（计算机应用技术专业论文）虚拟心脏技术中的动态图像处理.pdf

摘要 心脏病一直是危害健康、造成人类死亡的几种重要疾病之一。长期以来，心 脏病的i 涵床诊断、治疗及预防主要依赖于体表心电图，但由于人类至今对体表心 电信息与心脏工作状态之间的对应关系不具备全面的理解。心电图在心脏病临床 诊断中一直受到很大的限制。动物或人体试验是探索体表电位与心脏电活动之间 相互关系的方法之一。但是这种方法代价高，危险性大，而且很难选择或获得各 种病变状态；此外，这种方法致命的弱点是当心脏暴露于空气中时其电气特性发 生了改变，从而必然使体表测得的电位随之发生改变，显而易见，这种方法具有 很大的局限性。而虚拟心脏能够解决上述问题。 本文研究把可视化技术应用于医学图像数据的处理和分析中，结合国内医学 图像处理的需要与医疗设备的现状，针对c t 设备所产生的图像数据的特点，利 用可视化技术，在计算机上对医学图像数据进行可视化处理，最终在计算机屏幕 上再现心脏的三维形态。 本文首先介绍了虚拟心脏技术，然后引入了可视化技术在医学领域的重要应 用医学图像可视化技术。针对这技术进行了以下工作：( 1 ) 医学图像的获 取；( 2 ) 医学图像的预处理：( 3 ) 实现了基于纹理映射的低硬件成本体绘制算法； ( 4 ) 建立了基于纹理映射体绘制算法的虚拟心脏模型。我们在微机上用j d k l 4 及j a v a3 d1 3 i 实现了本文中的算法。 本文的特点在于，根据实际需要，通过c t 医学图像三维重建构造出虚拟心 脏模型。 医学图像可视化技术是当前医学图像处理的研究热点，促进了医学领域中科 研、教学以及临床诊断，其影响深远，同时也给计算机技术在医学领域中的应用 开辟了广阔的空间。 关键词三维重构，面绘制，体绘制，纹理映射，虚拟心脏，j a v a3 d a b s t r a c t t h eh e a r td i s e a s eh a sb e e no n eo ft h em o s tf a t a ld i s e a s e st oe n d a n g e rt h eh e a l t h a n dr e s u l ti nd e a t h f o rl o n gt i m e ，t h ec l i n i c a ld i a g n o s i s 、t r e a t m e n ta n dp r e v e n t i o n m a i n l yd e p e n do nb o d ys u r f a c ee l e c t r o c a r d i o g r a m ，b u tb e c a u s em a n k i n dl a c kt ot h e c o m p l e t ec o m p r e h e n s i o no ft h er e l a t i o nb e t w e e nb o d ys u r f a c ep o t e n t i a li n f o r m a t i o n a n dh e a r tw o r k i n gs t a t e t h ee l e c t r o c a r d i o g r a mh a db e e ns u f f e r i n gt h ev e r yb i g r e s t r i c ti nc l i n i c a ld i a g n o s i so fh e a r td i s e a s e i ti so n eo ft h em e t h o d st oi n v e s t i g a t e t h e mt h a ta n i m a lo rh u m a nb o d i e se x p e r i m e n t b u tt h i sk i n do fm e t h o dp r i c ei sh i 曲， t h er i s ki sb i g ，a n dv e r yd i f f i c u l tc h o i c eo ra c q u i r ee v e r yk i n do f p a t h o l o g i c a lc h a n g e s a p p e a r a n c e ；i na d d i t i o nt h ef a t a lw e a k n e s so f t h i sm e t h o di st h ec h a n g e so fe l