（计算机应用技术专业论文）医学图像三维重建技术研究.pdf

摘要 摘要 本文主要研究医学图像的三维重建技术。医学图像三维重建，是计算机图形 学和数字图像处理技术在生物医学工程中的重要应用。它涉及到计算机图形学、 数字图像处理、生物医学工程等多种技术，是一项多学科交叉的研究领域，是目 前的一个研究热点。医学三维重建技术在医学诊断、手术规划、模拟仿真、整形 及假肢外科、解剖教学等方面都有重要的应用。因此，对医学图像三维重建技术 的研究，具有重要的学术意义和广阔的应用前景。 医学图像三维重建的主要研究内容包括医学图像的预处理，如滤波、插值等； 组织器官的分割与提取；三维模型的重构等。本文对医学图像( c t 、m 心) 三维重 建的关键技术进行研究。提出了利用三维空间信息对医学体数据进行三维分割的 思想：首先运用三维区域增长的方法对腹部体数据中的肝脏组织进行预分割；然 后选取合适的数学形态学操作对初始分割进行区域修整。成功地分割出了肝脏组 织。 直接体绘制技术为二维医学断层图像提供了三维的空间描述，使医生可以更 直观地观察医学数据的三维内部结构信息。本文分析了基于纹理映射的硬件加速 体绘制算法。此算法是一种直接体绘制技术，利用二维或三维纹理数据，通过混 合体素的属性信息来绘制三维图像。算法的实现原理类似于基于光线投射的体绘 制算法。但与光线投射算法不同的是，此算法利用空间信息对穿过同一切片的所 有光线同时处理。因此，算法拥有比光线投射算法更高的性能，可以在普通p c 机上实现。本文将基于纹理映射的算法分为基于二维纹理的体绘制算法和基于三 维纹理的体绘制算法分别进行描述。并针对二维纹理映射算法的缺点，提出了几 种改进的算法。如利用曲面代替平面进行纹理映射以避免结果图像的失真等。 提出了一种基于组织的三维交互剖切技术。该方法在原有的各种剖切技术的 基础上增加了基于组织的特性，实现了面向感兴趣区域目标组织的自由交互剖切。 最后，运用文中介绍的图像分割和三维重建算法设计并实现了一套医学图像 三维重建系统。并用临床实际数据进行了试验测试，验证了本文所提出的医学图 像三维重建技术及其应用的有效性和实用性。 关键词：三维重建；三维分割；纹理映射：体绘制；交互剖切 a b s t r a c t t h i sd i s s e r t a t i o n m o s t l y s t u d i e st h e t e c h n o l o g y o ft h r e e d i m e n s i o n a l r e c o n s t r u c t i o no f m e d i c a li m a g e s t h r e e d i m e n s i o n a lr e c o n s t r u c t i o no f m e d i c a li m a g e s i sam u l t i - d i s c i p l i n a r ys u b j e c t i ti sa ni m p o r t a n ta p p l i c a t i o no fc o m p u t e rg r a p h i c sa n d i m a g ep r o c e s s i n gi nb i o m e d i c i n ee n g i n e e r i n g i ti sr e l a t e dt ot h es u b j e c t so fd i g i t a l i m a g ep r o c e s s i n g ，c o m p u t e rg r a p h i c sa n ds o m er e l a t e dk n o w l e d g eo fm e d i c a l t h r e e d i m e n s i o n a lr e c o n s t r u c t i o na n dv i s u a l i z a t i o no fm e d i c a li m a g e sa r ew i d e l yu s e d i nd i a g n o s t i c ，s u r g e r yp l a n n i n ga n ds i m u l a t i n g ，p l a s t i ca n da r t i f i c i a ll i m bs u r g e r y , a n d t e a c h i n gi na n a t o m y s t u d yo nt h r e e d i m e n s i o n a lr e c o n s t r u c t i o no fm e d i c a li m a g e sh a s i m p o r t a n ts 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 np r a c t i c a la p p l i c a t i o n t h em a i nr e s e a r c hc o n t e n t so ft h r e e d i m e n s i o n a lr e c o n