息,但无法直接得到三维空间内组织的形貌(如肺部肿瘤的表面 纹理) 和组织间相互关联的情况,而临床上组织形貌对组织定征(如肿瘤的 恶性或良性判断) 却是十分重要的. 仅靠CT 断层图像信息,要准确地确定 病变体的空间位置、大小、几何形状以及与周围组织之间的空间关系,是 十分困难的.因此迫切需要一种行之有效的工具来完成对人体器官、软组 织和病变体的三维重建和三维显示. CT 三维重建技术就是辅助医生对病 变体和周围组织进行分析和显示的有效工具,它极大地提高了医疗诊断的 准确性和科学性。
医学图像的处理及三维重建
噪声去除是医学图像预处理的重要步骤，旨在消除图像中的噪声和干扰，提高图像质量。
噪声去除的方法包括滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些方法通过平滑图像，减小像素值的随机波动，从而减少噪声对图像的影响。
噪声去除Biblioteka 详细描述总结词总结词
图像增强是为了改善医学图像的视觉效果和特征表现，使其更符合人眼观察和机器分析的要求。
医学图像处理的基本流程
包括图像去噪、对比度增强、图像分割等步骤，以提高图像质量。
从医学图像中提取出与病变相关的特征，如形状、大小、密度等。
将多个二维图像组合成三维模型，并进行可视化处理。
根据处理后的医学图像进行诊断和分析，得出结论。
预处理
特征提取
三维重建
诊断与分析
02
CHAPTER
医学图像的预处理技术
提高图像质量
测量和分析
三维重建
辅助诊断和治疗
医学图像处理的目的和意义
01
02
03
04
通过降噪、增强对比度等技术，使图像更清晰、更易于观察。
对医学图像进行定量测量和分析，提取病变特征和生理参数。
将二维图像转换为三维模型，更直观地展示人体结构和病变。
为医生提供准确的诊断依据和治疗方案，提高诊断和治疗水平。
数据量庞大
由于医学图像处理和三维重建涉及大量计算，如何提高计算效率是亟待解决的问题。
计算效率问题
面临的挑战
技术发展趋势
深度学习在医学图像处理中的应用
利用深度学习技术自动识别和提取图像特征，提高处理效率和准确性。
高性能计算资源的应用
利用高性能计算资源进行大规模并行计算，提高处理速度。
多模态医学图像融合技术
详细描述
ct图像处理及三维重建的综述
李健,杨冬茹等. CT扫描结合Mimics三维成像软件对上 扫描结合Mimics [9]李健,杨冬茹等. CT扫描结合Mimics三维成像软件对上 颌第二磨牙的三维重建[J].现代口腔医学杂志 2008， 颌第二磨牙的三维重建[J].现代口腔医学杂志，2008，22 [J].
（5）：550-553 ）：550550
Sarti， Gori， [14]Alessandro Sarti，Roberto Gori，Claudio Lamberti. A Physieally based model to Simulate maxillo faeial surgery from 3D CT images [J]. Systems，1999， Future Generation Computer Systems，1999，15. [15]赵惠军 王波.基于MRI的盆底组织结构三维重建[J]. 赵惠军, MRI的盆底组织结构三维重建 [15]赵惠军, 王波.基于MRI的盆底组织结构三维重建[J]. 第四军医大学学报，2008,29（14）：1317）：1317 第四军医大学学报，2008,29（14）：1317-1318. [16]巩磊 傅戈雁. 巩磊， [16]巩磊，傅戈雁.快速成型与逆向工程技术及其在医学 中的应用[J].新技术新工艺 新技术新工艺， ）：67 67中的应用[J].新技术新工艺，2006, （3）：67-69. [17]游素兰 黄远亮.应用M 游素兰， ics软件建立下颌无牙颌 [17]游素兰，黄远亮.应用M im ics软件建立下颌无牙颌 三维有限元模型[J].口腔医学研究，2008,24（ ）：381 [J].口腔医学研究 381三维有限元模型[J].口腔医学研究，2008,24（4）：381383 [18]黄磊 白光辉.多层螺旋CT 黄磊， [18]黄磊，白光辉.多层螺旋CT 三维重建在先天性支气管 起源异常诊断中的应用[J].温州医学院学报,2008 [J].温州医学院学报,2008， 起源异常诊断中的应用[J].温州医学院学报,2008，38
图像处理及三维重建的综述课件
一是作为领导干部一定要树立正确的 权力观 和科学 的发展 观，权 力必须 为职工 群众谋 利益， 绝不能 为个人 或少数 人谋取 私利
1.问题的提出及其研究意义 2.国内外的研究现状 3.图像处理基本理论及方法 4. 三维重建基本理论及方法 5.参考文献
