（生物医学工程专业论文）基于医学图像的多材质有限元建模.pdf

a b s t r a c t a bs t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fb i o m e c h a n i c a ls i m u l a t i o ns y s t e m ，t h er e s u l to f m e d i c a ls i m u l a t i o ni sd e m a n d e ds i m i l a rt ot h er e a lh u m a nb o d yn o to n l yi nt o p o l o g y b u ta l s oi np h y s i c a lc h a r a c t e r i s t i c s h o w e v e r ，c t ，m r ia n do t h e rm e d i c a li m a g e sc a n h a r d l yb ea p p l i e di nq u a n t i t a t i v ea n a l y s i so ft h es i m u l a t i o ns y s t e mi n c l u d i n gt h e c o m p u t a t i o no fp h y s i c a lp a r a m e t e r s t h e r e f o r e ，as i m u l a t i o na n dm o d e l i n gm e t h o d b a s e do nm e d i c a li m a g e si sn e e d e df o r t h ea n a l y s i so fb i o m e c h a n i c a ls i m u l a t i o n o u rg r o u ph a sd o n es o m eb a s i cr e s e a r c ho nt h ef i n i t ee l e m e n tm o d e l i n gb a s e do n t h em e d i c a li m a g e s t h ef i n i t ee l e m e n tm o d e l ( f e m ) o f s i n g l em a t e r i a lo r g a n i z a t i o n c a nb eb u i l t b u ti np r a c t i c a la p p l i c a t i o n ，a n a l y s i so ft h ei n t e r a c t i o nb e t w e e nt h e d i f f e r e n to r g a n i z a t i o n si so f t e nn e e d e d t h e r e f o r e ，o u re m p h a s e si so nt h eb u i l d i n go f m u l t i m a t e r i a lf e m t h em a i nc o n t e n to ft h i sr e s e a r c hi st ob u i l dam u l t i m a t e r i a lf e mf r o mt h e m e d i c a li m a g e s f i r s t l y ，t h eo r i g i n a ls l i c ed a t aw o u l db ec o n v e r t e dt ov o l u m ed a t af o r t h et h r e e - d i m e n s i o n a lv i s u a l i z a t i o na n dp r o c e s s i n g t h es h a p ea n ds t r u c t u r eo f c o m p l e xm e d i c a lo b je c t sc a nb es h o w nb yt h em e t h o do fv o l u m er e n d e r i n g 。u s i n gt h e p r o p e r3ds e g m e n t a t i o na l g o r i t h m sa n dp o i n ts e l e c t i o ni nt h es c e n e ，w ec a na c h i e v e s e v e r a li n t e r e s t e do b j e c t sw h i c ha r em a r k e di nd i f f e r e n t v a l u e s t h r o u g ht h e m u l t i m a t e r i a lf i l t e r ，t h em a r k e dr e s u l t sw i l lb ep r o c e s s e da n dc o m