s t r u c t i o no fm e d i c a l i m a g e si n c l u d ei m a g ep r e p r o c e s s i n g ，s u c ha sf i l t e r i n ga n di n t e r p o l a t i n g ，s e g m e n t i n g a n de x t r a c t i n gt i s s u e so f o r g a n so f b o d y , a n dc o n s t r u c t i n gt h r e e d i m e n s i o n a lm o d e l s i n t h i sd i s s e r t a t i o n ，k e yt e c h n i q u e sf o rt h r e e d i m e n s i o n a lr e c o n s t r u c to fm e d i c a li m a g e s ( s u c ha sc t ，m ri m a g e s ) a r es t u d i e d at h r e e d i m e n s i o n a ls e g m e n t a t i o nm e t h o do f m e d i c a lv o l u m ed a t ai sp r e s e n t e db ya l l o w i n gf o rm o r es o p h i s t i c a t e dc l a s s i f i c a t i o n u s i n gs p a t i a li n f o r m a t i o n t h es e g m e n t a t i o np r o c e s sc o n s i s t so ff o l l o w i n gt w os t e p s ， t h ef i r s ts t e pi st of i l lt h er e g i o n su s i n gt h r e e d i m e n s i o n a lr e g i o ng r o w i n ga p p r o a c h ， a n dt h es e c o n ds t e pi sp r o p e r l yu s i n gm a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g yo p e r a t i o na c c o r d i n gt o t h e f e a t u r eo ft i s s u e so fr e g i o n st o e x t r a c t u s i n gt h i ss e g m e n t a t i o nm e t h o d ，w e s u c c e s s f u l l ye x t r a c tt h el i v e rf r o mt h ea b d o m e nv o l u m ed a t a d i r e c tv o l u m er e n d e r i n gp r o v i d e sm e d i c a lu s e r sw i t hi n s i g h ti n t od a t a s e t sb y c r e a t i n gat h r e e d i m e n s i o n a lr e p r e s e n t a t i o nf r o mas e to f t w o d i m e n s i o n a li m a g es l i c e s an e wm e t h o do ft h ed i r e c tv o l u m er e n d e r i n gb a s e do nt h et e x t u r e m a p p i n gh a r d w a r e a s s i s t e da c c e l e r a t i n gi ss y n t h e t i c a l l ya n a l y z e d t h ea p p r o a c hn s e s2 do r3 dt e x t u r e d d a t as l i c e ，a n dm a k e st h e3 di m a g es i n gab l e n d i n go p e r a t o nt h i sa p p r o a c hd e s c r i b e d h e r ei se q u i v a l e n tt or a yc a s t i n ga n dp r o d u c e st h es a m er e s u l t s u n l i k er a yc a s t i n g ， w h e r ee a c hi m a g ep i x e li sb u i l tu pr a yb yr a y , t h i sa p p r o a c ht a k