e c t r i c c h a r a c t e r i s t i cw i l lh a p p e ni fh e a r te x p o s i n gi na i r ，r e s u l ti nb o d ys u r f a c ee l e c t r i c p o t e n t i a lt a k ep l a c et h ec h a n g e si m m e d i a t e l y , o b v i o u s l y , t h i sk i n do fm e t h o dh a s t h e v e r yb i gl o c a l i z a t i o n b u tv i r t u a lh e a r tc a nr e s o l v et h ea b o v ep r o b l e m t h et e c h n o l o g yo f v i s u a l i z a t i o nh a sb e e nd i s c u s s e dw h i c hi sa p p l i e dt oa n a l y z i n g a n dp r o c e s s i n gm e d i c a li m a g ed a t a ，v i z r e p r e s e n t i n gh e a r t st h r e ed i m e n s i o ns h a p eo n t h es c r e e n ，v i at h ev i s u a l i z a t i o np r o c e s so f m e d i c a li m a g ed a t a , w i t hf u l lc o n s i d e r a t i o n o f t h en e e do f m e d i c a li m a g ep r o c e s s i n g ，t h ed o m e s t i cc o n d i t i o no f m e d i c a lt r e a t m e n t e q u i p m e n t s ，a n dc h a r a c t e r i s t i c so f c ti m a g e f i r s t l y ，v i r t u a lh e a r tc o n c e p ti si n t r o d u c e d a n dt h e na ni m p o r t a n ta p p l i c a t i o no f v i s u a l i z a t i o nt e c h n i q u ei nm e d i c a lf i e l d ，n a m e l ym e d i c a lv i s u a l i z a t i o nt e c h n i q u e ，i s i m p o r t e d s u r r o u n d i n gt h et e c h n i q u e ，as e r i e so fp r o c e s s i n ga l g o r i t h m so nm e d i c a l i m a g ev i s u a l i z a t i o np r o c e s s i n gi sp r e s e n t e da n di m p l e m e n t e d t h e s ew o r km a i n l y i n c l u d e ：( 1 ) t h eo b t a i n so fm e d i c a li m a g ed a t a ；( 2 ) t h em e d i c a li m a g ed a t a p r e - p r o c e s s ；( 3 ) v o l u m er e n d e r i n gb a s e dt e x t u r em a p p i n gt e c h n i q u e ，l o wh a r d w a r e c o s ti sr e a l i z e d ；( 4 ) t h ev i r t u a lh e a r tm o d e lu s i n gv o l u m er e n d e r i n gb a s e dt e x t u r e m a p p i n gt e c h n i q