b i n e dt o g e t h e ri n t o a3 dm u l t i m a t e r i a ls o l i dm o d e l w ee x t r a c t e dt h ei s o s u r f a c e so fe v e r ym a t e r i a ls o l i d a n dt h ec o m m o ns u r f a c eb e t w e e nt h e ma c c o r d i n gt ot h em a r k e dv a l u e s t h e nt h e s u r f a c em o d e lo fm u l t i m a t e r i a lc a nb eg o t t e n f i n a l l y ，t h ef e mw i t hc o u p l e ds u r f a c e w a sb u i l tf r o mt h es u r f a c em o d e l al a r g en u m b e ro fi m a g ep r o c e s s i n ga l g o r i t h m sa r ei n v o l v e di nt h em o d e l i n g p r o c e s s f o rt h ea i mo fa v o i d i n gt h er e d e v e l o p m e n to fb a s i ca l g o r i t h m s ，v t k ( v i s u a l i z a t i o nt o o l k i t ) a n di t k ( i n s i g h ts e g m e n t a t i o na n dr e g i s t r a t i o nt o o l k i t ) w h i c ha r et h ep o p u l a rd e v e l o p i n gk i t sn o w a d a y sa r eu s e di nt h ei m a g ep r o c e s s i n ga n d v i s u a l i z a t i o n i nt h i sp a p e r ，a f t e rr e s e a r c h i n gt h ev i s u a l i z a t i o n ，s e g m e n t a t i o n ，r e c o n s t r u c t i o n a n dt h ef i n i t ee l e m e n tm o d e l i n gm e t h o d so ft h r e e d i m e n s i o n a l d a t a ，w eh a v e d e v e l o p e d am u l t i m a t e r i a lf i n i t em o d e l i n gs o f t w a r e t h es o f t w a r eh a saf r i e n d l yu s e r i n t e r f a c ea n do p e r a t i n ge n v i r o n m e n t ，a n dh a st h ef u n c t i o no fr e a d i n g ，c u t t i n g ， s e g m e n t a t i o n ，r e c o n s t r u c t i o n ，v i s u a l i z a t i o n ，s u r f a c em e s hm o d e l i n ga n do u t p u t t i n g k e y w o r d s ：f i n i t ee l e m e n tm o d e l i n g ；m u l t i m a t e r i a ls e g m e n t a t i o n ；c o u p l e ds u r f a c e ；v t k ；i t k - i i 独创性声明 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的地方外，论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业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 己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名：弛ji 也 1 趑 1w 日期：巡! 主：丝 关于论文使用授权的说明 本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部 分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：懈导师签名：讹 日期：坦避! 