e sa d v a n t a g eo fs p a t i a l c o h e r e n c e t h et e x t u r e - m a p p i n gb a s e da p p r o a c hi su s e da s av o x e l ( v o l u m ep i x e l ) i i a b s t r a c t c a c h e ，p r o c e s s i n ga l lr a y ss i m u l t a n e o u s l y , o n e2 dl a y e ra tat i m e s i n c ea ne n t i r e2 d s l i c eo f t h ev o x e l sa l e c a s t ”a to n et i m e ，t h ea l g o r i t h mi sm u c hm o r ee f f i c i e n tt h a nr a y c a s t i n g ，a n dc a nb ei m p l e m e n t e do nc o m m o d i t yp c i nt h i sd i s s e r t a t i o n ，t h em e t h o di s d i v i d e di n t ot w oa p p r o a c h e s ，o n eu s i n g2 dt e x t u r e s ，t h eo t h e ru s i n ga3 dt e x t u r e f o r t h ed i s a d v a n t a g e so ft h em e t h o d ，w ep r e s e n ts o m en o v e lm o d i f i c a t i o na b o u t2 d t e x t u r e m a p p i n gb a s e dv o l u m er e n d e r i n g s u c ha ss a m p l i n gt h et e x e l ( t e x t u r ep i x e l ) d a t aa ss p h e r i c a ls h e l l st oa v o i da l i a s i n gw h e nd o i n gc l o s e - u p so f t h ev o l u m ed a t a ，i s n t p r a c t i c a lw i t h2 d t e x t u r e s f i n a l l nat i s s u e b a s e dv o l u m ei n t e r a c t i v ei n c i s i o nt e c h n i q u ei sp r e s e n t e d ，w h i c h a d d st h ec h a r a c t e r i s t i co ft i s s u eo nt h eb a s i so ft h et r a d i t i o n a lv o l u m ei n c i s i o n t e c h n i q u ea n da c h i e v e sf r e ei u t e r a c t i v ei n c i s i o no r i e n t e dt h eo b j e c t t i s s u eo fi n t e r e s t i nt h i sd i s s e r t a t i o n ，a no p e n i n gm e d i c a li m a g e s3 dv i s u a l i z a t i o np r o t o t y p es y s t e m i sd e s i g n e da n dd e v e l o p e d ，w h i c hi sb a s e do ns o m ea l g o r i t h m so fi m a g es e g m e n t a t i o n a n dt 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 np r e s e n t e di nt h i sd i s s e r t a t i o n t h ee x p e r i m e n t a l r e s u l t su s e dt h er e a lc l i n i ci m a g ed a t ad e m o n s t r a t et h ee f f e c t i v e n e s so ft h ep r o p o s e d a l g o r i t h m sa n dt h e i ra p p l i c a t i o n s k e yw o r d s ：t h r e e d i m e n s i o n a l r e c o n s t r u c t i o n ；t h r e e d i m e n s i o n a ls e g m e n t a t i o n ； t e x t u r em a p p i n g ；v o l u m er e n d e r i n g ；i n t e r a c t i v ei n c i s i o n 1 1 1 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的划 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包苣 为获得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作了吵 确的说明并表示谢意。 