一是作为领导干部一定要树立正确的 权力观 和科学 的发展 观，权 力必须 为职工 群众谋 利益， 绝不能 为个人 或少数 人谋取 私利
3.图形处理基本理论及方法
要实现CT断层图像的三维重建，首先要对二维CT图像处 理，提高图片质量。由于医学cT图像本身就是一种数字图 像，数字图像处理的基本理论及方法也适用于CT图像。
本 章系统地介绍了第四章医学图像处理及三维重建软件开发 中所运用到的图像预处理、灰度图像二值化、图像增强、 图像分割等基本理论及相关的算法。
一是作为领导干部一定要树立正确的 权力观 和科学 的发展 观，权 力必须 为职工 群众谋 利益， 绝不能 为个人 或少数 人谋取 私利
3.2中值滤波
CT图像的形成中会引入不同的噪音，为了确保图像的质 量，需要去除噪音，中值滤波能够有效地去除尖峰信号， 削平振动噪音，而对阶梯或陡然下降信号却能很好地保 留，因此它既能有效地抑制噪音，又能很好地保留有效信 号。另外，中值滤波不需要做乘除运算，处理速度也较 高，因此非常适合于CT图像的平滑和去噪处理。中值滤
Байду номын сангаас
一是作为领导干部一定要树立正确的 权力观 和科学 的发展 观，权 力必须 为职工 群众谋 利益， 绝不能 为个人 或少数 人谋取 私利
3.1灰度图像二值化
灰度图像二值化的目的是对图像进行分割，对于CT图像 的分割，主要是骨组织和软组织的分割，而二者的灰度值 相差很大，所以可以采用阈值分割法将其分离出来。具体 的方法就是根据灰度图像的分布，选定一个灰度值作为标 准值，然后将图像矩阵中每像素的灰度值与标准阈值比 较，这样就将一幅灰度图像转化为一幅黑白二值图像，实 现关节软组织和骨主体边界轮廓的清晰区分实现图像分割
医学CT三维重建
30
首都师范大学学报 (自然科学版)
2004 年
原始数据做“预处理”“, 图像重建”和“图像后续处 理”就可得到反映人体某断面几何结构的灰度图像. 例如 X 射线 CT ,此灰度图像反映了人体组织对 X 射 线的不同吸收系数 ,同一吸收系数具有相同的灰度 显示. 因为人体内不同组织的元素种类和密度不同 , 对 X 射线的吸收系数不同. 如果某一组织 (正常情 况下应具有相同的灰度) 的局部发生了病变 ,医生可 明显观察到此组织局部图像灰度的变化的直观显 示 ,从而帮助医生做出诊断.
下面分别对这几个过程中所涉及的关键技术进 行分析 :
1 获取断层图像信息
要进行三维重建 ,必须先得到清晰的二维断层 图像. 医学领域中 ,利用 X 射线 CT ,放射性核素 CT , 超声 CT 和核磁共振 CT 等技术获得人体断层图象. CT 图像向我们展示了人体内部有关病变的信息 ,把
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体素的获得有两种方法[4] : (1) 控制 CT 机使其 断层间隔减小 ,直至等于断层内的分辨率. 然而这将 增加检查成本 ,而且一般的 CT 机无法达到如此高 的分辨率. (2) 用计算机图像处理的方法 ,对现有的 断层图像进行插值运算 ,以获得立方体素表示的三 维物体. 插值后 ,断层图像数目增加 ,相当于层厚减 薄 ,这是国际上普遍采用的方法. 值得注意的是 ,插 值只是改变了断层间空间分辨率 ,使三维数据的处 理 、分析和显示更加方便 ,并没有产生新信息.
其次将医生感兴趣的组织从断层图像中分割开来再次在相邻两断层图像间进行内因为断层扫描间距一般比二维图像数据的象素尺寸要大以产生空间三个方向具有相同或相差不最后将重建后的三维图像数据在计算机屏幕上进行立体感显示要对它进行各种几何变换的运算实现多种投影显式方式及几何尺寸的测量等完成任意方位断层的重构任意方位立体视图手术摸拟和医学教学等
CT三维重建指南
CT三维重建指南三维重建是指利用计算机技术对真实世界中的物体、场景或图像进行建模和重建的过程。
它广泛应用于计算机图形、计算机视觉、虚拟现实、增强现实等领域。
本文将为您介绍CT三维重建的指南。
第一步：数据获取CT三维重建的第一步是获取CT扫描数据，这通常是通过医学影像设备执行扫描来完成的。
扫描过程中，设备将使用X射线通过身体不同部分，并记录所通过的组织对射线的吸收情况。
这些数据将以图像的形式输出，用于后续的三维重建。
第二步：数据预处理在开始三维重建之前，首先需要对数据进行预处理。
这通常包括去除噪声、增加对比度、正规化数据等操作，以优化后续重建过程的质量。
预处理步骤的目标是从原始数据中提取出有用的信息，并消除影响重建结果的干扰因素。
第三步：图像分割第四步：三维重建算法选择选择适当的三维重建算法是进行CT三维重建的关键一步。
常用的重建算法包括曲面重建、体素重建、点云重建等。
曲面重建算法通常用于重建光滑的物体、场景或人体器官。
体素重建算法则主要适用于重建复杂的物体或场景。
点云重建算法则适用于从离散的点云数据中重建三维模型。