笸丕 第l 章绪论 第1 章绪论 1 1 本课题的研究背景及意义 生物力学仿真及基于生物力学仿真的外科手术规划与治疗决策在现代预测 医学中发挥着越来越重要、有时甚至是不可替代的作用，如动脉粥样硬化病灶性 的血流动力学仿真、骨科内植物设计、外科整形设计等。特别地，随着现代高性 能计算技术的发展，大规模、高精度的生物力学仿真更是在临床医学中展示出了 前所未有的发展前景。 一方面，随着仿真系统的高度发展，以及可视化人体计划的进行，我们要求 医学仿真的结果不仅在形态上接近真实人体，而且能在物理特征上模拟人体的真 实情况( 如运动或受力时肌肉的形变) ，这对模型和计算都提出了更高的要求。 有限元法【l 】是一种求解场问题的数值方法，其核心思想是离散化和分片插值，对 所分析计算的几何区域进行有限单元划分，用网格去逼近所分析的场，是进行生 物力学仿真分析的主要手段。目前用有限元模型在脑水肿、脑瘤等疾病引起的脑 组织变形【2 ，3 】、动脉粥样硬化病灶性的血流动力学仿真等方面都有研究【4 】。另一方 面，由于人体解剖结构的几何复杂性，建立个性化的生物力学仿真模型，须借助 于各种医学图像，如c t ( 计算机断层扫描) 、m r i ( 核磁共振) 、s p e c t ( 单 光子断层成像) 、p e t ( 正电子断层成像) 、c r ( 计算机x 线照相) 、d r ( 数 学x 线照相) 等图像。这些医学数据对医生诊断有重要的辅助意义，但是不能 直接应用于生物工程中电磁、热学或力学等情况下的定量分析和仿真。因为医学 图像以无创的方式提供了高精度的人体解剖结构形态，借助于医学图像处理技 术，可以实现人体解剖结构的可视化乃至生物力学仿真的有限元模型。因而，我 们希望能从这些易于得到的医学切片图像得到有利于仿真分析的有限元体网格。 但是现有的网格划分软件，如a n s y s 、i d e a r s 等都是针对工程的规则图形， 不仅不能形象地模拟医学解剖结构，而且丧失了医学图像处理的真正意义。人们 迫切需要一种能对具体的医学图像进行网格剖分的工具。本课题组已经开发了一 套医学图像可视化系统s l i c e 2 g r i d s l 5 j ，实现了序列医学图像的预处理和三维可视 化功能，能够得到单材质的有限元体网格模型。但是我们目前的系统只是针对单 一的材质建立了有限元模型，如：血管、牙齿或骨骼等。对于多种材质有限元建 模，如骨骼和肌肉，血管和血液等多种材质接触或耦合的情况，还没有进行研究。 而实际的有限元分析中，往往需要同时分析多个组织间的相互作用，因此，就很 有必要建立多材质情况下的有限元模型。 北京t 业大学工学硕士学位论文 1 2 生物力学仿真的研究现状 从医学图像到有限元网格的个性化生物力学仿真建模，受到越来越广泛的关 注，成为生物力学研究的热点领域之一。世界各国，特别是欧洲国家如英国、德 国等，开展了大规模的科学研究与软件开发工作。著名的重大研究计划有 s i m b i o ( b i o n u m e r i c ss i m u l a t i o n ，w h i c hi sag e n e r i ce n v i r o n m e n tf o rb i o n u m e r i c a l s i m u l a t i o n ，e ui s tp r o j e c t ，2 0 0 0 2 0 0 3 ) ，g e m s s ( g r i d e n a b l e dm e d i c a ls i m u l a t i o n s e r v i c e s ，e ui s tp r o j e c t ，2 0 0 2 2 0 0 5 ) 等。美国s t a n f o r d 大学建立了一个叫做 “s t a n f o r dv i r t u a lv a s c u l a rl a b o r a t o r y ”的软件平刨6 1 ，成功地对心血管进行了三维 建模，实现了医学数据可视化和信息提取，可自动划分网格单元，进行有限元分 析和血管动力学分析，但是他们也只是针对单一材质( 血管) 进行建模。这些研 究计划旨在建立医学图像与生物力学仿真之间方便、快捷的桥梁，即从医学图像 到有限元网格。相应地，一些重要的研究成果以论著和软件的形式面世，有的软 件甚至已经商品化。著名的相关软件有m i m i c s ( m a t e r i a l i s e b e l g i u m ) ， a m i r a ( m e r c u r y , u s a ) ，s c a n f e ( s i m p l e w a r e ，u k ) 等。在研究方面，美国w o r c e s t e r 工学 院的j o h nm s u l l i v a n 等人提出了一种利用可视人( v h p ) 数据集由表面网格生成 有限元体网格的方法【7 j ，并实现了腹部肾脏、肝脏、脾脏、结肠等器官的有限元 建模。在体网格划分算法上，h a g e m a n n 等人 8 , 9 1 提议用一个像素或体素代表划分 后的一个网格元素。 基于医学图像的数据处理建立有限元模型，是一件繁琐复杂的事情，要耗费 大量的时间。