摊：4 弘啦日期：一卯占年月多日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论支 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论支 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印药 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 签名：i 孽磷。勉导师签名：2 叠绥 日期j 。f 年层日 第一章绪论 1 i 课题背景和研究意义 第一章绪论 近年来，随着计算机及其相关技术的迅速发展，以及图形图像技术的日渐成 熟，使得图像处理和分析技术逐步渗入到医学领域，开创了数字医疗的新时代。 借助计算机图像处理与分析、计算机图形学、虚拟现实和计算机网络等技术的医 学图像处理与分析，也逐渐成为了一门具有特色的交叉学科。 传统的医学影像技术只是获得人体某一断层的影像数据，然后通过胶片或屏 幕显示进行观察、诊断。但无论是胶片还是屏幕显示，医生观察到的只是二维图 像，并且只能以固定的方式对图像进行观察。医生主要依据的是图像的定性分析， 所以医学图像诊断的结果带有医生的主观经验判断，主要依赖医生的读片经验。 利用计算机技术对二维切片图像进行分析及处理，如对人体器官、软组织和病变 体的分割提取、三维重建和三维显示等，便于医生从多角度、多层次进行观察和 分析。可以辅助医生对病变体及其它感兴趣区域进行定性直至准确的定量分析， 从而可以大大提高医疗诊断的准确性和正确性。这无疑对提高影像数据的应用价 值有深远的意义。所以自2 0 世纪9 0 年代起，医学图像三维可视化技术一直是国 内外研究与应用的热点。 所谓医学图像三维可视化技术，就是指利用一系n - 维切片图像重建三维图 像模型并进行定性分析、定量分析的技术1 1 】。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。在辅助医生诊断、手术仿真、引导治疗等方面都可以发挥重要作用。因此， 面向医学领域的三维可视化技术的研究得到了广泛关注。 医学图像三维可视化技术的重点在于根据不同的实际应用场合，选择合适的 三维重建算法；难点在于应用图像分割算法快速准确地从医学影像数据中提取出 病变组织或感兴趣区域。本论文主要对三维重建算法进行研究，针对外科临床诊 断的实际应用需求提出可行的三维重建算法，并对三维交互剖切技术进行相关的 研究。 电子科技大学硕士学位论文 1 2 国内外研究现状 目前，医学图像三维重建算法主要分为两大类：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，称为基于表面的三维绘制方法( s u r f a c ef i x 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，又称为直接体绘制方法( d i r e c tv o l u m er e n d e r i n g ) 。其中，表 面绘制方法是基于二维图像边缘或轮廓线提取，并借助传统图形学技术及硬件来 实现的：而体绘制方法则是直接应用视觉原理，通过对体数据的重新采样来合成 三维图像。另外，还有一些算法既以面绘制为目标，又采用了体绘制的原理：或 者既以反映数据整体信息为目标，又以几何造型作为显示单元。可以将这一类算 法归为第三类，称为混合绘制方法( h y b r i d a p p r o a c h e s ) 。 1 2 1 表面绘制方法 医学图像的三维重建是根据输入的断层图像序列，经分割和提取后，构建出 组织的三维几何表示。这种三维几何模型最常用的就是表面模型。表面模型一般 以多边形面片来逼近表示，最常用的多边形是三角形。对于封闭的表面，构成一 个多面体，这时也称多面体模型。由于早期的c t 切片间距较大，因此早期的研究 工作主要集中在轮廓连接( c o n t o u rc o n n e c t i o n ) 或称从平面轮廓重建形体( s h a p e f r o mp l a n a rc o n t o u r s ) 。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 2 j 。这类重建方法需要解决断层图像上的轮廓抽取、层间的轮廓对应 和物体外表面的拟合等问题。