（机械制造及其自动化专业论文）三维重建技术在医学图像中的研究与应用.pdf

摘要 摘要 伴随着医学成像设备和计算机硬件的快速发展，医学图像三维重建技术被广 泛应用于诊断医学、手术模拟、整形、解剖学等医学领域。因此，对医学图像三 维重建技术的研究有重要的学术意义和应用价值。 医学图像三维重建的主要研究内容包括医学图像数据的读取，医学图像的预 处理( 如图像平滑、边缘提取等) ，三维表面重建，三维体重建等。本文在对医学三 维重建的关键技术研究的基础上，提出了一些新的思路和新的改进，其中包括： 在三维图像数据读取中，将不能够被普通图像处理软件所读取的d i c o m 格式数据 转换为b m p 格式数据，方便处理；在图像平滑中，针对中值滤波计算量大的缺点， 提出了一种近视的快速中值滤波的方法，保证质量的同时，减少计算量；在传统 边缘提取理论的基础上，设计了一种基于边缘特征的边缘检测算法，产生了低信 噪比、高质量的平滑结果；改进了传统的三维重建算法m c 算法的不足，提高 了重建速度。 关键词：d l c o m ，中值滤波，边缘提取，体素模型，m c 算法 a b s t r a c t to l l o w 眦t h ef a s t l yd e v e l o p m e n to f m e d i c a li m a g i n g e q u i p m e n t ，3 dr e c o n s t r u c t i o n f r o mm e d j c a ll m a g ei s i m p o r t a n ta p p l i c a t i o no fd i a g n o s i sm e d i c i n e ，s u r g e r ys i m u l a t i o n p l a s t l c ，勰d 黝t o 舳y s t u d yo n3 dr e c o n s t r u c t i o nf r o mm e d i c a li m a g e sh a si m p o r t a n t s i g n i f i c a n c eo ns c i e n c ea n dw o r t h i n e s si n p r a c t i c a l 印p l i c 州o n 。 ln em 锄r e s e a r c h f u lc o n t e n to f3 d r e c o n s t r u c t i o nf r o mm e d i c a li m a g e si n c l u d e ： p r e 眈咖e n to fm e d i c a li m a g e s ，s u c ha ss m o o t h n e s so f i m a g e s ，p i c ku pt h ee d g e 3 d s m a c er e c o n s t m c t i o n t3 d b o d yr e c o n s t r u c t i o n o nt h eb a s i co fm e d i c a li m a g es u 仃a a c a d e m i c ，t h ed l s s e r r a t i o na n d v a n c e ss e v e r a ln e wi d e a 锄d n e wi n l p r o v e m e l l t ，w 1 1 i c hi n c l u d e ： s w l t c hm ed i c o m 幻r m a t d a t a ，w h i c hc a n tb em a n a g e db yc o m m o n p h o t 0m 锄a g e m e n ts mt o b f o n l l a t 蚍p u tf o r w a r das p e e d i n e s sm e d i a nf i l t e rw h i c hc 柏r e d u c e n l ea c c o 眦n 砌b e ro f m e d i a i lf i l t e r a tt h e8 a m et i m e ，t h es p e e d i n e s sm e d i a nf i l t e rc a n g u a f a n t e em eq u a l i t yo fm ei m g e s m o o t i l i l e s 5 o nt h eb a s i co ft h ee d g e p i c k u pt r a d i t i o na c a d e m i c ，d e s i g na i le d g ep i c k u pa r i t 缸c o ne d g ec h a r a c t d l i c hc a l l p r o d u c et h el o ws n ra n dh i g he d g ep i c k u p r e s u i t h n p r o v eo n l i l s u t i i c l e y0 f 廿1 e 妇d i t i o n a l3 dr e c o n s t r u c t i o na r i t h