选择合适的重建算法可以根据具体应用的需求来决定。
第五步：重建结果优化在进行三维重建后，通常需要对重建结果进行优化和改进。
这可以包括去除重建中的噪声、填补重建中的空洞、平滑或细化重建结果等。
优化重建结果的目的是提高模型的精度和真实性，并减少重建过程中可能引入的误差。
第六步：三维可视化最后一步是对重建结果进行可视化。
可视化可以通过将重建结果渲染成逼真的图像或视频，或在虚拟现实或增强现实环境中展示重建结果来实现。
对于医学图像，三维可视化可以帮助医生更好地理解病情，指导诊断和治疗。
总结：CT三维重建是一项复杂而庞大的工程，需要综合考虑数据获取、预处理、图像分割、重建算法选择、结果优化和可视化等多个步骤。
每个步骤都需要仔细设计和调整，以确保最终的重建结果准确可靠。
只有通过不断的实践和优化，才能获得高质量的CT三维重建模型。
医学图像处理中的3D重建与可视化技术教程
医学图像处理中的3D重建与可视化技术教程在医学领域中，三维（3D）重建和可视化技术扮演着至关重要的角色。
通过将医学图像数据转化为三维模型，医生和研究人员可以更直观地理解和分析病理情况，从而帮助做出正确的诊断和治疗决策。
本文将介绍医学图像处理中的三维重建与可视化技术，并提供一些常用的工具和方法。
一、医学图像的三维重建1. 数据获取与准备首先需要获取医学图像数据，常见的包括CT（计算机断层成像）和MRI（磁共振成像）数据。
这些数据通常以二维切片的形式呈现，我们需要将其转化为三维模型。
另外，为了准确重建，还需要对数据进行预处理，包括去除噪声、图像配准（将不同采集时间点或不同成像模态的图像对齐）等。
2. 体素化体素化是将图像中的每个像素（或子像素）转化为一个三维体素的过程。
体素是三维空间中的一个小立方体单元。
通过将图像中的每个像素映射到对应的体素，我们可以得到一个离散的三维体素网格。
3. 表面重建一旦完成体素化，我们可以利用表面重建算法将离散的体素网格转化为连续的表面模型。
常用的表面重建方法包括曲面重建（如Marching Cubes算法）和几何流（Geometric Flow）等。
这些方法可以根据体素边界进行反推，从而得到一个连续的、网格化的三维模型。
4. 模型优化生成的三维模型可能存在一些缺陷，例如表面不光滑、几何形状不精确等。
因此，我们需要进行模型优化来提高重建结果的质量。
常见的模型优化算法包括平滑滤波、曲面拟合和形态学操作等。
二、医学图像的三维可视化1. 体像可视化体像可视化是将三维重建的结果以三维体像的形式呈现出来，以帮助医生和研究人员更直观地观察病理情况。
常见的体像可视化方法包括体绘制、体渲染和体切割等。
通过调整可视化参数，如透明度、颜色映射和光照等，可以得到清晰可辨的体像效果。
2. 表面可视化表面可视化是将三维重建的结果以表面模型的形式呈现出来，以更好地观察解剖结构和病变区域。
表面可视化技术可以将表面纹理、光照效果和透明度等进行调整，以提高可视化效果。
医学图像的处理及三维重建
谢谢观赏！
2020/11/5
50
三维重建的方法
面绘制（Surface Rendering）方法 体绘制（Volume Rendering）方法
面绘制
面绘制可以提供三维物体的表面信息。它 的基本思想是先对体数据中待显示的物体 表面进行分割，然后通过几何单元内插形 成物体表面，最后通过光照、明暗模型进 行渲染和消隐后得到显示图像。
体绘制步骤
重建数据的采集 重建数据预处理 计算数据集在显示平面累计投影 构造三维体重建碎片 设置图像的颜色、阴影及显示效果
体绘制显示
体绘制方法的优缺点
优点：由于直接研究光线通过体数据场时 与体素的相互关系，无须构造中间面。体 素中的许多细节信息得以保留，结果的保 真性大为提高。从绘制结果来讲，体绘制 的图像质量通常要优于面绘制。
伦琴发现X射线
医学图像的分类
根据成像设备是对组织结构成像还是对组 织功能成像，将医学图像分成两类，即医 学结构图像和医学功能图像。 医学结构图像：X线图像、CT图像、MRI 图像、B超图像等 医学功能图像：PET图像，SPECT图像、 功能磁共振图像（fMRI）等
CT成像设备
CT图像
MRI成像设备
面绘制的方法
边界轮廓线表示法：首先通过分割对二维断 层图像提取轮廓线，然后把各层对应的轮廓 线拼接在一起表示感兴趣物体的表面边界。
表面曲面表示法：基于表面曲面的表示方法 是由轮廓重建物体的表面，用三角形或多边 形的小平面(或曲面)在相邻的边界轮廓线间 通过特定的算法填充形成物体的表面。
经典算法
最高 高
较低
绘制速度 快 快 慢 较慢
慢 较快
快
算法特点
内存开销小
简单快捷，内存开销 小
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。
三维重建算法研究综述
