医学图像三维重建技术研究

论文摘要

医学图像三维重建是指把从CT,MRI等医学成像设备获得的二维断层数据序列转换成三维数据,以直观立体的重建图像展示人体组织器官的三维形态。这种技术在外科手术、远程医疗、放射治疗、虚拟内窥镜、医学教学等方面都有重要的应用价值,因此,已成为目前的研究热点。医学图像分割是医学图像三维重建前关键的一步,是医学图像处理中的难点。本文在综述了现有的分割方法的基础上,介绍了区域生长,全交互,live wire,Fast Marching四种分割方法。医学图像三维重建方法一般分面绘制和体绘制。本文对面绘制和体绘制进行了深入的研究。在面绘制方面,本文分析了面绘制的经典算法-—Marching Cubes算法的原理,缺点及改进办法。为了提高面绘制实时交互能力,本文分析了二次误差测度网格简化算法,实验证明,在不降低图像质量的前提上,提高了绘制效率。在体绘制方面,本文分析了光线跟踪体绘制算法,并提出了一种以光线跳跃为主,多种策略为辅的改进光线跟踪算法,实现了光线投射,基于三维纹理映射,剪切变形,改进的光线投射四种体绘制算法。实验证明：改进的光线跟踪算法可以在不改变重建图像质量的前提下,提高绘制速度。本文设计的医学图像三维重建系统MedicalMT包括五大模块：图像解析,医学图像预处理,三维图像处理,交互操作,图像后处理。该系统成功应用于脑胶质瘤表面积体积计算,脑部肿瘤分割重建,血管提取,骨骼提取,脑部动脉瘤检测,得到了临床医生的认可,证明了该系统有一定的应用价值。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景与意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 医学图像三维重建的应用
• 1.4 医学图像三维重建流程
• 1.5 论文主要研究内容及章节安排
• 第二章 图像数据格式
• 2.1 数据来源及特点
• 2.2 DICOM标准
• 2.2.1 DICOM背景
• 2.2.2 DICOM文件结构
• 2.2.3 DICOM文件解析举例
• 2.3 本章小结
• 第三章 医学图像分割方法研究
• 3.1 医学图像分割概述
• 3.1.1 医学图像分割特点
• 3.1.2 医学图像分割分类
• 3.2 区域生长图像分割
• 3.2.1 区域生长分割原理
• 3.2.2 区域生长算法步骤
• 3.3 全交互分割算法
• 3.3.1 全交互分割算法原理
• 3.3.2 全交互分割算法步骤
• 3.4 Live wire分割算法
• 3.4.1 Live wire分割算法原理
• 3.4.2 Live wire分割算法步骤
• 3.5 Fast Marching图像分割方法
• 3.5.1 Fast Marching图像分割方法原理
• 3.5.2 Fast Marching图像分割方法步骤
• 3.6 实验结果分析
• 3.7 本章小结
• 第四章 面绘制三维重建
• 4.1 面绘制算法概述
• 4.1.1 面绘制原理
• 4.1.2 面绘制分类
• 4.2 MC面绘制方法
• 4.2.1 体素模型及等值面
• 4.2.2 MC算法原理及步骤
• 4.2.3 MC算法存在的问题
• 4.3 面绘制网格简化
• 4.3.1 网格简化概述
• 4.3.2 二维误差测度网格简化算法
• 4.4 实验结果分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 体绘制三维重建
• 5.1 体绘制算法概述
• 5.1.1 体绘制原理
• 5.1.2 体绘制分类
• 5.2 光线投射算法
• 5.2.1 光线投射算法原理步骤
• 5.2.2 光线投射算法改进进展
• 5.3 改进的光线投射算法
• 5.4 实验结果分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 医学图像三维重建系统功能及应用
• 6.1 系统功能介绍
• 6.2 系统应用
• 6.2.1 脑胶质瘤体积表面积和体积的计算
• 6.2.2 脑部肿瘤
• 6.2.3 血管
• 6.2.4 骨骼
• 6.2.5 脑部动脉瘤
• 6.3 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 研究总结
• 7.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间研究成果