m e t i c - - m c 撕t l l l n e t i c 锄d i i l c r e a s em es p e e d k 暨w o r d s ：d i c o m m e d i a nf i l t e r , e d g ep i c k - u p ，b o d ye l e m e n tm o d e l m c a r i t h m e t i c 7 一一 西安电子科技大学 学位论文独创性( 或创新性) 声明 秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在 导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标 注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的 材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说 明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。 本人签名： 翌螽 日期垄翌：j 西安电子科技大学 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保 留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内 容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后 结合学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。 ( 保密的论文在解密后遵守此规定) 本人签名：里土重 新擗：糨 日期塑兰 日期孕厂 第一章绪论 第一章绪论 1 1 课题研究背景 进入2 0 世纪7 0 年代以来，随着计算机断层扫描( c t ：c o m p u t e dt o m o g r a p h y ) ， 核磁共振成像( m r hm a g n e t i cr e s o n a n c ei m a g i n g ) ，超声( u s ：u l t r as o n o g r a p h y ) 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，这些医学成像的临床应用，使得医学诊断和治疗技术得到了很大得发展【l 】。 但是，二维断层图像只是表达某一个截面的解剖信息，医生只能凭借经验由 多幅二维图像去估计病灶的大小和形状，这就给治疗带来了困难。在放射治疗应 用中，仅由二维断层图像上某些解剖部位进行简单的坐标叠加，不能给出准确的 三维影像，造成病变定位的失真和畸变。为提高医疗诊断和治疗规划的准确性与 科学性，将二维断层图像序列转变成为具有直观立体效果的图像，展现人体器官 的三维结构与形态，从而提供若干用传统手段无法获得的解剖结构信息，并进一 步为模拟操作提供视觉交互手段，正是在这一背景下产生了医学图像三维重建与 可视化技术，这一技术一经提出，就得到大量研究和应用。 所谓医学图像三维重建技术，就是指用一系n - 维切片图像重建三维图像模 型并进行定性分析和定量分析的技术【2 】。该技术可以从二维图像中获取三维结构 信息，能够为医生提供更逼真的显示手段和定量分析工具，能够弥补影像设备在 成像上的不足，能够为医生提供具有真实感的三维医学图像，并且能够使医生有 效地参与数据的处理与分析过程，便于医生从多角度、多层次进行观察和分析。 因此，三维重建技术在医学领域得到了广泛关注了和学者们的大量研究。 医学图像三维重建技术的重点在于针对不同的医学断层图像，提取出图像的 边缘特征，根据各幅图像的边缘特征将二维图像序列拟合成三维图像。本文主要 针对医学图像三维重建与可视化技术的重点所在，在前人研究基础上，提出新的 图像数据的读取方法、图像数据格式转换方法、三维重建前的预处理方法、图像 边缘提取方法以及改进的三维重建方法，从而产生了一套全新的医学图像三维重 建系统。 1 2 国内外研究现状 近十年来，可视化技术一直是国际上计算机图形学研究的热点。欧洲图形学 2三维重建技术在医学图像中的研究与应用 会每年进行一次可视化专题研讨会，i e e e 也召开一年一度的可视化年会，各种相 关杂志中也有大量的可视化的文章。许多发达国家的科研机构、大学和著名的公 司对其进行了广泛研究，促使可视化技术越来越成熟，达到广泛应用。同时，与 可视化技术相关的三维重建技术也得到了大量的研究与应用。 目前，可视化软件系统，主要有美国s t a r d e n t 计算机公司开发的 a v s ( a p p l i c a t i o nv i s u a l i z a t i o ns y s t e m ) ，s g i 公司开发的i r i se x p l o r e r 以及俄亥超 级计算中心开发的a p e 系统等。而且，在国外已经有可以显示三维医学图形的商 品化系统。例如：加拿大的a l l e g r o 系统，它可以根据用户需要，同不同厂家的 c t 扫描设备或核磁共振仪相接；以色列艾尔新特公司( e l s e i n tl t d ) 出产的螺旋c t 扫描设备附有基于图形工作站的医学图形可视化系统，将多层c t 扫描图像和m r i 图像输入计算机后，沿x ，y ，z 三个方向逐帧显示输入的图像，能够通过不同方法构 造三维形体。 