随着新一代c t 和m r j 设备的出现，切片间距及切片 内象素间距都可以达到很小，基于出现了基于体素的表面重建方法。 基于轮廓的表面重建算法，在处理存在多重轮廓、分叉、孔洞等情况时较为 复杂。特别是在重建轮廓形状复杂的组织器官( 如大脑等) 的时候，处理起来很 困难。基于体素的表面重建方法中，主要有立方块( c u b 甜l l e ) 法刚】，移动立方体 ( m a r c h i n gc u b e s ，m c ) 法l 副和分解立方体法p i v i d i n gc u b e s ) 法【6 】。其中l o r e n s e n 等 人1 9 8 7 年提出的移动立方体法( m c ) 是最有影响的等值面构造方法，一直沿用至今。 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 算法中的二义型”，后来许多人在l o r e n s e n 方法 的基础上针对二义性做了许多改进。解决二义性的方法主要有两类：采用双曲渐 近线的交点来判定二义性面1 5 j 和采用四面体剖分算法构建表面【8 一。清华大学的唐 泽圣、周勇等在m c 算法的实现上也作了一些改进i l o 。移动四面体( m a r c h i n g 第一章绪论 t e t r a h e d r o n ) 法【9 】是在m c 算法的基础上提出的，该算法首先将立方体剖分成四面 体，然后在四面体中构造等值面。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。 而此算法提出的最直接原因是企图通过在四面体内构造等值面来避免m c 算法中 存在的二意性问题。 1 2 2 直接体绘制方法 随着技术的发展，医疗设备c t 、m r 等生成图像的精度越来越高。目前最先 进的螺旋c t 理论上可以重构出任意精度的断层图像。因此可以对体数据直接绘 制，重构出更加细腻的三维图像。医学图像三维重建不仅能够重构出物体的三维 表面，利用体绘制方法还可以显示出物体的内部结构，更适合于临床应用。 近十年来，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，已经 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，并沿着视线观察的方向积分；最后在像平面上形成半透明的投影图像。 由于体绘制方法是基于体绘制方程实现的，在具体实现过程中表现出了多种 多样的思想，从而演绎出多种具体算法。 1 2 2 1 按数据处理顺序分类 按算法实现过程中数据输入及处理的顺序，体绘制方法可以分为像空间序 ( i m a g e o r d e r ) 法、物体空间序( o b j e c t - o r d e r ) 法和混合序( h y b r i d o r d e r ) 法。 像空间序法是按像空间坐标顺序将体数据沿视线方向进行重采样，再累积到 像平面的一种算法。视线追踪算法( r a yt r a c i n ga l g o r i t h m ) 就属于这类方法。由于 算法的模型是沿着从像平面上某个像素出发的视线向后追溯体素，进行累积，所 以又称为向后投影算法( b a c k w a r dp r o j e c f i n ga l g o r i t h m ) 。 物体空间序法则是按物体空间坐标顺序将体素投影到像平面上，以溅射算法 ( s p l a t t i n g a l g o r j h n ) 或称脚印法( f o o t p r 血a 1 9 0 r i t h m ) 为代表。这种算法实际上是 体数据与一个低通滤波器卷积，再将各体素分别沿视线反方向投影累积到像平面 的过程，故又称前向投影算法( f o r w a r d p r o j e c t i o n a l g o r i t h m ) 。 这两类算法的只是数据的处理顺序不同。因此从理论上讲，如果采用相同的 重采样滤波器，其生成的图像应完全相同。 第一章绪论 t e t r a h e d r o n ) 法p 1 是在m c 算法的基础上提出的，该算法首先将立方体剖分成四面 体，然后在四面体中构造等值面。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。 而此算法提出的最直接原因是企图通过在四面体内构造等值面来避免m c 算法中 存在的二意性问题。 1 2 2 直接体绘制方法 随着技术的发展，医疗设备c t 、m r 等生成图像的精度越来越高。目前最先 进的螺旋c t 理论上可以重构出任意精度的断层图像。因此可以对体数据直接绘 制，重构出更加细腻的三维图像。医学图像三维重建不仅能够重构出物体的三维 表面，利用体绘制方法还可以显示出物体的内部结构，更适合于临床应用。 近十年柬，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，已经 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，并沿着视线观察的方向积分；晟后在像平面上形成半透明的投影图像。 