（控制理论与控制工程专业论文）脑血管的三维重构及应用.pdf

喻尔滨i ：稗人。学硕+ 学位论文 摘要 科学计算可视化是2 0 世纪8 0 年代发展起来的一门新学科，其实质是将 科学计算过程中产生的大量的抽象数据，借助于计算机图形学和图像处理技 术，以图形图像信息的形式，商观形象地表达出来医学图像三维重建是可视 化技术的一项重要应用现阶段的医学图像三维重构算法取得了极大的成就， 能够逼真重构出人体i 维立体模型 脑血管瘤又称海绵状m 铝；蝻，是起源于中胚叶细胞的胚胎残余组织的良 性肿瘤，多发生在小脑，偶魁州l i jm f j 脊髓山j j 脑血管瘤病症与很多脑部疾 病相似，因此医生在诊断时经常发生误诊现象 针对这些问题，本文将三维重构应用于脑血管瘤的诊断论文以一位6 0 岁男性脑血管瘤患者的4 5 1 幅肺f 切片吲像作为：炙验材料首先对二维序列图像 进行预处理，通过调整图像灰度，加强脑组织与周围组织的狄度差，然后利 用边缘跟踪算法得到脑组织的准确边界，并将脑组织提取出来最后利用可视 化工具v t k 对这些处理过的：二：维图像进行重构，首先将头部上半部分的血管 和下半部分的头骨同时显示，得到脑向管瘤在脑部的位置，然后单独重构脑 血管的三维图像，得到了脑觚管瘤的准确三维立体图像，为医生对脑血管瘤 的诊断以及后期的治疗起到了很! = f 的辅助作用 关键词：图像处理；脑血管瘤：v7 f k ；| i u 绘制；体绘制 a bs t r a c t v i s ci sak i n do fn e w l yd e v e l o p e ds u b je c ti nt h e 19 8 0 s i ti sb a s e do n c o m p u t e rg r a p h i c s a n di m a g em a n i p u l a t i o n t e c h n o l o g y a n dc o n v e y st h e s u b s t a n t i v ec a l c u l a t i o nr e s u l ti n t o i n t u i t i o n i s t i cg r a p h i c si m a g e o n ei m p o r t a n t a p p l i c a t i o no fv i s ci sm e d i c a lt h r e e d i m e n s i o nr e c o n s t r u c t i o nw h i c hc a ng i v ea v i s u a lt h r e e d i m e n s i o nb o d yn o w a d a y s e n c e p h a l i cd n g i o m aw h i c hi sa l s oc a l l e dc a v e r n o u sh e m a n g i o m a c o m e sf r o m t h er e m n a n te m b r y ob e n i g nt u m o u ro fm e s o d e r mc e l l s t h i sd i s e a s ea l w a y s o c c u r s i nc e r e b e l l u mb u ta l s oi nb r a i ns t e ma n ds p i n a lc o r ds o m e t i m e s a st h ed i s o r d e ro f e n c e d h a l i cd n g i o m ai sf a m i l i a rw i t hm a n yo t h e rb r a i nd i s e a s e s ，m i s d i a g n o s i si s 一 a l w a y so c c u r r e d i no r d e rt os o l v et h i sp r o b l e m ，t h r e e d i m e n s i o nr e c o n s t r u c t i o ni sp r o p o s e d t o u s ei ne n c e p h a l i cd n g i o m ad i a g n o s e si nt h i sp a p e r t h ee x p e r i m e n t a lm a t e r i a li sa s e r i e so f 4 51b r a i ni m a g e sw h i c hc o m e sf r o ma 6 0y e a r so l de n c e p h a l i cd n g i o m a s u f i e r f i r s t l yt h e d i f f e r e n c eb e t w e e nb r a i nt i s s u ea n dt h et i s s u e sa r o u n di t i s w i d e n e du s i n gi m a g ep r o g r e s s i n gm e t h o d 7 f h e nt h eb o u n d a r yo f t h eb r a i nt i s s u ei s g o tu s i n gb o u n d a r yt r a c k i n gm e t h o da n dt h eb r a i nt i s s u e i sc u to u tw h i c hi si n s i d e t h eb o u n d a r y 。