国内在研究医学三维重建方面，主要是一些高校作了大量研究，例如：浙江 大学、清华大学、东南大学等，目前还没有出现成熟的商用系统，因此，开展这 方面的研究，具有重要意义。 1 3 本文的主要工作 本文主要研究由医学图像( c t 、m 砒图像) - - 维断层序列来构建组织或器官的 三维几何模型技术。医学图像三维重建的关键技术包括图像的输入与预处理，组 织或器官的分割与提取，三维重建。论文主要工作包括如下 第一章绪论，概述了三维重建与可视化技术的研究背景与研究意义，以及国 内外在此研究方向上的研究与应用情况。 第二章主要对医学图像三维重建技术进行了一个综述。简单介绍了三维重建 技术主要包括医学图像的预处理，组织或器官的分割与提取以及二维拟合三维， 并且对上述工作中的典型算法进行了比较。 第三章主要论述了对医学图像数据的读取与预处理。首先完成了转换d i c o m 数据格式的工作，给出了转换流程，方便了后续图像数据的处理。其次解决了消 除图像噪声的问题，使用的方法主要是中值滤波并针对中值滤波计算量大的缺点， 作者在分析医学图像三维重建原理和人体头颅内部结构的基础上，提出了一种快 速中值滤波法，该方法基于图像边缘特征，仅对三维重建工作感兴趣的图像边缘 像素进行平滑处理，极大的提高了平滑速度。 第四章主要介绍人体头颅图像的边缘提取。首先大概介绍了图像边缘提取的 一些情况，包括现有的各种提取方法和边缘提取结果的评价标准。接着介绍了边 缘提取方法中最常用的边缘检测算法的原理，并且介绍了一种边缘检测算法s o b e l 第一章绪论 3 算法的具体实现流程，通过仔细分析s o b e l 算法的原理和实现过程，指出了s o b e l 算 法的缺点。然后针对s o b e l 算子的缺点，在仔细研究图像边缘特征的基础上提出了 一种边缘特征的边缘检测算法，重点介绍了该算法的原理和实现过程。 第五章主要介绍了图像的三维重建。首先在图像预处理和边缘提取的基础上， 介绍了体素模型和等值面的基本定义。其次论述m a r c h i n gc u b e s 算法的基本原理 及方法。最后在仔细学习m c 算法的基础上，研究发现了m c 算法的一些不足，作 者在认真观察图像边缘的同时结合本文要处理图像的特点，对m c 算法进行了改 进，加快了重建速度。 第二章医学图像三维重建技术综述 5 第二章医学图像三维重建技术综述 2 1引言 医学图像三维重建是研究由各种医疗成像设备获取的二维图像序列来构建组 织或器官的三维几何模型，并在计算机屏幕上“真实 绘制与显示。这些医疗成 像技术包括计算机断层扫描( c t ) ，核磁共振成像( m r i ) ，超声哪s ) ，正电子辐射断 层摄影( p e t ) ，单光子辐射断层摄影( s p e c t ) 等吲。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研究内容。 2 2 医学图像的预处理 在医学图像数据的获取过程中，影像设备中各电子器件的随机扰动不可避免 的会带来噪声。预处理的目的就是对其进行滤波( f i l t e r i n g ) 或平滑( s m o o t h i n g ) ，以 实现抑制噪声，增强图像特征，提高信噪比。 图像的滤波既可以在复平面上进行处理，如采用b u t t e r w o t h 滤波器可较好的 消除高频成分；也可以在实平面上处理，实平面上的滤波常用的有邻域平均法、 中值滤波法以及保持边缘的滤波法等【3 】。 二维图像的滤波在数字图像处理中有详尽论述【4 】【5 1 ，对由二维图像序列构成 的三维体数据( 亦称三维图像) 的滤波，很容易由二维滤波方法推广到三维。本文中 使用的方法就是基于二维图像滤波的中值滤波。 2 3 医学图像分割 目前，医学图像边缘提取的研究多数是针对m 对和c t 图像的。一般医学图像 边缘提取方法的研究的显著特点是经常采用三维图像边缘提取的方式，这是因为 一般的图像中仅仅具有二维数据，即三维景物通过成像设备仅能得到二维影像， 而医学图像中则直接给出了以二维切片形式组织的三维数据，这就为三维图像边 缘提取提供可能。 医学图像的三维边缘提取也有两种不同的形式，一种是直接将切片数据集看 成三维数据来进行三维图像边缘提取1 6 1 ，采用这种形式存在的的问题是由于成像 设备本身的限制，切片间距往往比切片内相邻像素的距离大，或者说数据集在三 6三维重建技术在医学图像中的研究与应用 个维度上的分辨率是不同的，这就造成了数据集的不一致性。另一种形式是以切 片分割为基础，但考虑切片之间数据在灰度值和空间位置上的相关性，提供比单 一切片更多的信息，从而保证获得更好的边缘提取结果1 7 1 。s p l i o u 等人介绍了 一种使用三维四次多项式函数来估计图像的局部三维灰度分布，并以此为基础进 行三维边缘提取的方法【8 】。d r t h e d e n s 等人介绍了一种使用三维图搜索的边缘提 取算法，将物体边界看作三维曲面，用三维图搜索来找出使代价函数最小的曲面， 就像大连理工大学博士学位论文二维中用图搜索找出最短路径从而获的边界线。 