二、文物三维重建技术的应用
1、文物修复与保护：通过三维重建技术，文物修复人员可以更加准确地理 解文物的原貌，为其修复提供重要的参考依据。同时，该技术也可以对文物进行 无损检测，发现文物的潜在损伤，为文物的保护提供数据支持。
2、数字化展示：利用三维重建技术，可以将文物在数字世界中真实地再现 出来，为观众提供身临其境的体验。同时，这种数字化展示方式还可以有效地保 护文物，防止其受到物理损害。
三维重建算法研究综述
01 摘要
03 文献综述 05 参考内容
目录
02 引言 04 结论
摘要
本次演示旨在综述三维重建算法的研究现状及其发展趋势，重点算法的基本 概念、应用领域、研究现状、未来研究方向以及挑战。通过对大量相关文献的搜 集、整理和分析比较，本次演示总结了近年来三维重建算法的重要成果和不足之 处，并指出了未来可能的研究方向。
4、三维重建算法的未来研究方 向
未来，三维重建算法的研究将面临更多挑战和机遇。以下几个方面可能成为 未来的研究方向：
(1)提高三维重建的精度和效率。尽管已经有很多优秀的三维重建算法，但 对于复杂形状和动态变化的目标对象，其精度和效率仍需进一步提高。此外，如 何平衡计算效率和内存消耗也是一个值得研究的问题。
3、虚拟考古：在考古学中，三维重建技术可以帮助考古学家更好地理解古 代文明的生活方式和工艺技术。通过模拟遗址或墓葬的原始状态，我们可以更准 确地推测出古代人类的行为和生活方式。
三、文物三维重建技术的未来发 展趋势
1、高精度与高效率：随着技术的进步，未来的文物三维重建技术将更加注 重扫描设备的精度和重建算法的效率。这将使得我们可以更快、更准确地获取文 物的三维数据。
2、三维重建算法的研究现状和 趋势
《CT重建技术简述》课件
CT重建技术的基本方法
阅读CT图像
通过观察和解CT图像，医 生可以获取人体各种结构的 信息，从而进行疾病的诊断 和治疗。
显影剂的应用
使用显影剂可以增强X射线的 吸收率，提高图像的对比度， 从而更清晰地观察和分析内 部结构。
二维重建技术
将扫描得到的二维图像进行 重建和处理，以获得更详细 的结构信息和解剖细节。
之间建立空间关系，构建三维模型。
3
法线三角网格法
法线三角网格法通过计算体素的法线向
量，将体素连接成三角网格，生成光滑
模型拟合法
4
和真实感的三维模型。
模型拟合法通过将扫描得到的体素数据 与已知模型进行匹配，拟合出最符合实
际的三维模型。
CT重建技术在医疗领域的应用
用于疾病诊断
CT重建技术可以提供清晰的内 部结构图像，帮助医生准确地 诊断各种疾病，如骨折、肿瘤 和脑血管疾病。
二维重建技术
1 基本概念和原理
2 孔径径向延拓重建技术
二维重建技术利用扫描得到的X射线投影数据， 通过逆投影和滤波等算法，重建出二维断层 图像。
孔径径向延拓重建技术是一种基于滤波的方 法，通过对投影数据进行滤波和反投影处理， 生成清晰的二维图像。
3 滤波重建技术
滤波重建技术通过对投影数据进行频域滤波 处理，消除伪影和噪音，提高图像的质量和 清晰度。
2 图像分辨率问题
CT重建图像的分辨率对于 小结构的显示仍有一定局 限，需要进一步改进算法 和技术，提高图像的清晰 度。
3 未来的发展趋势
CT重建技术的发展将更加 注重人工智能（AI）技术 的应用，以及深度学习算 法在图像重建中的创新和 优化。
CT重建技术简述
CT重建技术是一种医学影像处理技术，利用CT扫描所得的数据，通过一系列 的算法和方法，将这些数据转化为具有解剖结构和功能信息的图像。
医学图像处理中的三维重建方法与技巧研究
医学图像处理中的三维重建方法与技巧研究概述：三维重建是医学图像处理中一个重要领域，它在提供更准确诊断、制定治疗计划以及研究生物组织结构方面起着关键作用。
本文将介绍医学图像处理中的三维重建方法与技巧的研究进展。
一、基于体素的三维重建方法1. 体素表示法体素是三维空间中的一个离散的点，体素表示法是最常用的三维重建方法之一。
它将医学图像分成小的立方体（体素），通过计算每个体素的属性值来重建物体的三维形状。
2. 体素化算法体素化算法主要分为体素生成和体素优化两个步骤。
体素生成通过确定边界点和连接方法来产生体素网格。
而体素优化则通过平滑和去除无用的体素等技巧提高重建结果的质量。
3. 体素投影重建体素投影重建是将医学图像转换为体素表示，从而实现三维重建的一种方法。
它基于医学图像的切片数据，通过将每个切片映射到体素空间中，从而构建三维模型。
二、基于曲面的三维重建方法1. 计算机辅助设计技术计算机辅助设计技术可以在医学图像上进行操作，通过选择合适的曲面模型来实现三维重建。
这种方法通常使用有限元或有限差分等技术来对曲面进行建模和优化。
2. 曲面重建算法曲面重建算法的核心是从离散的点云数据中重建出光滑曲面。
常见的曲面重建算法包括Marching Cubes、Poisson等。