t h eb l o o dv e s s e lo nt h eu p p e rh a l fb r a i na n d t h eb o n eo nt h el o e w e r b r 抽i sr e c o n s t r u c t e du s i n gv f kt om a k es u r ew h e r et h ee n c e p h a l i cd n g i o m a i s i nt h ee n dt h eb l o o dv e s s e li t s e l fi sr e c o n s t r u c t e dt og e tt h ee x a c tt h r e e - d i m e n s i o n i m a g e o fe n c e p h a l i cd n g i o m a k e yw o r d s ：i m a g ep r o g r e s s i n g ；e n c e p h a l i cd n g i o m a ；v t k ；s u r f a c er e n d e r i n g ； v o l u m er e n d e r i n g 哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导 下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文 献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已 注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已 经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个 人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到 本声明的法律结果由本人承担。 作者。签字，夕一 日 期：2 口秒苫年弓月8 日 哈尔滨：r 程大学研究生学位论文 1 1 概述 第1 章绪论 1 8 9 5 年1 1 月8 日，德国物理学家伦琴在调试一组阴极射线仪器时，发 现了x 射线，并用x 射线给他夫人的手拍了人类历史上第一张医学图像。伦 琴本人也因为这一重大贡献获得了第一个诺贝尔物理学奖。1 0 0 多年来，x 光照技术在临床医学上得到了广泛的应用，成像技术也不断的发展。利用x 射线发展起来的计算机断层摄像技术c t ( c o m p u t e r i z e dt o m o g r a p h y ) 是二十世 纪医学的重大成果之一，这一技术在医学领域的应用成果使医学射线学发生 了革命性变化，清晰的人体结构图像和详尽的病理信息为临床医学的诊疗和 医学科学的研究提供了直观可靠的手段。由于c t 可以透视人体内部各器官 部位情况，它已经被广泛用于各大中型医院。伴随着c t 成像设备的同益发 展，c t 图像处理己逐渐成为影像c t 研究重点之，利用计算机对c t 扫描 图像进行处理，可以帮助医务工作者对病人病情做深入分析，提供更加准确 的客观诊断依据。 科学计算可视化【1 2 1 ( v i s u a l i z a t i o ni ns c i e n t i f i cc o m p u t i n g ，简称v i s c ) 是 发达国家2 0 世纪8 0 年代后期提出并发展起来的一个新的研究领域。经过这 短暂的二十几年，有关科学计算可视化的理论和方法的研究已经在国际上蓬 勃开展起来并走上应用，是当前计算机科学的二个重要研究方向，它的实质 是将科学计算过程中产生的大量非直观的、抽象的或者不可见的数据，借助 于计算机图形学和图像处理技术，用几何图形和色彩、纹理、透明度、对比 度及动画技术等手段，以图形图像信息的形式直观、形象地表达出来，并进 行交互处理。实际上，随着科学技术的发展，科学计算可视化的含义已经大 大扩展，它不仅包括科学计算数据的可视化，如有限元分析结果等，也包括 工程计算数据及测量数据的可视化，例如应用于医疗领域的计算机断层扫描 及核共振数据的可视化，就是当前最为活跃的研究领域之一。 可视化技术在医学领域的应用是最早的，也是最广泛的。医学图像可视 化方法可分为两大类：二维切片可视化和三维体可视化。二维切片可视化是 哈尔滨t 程火学研究生学位论文 对切片图像进行处理，显示医生想获取的重要信息，如狄度拉伸操作、强度 分层等等，其技术已比较成熟。医学图像的三维可视化是利用一系列的二维 切片图像重构三维图像模型，主要有两种技术：面绘制和体绘制。