其核心内容是区域的离散网格的生成f l0 1 ，曾经有人做过统计， 有限元网格的离散化所用的时间占总时间的4 0 5 0 ，前处理( 即网格剖分) 已经成为有限元分析工作的瓶颈【l 。现有的网格划分方法大多停留在二维水平， 三维情况下或者只能对规则几何图形进行单一划分，或者在许多情况下只能借助 国外昂贵的商业软件。现在通用的有限元前处理软件，对于骨骼结构等复杂形状 的物体均不能很好的完成有限元的划分，尤其是生物力学分析需要的六面体单元 的构建。 国内有限元网格化的研究工作主要集中在机械设计与工业制造中，针对医学 图像的网格划分方法仍处在研究和摸索阶段。已有的基于医学图像的有限元建模 研究，主要集中在口腔生物力学、骨科生物力学等方面【l 引，如香港理工大学的张 明、北京大学的荣起国等在骨力学、牙齿内植物设计方面进行了大量的研究工作 1 3 - 1 5 】。尽管他们开展了较为深入的仿真建模研究，但大多数都是采用国外现成的 建模工具，而针对基于医学图像的个性化生物力学仿真建模关键技术的研究还比 较少。在这方面，首都医科大学的乜颖、罗述谦提出了一种四面体网格剖分算法 【1 6 1 ，北京航空航天大学的樊瑜波、蒲放等开展了基于体素的有限元网格生成方法 研究，走在了国内研究的前列【1 7 , 1 8 】。本课题组已经开发了一套医学图像可视化系 统s l i c e 2 g f i d s ，实现了序列医学图像的预处理和可视化等功能，并能够得到表面 模型和有限元体网格模型9 。“，如图1 1 和1 2 所示。 图1 i 颈动脉的表面模型 f i gi - ls u r f a c em o d e lo f c a r o t i d 1 3 有限元建模技术的研究现状 图1 - 2 颈动脉的体网格模掣 f i g1 - 2v o l u m em o d e lo f c a r o t i d 由于人体解剖结构的几何复杂性，建立个性化的生物力学仿真模型，须借助 于医学图像，如c t 、m r i 等。因为医学图像以无创的方式提供了高精度的人体 解剖结构形态，借助于医学图像处理技术，可以实现人体解剖结构的可视化乃至 生物力学仿真的有限元模型。然而，从医学图像转换为生物力学仿真的有限元网 格模型，要比医学图像的可视化复杂得多因为建模过程必须考虑后续有限元仿 真对模型的特殊要求，如力学分析中常常碰到的接触面定义、多物理场耦台界面 网格匹配、非均匀材料属性分配等问题。 从医学图像到有限元网格，一般沿用医学图像可视化的技术，即对图像进行 预处理( 降噪，增强等) ，然后对目标图像进行分割，再进行表面三维重建，得 到目标物体的三角化表面模型并进行简化和优化，最后以此三角化网格为支撑表 面，在目标物体内部生成有限元体网格，或借助于有限元前处理工具生成有限元 网格( 有的甚至还需要c a d 工具将表面模型进行格式转换然后再利用有限元 工具生成内部体网格) 。我们称这种方法为“二步走”法，目前较为成熟和常用， 它所得到的有f h 元网格一般为四丽体。 另一种方法是基于体素的有限元网格生成方法，即将每一个三维医学体数据 的体素直接作为一个有限元网格。这种方法最大的优点是可以提取内部体素的图 像强度信息，从而方便地实现材料属性的分配，且形成的有限元网格为六面体， 单元特性比较好。 “二步走”的方法将图像处理、三维重建与有限元网格生成分割开来，无法 在图像处理( 特别是分割) 阶段考虑后续有限元分析对模型的要求，如难以实现 北京工业大学工学硕士学位论文 多物体分割，对非均匀物体材料属性难以分配等，最重要的是形成的表面模型， 其三角形网格数量巨大，动则以百万计，以此为支撑表面形成的有限元体网格， 数量更是惊人，现代有限元计算难以承受。而基于体素的有限元网格生成方法， 虽然可以方便地实现材料属性的分配，但由于将体素直接作为有限元网格，而一 般医学图像的分辨率很高，所以形成的有限元网格数量更是海量，需进行内部有 限元网格的合并处理，且表面的体素有限元网格还需要特别的平滑处理。 1 4 本文主要研究内容 本课题旨在基于图像分割工具i t k 和三维可视化工具v t k 所提供的丰富的 图像处理工具，通过深入研究个性化生物力学仿真建模的特殊要求与关键技术问 题，实现从医学图像到有限元体网格的多材质有限元建模，具体研究内容包括： 1 医学图像处理 读取不同类型医学切片图像数据，特别是医学通用的d i c o m 格式图像 以及文件头信息。将读取的二维图像转换为三维体数据形式，并对原始、中间过 程、结果数据等进行存储、转换与管理。 对转换后的三维体数据应用滤波、三维裁剪及三维分割等操作。用阂值 分割、基于边缘区域的分割、水平集分割等多种分割、分类技术对体数据进行 分割与标记。特别地，实现不同材质图像强度( 如灰度) 的标记与提取，以方便 有限元分析所需的材料属性分配。 设计多材质过滤器，基于各材质的不同标记值，通过多材质过滤器对各 个材质对象的分割结果进行处理和组合，实现三维多材质分割，建立多材质的实 体模型。 2 图像的三维可视化 图像处理过程中，原始图像数据、中间数据以及结果均以三维图形模式显示， 通过不同的绘制方法实现。对于原始体数据和多材质分割得到的实体模型以体绘 制方式显示，以便观察图像中各种材质的位置关系；而为了观察三维分割的效果， 分割结果以包含表面的体绘制方式显示；表面重建的结果则以表面绘制方式显 示。 