这些算法通过使用点云的邻域信息来估计曲面法线，并以此构建更完整的曲面模型。
三、多模态图像融合技术在三维重建中的应用1. 多模态匹配多模态匹配是将不同模态的医学图像进行配准和融合的技术，为三维重建提供更全面和准确的信息。
常用的多模态匹配方法包括基于特征点的方法、基于区域的方法等。
2. 空间变换技术空间变换技术可以将不同模态的医学图像对齐到统一的坐标系中，从而实现图像融合和三维重建。
常用的空间变换技术包括刚体变换、仿射变换等。
四、三维重建的应用领域1. 医学诊断与治疗三维重建技术在医学诊断中起到关键作用。
医生可以通过三维重建的可视化结果更准确地观察病灶位置、形状、大小等信息，从而制定更精确的治疗计划。
医学影像中的三维重建技术与应用
医学影像中的三维重建技术与应用随着科技的不断发展，医学领域的各项技术也在不断更新迭代，如今，医学影像技术的三维重建应用已经成为医学诊疗领域中一个极为重要的技术。
本文将深入探究医学影像技术中的三维重建技术与其应用。
一、医学影像技术的意义随着大量的医疗设备和技术日益完善，医学影像技术的重要性不断凸显。
医学影像技术可以在不需要手术的情况下，通过对人体内部组织器官、血液、神经等进行无损检查和观察，诊断疾病。
通过医学影像技术所获得的图像信息，医生可以准确地了解病情以及病情的发展趋势，为病人提供更加精准的治疗方案和手术辅助。
而在这其中，三维重建技术就是医学影像技术中的重点与热点。
二、三维重建技术的基本原理三维重建技术是将获得的数字图像处理得到三维结构的一种技术。
当一张二维图像无法描述物体的全部物理形态时，三维重建技术就可以将物体的三维结构快速、精准的呈现出来。
它主要基于医学影像学方法采集的数据进行重建。
三维重建的方法可以是基于成像仪单个角度的拍摄，也可以是多个角度的拍摄。
在该技术中，首先将原始医学影像图像进行二次图像处理、分割及三维重建处理，然后进一步对处理后的图像数据进行分析，包括3D可视化、生物计算模拟、物理计算模拟等。
最终，通过这些分析可以获取相关的临床参数，帮助医生进一步分析各种疾病的发生原因、进程和治疗措施，实现快速、准确、标准化的临床诊断。
三、三维重建技术的应用领域三维重建技术目前已经在医学影像领域中得到广泛应用。
下面我们就分七个方面进行简要探讨：1. 定位电极在脑科学领域中，使用定位电极（iEEG）插入患者的头皮向脑部采集电信号然而其总体操作存在风险，三维重建可以使手术过程更加精准、简便高效。
2. 骨科在骨科领域中，通过三维重建技术，医生可以更加方便地在计算机中模拟出骨骼三维模型，预测手术效果，开展手术规划，从而减轻了患者痛苦和手术风险。
3. 乳腺癌在乳腺癌诊疗领域中，立体成像技术不仅可以通过三维重建呈现出乳房内部的肿块，还可以辅助医生定位病灶的位置及大小，提高检出癌症的准确率，也有利于保护周围正常组织，减少患者痛苦。
ct数据三维建模的方法 -回复
ct数据三维建模的方法-回复Ct数据三维建模的方法三维建模是将实际物体或场景表达为三维模型的过程。
在计算机辅助设计与制造、医学影像处理、虚拟现实和游戏开发等领域中，三维建模被广泛应用。
ct数据三维建模是指利用计算机断层扫描（CT）技术获取的数据进行建模。
本文将一步一步介绍ct数据三维建模的方法。
第一步：获取CT扫描数据CT扫描是一种医学影像技术，能够以非侵入性的方式获取人体或物体的断层图像。
在进行三维建模之前，首先需要获取CT扫描数据。
通常，将需要建模的物体置于CT扫描仪中，通过连续扫描获取一系列二维图像。
第二步：图像预处理CT扫描仪获取的图像通常包含一些噪声和伪影，需要进行预处理以提取有效信息。
常见的预处理方法包括去噪、增强对比度和图像配准。
去噪技术通过滤波器或统计方法来降低噪声水平，以便更好地分辨组织结构。
增强对比度可以使影像的灰度范围更广，增强细节。
图像配准是指将不同角度或时间的CT图像对齐，以便更好地重建三维结构。
第三步：图像分割图像分割是指将CT图像中的不同组织或物体分离出来。
在三维建模中，通常会将CT图像分割为背景和目标物体。
常用的分割方法包括阈值分割、区域生长和边缘检测。
阈值分割根据灰度值设置一个阈值，将高于或低于该阈值的像素分为目标和背景。
区域生长是指从一个或多个种子点出发，根据某种相似性准则将相邻像素归属到同一区域。
边缘检测是通过检测图像中不同区域之间的边界来实现分割。
第四步：三维重建在进行三维重建之前，需要确定建模的尺寸和比例。
一般情况下，CT图像是沿着x、y和z轴方向进行采样的，因此可以根据像素大小来计算实际尺寸。
根据分割结果，在三维空间中重建每个目标物体的几何形状。
常见的方法包括体素化、曲面重建和网格生成。
体素化是指利用规则的三维网格单元来构建物体的几何形状，每个体素可以表示物体的内部空间属性。
曲面重建通过将切片图像的边界点连接起来来重建曲面。