j k u d u p a 等人介绍了一种用三维模糊边缘提取结合领域知识来提取脑硬化损伤 图像边缘的算法。这些是直接在三维数据集上进行分割的方法。w m w e l l s 等人 讨论了一种通过估计偏差场来自动处理m 砌图像的灰度不一致性的算法，用e m 算法来迭代估计偏差场参数和权重。这些是以切片分割为基础，又考虑了三维信 息的三维图像边缘提取算法。 除了三维图像边缘提取外，近年来不少医学图像领域的研究者仍在探索利用 丰富的领域知识对单独的二维切片进行三维图像边缘提取的方法。m c c l a r k 等人 讨论了一种在各种规则指导下的对m r i 图像颅内肿瘤的自动进行边缘提取的算 法，其中用到了对颅内物质的形状、区域分布，肿瘤与各种颅内物质在m 砌图像中 的灰度分布等知识。s a t k i n s 等人讨论了一种自动将颅内物质从整个切片中提取 出来的算法等。 在医学图像边缘提取的方法上，y ux i a o h a n 等讨论了一种基于区域增长及边 缘检测的分割方法，k h 等人提出使用形态学操作对m 及c t 图像进行分割的方 法。 2 4 各种三维可视化方法的简介 进行三维重建的任务就是实现三维可视化显示、操作及分析为诊断和治疗提 供医学图像数据。三维可视化显示关心的是在显示设备上如何绘制出具有真实感 的人体组织结构；在操作方面，完成交互式显示组织结构的改变，从而分析是对 人体组织结构进行形态或功能上的定量处理。目前，医学图像三维重建的方法主 要有两大类：一类是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 为基于表面的三维绘制方法( s u r f a c ef i t t i n g ) ，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( d i r e c tv o l u m e r e n d e r i n g ) ，又称为直接绘制方法。其中，表面绘制方法是基于二维图像边缘或轮 廓提取，并借助传统图像学技术实现的；而体绘制方法则是直接应用视觉原理， 通过体数据重新采样来合成产生三维图像1 9 | 。 第二章医学图像二维重建技术综述 7 图2 1 医学体数据三维可视化方法示意图 体绘制比表面绘制能够得到更加真实的人体结构，但是体绘制算法运算量太 大，因此现在大多三维重建软件仍然采用表面绘制算法。另外，现在有些算法既 以绘制表面为目的，却采用体绘制原理；或既以反映数据整体信息为目的又以几 何造型为显示单元的算法，这一类算法是表面绘制算法和体绘制算法的结合，即 混合绘制方法，图2 1 中概况出医学图像三维重建的主要方法。 2 4 1 表面绘制方法 医学图像的表面绘制方法能够简洁的反映复杂物体的三维结构，因此图像中 面轮廓是用于描述器官的最重要特征。表面绘制根据输入的断层图像序列，经分 割和提取，使用多边形拟合近似后，再通过图形学算法显示出来。 表面绘制方法的实现过程主要包括：( 1 ) 断层图像数据的读取；( 2 ) 对断层图像 进行预处理；( 3 ) 图像边缘提取；( 4 ) 多边形拟合，形成物体表面。 表面绘制方法中，连接轮廓线法【l 叫是最早被用来进行表面绘制的方法。这种 方法首先将每层图像的轮廓提取出来，然后用以轮廓线点为顶点的三角形将每层 的轮廓线连接起来，从而拼接出物体表面。这种方法占用存储少，速度快，适合 进行三维实时旋转操作，而且可以纠正由于分类不当导致的错位结果。但该算法 中两层轮廓线对应点的确定和连接常常是难以解决的问题。其中具有代表性的是 k e p p e l 在1 9 7 5 年提出的用三角片拟合物体表面的方法【1 1 1 。 除了以轮廓线表示物体外，还可以由轮廓重建物体的表面来表示。最早的方 8三维重建技术在医学图像中的研究与应用 法是基于多边形技术，主要用平面轮廓的三角形算法，根据在不同切片图像上抽 取的一组轮廓线，用三角片拟合这组轮廓线的曲面。开始时，这种方法存在许多 不足，比如：相邻表面轮廓之间无法达到三维连通、三角形或多边形的小平面( 或 曲面) 在相邻的边界轮廓线间填充形成物体的表面，所得出的只是分片光滑的曲面 等。后来b u s s o n n a t 提出了基于表面轮廓的d e l a u n a y - 一角形方法，解决了系列表面 轮廓的三维连通性问题和l i n 采用从轮廓出发的b 样条插值重建算法，得到了整体 光滑的表面等，促使这种表面绘制方法逐渐趋于成熟。 随着新一代c t 和m r j 设备的出现，切片间距及切片内像素间距都可以达到 很小，出现了基于体素级的重建方法。基于轮廓的表面重建在处理时存在多重轮 廓、分叉、孔洞等情况时，较为复杂，特别是在重建复杂组织器官如大脑等，处 理起来很困难。基于体素级的表面重建方法中，主要有立方块法( c u b e r i l l e ) ，移动 立方体法( m a r c h i n gc u b e s ) 和d i v i d i n gc u b e s 法。而l o r e n s e n 等人1 9 8 7 年提出的移 动立方体法是最有影响的等值面构造方法i l2 1 ，一直沿用至今。该方法先确定一个 表面阀值，计算每一体素内的梯度值，并与表面阀值进行比较判断，找出那些含 有表面的立方体，利用插值的方法求出这些表面。