医学图像三维可视化原理
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
医学图像三维可视化原理
医学图像三维可视化原理
一.原理:
医学图像的三维可视化技术主要包括三维重建绘制的预处理技术及绘制技术。在对体数据进行绘制之前,要对图像数据进行改善像画质、分割标注、匹配融合
等预处理操作。
1.三维重建绘制的预处理技术及绘制技术:
(1)改善图像画质改善图像画质主要使用四种技术:① 锐化技术,即突出图像上灰度突变的各类边缘信息,增大对比度,使图像轮廓更加清晰;②平滑技术,即抑制噪声而达到改善像质的措施;③复原技术,即根据引起图像质量下降的原因而采取的一种恢复图像本来面目的处理措施;④校正技术,即采用几何校正措施,去掉图像上的几何失真。通过以上技术可以去除图像上的畸变及噪声信息,使图像更加清晰,以便用目视准确判读和解释。
(2)分割标注分割标注是保证三维重建准确性的关键技术,分割效果直接影响三维重构的精确度[4]。图像分割的目标是将图像分解成若干有意义的子区域(或称对象)。标注则为了能够识别出各区域的解剖或生理意义。在医学图像领域,常常简单地将分割标注的过程称为分割。
(3)可简单的将医学图像分割分为两类:基于边界和基于区域。基于边界的分割寻找感兴趣的封闭区域;基于区域则是将体数据分为若干不重叠的区域,各区域内部的体素相似性大于区域之间的体素相似性[5]。在三维领域,由于各向异性, 往往是两种方法混合使用,以达到最佳的精度和效率。医学图像分割的具体方法有聚类法、统计学模型、弹性模型、区域生长、神经网络等。
2.医学体数据三维可视化方法通常根据绘制过程中数据描述方法的不同可分为
两大类:一类是通过几何单元拼接拟合物体表面而忽略材料的内部信息来描述物体三维结构的,称为基于表面的三维面绘制方法(surfacefitting),又称为间接绘制方法;另一类是直接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(directvolumerendering),又称为直接绘制方法。
(1)面绘制方法表面绘制是一种普遍应用的三维显示技术,其首先是从体数据中抽取一系列等值面(,是指在一个网格空间中由在某点上的采样值等于一定值的所有点组成的集合。),并用多边形拟合近似后,再通过传统的图形学算法显示出来。由于表面可以简洁地反映复杂物体的三维结构,因此在医学图像中边界面轮廓是用于描述器官的最重要特征。
(2)体绘制方法(其原理实质是将离散的三维空间数据转换为离散二维数据,将离散的三维数据场转换为离散的二维数据点阵)体绘制方法以其在体数据处理及特征信息表现方面的优势,已得到研究者越来越多的重视,被越来越广泛地应用于医学领域。这类方法依据视觉成像原理,首先构造出理想化的物理模型,即将每个体素都看成是能够接受或者发出光线的粒子,然后依据光照模型及体素的介质属性分配一定的光强和不透明度,并沿着视线观察方向积分,最后在像平面上就形成了半透明的投影图像。投影法和光线跟踪法就是两种体绘制方法。
a.投影法: 投影法(projection):首先根据视点位置确定每一体素的可见性优
先级,然后按优先级由低到高或由高到低的次序将所有体素投影到二维像平面上,在投影过程中,利用光学中的透明公式计算当前颜色与阻光度,依投影顺序(即体素可见性优先级)的不同,投影法分为从前至后(front-to-back)算法与从后至前(back-to-front)算法。
b. 光线跟踪法: 光线跟踪法(ray-casting):该方法是在体数据进行分类后,从象空间的每一体素出发,根据设定的方法反射一条光线,在其穿过各个切片组成的体域的过程中,等间距地进行二次采样,由每个二次采样点的8个领域体素用三次线性插值方法得到采样点的颜色和阻光度值,依据光照模型求出各采样点的光亮度值,从而得到三维数据图像.
3.应用:
作脑部肿瘤放射治疗时,需要在颅骨上穿孔,然后将放射性同位素准确的安放在脑中病灶部位,既要使治疗效果最好,又要保证整个手术过程及同位素射线不伤及正常组织。由于人脑内部结构十分复杂,而且在不开刀情况下,医生无法观察到手术进行的实际情况,因而要达到上述要求是十分困难的。利用可视化技术,就可以在重构出的人脑内部结构三维图像的基础上,对颅骨穿孔位置、同位素置入通
道、安放位置及等剂量线等进行计算机模拟,设计并选择出最佳方案。不仅如此,还可以在手术过程中对手术进行情况在屏幕上予以监视,使医生们做到“心中有数”,因而必将大大提高手术的成功率。在放疗中,由CT 与MR 图像的融合提供的可视化图像为放疗提供指导。利用MR 图像勾勒出肿瘤的轮廓线,它描述肿瘤的大小;利用CT图像计算出放射剂量的大小以及剂量的分布,减少患者所受的辐射量,并及时修正治疗方案。虚拟内窥镜是利用CT、MRT 或超声波获得二维断层结构图像,进行三维可视化处理,在计算机屏幕上生成具有内窥镜可视效果的、病人结构组织序列的三维可视化图像,结合虚拟现实技术,计算机可以显示连续的三维器官内腔结构图,并且可以沿这个虚拟的内部空腔做飞行观察,模拟传统的内窥检查过程,观察到类似于光学内窥镜观察到的影像,甚至还可以显示解剖结构的三维外观图像以及各个方位的CT和MRI 切片图像。通用电气公司GR已经开发出了一套虚拟内窥镜医学应用系统VEMS(virtualendoscopymedicalsystem)