网格生成是以点云数据为基础，通过连接相邻点来构建三角形网格。
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。
医学图像的三维重建技术
医学图像的三维重建技术近年来，医学图像技术越来越先进，医学图像三维重建技术应运而生。
医学图像三维重建技术通过将多张二维医学影像叠加，还原成三维图像，可以更加立体地呈现人体器官和病变部位的形态、位置等重要信息，更加直观、高效地为医生和患者提供诊断和治疗的参考。
1. 医学图像三维重建技术的发展历程医学图像重建技术最早起源于二十世纪六七十年代的电影工业。
利用电影影像处理中的数字化技术，研究人员发现可以通过将人体不同方向上的磁共振成像（MRI）切片进行叠加，形成立体结构，这就是医学图像三维重建技术的雏形。
当时，由于计算机技术尚未成熟，重建图像的过程需要耗费大量时间和复杂计算，还存在数据处理量大、存储和传输瓶颈的问题，所以应用较为有限。
随着计算机技术的飞速发展，特别是空间计算机的兴起，医学图像三维重建技术得到了快速发展。
在医学成像领域，计算机断层扫描（CT）和MRI技术的出现，让人们可以获取各种常见的医学图像，例如人体内部结构的图像、血管成像、肿瘤成像等等。
这为医学图像三维重建技术的应用提供了所需的关键技术支撑。
经过多年的发展，医学图像三维重建技术已经相对成熟，可以在各种医学影像领域得到广泛应用。
它不仅广泛应用于人体解剖、心脏和其他器官的评估，还应用于口腔颈部医学、眼部医学、孕产妇等方面，具有政治、社会和经济利益。
2. 医学图像三维重建技术的原理和工作流程医学图像三维重建技术是一种基于数字影像处理、计算机生成的图像处理技术。
一般而言，可以简要概括为以下几个步骤：(1) 根据病人病情采集不同方向上的医学影像，包括磁共振成像（MRI）、放射性同位素扫描（SPECT）、计算机断层扫描（CT）等。
(2) 对图像进行去噪、滤波、增强等预处理，以提高图像质量和信噪比。
(3) 利用数字图像处理算法将多张二维图像进行切片并处理为三位数据，即每个像素点的xyz坐标和灰度值，存储在计算机内存中。
(4) 利用三维可视化软件，将数据转换为三维的立体结构。
医学影像处理中的3D重建技术研究
医学影像处理中的3D重建技术研究为了更好地帮助医学诊疗工作，近年来医学影像学领域不断涌现出新的影像处理技术。
其中3D重建技术是医学影像处理的重要方向之一，它可以将二维影像转换成三维空间中具体的模型。
这给医生提供了全新的途径去观察病变、诊断等，极大地提高了治疗的成功率。
本文将介绍医学影像处理中的3D重建技术及其研究进展。
一、3D重建技术与医学诊疗在很多医学领域中，如：骨科、口腔颌面外科等临床医学领域，医生需要通过体内图像技术，尤其是医学成像技术，来了解患者病情。
这里所用到的成像技术有：X光、CT、MRI（磁共振成像）等，而3D重建技术就是基于这些成像技术中获得的二维图像数据进行处理，最终呈现出三维重建的效果。
与传统的2D影像相比，3D重建技术可以更加准确地了解病变的位置、大小和形状等，从而更好的帮助医生诊疗决策。
同时，3D重建技术还可以将患者的CT和MRI数据用于手术的模拟，帮助医生在手术前对手术进行全面评估，并制定更合理的手术方案，从而大大降低手术风险。
二、3D重建技术的研究进展1、初始算法最早期的3D重建技术采用的是粗糙的迭代法，该方法通过一系列的像素值来处理，从而构建出3D模型。
这种方法的优点是容易处理和理解，但是制作的3D模型往往不够精准。
2、基于阈值处理算法基于阈值处理算法是采用统计方法，筛选出CT和MRI图像数据中对应的像素点，形成3D模型。
这种方法具有较高的准确性和精度，但处理较为费时，且对噪声敏感。
3、基于分水岭算法基于分水岭算法是一种先进的3D重建技术，其特点是通过一种改进的分水岭算法，将图像转化成基于水平标记的的分割算法。
这种方法具有很高的精度和准确性，并且在处理一些噪声和文化差异方面也有很好的应用。
三、未来的3D重建技术发展方向随着技术的不断发展，未来的3D重建技术将进一步发展和完善。
我们可以期待更加快速、准确和稳定的3D重建技术，以及更完善的人机交互。
这些技术的进步将进一步提高临床医学中的成像技术，推动医学成像领域的不断发展。
医学图像的处理及三维重建 PPT课件
伦琴发现X射线
医学图像的分类
根据成像设备是对组织结构成像还是对组 织功能成像，将医学图像分成两类，即医 学结构图像和医学功能图像。 医学结构图像：X线图像、CT图像、MRI 图像、B超图像等 医学功能图像：PET图像，SPECT图像、 功能磁共振图像（fMRI）等
CT成像设备
CT图像
MRI成像设备
PET图像
医学图像处理的研究内容
医学图像处理的主要研究内容有：图像 增强、图像复原、图像分割、图像重建、 图像的配准与融合等。