这种方法虽然也是用三角形拼 接来形成表面，但与连接轮廓线法不同的是，这些三角形位于单个立方体元内。 这种方法避免了相邻切片间等值线连接的困难，可以直接生成三维的等值面【1 2 1 。 该方法对于一组体数据，可通过门限设定，将网格交点划分为表面内和表面外两 种情况，这样，每个立方体元被表面切割的情况就可由8 个顶点的值确定。然后用 三角形将体元各边上的交点连接起来，从而构造出表面。移动四面体法( m a r c h i n g t e t r a h e d r a ) 是在m c 算法的基础上发展起来的，该算法首先将立方体剖分成四面 体，然后在其中构造等值面【13 1 。进行四面体剖分后，等值面在四面体中的剖分模 式减少，算法实现简单。其次，构造的等值面较m c 算法构造的等值面精度高。 最初的m c 算法不能保证三角片所构成的等值面的拓扑一致性，会造成等值面上 出现孔隙。m j d u r s t 首先提出了m c 算法中的二义性，后来许多人在l o r e n s e n 方 法的基础上做了许多改进。解决二义性的方法主要有两类：采用双曲线渐近线交 点来判定二义性面和采用四面体部分。 基于表面的三维重建算法主要优点是可以采用比较成熟的计算机图形学方法 进行显示( 如裁剪，隐藏面消除和浓淡处理等) ，计算量小，运行速度快，借助专用 硬件支持，可以实现实时交互显示。 2 4 2 体绘制方法 三维医学图像的体绘制技术的中心思想是该方法并不产生等值面，而是给数 据场中的体元赋予一定的色彩( g r a y n e s s ) 和透明度( o p a c i t y ) ，由光线穿越半透明物 第二章医学图像三维重建技术综述 9 质时能量集聚的光学原理，进行色彩合成的成像操作。具体操作过程是：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。 体绘制方法免去了面绘制中构造几何多边形等值面的中间过程，采用直接对 所有的体数据进行明暗处理的方法，进而合成具有三维效果的图像，处理过程中 保留了大量的细节信息，使结果的保真性大幅提高。从结果图像的质量上讲，体 绘制要优于面绘制，但缺点是需对所有体素进行处理，加大了计算开销，限制了 图像的绘制速度，从交互性能和算法效率上讲，面绘制要优于体绘制0 4 。 随着计算机运算速度的不断提高，三维医学图像的体绘制方法渐趋成熟，大 量科研人员从不同的角度提出了体绘制的加速算法，使体绘制的速度明显提高。 目前体绘制算法按处理数据域的不同可分为空间域方法和变换域方法。其中空间 域方法是直接对原始的空间数据( 体数据) 进行处理显示，典型算法有光线投射法 ( r a y - c a s t i n g ) 和投影成像法；而变换域方法是将体数据变换到变换域，然后再进行 处理显示，具体又可分为基于傅立叶变换的绘制方法和基于小波变换的绘制方法。 2 4 3 混合绘制方法 混合绘制方法分为两种：一种是表面的透明体素绘制法，它是以体绘制的原 理来实现对一个或多个表面的绘制；另一种是体数据几何单元投影法，即将由体 素集合构成的单元投影转化为几何多边形显示。其中，表面的透明体素绘制法是 将所关心的表面提取出来，并赋予其所在的体素相应的光强和不透明度，再运用 体绘制方法来实现三维显示。而体数据几何单元投影法通常被用于不规则网格体 数据的三维显示。可是对于规则网格体数据，它首先将数据分解成同性物质的长 方体，再按深度划分，并将长方体的面扫描转换到像空间，最后在每个长方体的 前后两个面之间，做体绘制积分，以计算出每个像素点的颜色和不透明度，再合 成图像。 2 5 各类算法的特点比较 由于表面绘制方法所处理的数据通常仅是整个体数据的一小部分，并且利用 了计算机图形学多边形绘制技术，还借助图形硬件加速的支持，所以表面绘制法 具有速度快的优点，而且可以快速灵活地进行旋转和变换光照效果。它适用于绘 制表面特征分明的组织和器官( 例如由c t 数据生成骨骼三维图像) ，由于其形象清 1 0 三维重建技术在医学图像中的研究与应用 晰，可以在一定程度上替代实物模型。但是因为其对表面进行边缘提取的精确程 度要求高，所以表面绘制方法对于其它一些应用，例如对形状特征不明显、有亮 度变化特性的软组织，以及血管、细支气管等精细组织或器官的三维显示，常常 效果不佳。并且，表面绘制方法不能保留数据的完整性，其物体仅显示为一个空 壳，表面内部没有实体。目前一种补偿的办法是用二维平面切割表面，然后以原 始体数据填充截面。此外，其单纯的表面模型不能提供触摸反馈，因为这种反馈 是由物体内部结构产生的。这将制约其广泛使用。 与表面绘制不同，体绘制方法通常不要求对被显示物做精确的分割，而是对 体数据场中每个体素分别进行处理，进而合成具有三维效果的图像。因此，对于 形状特征模糊不清的组织和器官进行三维显示时，适合采用体绘制方法。更重要 的是，在体绘制方法中，透明度的引入大大增强了数据整体显示效果。通过对不 同的组织分配相应的透明度，可以同时将各组织器官的质的属性、形状特征及相 互之间的层次关系表现出来，从而丰富了图像的信息。但是，在原始的体绘制过 程中，一般要遍历体数据场中的每一个体素，因而计算量大，图像生成速度慢， 并且不能灵活地改变外部光照及视角，这样每一次变化都意味着整个绘制过程需 重新开始。因此，体绘制更多地受到硬件技术发展的限制，因而在要求实时显示 的应用场合难以胜任。