u e i se s t a b l i s h e d a l lo fa l g o r i t h m si nt h i sp a p e ra r ei m p l e m e n t e do n m i c r o c o m p u t e r p l a t f o r m u s i n g y d k l 4 a n dj a v a l 3 1 m e d i c a li m a g ev i s u a l i z a t i o np r o m o t e st h em e d i c a ls c i e n c ei n c l u d e ss c i e n t i f i c i i r e s e a r c h ，t e a c h i n ga n dc l i n i c a ld i a g n o s e s ，w h i c hi st h er e s e a r c hh o t s p o to fc u r r e n t m e d i c a li m a g ep r o c e s s i n g ，i sn o to n l yf a r - r e a c h i n g ，b u ta l s od e v e l o p i n gv a s ts p a c ef o r c o m p u t e rs c i e n c ei nt h em e d i c a ls c i e n c e k e y w o r d s 3 - dr e c o n s t r u c t i o n ，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 ，t e x t u r e m a p p i n g ，v i r t u a lh e a r t ，j a v a3 d i i i 西北大学学位论文知识产权声明书 本人完全了解学校有关保护知识产权的规定，即：研究生在校攻 读学位期间论文工作的知识产权单位属于西北大学。学校有权保留并 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被 查阅和借阅。学校可以将本学位论文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、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学 位论文。同时，本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文 章一律注明作者单位为西北大学。 保密论文待解密后适用本声明。 学位论文作者签名：垒监迎指导教师签名：童l 遣基7 泖多年6 月7 日2 卯厂年6 月y 日 j 西北大学学位论文独创性声明 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工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特另l i d l i 以标注和致谢的地 方外，本论文不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得西北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明确的 说明并表示谢意。 学位论文作者签名：牢诱哪 加5 年6 月穹日 1 1 研究背景及意义 第一章绪论 心血管疾病是世界上发病死亡率最高的疾病，它严重威胁人类的健康。据统 计，在美国，自1 9 0 0 年以来，除1 9 1 8 年以外，心血管疾病都是头号致死疾病， 每天因患有心血管疾病而死亡的美国人就有2 6 0 0 人，平均每3 3 秒一人。心血管 疾病致死的人数比其后七大疾病致死人数总和还多1 2 】。据美国疾病控制中心 ( c e n t e rf o rd i s e a s ec o n t r o l ，c d c ) 及国家健康统计中，& , ( n a t i o n a lc e n t e rf o rh e a r t h s t a t i s t i c s ，n c h s ) 的最新计算与预测，如果能够消除绝大多数的心血管疾病的话， 人类预期寿命将提高近十年；而即使消除所有形式的癌症，人类预期寿命也只会 提高三年【1 】。