3 有限元建模 建立表面模型，根据多材质分割得到的实体模型，提取多个医学对象的 表面以及对象之间的公共面，进行表面重建，得到多材质的表面模型。 针对a n s y s 软件，输出有限元表面网格数据( 木s t y ) ，并通过中间软件进 行格式转换，导入a n s y s 软件中进行网格划分，建立含耦合面的多材质的有限 第1 章绪论 元模型。 4 软件系统开发 开发基于医学图像的多材质有限元建模软件系统，将医学图像处理、可视化 和表面建模等功能集成到统一的软件环境中。 1 5 本文结构 全文共分五章，各章节的内容概述如下： 第1 章，概述了多材质有限元建模的背景和意义，以及国内外仿真建模的研 究现状，介绍了本文的主要研究内容。 第2 章，简要介绍了v t k 和i t k 开发工具包的体系结构和一些关键概念， 以及在编程实现中与v c + + n e t 的结合应用，为实现软件开发系统中图像处理和 可视化算法打下基础。 第3 章，详细介绍了多材质有限元建模的各个步骤和方法，包括医学图像的 读取、体数据的可视化、三维裁剪和分割等图像处理技术以及多材质分割和建模 方法。 第4 章，主要介绍了在v c + + n e t 平台下基于v t k 和i t k 工具包的多材质 有限元建模系统的设计与实现，给出了软件的整体框架和各模块功能的实现，以 及a n s y s 建立有限元模型的实现方法。 第5 章，用材质有限元建模系统对一组图像数据进行处理，观察多材质有限 元建模各步骤的结果，验证软件的功能和建模方法。 最后对全文做出总结和展望。 第2 章医学图像分析t 具包 第2 章医学图像分析工具包 基于医学图像的多材质有限元建模系统涉及大量图像处理算法，如图像分割 算法、图像三维重建算法、三维图像可视化算法以及有限元网格生成算法等。这 些算法的研究本身就非常复杂，为了避免基础算法的再开发，我们在创建模型和 构建软件系统时借助于当前流行的工具开发包v t k ( t h ev i s u a l i z a t i o nt o o l k i t ) z 3 】 和i t k ( t h ei n s i g h ts e g m e n t a t i o na n dr e g i s t r a t i o nt o o l k i t ) t 2 4 来实现具体的操作，这 样有利于实现算法和软件系统相分离，增强系统的独立性和完整性。 借助于现有的开发工具包来进行多材质建模的研究和开发工作，我们首先必 须对开发工具包的特点和体系结构有所了解；其次，要处理图像数据就必须对 v t k 和i t k 的数据对象有清楚的认识；而且能理解工具包中涉及的关键概念以及 各种算法的实现方法，并应用到我们的系统中。本章将对v t k 和i t k 的主要内容 分别加以介绍。 2 1 可视化工具开发包v t k 2 1 1v t k 的特点与体系结构 v t k 是一个基于o p e n g l 、m e s a 图形库开发的用于三维计算机图形学、可 视化及图像处理的软件类库。v t k 由一个c + + 类库和包括t e l t k 、j a v a 、p y t h o n 在内的几个解释性语言封装层组成。v t k 中使用了面向对象的技术，其内核独 立于w i n d o w s 。通过v t k ，既可以直接由c + + 开发应用系统，也可以由t e l 、j a v a 或p y t h o n 等解释性语言来快速构建原型系统。和其它工具相比，v t k 主要具有 以下特点： 开放源代码，便于用户对工具集本身进行改进和扩展； 提供各种先进有效的可视化算法，如面绘制( 移动立方体算法、剖分立 方体算法等) 、体绘制( 光线追踪算法、纹理映射算法等) 算法，以及充 分的交互功能； 具有平台( w i n t e l 、l i n u x 或u n i x ) 和底层图形绘制库( o p e n g l 、m e s a 等) 的无关性； 可以免费获取和使用。 v t k 的体系结构可以分为两层【2 5 】：预编译的核心层和解释性语言封装层， 这种体系结构把编译语言和解释性语言有机地结合在一起，充分利用了这两类语 言的优势。v t k 的核心层采用c + + 语言，整个系统的数据结构、算法以及有实 时性要求的系统函数都在这一层里以c + + 类库的形式实现，从而确保了整个系统 北京t 业大学工学硕士学位论文 运行的高效性。v t k 的解释性封装层是自动生成的，主要用来保证应用程序开 发的效率，通过这个封装层，可以采用j a v a 、t c l t k 和p y t h o n 等解释性语言来 操作预编译的c h 类库。图2 1 表示了基于v t k 的应用程序的系统架框，由核 心层和封装层组成的v t k 独立于系统底层的图形用户接口( 该接口通过抽象的 图形模型实现对不同g u i 系统的封装) ，并为应用程序层提供可视化的编程接口。 应用程序层不仅可以通过解释性封装层来操作核心层的c + + 类库，也可以直接调 用c + + 类库的编程接口，还可以直接处理系统底层。