出于体绘制方法足基于体绘制方程实现的，在具体实现过程中表现出了多种 多样的思想，从而演绎出多种具体算法。 1 2 2 1 按数据处理顺序分类 按算法实现过程中数据输入及处理的顺序，体绘制方法可以分为像空间序 ( i m a g e o r d e r ) 法、物体空间序( o b j e c t - o r d e r ) 法和混合序( h y b r i d o r d e r ) 法。 像空间序法是按像卒间坐标顺序将体数据沿视线方向进行重采样，再累积到 像平面的一种算法。视线追踪算法( r a yt r a c i n gm g o f i t r m a ) 就属于这类方法。由于 算法的模型是沿着从像平面上某个像素出发的视线向后追溯体素，进行累积，所 以又称为向后投影算法( b a c k w a r d v r o j e c t i n g a l g o r i t h m ) 。 物体空间序法则是按物体空间坐标顺序将体素投影到像平面上，以溅射算法 ( s p l a t t i n ga l g 州址m ) 或称脚印法口0 0 t p 血ta l g o 血h m ) 1 1 1 为代表。这种算法实际上是 体数据与一个低通滤波器卷积，再将各体素分别沿视线反方向投影累积到像平面 的过程，故又称前向投影算法( f o r w a r d p r o j e c t i o n a l g o r i t h m ) 。 这两类算法的只是数据的处理顺序不同。因此从理论上讲，如果采用相同的 重采样滤波器，其生成的图像应完全相同。 重采样滤波器，其生成的图像应完全相同。 电子科技大学硕士学位论文 混合序法是先生成一幅中间图像，该图像像空间的一个坐标轴与对应物体空 间的一个坐标轴方向应一致，然后将其变换到视线方向。剪切形变法( s h e a r - w a r p f a c t o r i z a t i o na l g o f i t h m ) 目p 属于该类方法。这种算法中涉及两次变换：其一是将体 数据变换到剪切空间，以便采用像空间序方法生成中间图像，这一过程是依照物 体空间序进行；其二是将中间图像变换到最终像平面，这一过程是依照像空间序 进行的。所以，称之为混合序法。 1 2 2 2 按数据域性质分类 体绘制方法按数据域性质的不同，可以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进行三维显示，以上讨论的几种具体的算法 属于空间域方法；而变换域方法则是将体数据经过变换后再进行显示。目前讨论 较多的变换域方法是傅立叶断层投影体绘制法和基于小波的体绘制法，此外还有 基于离散余弦变换( d c t ) 的体绘制法，等等。 傅立叶断层投影体绘制法，是基于对断层投影重构逆问题的考虑而得到的一 种体绘制方法。在不考虑透明度( 即所有体素的透明度为零) 的情况下，体绘制 方程可以简化为对体数据沿视线方向的积分。而对体数据做三维傅立叶变换，则 是取过原点并垂直于投影方向的断层，再经过二维傅立叶逆交换，即可得到沿该 方向的体数据二维投影图像。这种算法利用了快速傅立叶变换和逆变换 ( f f t & i f f t ) ，绘制速度快，但绘制出的图像没有吸收特性，因而不能得到半透明 图像。此算法可以通过加深度信息和浓淡处理在一定程度上改善效果。 基于小波的体绘制法，是一种通过体数据进行三维离散小波变换以构成体数 据的多分辨表示，然后代入到体绘制方程中，来生成三维图像的方法。目前，基 于小波的体绘制方法主要包括两种算法：一是小波域视线追踪法，即直接将体数 据的小波近似结果代入到体绘制方程中求解。可见，这种方法是视线追踪法在小 波变换域中的实现，因此也是一种像空间序的方法。该算法可以保留吸收特性， 并可加入任何光照特性，但计算量大，通常只作为参考，不适于实用；二是小波 脚印法，即通过傅立叶断层投影法求出每个小波和尺度函数的脚印，再通过小波 系数加权得到投影图像。因此它属于物体空间序算法。此算法速度快，但不能保 留不同媒质的光吸收特性。 1 2 - 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 第一章绪论 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首先将数据分解成同性物质的长方 体。然后按深度划分，将长方体的面扫描转换到像空间。最后在每个长方体前后 两个面之间做体绘制积分，计算出像素点的颜色和不透明度，再合成图像。 1 2 4 现有的医学三维可视化系统 目前，国外已经推出了一些商用的医学图像三维处理系统。但绝大部分都需 要运行在图形工作站上，对硬件配置要求相对比较高，并且大部分是与医疗设备 捆绑销售。国内也有许多大学和科研机构在这方面也做了大量的工作，但离市场 化还有一定的距离。 在国外，已经发布的商品化的医学图像三维处理系统中，有些是独立的系统。 如加拿大的a l l e g r o 系统，它可以根据用户需要与不同厂家的c t 扫描设备或核磁 共振仪相连接。有些则是医疗影像设备的一部分。如以色列e l s c i n t u d 公司、美国 g e 公司出产的螺旋c t 扫描设备均附有基于图形工作站的医学图像三维可视化系 统。