因此心血管疾病的准确诊断和治疗是全世界生物医学工程界面临的 重大课题。 长期以来，心脏病的临床诊断、治疗及预防主要依赖于体表心电图，但由于 人类至今对体表心电信息与心脏工作状态之间的对应关系不具备全面的理解，心 电图在心脏病临床诊断中一直受到很大的限制；动物或人体试验是探索体表电位 与心脏电活动之间相互关系的方法之一，但是这种方法代价高，危险眭大，而且 很难选择或获得各种病变状态：此外这种方法致命的弱点是当心脏暴露于空气中 时其电气特性会发生改变，从而必然使体表测得的电位随之发生改变，显而易见， 这种方法具有很大的局限性。 为了更好地诊断和治疗各种心脏病，更安全地研发治疗心脏病药物，几十 年来，科学家一直想用计算机模拟一颗人的心脏。但只有在近几年，由于计算 机性能呈指数增长，以及在用数学方法表达复杂心脏实际运行方面获得了极大 的进步，才使这种“虚拟心脏”的构想逐步变为现实。 虚拟心脏( v i r t u a l h e a r t ) 应用计算机强有力的计算和图形显示能力，通过在给 计算机心脏模型赋予活体心脏所具有的心肌、血液的动力学特性、动态电传导 特性、生化特性和各种生理病理知识，使之从形态、结构和功能等方面逼真地 再现人体心脏的活动过程。在一定程度上解决了上述的问题。 1 2 虚拟心脏技术概述 1 2 1 虚拟心脏的含义 2 0 世纪9 0 年代计算机技术的迅猛发展以及v i s i b l eh u m a n 计划的实施对医 学影像领域产生了巨大的影响。虚拟- i i , 脏是心脏的计算机仿真模型，是研究心脏 活动及心脏疾病极为重要的手段。虚拟心脏应在形态上、功能上尽可能地复现真 实的心脏活动。在c t 和m r i 成像技术的基础上建立了真实几何形状的心脏模 型。功能仿真应包括电生理过程的仿真和心脏动力学过程的仿真。 虚拟心脏的设计者是牛津大学的丹尼斯诺布尔。通过显微镜观察，可以看 到，它拥有1 0 0 多万个细胞，还有泵、导管和组织，以及血液供给器。虚拟心脏 与真实的心脏极其相似，但当一位身着迷你裙的护士从它旁边经过时，它不会剧 烈地跳动。由于虚拟- t l , 脏的发明，人类可以在不必做人体实验的情况下，模仿心 脏不规则的跳动，研究突发心脏病的预防和观察药物的作用了。诺布尔断言，在 今后两年内，虚拟肺和其他内脏将同心脏一起，组成一个“电子弗兰肯斯坦”， 他就像一个真正的病人，供人们进行医学研究。 1 2 2 国内外虚拟心脏研究状况 由全球多家实验室共同参与的“虚拟心脏计划”，也称“c a r d i o m e 计划”，实际 上就是利用多种计算机模型，来描述单个心脏细胞、几百万个心脏细胞和整个心 脏器官混合在一起的电化学活动，并描述心脏血液的抽运过程。目前，科学家甚 至已能使有的“虚拟心脏”“患”上动脉阻滞、心脏衰竭及- 1 1 , 律异常等疾病。 “虚拟1 1 , 脏”的研发始于2 0 世纪6 0 年代。在全球范围实施的这一“虚拟心 脏计划”，并没有设立正式的总部，但该计划的前沿工作是在英国牛津大学的一 ， 座四层楼的大楼中进行的。该研究中心没有通常实验室的不锈钢实验台、显微镜 和装有细胞的瓶瓶罐罐，在其办公室中，只装有运行着多种软件的计算机工作站。 4 6 年前，诺布尔开创了“心脏模拟学科”。目前，诺布尔任牛津大学心脏电生理 研究中心负责人，他带领着一群研究生和博士后，攻克了模拟心脏工作中的一个 又一个难题。他认为，将来自不同领域的研究人员组织起来协同攻关，不是一件 2 容易的事，而良好的合作是成功的关键。诺布尔涉及到一组方程式，该方程式描 述心脏细胞的电活动如何大部分受通过其膜细胞的钾离子流动所控制，而这一活 动最终导致心脏的和谐跳动。诺布尔按照数学方法来描述生理活动，并开创了 “c a r d i o m e 计划”。 目前研发出的“虚拟心脏”已开始用于诊断心脏瘸。在新西兰的澳柯兰医院， 一名7 0 岁的患者被怀疑患有低血压。医生们没有使用常规方法，而是采用一种 计算机模拟软件，对患者的磁共振成像扫描结果进行分析，测量患者心脏跳动的 情况，并将其同一个“虚拟心脏”相比较。最终，他们将分析结果交给临床专家们 判断。 以前，为了诊断各种心脏病，必须要由外科医生做开胸手术。使用这种计算 机软件，1 5 分钟便能精确地鉴别出病因。这一模拟软件是由澳柯兰大学的生物 工程师亨特与西门子公司合作开发的。 诺布尔从事的是单个心脏细胞的模拟研究。当初在牛津大学曾是诺布尔同事 的亨特，则从事模拟心脏的整体结构和运动力学，即心肌本身的跳动。 1 9 9 1 年，亨特研究小组对狗的心脏进行了超精密测量。