由于三维 可视化可提供具有真实感的三维医学图像，使医生可以从多角度、多层次分 析立体图像模型，受到了广泛的重视。医学图形三维重构及可视化在医疗领 域中的应用可概括如下。 ( 1 ) 在医疗诊断中的应用：在临床和医学研究中，c t 图像【3 】、核磁共振 图像和超声图像的广泛应用是医疗诊断的有力手段。利用三维重构技术对图 像进行处理、构造三维几何模型，对重构模型进行不同方向观察、剖切，使 得医生对感兴趣的部位的大小、形状和空间位置不仅有定性的认识，也可获 得定量的认识。 ( 2 ) 在整形与假肢外科中的应用1 4 j ：医学图形三维重构及可视化技术在整 形与假肢外科中有着重要的应用。在整形外科中，特别是颅面外科目前已有 成功应用。在假肢设计中，如做骸骨更换手术之前，先要重构出骸骨及与之 结合部位的三维模型，根据重构的模型来设计所需成骨假肢的外形，使之能 与病人的个体特性相吻合，减少因假肢外形差异造成手术失败的概率。 ( 3 ) 在手术规划及放射规划中的应用：由c 2 1 或m r i 图像序列重构出病 灶和组织的三维模型。在手术规划中，医生可观察病灶和组织的形状和空问 位置，确定科学的手术方案。在放射治疗规划中，根据重构组织的三维几何 描述，进行射线安排，使射线照射肿瘤时不穿过敏感组织和重要组织，不伤 害正常组织或对正常组织伤害尽量小。 ( 4 ) 在虚拟手术中的应用【5 】：虚拟手术是虚拟现实技术在现代医学中的应 用，它是一个极具挑战的课题。它融合了计算机技术、计算机图形学、传感 器技术、生物力学、现代医学、图像处理、科学计算可视化等学科领域的知 识。它所设计的内容包括用户对于医学数据的交互与可视化、物体运动变化 模拟和各种感官反馈模拟。虚拟手术的出现有助于加强医生手术方式的训练， 缩短训练周期，降低训练成本，因此虚拟手术将大大加快新手术方式的推广 和应用，提高现代医疗效率，具有极高的应用价值。 现阶段医学图像三维重构的应用多集中于人体的器官组织，很少应用于 哈尔滨一i ：程人学研究生学位论文 血管方面。本文将三维重构的重点放在血管的三维重构，得到了良好的重构 效果。 1 2 本文的研究意义 脑血管瘤又称海绵状血管瘤，血管母细胞瘤等，脑血管瘤是起源于中胚 叶细胞的胚胎残余组织的良性肿瘤，多发生在小脑，偶见于脑干和脊髓。有 遗传倾向，可发生于任何年龄，青壮年为多，高峰年龄为3 0 一4 0 岁，男性稍 多于女性。病变多位于小脑，头痛为首发症状，临床表现为问断性枕下痛、 呕吐、眩晕、复视，反复头痛，抽搐等，病程长，病情呈进行性加重。 目前常规的脑血管瘤诊断方式为观察病人的病情，拍摄病人的头部的局 部切片图像，观察二维切片图像的上的脑血管变异情况。由于脑血管瘤的症 状与许多脑部疾病相似，例如颅内肿瘤、脑出血、脑血栓、脑囊虫病等，而 且通过二维脑切片图像观察脑血管瘤病人的病情需要相当的专业知识和实践 经验，并且很难从二维切片图像中构想出组织器官的立体形态和相关关系， 因此在实际诊断中经常出现误诊的现象f 6 】f 7 1 。针对此现象，本文将三维重构应 用于脑血管瘤疾病的诊断，对疾病确诊的准确率的提高具有极大的帮助。 1 3 本文主要研究工作 本文的主要研究医学图像的三维重构技术，应用可视化工具v t k 实现了 医学断层图像的三维重构，并将三维重构技术应用于脑血管瘤的诊断，取得 了良好的效果。 第1 章介绍了科学计算可视化技术及医学图像三维可视化的含义、应用 领域以及发展趋势，并对脑血管瘤的症状及常规诊断方式及误诊原因做了简 要分析。 第2 章叙述了医学断层图像的成像原理以及成像设备，详细介绍了医学 图像标准d i c o m ，为本文进一步的工作奠定了基础。 第3 章详细讨论了医学图像预处理的方法。在分析了常用的经典边缘检 测算法的基础上，详细讨论了边缘跟踪算法，并用该算法实现了医学脑图像 中脑组织边界的准确提取，为下文脑血管的三维重构做了铺挚。 第4 章介绍了可视化工具v t k 和医学图像三维重构的算法：面绘制和体 哈尔滨t ：程火学研究生学位论文 绘制。详细介绍了面绘制中的m a r c h i n gc u b e 算法和体绘制中的光线投射算 法。利用可视化工具v t k ，以脑序列图像为实验材料，实现头部的三维面绘 制和体绘制。并在最后对两种算法进行分析比较。 第5 章将面绘制m a r c h i n gc u b e 算法应用于脑血管瘤的诊断，重构出头 部血管的三维效果图，取得了良好的效果。 4 哈尔滨f ? 程人学研究生学位论文 第2 章医学c t 图像 2 1 c t 图像成像设备及原理 随着微电子工业和计算机技术的飞速发展，医学影像技术也快速发展， 其中c t 机产品更是日新月异，每隔三至五年便推出一种更新的产品。一般 临床所提及的c t ，指的是以x 光为放射源所建立的断层图像，称为x 光c t 。 事实上，任何可以生成图像，并以计算机建立断层图的系统，均可称之为c t 。 医学上对病人进行无损伤诊断1 9 】的设备包括计算机断层扫描机( c t ) 、核磁共 振( m 砒) 0 1 0 儿1 1 】、单光子断层成像( s p e c t ) 、正电子断层成像( p e c t 或p e n 、 超声( a 超和b 超) f 1 2 j 等等。这些设备都能产生断层图像，断层图像在空间一 个方向的叠加就构成了一个数据场。