可以看出，v t k 的这种体 系结构使得其上的应用程序的构建极为灵活和方便。 图2 1 基于v t k 的应用系统的体系结构 f i g 2 1a r c h i t e c t u r eo fa p p l i c a t i o nb a s e do nv t k 2 1 2v t k 的数据对象 v t k 中的数据对象被称为数据集2 6 ( d a t a s e t ) ，数据集包括两部分内容：组织 结构和附加在结构上的数据属性，其结构见图2 2 。 rf 点( 几何结构) i结构 数据集l 单元拓扑结构 l 属性 图2 2 数据集的构成 f i g2 2s t r u c t u r eo f d a t a s e t 结构分为拓扑( t o p o l o g y ) 与几何( g e o m e t r y ) 两部分。拓扑结构是指在一定几何 变换下保持不变的性质的集合，这些变换是指旋转、平移及非均匀缩放等。如指 明一个多边形是三角形，就说明了拓扑。几何结构是拓扑结构的实例化 ( i n s t a n t i a t i o n ) ，是三维空间中位置的说明。如给出三角形各个点的坐标，则说明 了几何。具体来说，一个v t k 数据集包括单元和点，单元说明了拓扑结构，而点 说明几何结构。 第2 章医学图像分析工只包 数据集属性是与几何、拓扑结构相关的辅助信息。该信息可以是一个点的温 度值或一个单元的灰度。典型的属性可以是标量、向量、法向量、纹理坐标、张 量以及用户定义的数据。 2 1 2 1 数据集类型 v t k 中的数据对象可以表示为不同的类型，在数据管理过程中，不同类型的 数据集对应了不同格式的图像，v t k 支持的数据集类型【2 8 】有( 图2 3 ) ： 结构化点 结构化网格 一 、 r 一。 、 q 啦抄 多边形靛囊 t 一 直线网格 ： 驰6 构化点 。： 、 八仁 眵 口q 侈画画 牟结构1 1 j 豫据 图2 。3 数据集类型 f i g 2 - 3d a t a s e tt y p e s 1 结构化点( s t r u c t u r e dp o i n t s i m a g ed a t a ) ：结构化点数据集是排列在规则的长 方形格点上的点及单元的集合。格点的行、列以及平面与全局x 吵- z 坐标系 统平行。如果点和单元处于同一平面( 即处于二维平面上) ，数据集就是指 北京工业大学工学硕士学位论文 象素图、位图或整幅图像。如果点与单元处于一系列彼此平行的平面上( 即 处于三维空间中) ，数据集就是指体。结构化点包括线段元素、象素或体素， 在几何与拓扑上都是规则的，只需要指定数据点的个数、间距及原点位置就 可以表示整个结构化点数据集。 2 直线网格( r e c t i l i n e a rg r i d ) ：直线网格数据集是排列在规则格点上的单元的集 合。格点的行、列以及平面与全局x _ 烨坐标系统平行，点是沿坐标轴排列 的，但点的间距可变。 3 结构化网格( s t r u c t u r e dg r i d ) ：结构化网格是具有规则拓扑结构和不规则几何 结构的数据集。只要单元满足互不重叠或自交叉，结构化网格就可以弯曲成 任何形状。结构网格的组成单元是四边形或六面体。 4 非结构化点( u n s t r u c t u r e dp o i n t s ) ：非结构化点是不规则分布在空间中的点。 非结构化点数据集无拓扑结构，其几何特性也是完全无结构的。非结构化点 常用顶点及多顶点单元来表示。 5 多边形数据( p o l y g o n a ld a t a ) ：多边形数据包括顶点、多顶点、线段、折线、 多边形及三角形条带等多种形式。多边形数据的拓扑和几何信息是无结构 的，构成数据集的单元的拓扑维数也是变化的。在多边形数据集中，顶点、 线段及多边形是表示零维，一维及二维几何结构的最小元素集。出于方便、 致密及性能方面的考虑，多边形数据还包括多顶点、折线及三角形条带单元。 6 非结构化网格( u n s t r u c t u r e dg r i d ) ：最一般的数据集形式是非结构化网格，其 拓扑与几何特性都是完全无结构的。任何单元类型都可用无结构网格任意组 合而成。 我们所涉及到的数据集类型主要有结构化点和多边形数据。由序列图像文件 ( 木d c m 、木b m p 、宰j p g 、冰p n g 、+ t i f 等格式) 读入的体数据，由于具有规则的几 何和拓扑结构，所以用结构化点数据集表示。建立表面模型后，对象的表面是由 一系列的三角面片构成，是多边形数据，可以保存为母s t l 等格式的文件。 2 1 2 2 单元类型 单元是可视化系统的基本组成块，一个数据集由一个或多个单元构成。单元 通过说明类型及一个数据点的有序表来定义。有序表是一系列点标识( i d s ) ，是指 向数据点坐标的索引【2 。v t k 中的单元主要有以下几种常用的单元类型( 图 2 4 ) ：顶点、多项点、线段、折线、三角形、三角形条带、四边形、像素、多边 形、四面体、六面体和体素。单元的类型规定了数据点的顺序，即单元的拓扑结 构。我们建模过程中所涉及到的单元类型主要有三角形、三角型条带、像素、四 面体和体素。 