这种缺点突出地体现在像空间序法，尽管能够有效的进行 高质量的重采样，并且可以通过利用数据相关性及提前结束光线的方法来加速绘 制，但总的来说，沿每条视线投影都涉及到几乎整个体数据，因此不但计算采样 点需花费很多时间，使的生成图像速度慢，而且其中庞大的内存开销也是一个突 出问题。 ， 为了获取较快的显示速度，通常采用的体绘制方法是物体空间序法，因为物 体空间序法体素寻址简单，可以依存储顺序实现数据空间的无缝输入，因而能最 优地利用高速缓存，因此不但绘制速度较快，而且可以实现图像渐进显示。此外， 还可以通过对体数据进行预处理，采用例如八叉树等特殊的数据结构来存储数据， 或是采用最大强度体素投影法来简化投影过程，从而加速绘制。 混合序法( 即剪切形变法) 完全继承了物体空间序法简化体素寻址计算的优越 之处，同时又以二维图像变形替代了体数据从物体空间到像空间坐标变换的部分 运算，因此具有更快的绘制速度。而且，该法也可采用物体空间序法中的诸多加 速技术。 傅立叶断层投影法不但可以快速地得到任意角度具有x 光片效果的图像，而且 某种程度上比直接用x 光成像更具灵活性。此外，傅立叶断层投影法还可以被用于 某些特殊场合，例如，在二维核磁共振成像机制中，图像是由接收线圈采集到的 自由感应衰减( f i d ) 信号经二维傅立叶变换得到的。因此可以考虑直接将f i d 信号 作为原始输入的体数据，用傅立叶断层投影法进行m 刚图像的三维显示。 第二章医学图像三维重建技术综述 医学图像的数字化存储是可视化及其应用的基础，为了节省空间，必须对海 量数据进行压缩。基于子波的体绘制方法充分利用了子波变换空域和频域局部化 的优良特性，因而可以实现对体数据的压缩，以减小存储量和计算量，并且可以 对体数据在不同分辨率上进行绘制，同时可对特定的区域选择特定的分辨率。因 此，这种方法对于远程医疗等以网络传输为基础的课题更具有应用前景。 混合绘制方法可以认为是基于对表面绘制和体绘制方法的折中考虑，而产生 的一类算法。但表面的透明体素绘制法相对于表面绘制方法则降低了对数据分割 的要求，其表面体素的分割可以是模糊的，并且可以显示多个不同属性的表面， 因而增加了信息层次：而相对于体绘制方法则减少了计算量，并突出了表面信息。 而且，这种方法便于进行手术开窗显示。由于体数据几何单元投影法像表面绘制 方法一样，以多边形作为过渡显示单元，因此可以借助图形硬件加速实现体绘制。 因而对于不太复杂的组织结构，这种方法可以用相对较快的速度来获得体绘制的 效果。 2 6 本章小结 前面我们以各种算法所针对的显示对象和显示机理为主要依据，对现有的医 学图像三维可视化方法进行了分析综合。这对医学研究中具体实际应用的需要， 来选取合适的绘制方法具有重要的指导作用，对于绘制算法本身的研究和发展也 有促进作用。医学图像三维可视化为现代医学发展提供了基础，广泛的应用在辅 助医疗诊断，外科手术操作和模拟、手术仪器试制、医学教学、远程医疗等诸多 医学领域，因此开展该课题研究具有十分重要的意义。 第二章图像数据的读取和平滑操作 1 3 第三章图像数据的读取和平滑操作 3 1 概述 由各种影像设备，例如c t 、核磁共振、超声等，完成医学图像数据的获取工 作，得到的医学图像数据经过图像预处理后便可用于图像的分割和三维重建。预 处理的过程主要包括断层图像的滤波、图像的平滑、图像增强等。 本章主要完成医学图像的读取和图像平滑工作。现代数字化成像设备( 如c t 、 m r t 等) 产生的数字影像都是d i c o m 格式的图像文件。由于d i c o m 格式的图像文 件不能被一般的图像软件读取，造成了后续研究工作的不方便，所以本章首先完 成的任务就是实现将d i c o m 数据转换为可以被一般图像软件读取的b m p 文件，以 便本文后续工作的处理。图像的预处理是针对图像传送和转换( 如成像、复制、扫 描、传输以及显示等) 过程中，由于受噪声的干扰，造成图像的某些品质下降的问 题，而进行的抑制噪声，增强图像特征的操作，从而达到提高信噪比的目的。本 文主要的预处理过程为图像平滑。本章在研究学习经典的图像平滑理论的基础上， 选择中值滤波作为本文平滑处理的方法，并且针对中值滤波计算量过大的缺点， 设计了一种快速中值滤波法，从而实现图像的平滑操作。 3 2 医学图像数据的读取与转换 3 2 1 医学图像数据的读取 现代数字化成像设备( 如c t 、m r t 等) 产生的数字影像都遵循d i c o m 标准中定 义的图像格式标准。为了处理c t 文件，就必须要研究d i c o m 标准。 d i c o m ( d i g i t a li m a g i n ga n dc o m m u n i c a t i o n si nm e d i c i n e ) 是美国放射学会和美 国电器制造商协会在1 9 9 3 年推出的医学数字成像及传输标准。d i c o m 标准采用面 向对象的方法，并按照e r ( e n t i t y - r e l a t i o n s h i pm o d e l ) 模型【l5 1 ，描述信息对象( 如医 生、病人、病例、诊断、图像等) 的属性及其相互关系。e r 实体模型就是实体联 系图，提供了表示实体型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模 型。