表2 1 展示了各种设备f 1 3 】的特点。 c t 的产生是医学影像学划时代的进步，其实用价值已为中外医学界所共 识，成为医学诊断不可或缺的设备。一部完整的c t 系统主要包括扫描部分( 包 括线阵排列的电子辐射探测器、高热容量调线球管、旋转机架) ，快速计算机 硬件和先进的图像重构、显示、记录与图像处理系统及操作控制部分。 c t 利用x 光，使用气体或晶体探测器，并利用计算机处理探测器所得 到的资料。c t 的特点在于它能区别差异极小的x 光吸收值，能区分的密度 范围多达2 0 0 0 级以上。这种密度分辨率【1 4 j ，不仅能区分脂肪与其它软组织， 也能分辨软组织的密度等级，例如能区分脑脊液和脑组织及区分肿瘤与其周 围的正常组织。这种革命性技术显著地改变了许多疾病尤其是颅内病变的诊 断方式。 在每次曝光中所得到的资料出计算机计算每个像素中的x 光衰减值，重 构形成图像。每个像素的直径约为0 2 5 0 6 m m ，此数值依机器的解析度而定。 每个像素都具有定体积，其高度与所扫描的层面厚度一致，在计算机中所 记录的x 光衰减值就代表该组织体积，亦即体积元素( v o l u m ee l e m e n t ，简称 体素v o x e l ) 的平均值。计算机最后可将运算所得到的影像显示在显示设备上， 也可将其摄成胶片以作永久保存。此外，其基本资料也可以储存在磁光盘或 磁带罩。 哈尔滨i 程火学研究生学f 7 ：论文 表2 1 主要医学成像设备特征比较 c tm r i 超声断层 s p e c tp e t 层间距离1 1 5 m m2 1 0 r a m 1 3 m m9 1 5 m m5 - 9 m m 重构矩阵 2 5 6 x 2 5 6 或2 5 6 x 2 5 6 或6 4 x 6 4 或2 5 6 x 2 5 6 或 1 2 8 1 2 8 大小5 1 2 5 1 25 1 2 x 5 1 21 2 8 x 1 2 8 1 0 2 4 x 1 0 2 4 分辨率o 5 2 m mo 5 2 m m1 2 7 m m3 5 10 m m2 3 7 8 m m 高频r f 传播 + 衰变生成 成像机制x 射线投射超声波 y 射线发射 和外部磁场 的一对y 射线 x 射线线性 受r f 脉冲激对标有放射性对放射性同位 物理变量 励质子发射的声阻抗核索的生化化素构成的生化 衰变 一个r f 信号合物的吸收化合物的吸收 互、乏加权的 材料边界 数据意义材料密度生物化学活性生物化学活性 自由氢密度核均密度 c t 图像的c t 值反映组织对x 射线吸收值( 衰减系数) 。其单位为 h o u n s f i e l du n i t ( h u ) ，通常定义物质的c t 值如下： p ( - t ，) ， ( 2 一1 ) 其中，肌是x 射线衰减系数( 对有效能量而言) ，对大多数c t 机来说p 为常 数，通常为1 0 0 0 ，故c t 值可下式表示： 1 0 0 0 x ( 一。) ( 2 2 ) 一般认为空气对x 射线的吸收为0 ，故空气的c t 值为1 0 0 0 ；而骨组织 x 射线衰减是水的2 4 倍，现多选取2 倍，故相应c t 值为+ 1 0 0 0 。水的c t 6 哈尔滨工程大学研究生学位论文 为0 ，如图2 1 所示。 空气 l 脂肪 骨 致密物 i l jl jul j l jl jl j l jl jl ji i i - 1 0 0 0 01 0 0 02 0 0 0 3 0 0 0 亨式单位 图2 1 人体不同组织c t 值 由c t 值知，人体的组织密度可分成2 0 0 0 个密度等级，在分析c t 图像 时，可以提出每个像素c t 值的确切数据，以便比较与正常组织或周围组织 的差异。但为了更快的做出诊断，人们还是习惯于直观的看c t 图像，这就 需要用荧光屏来显示。为此，c t 机通常引入2 5 6 级的灰度级，即把 一1 0 0 0 - - , + 1 0 0 0 的c t 值用2 5 6 级灰度来表示其黑白层次。一般所处理的图像是 经过量化后的灰度图像，标准的c t 灰度图像为1 2 位灰度图像。c t 影像在 显示时所采用的密度范围及平均值则可以在计算机上操作控制。在一张影像 中所见到的密度范围称为“窗宽”( w i n d o ww i d t h ) t ”】，而密度平均值则称为 “窗位”( w i n d o wl e v e l ) 或“窗中心”( w i n d o wc e n t r e ) 。人类肉眼只能分辨 数种灰度级。在选取宽窗时，能见到所有结构，但却无法分辨微小的密度差 异。在选取窄窗时，能分辨小范围享氏单位的密度变化，但观察范围减少。 2 2 医学图像d i c o m 标准 在医学影像信息学的发展、研究过程中，由于医疗设备生产厂商的不同， 造成与各种设备有关的医学图像存储格式、传输方式千差万别，使得医学影 像及其相关信息在不同系统、不同应用之间的交换受到严重阻碍。为此，美 国放射学会( a c r ) 和全美电子厂商联合会( n e m a ) 联合组成委员会，在参考了 其他相关国际标准基础上，推出了医学数字图像存储与通信标准，即d i c o m 标准【16 1 。