第2 章医学图像分析工具包 0 2 顶点 3 0 四边形 四面体 4 多顶点 2 0 2 0 三角形 柬素 6 2 0 l 六面体 图2 4v t k 中的单元类型 f i g 2 4c e l lt y p e so fv t k 0 i i 线段 2 3 4 0 多适形 体孝 2 1 2 3 属性数据 属性数据是与数据集的结构相关联的信息，由于数据集的结构包含数据集几 何与拓扑，所以通常属性数据与数据集的点或单元关联。可以给整个数据集赋属 性，也可以给一组单元或点赋属性。例：一个点的温度或速度，一个单元的质量， 或一个单元表面流入、流出的通量等【2 7 1 。v t k 中常用的三维结构属性数据类型 有：标量( s c a l a r ) 、向量( v e c t o r ) 、法线( n o r m a l ) 、纹理坐标( t e x t u r ec o o r d i n a t e ) 、 张量( t e n s o r ) 和域数据( f i e l dd a t a ) 等，如图2 5 所示。 由于图像处理过程中处理的属性数据主要是图像的灰度值、c t 值以及标记 值，这些值都是标量，所以我们只涉及标量的属性数据。 人 北京t 业大学工学硕士学位论文 s & a l a t 。7 s i n g ed a t av a l u e 2 d ：f h v ) 3 d ：n f ： u ，j 。 r ，l ”丹y 肛 , = z l e c t m j3 dd i r e c t i o na n dn o r n m l ：3 dd i r e c t i o n m a g n i t u d e t e x t u r ec o o r d i n a t e i i d i m e n s i o n a li n d e xi i n t oi e x t u r e m a p v lk d a 七a a l r a s 匪搦 f i e l d d a t a ： a na r r a yo fa r r a y s e a c ha r r a yc a l lb eo f d i f f e r e md a t at y p e ( v k f i e l d o a t a ) 图2 5v t k 中属性数据的类型 f i g 2 5d a t aa t t r i b u t ea s s o c i a t e dw i t had a t a s e ti nv t k 2 1 3v t k 的图形学模型 v t k 的图形学模型以一种易于理解和使用的方式体现了三维图形学的本质 特征，其主要功能是把图形数据转换成图像并显示出来，即实现二维或三维图像 的可视化。该模型中主要包括以下几个对象2 6 , 2 8 】，对象的关系如图2 - 6 所示。 图2 6v t k 中对象的关系图 f i g 2 - 6r e l a t i o n s h i po fo b j e c t si nv t k - 1 2 第2 章医学图像分析工具包 角色( a c t o r , a c t o r 2 d ，v o l u m e ) ：表示要绘制的对象，a c t o r 和v o l u m e 表示三 维对象，a c t o r 2 d 表示二维对象。角色通过映射器、属性和变换等对象进行 定义。映射器描述了角色的几何形状，属性控制角色的绘制效果，而变换对 角色的位置、朝向、缩放等进行控制。 映射器( m a p p e r ) ：用于变换和绘制角色的几何形状，提供数据集对象和图形 学元素之间的接口。 属性( p r o p e r t y ) - 表示角色的各种绘制特性，如颜色、光照、纹理和绘制方式 齄 弋ro 变换( t r a n s f o r m ) ：包含一个4 x 4 的矩阵以及对矩阵的操作，用于控制角色、 摄像机和光源等的位置、朝向以及缩放。 绘制器( r e n d e r e r ) ：协调光源、摄像机和角色的绘制过程，与绘制窗口共同 管理图形图像引擎与计算机窗口系统之间的接口。 绘制窗e l ( r e n d e r w i n d o w ) ：是管理绘制器对象进行绘制输出的计算机窗口。 绘制窗口交_ 互器i ：( r e n d e r w i n d o w i n t e r a c t o r ) ：管理对角色的交互操作，如操作 摄像机、改变角色的各种属性等。 摄像机( c a m e r a ) ：控制绘制过程中角色的三维几何形状n - - 维图像的投影方 式，在2 d 场景中不需要。摄像机具有位置、投影方向、朝向等信息。此外， 摄像机能够控制透视投影、平行投影以及立体成像。 光源( l i g h t ) ：用于处理3 d 场景中角色的照明。 色彩映射( l o o k u p t a b l e ) ：实现角色数据值到颜色的映射。 以上介绍的各个对象在v t k 中大部分都有派生出来的子对象，用于实现特 殊的对象行为。为各个对象设置适当的参数并按模型建立相互的连接，即可实现 图像的绘制和显示。 2 1 4v t k 的可视化模型 v t k 的可视化模型的作用是将信息转换为图形数据，即可视化模型负责构 造几何表示，然后由图形学模型显示出来。