具体在d i c o m 标准中，实体( e n t i t y ) 表示一个或一类有相同特性个体的应用对 象，联系( r e l a t i o n ) 表示实体之间的相互关系。 符合d i c o m 标准的文件通常后缀名为d c m 。d c m 文件一般由文件头和数据集 两部分构成。 文件头信息：文件头信息包含了被封装数据集的标示信息。这个文件头依次 1 4三维重建技术在医学图像中的研究与应用 包括了文件前言( 占1 2 8 个字节) 、d i c o m 前缀( 占4 个字节) 和文件元元素。文件前言 是用于应用简介或详细说明的固定长度数据段。无内容时，所有的字节均为0 0 h 。 前缀包含了字符串“d i c o m ”，可以根据这个字符串来判断一个文件是否是d i c o m 文件。文件元元素是一些具备数据元素结构的元素体，包括了文件元信息版本、 媒体存储类、传输句法等。 数据集：d i c o m 文件不同于其他的图像文件，里面不仅包含图像数据，还包 含许多其他和图像有关的信息。数据集主要结构是文件元信息后是一个数据集， 其中可以包括其它嵌套的数据集。数据集是由数据元素按标签递增顺序排列组成， 在读写时应遵循d i c o m 数据集的相关定义。如图3 1 给出了d i c o m 文件结构与数 据元素的具体结构。 一 图3 1d i c o m 文件结构 医学图像文件的组成是非常灵活的，其中包含的数据元素数量和数据元素种 类都是无法确定的。所以必须从文件头开始，按顺序依次处理每一个数据，直到 文件的结束标志，具体流程如图3 2 所示。 3 2 2 医学数据的转换 d i c o m 标准是所有影像设备都支持的一种标准，但是d i c o m 图像不能被日 常使用的通用图像处理软件所识别，而且d i c o m 图像本身的解码和信息提取比较 复杂，若从d i c o m 图像到每一种格式文件都生成一种编码方案的工作量很大。因 此必须对d i c o m 图像进行转换，以方便三维重建系统对图像的处理和易于观察和 研究。 通用的图像格式很多，其中b m p 图像是应用最广泛的图像格式之一，并且易 于处理，因此本系统中将d i c o m 格式的图像转换成b m p 图像。 第二章图像数据的读取和平滑操作1 5 b m p 图像文件由文件头、位图信息、像素阵列三部分组成。其中文件头长1 4 字节，位图信息的基本部分长4 0 字节，这前边的5 4 字节为固定位置数据，5 5 字 节以后的4 字节为色彩对应表 1 6 1 。 否 图3 - 2 读取d i c o m 格式数据流程 要把d i c o m 图像转换成b m p 图像，首先要读取d i c o m 图像文件中的参数。 通过d i c o m 说明文件或d i c o m 标准中的数据字典，查询到存储图像的相关数据， 主要包括：图像显示矩阵和图像存储位数。 首先应该找到d i c o m 文件中标签号为( 7 e f 0 ，0 0 1 0 ) 的元素，它指明了图像像素 的起始位置。由于d i c o m 文件的显示顺序是从左到右，从上到下，所以找到图像 文件的起始位置后，然后一行一行显示。而b m p 图像是从左下角开始显示，从左 1 6 三维重建技术在医学图像中的研究与应用 到右，从下到上，因此要将d i c o m 图像中最下排的像素填到b m p 图像的最上排。 b m p 图像只包含8 位2 5 6 个灰度等级。而d i c o m 有1 2 位灰度图像，可以包含 4 0 9 6 个灰度等级。可以通过窗口技术( l u t ) 变换，进行转换。在变换之前，首先读 取d i c o m 图像中的显示窗宽和窗位值，根据窗位值确定中间值，低于窗宽的显示 为最亮，窗宽范围内的值通过数序变换，转换为小于2 5 6 的整数值。由于人眼分 别率的有限，2 5 6 个灰度级已完全满足人眼的分别极限，所以将d i c o m 格式的图 像转化为b m p 的格式的图像根本不会影像三维重建的最终结果【1 7 】。 3 3 图像平滑 本文主要完成人体头颅的三维重建，人体头颅的断层图像序列是通过c t 、m 等电子设备采集得到，由于电子设备的不稳定性( 比如毛刺电压、电磁干扰等) 会对获取的图像产生影像。所以人体头颅图像数据读入内存后，首要任务就是进 行降噪处理，消除读取过程中产生的影响。图像平滑的目的就是消除噪声，所以 经过图像数据读取操作后，就应该完成平滑操作。一般来说，图像平滑有两点要 求： 1 、最大限度地保持信号不受损失，不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息； 2 、尽可能多地滤除噪声，使图像清晰，视觉效果良好1 1 8 。 图像的平滑技术通常有两类方法：空间域法和频率域法。空间域法主要是在 空间域中对图像像素灰度值直接进行运算处理，主要有领域平均法、中值滤波法、 保持边缘滤波法等；而频率域法就是在图像的某种变换域中( 通常是频率域中) 对图 像的变换值进行某种运算处理，然后转换回空间域。 针对本文的操作对象是人体头颅，并根据各种图像平滑方法的特点，本文中 采用中值滤波法。但是中值滤波法需要的计算量较大，所以本文中设计了一种快 速中值滤波的方法，对传统的中值滤波方法进行了改进，在保证图像平滑效果的 条件下，极大的降低了中值滤波的计算量。 