另外，还有美国s t a r d e m 计算机公司推出的a v s 系统，美国俄亥俄超级计算 机中心开发的a p e 系统，德国达姆斯达特f h g o a g d 研究中心开发的v i s a v i s 系统，德国t g s 公司开发的a m i r a 系统等。目前在这一领域还有许多优秀的开源 代码工具，如v t k 、v i k 、i t k 等。 在医学图像三维重建及可视化研究方面，国内的浙江大学、清华大学、西北 大学、东南大学、中科院自动化所、电子科技大学生命科学学院等均做出了大量 研究，开发了一些实验系统。但目前国内尚无成熟的商用系统。因此，开展这方 面的研究，具有重要理论意义和广阔的应用前景。 1 3 医学图像三维重建算法性能的评价标准 医学体数据三维重建算法的性能主要是从绘制速度和生成三维图像的质量这 两个方面来评价的。绘制速度一般是以绘制一组体数据所消耗的计算时间或每秒 钟所显示帧的数目作为定量指标的。而生成图像的质量却难以定量评价。准确地 说，三维重建生成的图像不是自然图像，而是通过计算机合成的。合成过程中的 参数是用户根据视觉需要选取和调整的。所以对于图像质量很难找到一个明确的、 切实有效的衡量指标。 电子科技大学硕士学位论文 总结起来，现有的可用标准主要有两个：一个是人的视觉感受。这虽然是一 个主观的评价标准，无法定量表示，具有很大模糊性。但却有其合理性，因此也 是最常采用的标准：二是两幅图像之间的均方差。这是一个可以给出定量结果的 评价标准，但是由于缺乏标准图像的定义，又不能反映人类视觉心理的特性，所 以欠缺合理性和可靠性。近来有文献中定义了结构矩阵和视觉矩阵，根据小波变 换的视觉特性，利用子带融合技术来评价三维图像质量【1 2 。其目的在于指导体绘 制算法，提高绘制精度。 一般来说，图像的质量越好，精确度越高，则绘制时间越长。事实上，不同 的应用场合对三维图像的质量和生成速度的要求是不同的。因此我们认为，在评 价一种算法的性能时不能完全脱离其应用环境。提高算法性能应当是根据应用的 具体需求，在图像质量与绘制速度之间进行折衷。在保证一定质量的前提下尽可 能地提高绘制速度，或者在达到一定速度的基础上尽可能地改善图像质量。 1 4 论文的主要工作、创新点及章节安排 1 4 1 论文的主要工作及创新点 本文对医学图像三维重建技术进行了系统深入地研究。论文的主要工作包括 医学图像的获取和预处理、组织器官的分割、基于纹理映射的三维重建算法研究 和三维交互剖切技术等。并且在研究分析了国内外现有的各种三维重建技术的基 础了，提出了适于外科医疗诊断的三维重建的一些新的思路和方法，并对这些方 法进行了实验和分析。最后基于所研究的方法开发了一套医学图像三维重建系统。 概括起来，本文主要的创新点和研究成果如下： 讨论了在三维体数据空间利用数据的空间信息进行三维分割的算法。在对人 体软组织和边缘模糊的图像区域进行分割时可以获得比二维分割算法更好的结 果。逐一分析了目前已经提出的三维分割算法的优缺点及其适用的场合，并应用 三维区域增长和数学形态学相结合的三维分割方法对肝脏进行成功的分割提取。 提出了变换纹理序列、曲面纹理映射和动态生成纹理的思想分别对二维纹理 映射算法进行了改进，取得了较好的效果。在一定程度上做到了既具有接近于二 维纹理映射算法的绘制性能，又具有接近于三维纹理映射算法的绘制效果。 提出了一种基于组织的三维形体交互剖切技术，实现了面向感兴趣区域组织 的自由剖切。重点讨论了剖切面二维重建技术。这对于现阶段习惯于通过二维影 像进行诊断的医生来说，是一种非常有意义的信息补充。 第一章绪论 1 4 2 论文的章节安排 全文共分六章，对医学图像三维重建及其相关技术进行研究和讨论。具体的 章节安排如下： 第一章，介绍课题的背景和研究意义。简单介绍了医学图像三维重建的主要 方法和国内外的研究现状；分析了三维重建算法性能的评价标准；指出了论文的 主要研究内容和章节安排。 第二章，论述了医学图像的获取、预处理和三维分割技术。介绍了几种常用 的医学图像获取方式和医学图像预处理技术；对医学图像数据三维分割技术进行 了详细介绍，逐一分析了每一种分割算法的优缺点；最后应用所介绍的医学图像 三维分割方法对腹部的体数据进行了实验测试，成功地分割出了肝脏器官。 第三章，主要讨论了基于图形硬件加速的纹理映射体绘制算法。从纹理映射 的基本原理着手，详细介绍了基于纹理映射的两种基本算法：基于二维纹理映射 的体绘制算法和基于三维纹理映射的体绘制算法。并针对二维纹理映射的体绘制 算法的缺点提出了三种改进算法。通过实验对比，说明了各种算法在体绘制方面 的特点及各自的优势。 第四章，对三维交互剖切技术进行研究。详细讨论了平面剖切、曲面剖切及 开窗操作等相关的交互剖切技术。通过试验证明了所研究内容的有效性和实用性。 第五章，介绍了医学图像三维重建系统实现。讨论了实现系统所用到的主要 技术j a v a 3 d 的相关知识；介绍了系统的目标和体系结构；并逐一介绍了系统所包 含的各个功能模块。 第六章，对全文做出系统全面的总结，并对今后需要进一步深入研究的方向 做了展望。 电子科技大学硕士学位论文 第二章医学图像预处理与组织分割 2 1 医学图像的获取 对于医学图像处理系统而言，具有良好的输入接口，能够高质量地输入图像 数据是至关重要的。