v t k 中采用了管道( p i p e l m e ) 屡格的 数据流程 2 6 , 2 8 j 来实现这一功能。在v t k 的数据管道中，有两种基本对象类型： 数据对象与处理对象。数据对象( 详情请参照2 1 2 节) 提供了创建、存取、删 除数据信息的方法，这些方法只能通过对象对外提供的接口供处理对象访问，这 样便保证所表示的数据信息的一致性与安全性。 处理对象是整个数据流程中处理数据的模块或算法部分，该类对象对输入数 据进行操作并生成输出数据。根据对数据的输入输出情况，处理对象主要有三种： 源( s o u r c e ) 、过滤器( f i l t e r ) 并1 映射器( m a p p e o ，图2 7 表示了这三种对象的拓扑结 构。 个输出 入 个输入 无输出 多个输出 个输入 图2 7 源、过滤器、映射器的定义及映射器输入输出的多样性 f i g 2 7d e f i n i t i o no fs o u r c e ，f i l t e r ，m a p p e ro b j e c t sa n dm u l t i p l i c i t yo fi n p u ta n do u t p u t 源对象可以从外部获取数据，也可以根据自身的参数生成数据。利用自身参 数生成数据的对象称为过程对象( p r o c e d u r a lo b j e c t ) ，从外部获取数据的对象 称为读入器( r e a d e r ) 。 过滤器对象需要一个或多个输入并生成一个或多个输出。过滤器对象的内部 参数控制着其对输入数据的操作。 映射器对象位于数据管道的末端，该对象需要一个或多个输入并终止整个管 道中的数据处理过程。通常终止数据处理过程的结果是把数据信息转换成图 形学元素并开始绘制，也可以把处理过程的结果输入到文件或其它软件、设 备的接1 3 中。将数据写入文件中的对象称为写出器( w r i t e r ) 。 将数据对象与处理对象结合起来就形成了可视化模型管道，即v t k 的数据 流程( 如图2 - 8 所示) ，其中，数据的生成是从管道的起点向终点进行，但对数 据生成的需求则是从管道的终点向起点传送。当图形学模型要对某一角色进行绘 制时，便会产生生成数据的需求，这个需求逆着数据生成的方向传送，若在流程 中存在准备好的某一环节的最新数据，则需求的传送将会中止，并从这个环节开 始，沿着数据生成的方向逐步生成新的数据，从而确保绘制部分的数据反映了最 新的数据更新和绘制条件的调整。这种数据逆向更新算法使得数据的更新不用总 是从数据源开始，而是只从外部条件所影响的中间环节开始计算，这样不但可以 确保获得最新的绘制结果，而且还大大减少了冗余计算量，可以在三维绘制和交 互中明显地增强实时性。 第2 章医学图像分析工具包 源 一 源 数据对象卜“过滤器卜刊数据对象 数据对象卜_ h 过滤器卜刊数据对象 过滤器卜刊数据对象卜- “映射器卜一图形对象接f d - - 一数据生成方向 图2 8v t k 的数据流程 f i g 2 8d a t af l o wp i p e l i n ei nv t k 2 2 分割和配准工具开发包i t k 2 2 1i t k 体系结构与特点 分割与配准工具i t k 是一个用于图像分割和配准处理的开放源码的软件工 具库【3 5 j ，它基于c + + 实现，具有跨平台的特性，并且可以生成供其它解释型编 程语言( 如t c l ，j a v a ，p y t h o n ) 所使用的接口。i t k 在用c + + 实现过程中广泛使 用了泛型编程 3 0 ( g e n e r i cp r o g r a m m i n g ) 技术，这种基于模板化的技术使i t k 代码 高效紧凑，扩展性强，使诸如函数调用之类的问题在编译期间( 而非在执行期间) 即可得到解决，提高了程序的性能。它避免了基础算法的再开发，增强完善了系 统的独立性、完整性，使开发人员可以将重点放在解释可视化过滤器( f i l t e r ) 的输 出、设置过滤器的参数以及正确地规范化输入到其它过滤器等问题上。i t k 使用 c m a k e 建立编译环境管理编译过程，另外利用自动的打包处理过程可以生成c + + 与解释性语言( t c l ，j a v aa n dp y t h o n ) 的接口，方便开发者以不同的编程语言编写软 件。因而i t k 具有如下特点： 开放源代码，便于用户对工具集本身进行改进和扩展； 提供各种先进有效的分割配准算法，形成算法仓库，避免重复劳动； 大量使用模板技术和范型编程技术； 开发过程采用极限编程( e x e t r e m ep r o g r a m m i n g ) ； 大部分问题在编译时解决，运行时性能比较好。 io p e ns o u s e 叶t o o l k i ti 垂m e d i c a l 夏i l r k l g e 1 图2 - 9i t k i 具包的功能结构 f i g 2 9f u n c t i o ns t r u c t u r eo fi t k l 玳 图2 1 0i