它从最初的1 0 版( a c r - n e m as t a n d a r dp u b l i c a t i o n sn 0 3 0 0 - 1 9 8 5 ) 至0 19 8 8 年推出的2 0 版本( a c r - n e m as t a n d a r dp u b l i c a t i o n sn 0 3 0 0 19 8 8 ) ，到 1 9 9 3 年发布的d i c o m 标准。从目前的发展来看，d i c o m 已经成为普遍适 7 织铲i i水随 哈尔滨1 ：程人学研究生学位论文 用的标准。美国、欧洲、同本的医学影像设备的主要制造商，都已经支持 d i c o m 标准。在他们的有力推动下，d i c o m 标准| - f 迅速发展，已经由初期 的仅仅限于放射医学的影像交换协议，发展成为涵盖多种服务( 打印、存储、 工作流支持及最新的安全策略) 、多个医学领域( 放射医学、心脏医学、眼科 医学) 的标准。目前大部分国内使用和生产的医学图像设备都是基于标准化 d i c o m 接口的。现在广泛使用的d i c o m 标准是是2 0 0 3 年发布的，它具有 以下特点。 ( 1 ) 广泛适用于网络环境。d i c o m 的早期版本只适用于点到点的数据 传送，而现在d i c o m 支持基于s o ，o s i 和t c p i p 等通用工业标准的网络环 境，从而为远程医疗创造了条件。规定了医疗设备如何对数据交换及相关指 令做出反应。 ( 2 ) 引入了广义的信息对象概念。信息对象不仅包括图形和图像，还包 括检查、报告等广义上的各种信息对象，继而建立了唯一标识各种信息对象 的方法。这对在网络环境下清晰地定义信息对象之i 日j 的关系具有关键意义。 d i c o m 标准的制定使得医学图像及各种数字信息在计算机间的传送有一了 一个统一的标准。 ( 3 ) 与d 1 c o m 之前的a c r - n e m a 版本1 o 和2 0 不同的是，d i c o m 3 0 标准有很好的可扩充性【1 7 】。首先，它是出多部分组成的，这样就可以单独对 某部分进行扩充而不必重新出版整个标准。其次，在各部分中将易于增加和 修改的内容放入附录中，方便更新。 2 2 1 d i c o m 组成部分 与d i c o m 之前的a c r n e m a 版本1 0 和2 o 不同的是，d i c o m 标准 有很好的可扩充性。首先，它是由多部分组成的，这样就可以单独对某部分 进行扩充而不必重新出版整个标准。其次，在各部分中将易于增加和修改的 内容放入附录中，方便更新。目前d i c o m 标准出1 5 部分组成，其中一至九 部分的关系如图2 2 所示。 第一部分，简介和综述。简要介绍了d i c o m 的概念及组成。 第二部分，兼容性。精确地定义了d i c o m ，要求制造商精确地描述其 8 哈尔滨工稃大学研究生学位论文 产品的d i c o m 兼容性，即构造一个该产品的d i c o m 兼容性声明，它包括 选择什么样的信息对象、服务类、数据编码方法等，每一个用户都可以从制 造商处得到这样一份声明。这样，用户就可以选择具有相同d i c o m 兼容性 声明的产品进行互联。 第三部分，信息对象。此部分定义了信息对象和信息对象类。许多信息 对象定义( i o d ) 中有若干组属性是类似的，这些组被集中在一起形成了系列 多个i o d 都可以使用的公共模块。i o d 被写在这一部分的附录里，以保证在 增加新i o d 时不必重写该部分中其他已定的内容。 l第一部分：介绍与概述l 第四部分：服务类规范 第 jj ： 、 部 第三部分：信息对i分 象的定义r + 数 1， ： 字 字 典 第五义分。j 构和语卜 1 第七部分：消息变换 l? 第八部分：网络通讯第九点：点对点 支持通讯支持 图2 2d i c o m 组织关系图 第四部分，服务类说明。定义了许多服务类，服务类详述了作用于信息 对象上的命令及其产生的结果。一个服务类可对应于一个或多个命令，作用 于一个或多个信息对象。服务类还给出了角色，服务类提供者和服务类用户。 第五部分，数据结构及语义。描述了怎样对信息对象类和服务类进行构 造和编码。它给出了构造数据流所必须的编码规则，使之可通过消息传递。 第六部分，数据字典。描述了所有信息对象是由数据元素组成的，数据 9 哈尔滨 i 程人学研究生学 7 ：论文 元素是对属性值的编码。 第七部分，消息交换。定义了进行消息交换通讯的医学图像应用实体所 用到的服务和协议。消息是在2 个交互的d i c o m 应用实体之间进行交换的 符合消息交换协议的数据单元，它包含一个命令流和一个数据流。 第八部分，消息交换的网络通讯支持。说明了在网络坏境下的通讯服务 和支持d i c o m 应用进行消息交换的必要的上层协议。目自订，d i c o m 可支持 t c p i p 协议和s o 0 s i 协议。 第九部分，消息交换的点对点通讯支持。说明了与a c r - n e m a 2 0 兼容 的点对点通讯的服务和协议。它详述了物理接口和信号协议。但点对点通讯 接口与o s i 和t c p i p 网络环境联接时需要一个网络接口单元。 