为了提高系统的兼容性，对医学图像的获取方式有以下几点 要求： 1 能够方便地与基于d i c o m 3 0 数字接口的影像设备连接，并以交互方式 交换数据； 2 对原始图像的无损压缩、传输和处理； 3 能够提供其它非d i c o m 图像的录入方式，如局域网互连方式； 4 对已经输出的胶片图像，在允许的信息损失范围内，以尽可能高的质量 扫描输入数据。 鉴于此，一般的医学图像处理系统应提供基于d i c o m 3 0 标准的输入接口。 另外，为了全面兼容医院现有的医学成像设各，还需要其它的数据输入方式，如 局域网互联输入接口和胶片扫描接口等输入方式。通过局域网互联的方式，将数 据采集工作站与医学成像设备的服务器相连接并进行数据传输，就可以得到原始 影像数据，这种方式可以有效地利用医院已有的投资。对于已经输出胶片的医学 图像数据，可以有两种方法进行数据输入：一种是用数码相机配合特制的固定设 备对胶片拍照；另一种是用高分辨率扫描仪扫描输入胶片。 随着d i c o m 3 0 标准的普及，基于d i c o m 标准的图像获取方式将是今后医 学图像处理系统的主要、甚至是唯一的数据获取方式。 2 1 1d i c o m 3 0 标准 d i c o m 3 o ( 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 m ei i i ) 是由美国放射 学会( a m e r i c a nc o l l e g eo fr a d i o l o g y , a c r ) 和美国电器制造商协会( n a t i o n a l e l e c t r i c a l m a n u f a c t u r e r s a s s o c i a t i o n ，n e m a ) 在1 9 9 3 年推出的医学数字成像及传输 标准( 第三版) 。其主要目的是推动开放式、与厂牌无关的医疗数字影像的传输与 交换；促使影像存储与传输系统( p i c t u r ea r e h i v i n ga n dc o m m u n i c a t i o ns y s t e m s ， p a c s ) 与各种医院信息系统( h o s p i t a li n f o r m a t i o ns y s t e m s ，h i s ) 的结合；允许所产 第二章医学图像预处理与组织分割 生的诊断资料库能广泛地经由不同地方的设备来访问。d i c o m 3 0 已成为医学数 字成像及传输的国际工业标准1 3 】。 目前支持网络和点对点通讯的d i c o m 3 0 由九大模块构成，如图2 - 1 所示。 支持可移动媒体介质通讯的d i c o m 扩展模块仍在研讨中。 二二二三亟至三二二 第四部分：服务类规范 干 数第 第三部分：信息对象定义i 啼 据六 1字部 00 典分 第五部分：数据结构和语义学l h 善 l 第七部分：消息交换 0l l第八部分：网络通讯支持 第九部分：点对点通讯支持 1i 图一标准的构成 应用范围不仅包括 、超声、数字化x 线 影像、 、等，还包括内窥镜图像、病理学图像、耳科图像、皮肤图像 以及中医的舌苔图像等。它的应用范围几乎包括所有医学图像领域，其本身具有 的面向对象的特性和开放性有利于自身不断的发展和完善。标准的制订， 使得医学图像及相关信息实现了网络模式的资源共享和远程传输，为医学的现代 化打下坚实的基础。 2 1 数据集与数据元素结构 实体一关系 ，一r ) 模型：概念模型是现实世界事物及其在信 息世界的反映，表达概念模型最常用的方法是实体一关系模型1 1 4 j 。 数据集：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，由数据元素标 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) 。 电子科技大学硕士学位论文 数据元素( d a t ae l e m e n t ) ：数据元素由若干字段组成。有三个字段对所有数据 元素通用，即数据元素标签、值长度和值字段。第四个字段为值描述( v r ) ，仅在 两个明确v r 数据元素结构中出现，如图2 - 2 所示。 数据集+ 图2 - 2d i c o m 数据集与数据元素结构 各字段定义如下： 数据元素标签：一个1 6 位的无符号整数排序对，描述元素号码后的组号码； 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。 值长度：一个1 6 位或者3 2 位的无符号整型数值。描述值字段的长度，该长 度为组成字段的字节数目。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：包含数据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 a l u em u l t i p l i c i t y , v m ) 指定有多少个带有v r 的 值可以被放在值字段中。如果v m 大