三维重建（3D reconstruction）
三维重建的定义 ●三维重建的研究意义 ●三维重建的方法 ●颅脑的三维重建
三维重建的定义
医学图像三维重建是研究由各种医学成像 设备获取的二维图像断层序列构建组织或 器官的三维几何模型，并在计算机屏幕上
表面曲面表示法经典的算法： 立方块法(Cuberille)， 移动立方体法(Marching Cubes)， 剖分立方体法(Dividing Cubes)等
面绘制示例
面绘制步骤
重建数据的采集 边界轮廓曲线表面绘制 设置图像的颜色及阴影效果 设置图像光照效果 设置图像的显示效果
面绘制显示
医学图像的处理及 三维重建
Processing of medical images and 3D reconstruction
பைடு நூலகம்
医学图像处理
（Processing of medical images ）
医学影像技术的发展
● 医学图像处理的目的
● 医学图像处理的研究内 容
精品资料
• 你怎么称呼老师？
面绘制的方法
边界轮廓线表示法：首先通过分割对二维断 层图像提取轮廓线，然后把各层对应的轮廓 线拼接在一起表示感兴趣物体的表面边界。
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
基于视觉的三维重建关键技术研究综述一、本文概述三维重建技术是指从二维图像中恢复出三维物体的几何形状和结构信息的技术。
随着科技的发展，基于视觉的三维重建技术在医疗、工业、安防、娱乐等领域得到了广泛应用。
本文旨在综述三维重建的关键技术，为相关领域的研究提供参考。
二、三维重建技术概述2、1随着计算机视觉和图形学技术的飞速发展，基于视觉的三维重建技术已成为当前研究的热点之一。
三维重建技术旨在从二维图像或视频序列中恢复出物体的三维形状和结构，具有广泛的应用前景。
在医疗、工业、虚拟现实、增强现实、文物保护、安防监控等领域，三维重建技术都发挥着重要的作用。
在医疗领域，三维重建技术可以用于辅助诊断和治疗，如通过CT或MRI等医学影像数据生成三维人体内部结构模型，帮助医生更准确地了解病情并制定治疗方案。
在工业领域，三维重建技术可以用于产品质量检测、逆向工程等，提高生产效率和产品质量。
在虚拟现实和增强现实领域，三维重建技术可以为用户提供更加真实、沉浸式的交互体验。
在文物保护领域，三维重建技术可以用于对文物进行数字化保护和展示，让更多人能够欣赏到珍贵的文化遗产。
在安防监控领域，三维重建技术可以用于实现更加智能的监控和预警，提高安全防范能力。
因此，研究基于视觉的三维重建关键技术对于推动相关领域的发展和应用具有重要意义。
本文将对基于视觉的三维重建关键技术进行综述，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供参考和借鉴。
21、2近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其强大的特征提取和学习能力为三维重建带来了新的机遇。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，进而用于三维重建任务。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络，已被广泛用于从单张或多张图像中预测三维形状。
这类方法通常利用大量的图像-三维模型对作为训练数据，通过监督学习的方式学习从二维图像到三维形状的映射关系。
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[9]李健,杨冬茹等. CT扫描结合Mimics三维成像软件对上
颌第二磨牙的三维重建[J].现代口腔医学杂志，2008，22
图1 切牙牙断层线框图、曲面模型和实体模型（从左到右）
图2 曲面模型图
图3 实体图
图4 重构的原木图像
图5 飞机叶片照相图和三维重建图像
基础的定做式人工髓关节也己经应用到医疗实践中[13]。清 华大学激光快速成型中心可以进行ct反求方面的工作。[14]
3.图形处理基本理论及方法
要实现CT断层图像的三维重建，首先要对二维CT图像处 理，提高图片质量。由于医学cT图像本身就是一种数字图 像，数字图像处理的基本理论及方法也适用于CT图像。 本 章系统地介绍了第四章医学图像处理及三维重建软件开发 中所运用到的图像预处理、灰度图像二值化、图像增强、 图像分割等基本理论及相关的算法。
1.问题的提出及其研究意义 2.国内外的研究现状 3.图像处理基本理论及方法 4. 三维重建基本理论及方法 5.参考文献
1.问题的提出及其研究意义