第十至十二部分，定义了存储媒体和数据交换的文件格式，存储媒体运 用描述，数据交换的存储功能和媒体格式。 第十三部分，打印管理对点对点通讯的支持，它描述了d i c o m 打印用 户和打印提供者建立连接所需的服务和协议。 第十四部分，狄度标准显示函数，它描述了狄度图像显示的标准函数， 提供了测量特定显示系统特征曲线的测量方法。 第十五部分，定义了d i c o m 安全模型。 2 2 2d i c o m 文件格式 符合d i c o m 标准的文件通常后缀名为d c m 1 8 i 。大多数的图像处理软件 目前还不支持这种图像格式，因此了解d c m 巨l 像文件格式对于后期处理十 分必要。d c m 图像文件格式提供了种在个文件中封装数据集的方法。 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的数据段。它不像 d i c o m 数据元素那样有标签和值长度字段，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 ”，可以根掘这个字符串来判断一个文件是否是 d i c o m 文件。文件元元素是些具各数据元素结构的元素体，包括了文件 1 0 哈尔滨t 程大学研究生学何论文 元信息版本、媒体存储类、传输句法等等。 文件元信息是一个数据集，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的，在读写时应遵循d i c o m 数据集的 相关定义。一个数据集描述了现实世界信息对象的一个实例。数据集由数据 元素构成。数据元素包含对象属性的代码值，由数掘元素标签唯一标示。数 据元素在一个数据集中按标签递增的顺序存放，并且在数据集中最多出现一 次( 嵌套数据集除外) 。 数据元素由若干字段组成。有三个字段对所有数掘元素通用，这三个字 段是，数据元素标签、值长度和值字段。第四个字段为值描述，仅在两个明 确数据元素v r 结构中出现。v r 是d i c o m 对所支持的数据类型的定义，被 称之为数值表现方法。四个字段定义如下：数据元素标签，一个1 6 位无符号 整数排序对，描述元素号码后的组号码；值长度，一个1 6 位或者3 2 位的无 符号整数，描述值字段的长度，该长度为组成字段的字节数量，它不包括数 据元素标签的长度、值描述和值长度字段；值字段，包含数掘元素值的偶数 字节号码，存储在此字段的值的数据类型由数据元素的v r 指定，值多样性 ( v m ) 指定有多少个带有v r 的值可以放在值字段中，如果v m 大于l ，表明 元素是多样取值的，对于未定义长度的值字段通过序列定界和项目界定数据 元素的方法定界；值描述，一个1 6 位的字符串，是数据元素的v r 值。给定 数据元素标签的值描述在数据词典中有详细定义，使用d i c o m 的默认字符 集编码。 根据前面所述的对数据集的读取方法，可以获得图像的相关信息和像素 数据。在此基础上完成图像的处理、显示等功能。 根据d i c o m 解码规则，本实验室用v c + + 编写了一款针对d i c o m 格式 图像处理的软件，其操作界面如图2 3 所示，可对d i c o m 图像实现放大、 缩小、加热、反色、平滑、锐化、伪色彩、灰度拉伸、图像格式转化等多种 功能。 哈尔滨工程大学研究生学位论文 二旦型!堕些三一一 一 警i ，2 i 妄趟+ 。! 到 赫i ! ! ! ! 纠 。一匾网 r mr “l r m 划 矗 图23d i c o m 图像处理软件界面 23 本章小结 本章介绍了医学断层图像c t 的成像设备及成像原理，详细介绍了医学 图像d i c o m 标准，并展示了针对d i c o m 文件属性编写的软件。 耋萋 幽 竺 哈尔滨t 程火学研究生学位论文 第3 章医学图像的预处理 一幅医学图像能够给医生直观提供辅助诊断和治疗的信息。特别是有经 验的专家和临床医生能从这些图像中得到很多有用的信息。但是，从扫描设 备出来的原始图像由于受到成像设备和获取条件等多种因素的影响，可能出 现图像质量的退化，甚至伪迹的现象。不同能力和背景的人对同一幅医学图 像往往也会得出不同的结果来。因此，需要用计算机对医学图像做预处理。 图像预处理1 2 ”是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或除 去某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定 的应用来说，比原始图像更适合。通用的方法有两类：一类是不考虑图像降 质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减其次要信息；另 一类方法是针对图像降质的原因，设法去补偿降质因素，从而使处理后的图 像尽可能的逼近原始图像。 医学图像与普通图像比较，本来就具有模糊性和不均匀的特点，因而获 取图像数据后首先要进行预处理，以期得到较好的显示效果。常用的预处理 技术有滤波、增强、恢复、插值、缩放、旋转、平移等技术。滤波、恢复、 增强操作可以消除图像数据中的噪声，提高图像的质量，突出感兴趣的生物 组织；缩放、平移、旋转等几何变换则可以矫讵倾斜的医学图像。