他们把保存的狗心 脏一次切出厚度为几分之一毫米的切片，其目的是建造一种新的心脏模型，以填 补在心细胞一级和整个心脏器官结构和功能之间的心脏科学空白。换句话说，他 们想要准确地了解心脏细胞所有离子流如何总体产生心脏跳动，特别是了解患病 心脏的问题出在哪里。 今天，亨特和诺布尔的两个实验室的工作已整合成为一个整体心脏模型，能 反映多达1 2 0 0 万个虚拟心脏细胞单独活动而产生的最终结果。而真正的人类心 脏拥有近1 0 亿个心细胞，甚至当今最高速的计算机也不能实时跟踪这么多细胞 的行为。 新西兰澳柯兰医院开发的心脏模型，能描述人、狗、猪、天竺鼠和老鼠的心 脏活动，由于运行如此复杂，以至高速计算机要花8 小时时间才能跟踪一次心跳。 美国圣迭戈加州大学的麦克库拉柯正在利用遗传工程老鼠来鉴别在心脏病 中起作用的几种基因，然后，他利用上述信息来改进虚拟心脏模型，通过遗传工 程老鼠来研究心脏功能的差异，以及患心脏病的难易程度。 丹麦奥胡斯大学高级视觉及互动中心f c a 、厂i ) 的科学家研制成的系统，可以通 过虚拟现实帮助儿科医生诊断新生儿心脏病。该系统将核磁共振扫描获得的新生 儿心脏二维图像转换成三维图像从而能使外科医生全方位仔细地观看和研究。 目前，“虚拟心脏计划”已对医学做出了重大贡献，其中最重要的是帮助研究 人员发现更好的治疗心脏病药。 例如，诺威塔斯公司正在利用“虚拟心脏计划”开发出的模型来研发药物。 此外，虚拟心脏也推进了外科治疗方法。 亨特正帮助研发一种被称为c e l l m l 的“开放标准编程语言”。未来2 0 年，像 c e l l m l 或其他种标准化编程语言，能使模型开发人员掌握一种共同语言，将“虚 拟心脏”同其他种器官的计算机模型结合在一起，以解决多种器官疾病的治疗和 药物的开发。 目前，在研发虚拟心脏领域比较先进的机构，包括设在马里兰州盖塞斯堡的 a r t e s i a n 治疗公司，他们开发的虚拟心脏，目的是研发新药。盖塞斯堡的i m m e r s i o n 医学公司研发全心脏模型是为了培训外科医生。加州i n s i l i c o m e d 公司开发全心 脏模型，是用于医疗器件的设计。而设在麻省的p r e d i x 药物公司，则研发用于 药物发现的、心脏细胞和组织模型的心脏模型。 在我国浙江大学生物医学工程研究所从上世纪八十年代中期开始进行心电 场仿真模型的研究工作，并于上世纪九十年代初成功开发了l f x 心电仿真模型。 该模型是基于人体心脏的c t 切片将其划分为许多形状规则的心肌块来得到的。 1 3 三维医学图像处理与显示框架 尽管医学图像数据的类型各不相同，数据分布及连接关系的差别也很大，但 其可视化的基本流程却是大体相同。如图1 1 表示出医学图像可视化的几个主要 步骤f 2 3 。 其中，第一步是数据生成。即可由计算机数值模拟或测量仪器产生数据。计 算机数值模拟的结果形成数据文件。文件格式由科学计算工作者来决定，因而它 是已知的，可以比较方便地输入计算机，但是，有些测量仪器输出的数据的文件 格式却是不公开的，必须得到仪器制造厂家的配合才能弄清数据文件格式，将其 输入计算机。 流程中的第二步是数据的精炼与处理。因为应用对象的不同，这一步的功能 4 也会各不相同。对于数据量过大的原始数据，需要加以精炼和选择，以适当减少 数据量。此外，图像处理的目的也根据重建目的和后端显 示算法的不同而各不相同，就心脏重构而言，如果重建的 目的是为了定量计算心室容积和游离心脏壁的质量，那么 在后端显示部分一般采用面绘制算法，则此时图像处理目 的就是从原始二维图像中重建考察目标的表面信息，主要 是目标在各二维断层图像中的边缘；如果重建的目的是为 了观察脏器的立体形态，则在后端多采用直接体绘制算 法，则图像处理的目的是从原始二维图像中重建规则体数 据。图像处理目的不同，则图像处理步骤和具体实现过程 也不尽相同，一般来说，常见的处理步骤包括感兴趣区域 定义、配准、变换、插值、增强和分割等。 流程中的第三步是可视化映射。这是整个流程的核 心。其含义是，将经过处理的原始数据转换成可供绘制的 数据生成 上 数据的精炼与处理 上 可视化映射 上 绘制 上 显示 图1 1 医学图像 的可视化流程图 几何图素和属性。这里，“映射”的含义包括可视化方案的设计，即需要决定在 最后的图像中应该看到什么，又如何将其表现出来。也就是说，如何用形状、光 亮度、颜色以及其他属性表示出原始数据中人们感兴趣的性质和特点。这时，往 往有多种实现方案，可以给科学计算工作者提供自主选择的方便。 