随着医学数字成像技术的飞速发展及其在临床诊断中 的广泛应用，先进的医学断层仪器，如计算机断层扫描 等医学成像设备采集人体器官[1]、骨骼[2]、关节[3]等部位 的影像数据为医学研究与诊断提供高质量的二维断层图像 信息，同时也为反求工程在医学上的应用提供了良好的条 件。同时ct技术也已经广泛应用于建筑学，混凝土中的 破损机理的分析，实现了混凝土技术的三维重建[4]；人们 也利用ct采集无损原木的切片图像，实现图片重建，这对 无损检测具有重要意义[5]；在工业上，利用三维重建技 术，实现ct图像的可视化研究，提高无损检测准确性[6]。
3.4图像的边缘检测与增强
边缘是指图像局部强度变化最显著的部分。使图像的 轮廓更加突出的图像处理法叫做边缘检测和边缘增强。边 缘增强是一种重要的区域处理。在对图像进行特征提之 前，一般都需要先进行边缘检测，然后再进行二值化处理 边缘增强将突出图像的缘，边缘以外图像区域通常将被削 弱甚至被完全去掉。处理后边界的亮度与原图中边周围的 亮度变化率成正比。所有边缘增强方法都削弱了图像的低 频部分，处理后图像亮度保持不变，像素值变化缓慢的区 域变黑，而像素变化剧烈的区域被突出。
5.参考文献
[l]张建华, 甘新莲等.多层螺旋CT 三维重建技术在孤立 性肺结节的临床应用价值[J].中国医学影像技术，2004， 20（12）：1907-1910 [2]张玉兰 郑晓林等.多层螺旋CT后处理技术在下颌骨骨 折中的应用[J].中国CT 和MRI 杂志，2010，8（3）： 5153 [3]王胜林.多层螺旋CT三维重建在髋关节疾病及人工关节 置换中的临床应用[J].中国组织工程研究与临床康复， 2008，12（26）：5113-5116 [4]田威，党发宁等.混凝土CT 图像的3 维重建技术[J]. 四川大学学报， 2010，42（6）：12-16
3.2中值滤波
CT图像的形成中会引入不同的噪音，为了确保图像的质 量，需要去除噪音，中值滤波能够有效地去除尖峰信号， 削平振动噪音，而对阶梯或陡然下降信号却能很好地保 留，因此它既能有效地抑制噪音，又能很好地保留有效信 号。另外，中值滤波不需要做乘除运算，处理速度也较 高，因此非常适合于CT图像的平滑和去噪处理。中值滤 波 是抑制噪音的一种非线性的信号处理。
3.1灰度图像二值化
灰度图像二值化的目的是对图像进行分割，对于CT图像 的分割，主要是骨组织和软组织的分割，而二者的灰度值 相差很大，所以可以采用阈值分割法将其分离出来。具体 的方法就是根据灰度图像的分布，选定一个灰度值作为标 准值，然后将图像矩阵中每像素的灰度值与标准阈值比 较，这样就将一幅灰度图像转化为一幅黑白二值图像，实 现关节软组织和骨主体边界轮廓的清晰区分实现图像分割
3.3图像的平滑与锐化
在图像数据的获取过程中，各电子器件的随机扰动不可 避免地会带来噪音，造成图像质量的退化、降低。为确保 图像质量，需对图像进行预处理，以去除噪音。噪音去除 的方法很多，但一般采用不同的滤波方式借助模板结合邻 域操作来完成，根据滤波功能又可分为平滑(低通滤波)和 锐化(高通滤波)。平滑的目的是模糊，在提取较大目标前 去除太小的细节或将目标内的小间断连接起来，并消除噪 音;锐化的目的是增强被模糊的细节。Leabharlann 4.三维重建基本理论及方法
由一系列二维CT断层图像上的轮廓线重构三维形体， 即医学图像的三维重建实质上个三维数据的生成及显示的 可视化问题。三维重建技术能充分利用CT、MR工等医学 图 像数据。 医学图象的三维重建就是根据输入的断层图象序列， 经分割和提取后，构建出待建组织的三维几何表达，这种 三维几何表达的模型最常用的就是表面模型。表面模型一 般以平面片特别是三角面片来逼近表示，对于封闭的表
面，构成一多面体，这时也称多面体模型。医学图像三维
重建的方法主要有面绘制和体绘制两类。
面绘制方法是基于二维图像边缘或轮廓线提取，通过 几何单元拼接拟合物体表面来描述物体三维结构的，称为 基于表面的三维面绘制方法，又称为间接绘制方法。 体绘制方法则是直接应用视觉原理，将体素投影到显 示平面的方法，称为基于体数据的体绘制方法，又称为直 接绘制方法。
[5]陈雷，杨丽娟等.原木CT 图像的三维重建[J]. 国外电 子元器件， 2008，（9）：77-79 [6]曾理，安贝贝等.工业CT图像中小间隙裂纹的亚像素测 量方法[J]. 计算机工程与应用， 2010，46（30）： 230236 [7] Nieolas J.Dusaussay，Robert N.Yaneey et al. Image Proeessing for CT一Assiste Reverse Engineering and PartCharaeterization[J].IEEE， vol.4，no.2，2002. [8]鲍春雨 ，刘晋浩等.基于CT图像人体脊柱腰椎节 段逆向工程研究[J].机械设计，2008，25（9）：1618