从可视化 的观点来看，图像预处理是在可视化之前，用来对图像内容进行处理以提高 后续可视化处理的效率，并改善可视化处理结果图像的效果的。比如，c t 或m r i 数据可能带有噪声点或可能要求图像分割，用图像处理技术就能去除 噪声，完成图像分割。于是，后续的轮廓线生成、面绘制、体绘制及其它的 3 d 处理就可在性能、准确性和效率上得到改善。 3 1 图像对比度增强 所谓图像的对比增强【2 2 1 ，实际上要完成的工作是通过将画面上重要的内 容增强突出，同时将不重要的内容进行抑制，以此达到改善画面质量的效果。 换句话说，通过对重要内容的增强与不重要内容的抑制获得清晰的图像显示 效果。一般情况下，对比度大的图像较对比度小的图像画面清晰度高，层次 哈尔滨丁程人学研究生学位论文 感强。 3 1 1 对比度线性拉伸 对比度线性拉伸处理，实际上是图像灰度值的线性映射。假设处理后图 像的量化级数相同，即处理前后图像的灰度分布范围均为 o ，2 5 5 ，则如果需 要进行对比度线性拉伸，从原理上说，只能通过抑制非重要信息的对比度来 腾出空间给重要信息进行对比度的线性拉伸。 设原图像的灰度为f ( i ，) ，处理后图像的灰度为g ( f ，) ，对比度线性拉 伸的原理示意图如图3 1 所示。原图中的重要景物的灰度分布假设在 ，无】 的范围内，则对比度线性拉伸的目的是使处理后图像的重要景物的灰度分布 在【劭，岛】的范围内，当产( 五- l ) g = ( g b g o ) ，则可达到对比度拉伸的目的。 换句话说，如图3 1 所示的该线性映射关系中的分段直线斜率有口 1 ，y 1 则表示了重要景物的对比度拉伸。 2 5 5 g b g n o f 2 5 5 j 口 jb i ( z f ( i ，) 。0 f ( i ，) 厂 g ( f ，歹) = f l ( f ( i ，) 一厂) 。+ 五f ( i ，) f ( 3 一1 ) 【y ( f ( i ，_ ，) 一无) + g b五f ( i ，歹) 2 5 5 1 4 哈尔滨程人学研究生学位论文 舯刮，z 胁2 h 一= 蒡忙精一纂号图像的姗 为m ”。 应用本节所述对比度线性拉伸方法处理图像，将( 舶，m ) 点坐标哎置为 ( 5 0 ，3 0 ) ，昵， ) 坐标设置为( 2 0 0 ，2 2 0 ) ，各段的斜率为口= 0 6 ，卢= 12 6 7 7 = o6 3 6 ，得到的效果如图3 2 所示。 ( a ) 原图像( b ) 调整后图像 图3 2 脑切片图像对比度线性拉伸 312 直方图均匀化方法 图像的灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的 统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其 所出现的频度。通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为像素个数， 也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。直方图 上一个点的含义是，图像中存在的等于某个灰度值的像素个数的多少。通过 出度直方图可以对图像的某些整体效果进行描述。 图像的灰度直方图反映了图像中像素的灰度分布特性，因此，通过列欢 度直方图的调整，可以达到使图像数据信息量增大的目的，由此使画面的表 现效果得到改善。如果等于某个灰度值的像素个数在图像中占的比例比较大， 则对画面的影响比较大，而如果等于某个灰度值的像素个数在图像中占的比 例比较小，则改变这个像素的灰度值对图像的影响是可以忽略不计的。 哈尔滨- f ：稃人学研究生学忙论文 按照上面的思想，直方图均衡化方法的基本原理是：对在图像中像素个 数多的灰度值进行拉伸，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到清晰 图像的目的。 设f ( i ，j ) ，g ( i ，) ，( f = 1 ，2 ，l 肌；= 1 ，2 ln ) 别为原图像和处理后的图像 的像素灰度，图像的灰度变化范围为o ，2 5 5 ，则直方图均匀化的方法具体如 下。 ( 1 ) 求原图像厂( f ，) 的狄度直方图，设用2 5 6 维的向量办，表示。 ( 2 ) 由乃，求原图像的灰度分布概率，记为p ，则有： p ，( f ，歹) = h f ( 0 门， i = o ，1 2 ，l ，2 5 5，( 3 - 2 ) 其中，2 ，= m x n ( m ，? 分别为原图像的长和宽) 为图像的总像素个数。 ( 3 ) 计算图像各个灰度值的累计分布概率，记做成，则有： 耽( 轳p ，( 七) i = o ，1 ，2 ，l ，2 5 5 ( 3 3 ) k = o 其中令p o ( o ) = o 。 ( 4 ) 进行直方图均衡化计算，得到处理后的像素值g ( i ，歹) 为： g ( i ，j ) = 2 5 5 见( 惫)( 3 4 ) 应用本节所述的方法，首先显示源图像的直方图，如图3 3 ( b ) 所示。从 图3 3 ( b ) 中可以看出，原图像中狄度值在1 0 0 至1 5 0 点较多，而其他灰度的 计数相对较少，因此将图像的坎度值向1 0 0 至1 5 0 靠拢。