在流程的第四步中，将第三步产生的几何图素和属性转换为可供显示的图 像，所用的方法是计算机图形学中的基本技术，包括视见变换、光照计算、隐藏 面消除以及扫描变换等。在图形工作站上，可以借助已有的图形软件包及图形硬 件完成以上功能。 流程的最后一步是图像变换和显示，包括图像的几何变换、图像压缩、颜 色量化、图像格式转换以及图像的动态输出等。 1 4 论文主要工作、内容安排及意义 针对医学图像处理的需求和其中涉及的一些关键问题，围绕医学图像可视化 技术的研究，我们在关注国际和国内可视化技术最新成果的同时，着手对有关技 术和问题进行研究与实践，现已取得了一些进展。本论文主要针对医学三维重建 的算法及实现展开了研究，采用来自断层图像序列的体数据作为研究和试验的数 据材料。 1 主要工作： ( 1 ) 对与医学三维图像重建相关的可视化理论及虚拟心脏技术，主要是三维 数据场可视化的原理、方法及虚拟心脏技术进行了探讨和综述。 ( 2 ) 对三维图像的预处理进行了研究和实践，实现了预处理过程中的图像的 滤波、分割、配准、插值和三维体数据封装，并对实验结果进行分析。 ( 3 ) 对三维图像重建中的体绘制技术进行了研究和实践，分类阐述了医学三 维图像重建的几种方法，分析了它们的差异和特点。 ( 4 ) 在医学三维图像重建中使用j a v a3 d 技术进行三维重建，并分析、比较 了它与其他体绘制技术的不同和优缺点。 ( 5 ) 着重探讨并研究了采用基于纹理映射的体绘制技术实现的虚拟心脏。对 其原理、方法进行了介绍和归纳。分析、比较了与光线投射体绘制的不同。 2 论文内容及安排： ( 1 ) 第一章介绍了本文研究背景及意义，虚拟心脏技术的概念及研究现状， 给出了三维医学图像处理与显示框架。 ( 2 ) 第二章介绍了心脏c t 成像技术，通过对此的了解，进一步对医学图像 的滤波、分割、配准、插值和三维体数据封装进行了分析和研究，并给出了可行 性方案。 ( 3 ) 第三章介绍了面绘制和体绘制这两类医学体视化算法，对其进行分析和 研究，着重介绍了目前新兴的3 d 数据场可视化技术体绘制，它具有面绘制 无法比拟的成像质量高，可显示三维数据场的全局分布、整体结构的优点，但由 于3 d 数据量大，大大影响了绘制速度，基于这一原因，我们实现了基于纹理映 射的低硬件成本体绘制算法。 ( 4 ) 第四章在前面的基础上，我们在微机平台上用j a v a3 d 实现了虚拟心脏 系统，验证了上述算法。 3 意义： 目前我们业已完成的研究和工作，不仅使得我们能够有机会在医学可视化的 研究领域占领一席之地，也使得医学图像可视化技术的广泛应用和推广有了扎实 的工作基础。 第二章c t 医学图像数据获取与预处理 2 1 心脏c t 成像 c t ( 计算机断层扫描，c o m p u t e dt o m o g r a p h y ) 是2 0 世纪7 0 年代初放射诊断 的一项重大突破。c t 利用人体各种组织( 包括正常和异常组织) 对x 射线的吸收 不等，将人体某一选定层面分成许多立方体小块，称为体素；x 线球管发出的x 射线，对人体不同厚度、不同密度的组织进行逐层扫描，再由x 线球管所对应 的探测器进行探测、收集，然后交给计算机进行处理，得出相应的图像。x 射线 通过人体测得每一体素的密度或灰度，即为c t 图像上的基本单位，称为像素。 它们排列成行列方阵，形成图像矩阵。c t 能使传统的x 线检查难以显示的器官 及其病变显示成像，且图像逼真，解剖关系明确，从而扩大了人体的检查范围， 大大提高了病变的早期检出率和诊断准确率。 1 9 9 8 年第一台亚秒级多层螺旋c t 问世后，冠状动脉c t 成像逐步推广，2 0 0 2 年1 6 层螺旋c t 开始应用于临床，其时间分辨率达到电子束c t 水平，空间分辨 率优于电子束c t 和磁共振成像，可以更加快速准确地评价冠状动脉。较之冠状 动脉插管造影，多层螺旋c t 冠状动脉造影具有创伤小、危险陛低、花费少和操 作简便等优点，一次心脏检查在1 5 分钟内完成，无需住院，既可观察心脏大小 和结构，又可对冠状动脉钙化、狭窄和心功能进行评价分析，为冠心病患者的诊 断、治疗和康复提供评估依据。就1 6 层螺旋c t 而言，之所以能作心、血管的 检查，主要得益于扫描速度的提高。通常，正常人的心率在每分钟6 0 8 0 次， 也就是说，每一次心跳所花的时间是1 o 7 5 秒，而最新的1 6 层螺旋c t 扫描仪 的扫描时间达到了o 4 2 秒，该速度足以冻结类似心脏这样的运动器官；其次， 1 6 层螺旋c t 一次扫描能获得1 6 层图像，使心脏这种相对较小的器官扫描的覆 盖率大大提高，加上专门的成像处理手段，使心脏的成像目前成为现实。