3 3 1 中值滤波 中值滤波是一种有效的非线性滤波，常用于消除随机脉冲噪声。中值滤波可 以克服线性滤波器如最小均方滤波，均值滤波等带来的图像细节模糊，而且对滤 波脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。由于本文中处理的对像是人体头颅断层图 像，该图像经过c t 成像扫描产生，其中经过极大的电磁干扰，产生大量的随机噪 声，所以适合使用中值滤波进行处理。 中值滤波的基本思想是：在图像上滑动一个含有奇数个像素的窗口，对该窗 第三章图像数据的读取和平滑操作 1 7 口所覆盖像素的灰度按大小进行排序，处在灰度序列中间的那个灰度值称为中值， 用它来代替窗口中心所对应像素的灰度。对于奇数个元素，中值是指按大小排序 后，中间的数值；对于偶数个元素，中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均 值。 具体实现方法如下： 1 、遍历整个图像文件，选择要处理像素点p ； 2 、以p 点为中心，采用3 x 3 采样窗口取出奇数个像素灰度值，并对像素灰度 值进行排序，如图3 - 3 所示： 3 、用排序后的像素灰度的中间值，取代要处理的p 点的灰度值。 ddd opo o oo 图3 3 采样窗口 经过实际运行证实，中值滤波能有效去除图像中的噪声点，特别是在一片连 续变化缓和的区域中，例如本文中处理对像人体头颅，几乎可以1 0 0 去除灰度突 变点( 可以认为是噪声点) 。所以本文中采用中值滤波的方法。 中值滤波的关键在于选择合适的窗口大小及窗口形状，实际上一般多采用以 像素( f ，) 为中心的正方形窗口，若图像大小为m n 像素，窗口大小为k xl 像素， 则窗口处理时，总计算量为o ( m n o k l ) 量级，也就是说，窗口处理的计算量 不仅与被处理图像大小成正比，也与所用窗口大小成正比。 3 3 2 快速中值滤波 中值滤波法虽然具有良好的去除随机噪声的能力，但是它有一个很大的缺点， 就是计算量太大。使用中值滤波首先要进行全局遍历，选取待处理的像素点，接 下来要对模板内的像素进行比较排序，最后还要转换待处理像素点，总共需要四 个f o r 循环，尤其是在模板较大时，计算量会成倍的增加。所以需要对中值滤波法 进行改进，在保证处理效果的前提下，降低计算量。 由以上分析，可以看出：中值滤波法主要是因为f o r 循环太多，从而加大了计 算量。所以可以通过减少f o r 循环的数量，从而达到降低计算量的效果。 本文要处理的图像是人体头颅断层扫描图像。人体头颅断层扫描图像的特点 是具有较少的灰度值，而且灰度值比较集中，在各组织边缘具有灰度值突变。而 使用图像平滑对其处理的目的是为了去除随机噪声，为后续的边缘提取和三维重 建提供优质的图像文件。基于考虑到人体头颅断层扫描图像的特点和平滑处理的 1 8 三维重建技术在医学图像中的研究与应用 目的，可以把将头颅断层扫描图像看作稀疏矩阵，仅处理灰度值突变的像素点， 也就是仅对图像边缘进行平滑处理。由于进行平滑处理的目的就是为了消除随机 噪声，而随机噪声主要就是一些灰度突变的像素点，所以可以通过相邻像素灰度 值之间的差值来近似的判断图像中的边缘和噪声点。方法是：遍历整个图像的像 素点，判断相邻像素点的灰度值是否大于某个阀值，如果大于阀值就平滑处理， 否则就跳过不做处理。这样做即能够处理边缘像素，又可以滤除掉那些高频噪声， 唯一缺点是没有对所有像素进行处理，有些低频噪声不能滤除，但是考虑到本文 的最终目的是人体头颅的三维重建工作，而三维重建主要是通过使用多边形拟合 方法将多幅人体头颅断层扫描图拟合得到，由于使用多边形拟合方法主要是利用 断层扫描图中的各组织边缘进行拟合的，这样处理对最终结果影响不大。所以本 文在进行图像平滑时，采用近似的方法仅对图像边缘和高频噪声部分进行平滑处 理。 由于本文中使用的这种平滑方法，在遍历整个像素空间时，加入了判断，仅 对图像边缘部分和高频噪声部分进行平滑操作，减少了f o r 循环的数量，从而降低 了中值滤波中的计算量，所以本文称它为快速中值滤波。具体的程序流程如图3 - 4 所示。 输入图 否 是 是 图3 - 4 快速中值滤波算法流程 第三章图像数据的读取和平滑操作 该算法中的难点主要在对平滑点的判断上( 这里的平滑点是指边缘和高频噪 声部分) ，既要使选取的平滑点明显的反映出图像的边缘和取出高频噪声又要 保证计算量不能过大。这就需要选择一个合适的阀值，进行判断。本文中为了选 取合适的阀值，分别选取相邻像素点灰度值相差大于1 0 、相邻像素点灰度值相差 大于2 0 、相邻像素点灰度值相差大于5 0 - - 种情况进行平滑处理。图3 5 分别给出了 三种情况下进行平滑的结果。 c 相邻像素点灰度值相差大于2 0d 相邻像素点灰度值相差大于l o 图3 5 不同阍值下进行平滑的结果比较 由图3 5 可以看出当相邻像素点灰度值相差大于5 0 时，进行平滑时，虽然能够 对图像的大轮廓进行处理，并且能够滤除掉高频噪声，但是对于图像内部的边缘 处理并不明显；相邻像素点灰度值相差大于1 0 时，经过平滑处理的图像基本上能 够处理到图像的各个细节，但是由表3 1 对计算量的分析发现此时处理的像素点数 最