调整从度直方图，+ 将显示灰度的上下限分别调整为3 0 和2 3 5 ，如图3 4 ( b ) 所示，得到的效果图 如图3 4 ( a ) 所示。经过直方图均衡化处理以后的图像，从画面表现效果上来 看，可以非常逼真地再现灯光的效果，图像画面的层次感加强，细节也比较 清晰。 1 6 哈尔滨工程大学研究生学位论文 ( a ) 通过直方图调整后的图像( b ) 调整后图像的直方图 图3 4 通过直方图调整后的图像 3 1 3 线性动态调整 所谓动态调整，就是利用动态范围对人类视觉影响的特性，将范围进行 哈尔滨工程大学研究生学位论文 压缩，将所关心部分的灰度级的变化范围扩大，由此达到改善画面效果的目 的。 线性动态调整方法是，首先进行亮暗限幅，即将图像中黑的像素值调大， 由0 调到口，白的像素值调小，由2 5 5 调整到b 。然后将区域【口，6 】进行线性 映射到【o ，2 5 5 】范围内。这样，实际上有一部分较暗的像素点以及较亮的像素 点进入饱和，中间部分的像素值因此可以进行对比度扩展，而使得其细节部 分看的更加清楚。线性动态调整的映射关系如图3 5 所示，设原图像的灰度 为f ( i ，) ，处理后的图像为g ( i ，j ) ，从图看出，原图中的灰度值在 0 ，口】范围z 内的部分压缩为0 ，原图灰度值大于b 的部分压缩为2 5 5 。由此突出了 a ，b 】 范围内的图像，抑制了其他次要信息。 0 a b2 5 5 图3 5 线性动态调整示意图 线性动态调整的计算公式如( 3 5 ) 所示： 哈尔滨 程大学研究生学位论文 到效果图如图36 所示。 离 哈尔滨j 1 ：程人学研究生管：何论文 ii i 一 i - _ _ - _ _ _ - - _ _ - _ _ _ - - _ - 一 3 2 1 均值滤波法 均值滤波【2 5 】实际上就是用加权均值替代原图像中的各个像素值。对于图 像中的每一个像素，取一个以它为中心的区域，用该区域内各像素狄度的加 权平均值取代该像素的灰度值。具体的做法是取一个方形区域，称为平滑窗 口，它是权值的二维矩阵。滤波过程是用窗口在图像上滑动，窗口中心对着 豹像素根据式( 3 6 ) 来更新其灰度值。当每个像素都被扫描一次之后，对一幅 图像的平滑就完成了。这是空间域中对图像进行平滑的一种最简单的方法。 设f ( i ，) ，( f 1 ，2 ，lm ；j = l ，2 ，l 刀) 为一幅待平滑的图像，平滑窗口的大小 为( 2 n + 1 ) ( 2 n + 1 ) ，则图像平滑后可以表示为： nn f ( i + u ，+ v ) g ( f ，) = 堡业掣r w 。， “：一nv = 一 ， ( 3 6 ) 其中w 。是权值。考虑到数据分布的平衡性，窗口大小一般选为3 x 3 或5 5 ， 待处理像素放在窗口的中心。为了使输出像素值保持在原来的灰度范围内， 平滑窗口的权值总和应维持为1 ，即 nn w l ，= l ( 3 7 ) 笃一p = 一 一般来说，窗口越大，平滑能力就越强。但是，噪声的消除程度和图像 原有信号的衰减程度皆与窗口的大小成正比，因此并不是窗口越大越好。实 际中常用的有3 x 3 和5 5 两种窗口大小。模板的描述可以采用矩阵的形式， 如3 x 3 的均值滤波器可描述如下： 哆 i 喊炉去巴 e 2 轭：卜2 排 2 0 矧 ( 3 8 ) 11 01l ( 3 9 ) 11l j tll 。，l 1 8 = 从 晴尔演j 样人学研究生学位论文 如线状、圆形、十字型、圆环形等。 采用3 x 3 正方形窗口，对脑切片图像进行中值滤波，得到效果图如图3 8 所示。 匦q ( a ) 原图像( b ) 中值滤波后图像 图3 8 脑切片图像进行中值滤波效果图 33 边缘检测 图像的边缘对人的视觉有重要的意义，在图像编码、传输中，边缘榆测 1 2 7 1 1 2 8 都有极为重要的意义。生物的视觉系统是利用边缘检测，如人类识别物 体时很大程度上依赖于边缘。当人看到一个亮度渐变的区域时，无论如何努 力，都不能把这个区域分为轮廓分明的两部分。然而，当此区域有亮度突变 时，人们就会立刻感觉到边缘的1 竿在。边缘是一个区域的终结，另一个区域 开始的地方，边缘检测，就是检测扶度缴或者结构具有突变的地方。边缘特 征具有很广的应用范围，不仅用于图像的分割，也是纹理分析等其他图像分 析的重要信息源和形状特征基础。 33l基于经典微分算子的边缘检测方法 在一幅图像中，边缘有方向和幅度两个特性。沿边缘走向的版度变化甲 缓，而垂直于边缘走向的灰度变化剧烈，这种变化町能是阶跃形或斜坡形。 在边缘上灰度的一阶导数幅值较大，而二阶导数在边缘上的值为0 ，其左右 哈尔滨i ：程人学研究生学何论文 分别为一正一负两个峰，也就是说，边缘点对应于一阶微分幅度大的点，也 对应于二阶微分的零交叉点。因此，利用梯度最大值或二阶导数过零点提取 边界点就成为一种有力的手段，而经典边缘检测方法1 2 9 j 就是依据这种特征来 检测边缘的。 3 3 1 1r o b e , s 算子 r o b e r t s 边缘检测算孑是一种利用局部差分箅子寻找边缘的算子，它是在 2 x 2 邻域上计算对角倒数，图像点 ，j ，) 的梯度g ( x ，y ) 的幅度是用方向差