2 0 0 4 年多层螺旋c t 的发展又迈上了新台阶，6 4 层螺旋c t 开始应用于临床。6 4 层螺 旋c t 与1 6 层螺旋c t 相比，在扫描速度、图像清晰度、降低辐射剂量等技术 方面有了质的突破。6 4 层螺旋c t 在一t l , 脏疾病的诊断方面尤显优势，完成整个心 脏扫描只需1 0 秒，较1 6 层c t 扫描时间减少了一半，造影剂用量也减少近一半； 空间分辨率的提高使对冠状动脉分支、斑块和支架腔内的显示能力明显增强；应 用4 d 技术还可动态观察心脏搏动。6 4 层螺旋c t 时间分辨率和空间分辨率的进 一步提高为诊断冠心病提供了一种安全、可靠、易于普及的方法。 多层螺旋c t 因其极佳的空间分辨率，对心腔形态学改变的观察更加细致； 多时相显像及心脏动态电影可从视觉上评价局部或全心功能；在多种病态情况下 定量分析心室肿物、左右心室容积及全心功能。 近几年随着螺旋c t 分辨率的提高和特定造影剂的使用，c t 已逐渐成为评 价心脏病变的重要工具。c t 对于钙化的检出有其独特的优势。m s c t 作为无创 检查方法可对冠状动脉钙化作精确的测量和准确定位，是评价患者冠状动脉钙化 程度和范围的最可靠方法。而c t 冠状动脉造影是目前c t 技术发展史上的一大 突破和亮点，由于采用前瞻性及回顾性门控技术、多排探测器和部分及分段的重 建方法，其对冠状动脉狭窄检测的敏感性及特异性已达8 0 9 0 ，越来越多的 数据证实了此结果。 e b c t 及m s c t 有高时间分辨率、密度分辨率和空间分辨率，在先天性心脏 病诊断中有诸多优势，横断面成像避免了影像的重叠，有利于显示心脏大血管的 解剖结构、空间位置及连接关系，对于复杂畸形的节段分析有重要价值。容积扫 描可以涵盖整个心脏及大血管，一次增强扫描既可分析心血管病变，又可兼顾肺 血管及肺内改变。e b c t 电影序列和血流序列检查可动态观察心脏运动，准确计 算心功能，尚能对分流量进行定量分析。 综上所述，心脏c t 成像有以下优点：没有盲区；扫描时间短( 1 0 3 0 秒1 ； 扫描间可连接金属器械，如通气泵、起搏器和主动脉内球囊泵等，能够对急性心 肌梗死的病人进行检查；使用同一组数据评价冠状动脉、左室功能和左室壁的运 动。虽然心脏c t 成像是一种回顾性分析、非实时分析，但在憋气的3 0 秒内获 得大量的数据信息，计算多项指标用于评价心脏功能、冠脉和心室运动，是其最 大的魅力所在。 本文采集的数据是来自g e 公司的1 6 层螺旋c t 扫描仪对心脏进行扫描得到 的，其一次扫描时间达到了0 5 秒。 2 2 预处理 2 2 1 二维图像滤波 由于医学图像在成像或传输过程中，容易受到噪声污染，影响了图像质量和 视觉效果。因此，滤除各类噪声是一项非常必要的图像预处理工作。在对图像做 滤波处理时，线性系统理论是非常有用的。用于图像处理的线性系统理论是基于 成像系统中所有的分量之间具有线性关系这一假设的，这对于现代医学成像系统 的正常工作范围来说通常是一个合理的假设。离散二维卷积是线性系统理论中应 用到图像处理中的典型方法，它能抑制噪声并使图像模糊化。通过f o u r i e r 变换， 一些先进的线性处理方法可以在频率域内进行。常用的滤波器有低通、高通、带 通和带阻四种。其中，低通滤波器用来滤除高频噪声，起到平滑图像的作用，而 高通滤波器则增强高频成分，消除模糊，使图像清晰化。一些非线性的滤波器， 如中值滤波，对噪声的滤除效果更加明显，在医学影像的范畴内应用很广。1 9 8 4 年，d b r o w n i i g g 提出的加权中值滤波以及在此基础上衍生出的一些改进方法能 更为有效地保持图像的细节，进一步改善了滤波效果。 当输入图像信号混入噪声，想要用滤波方法把噪声全部滤除而不损失原信号 的强度几乎是不可能的。因此，对滤波处理的要求有两条： ( 1 ) 最大限度地保持信号不受损失，且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，视觉效果好。 在我们开发的系统中，对图像的滤波处理可以采用以下三种滤波方法： 1 卷积滤波( c o n v o l u t i o nf i l t e r i n 酌 当对数字图像进行线性处理时，卷积操作是一种高效的处理方法。假设选取 当前像素的3 3 邻域，按行按列的方式对这9 个像素值依次编号为p l ，p 2 ， p 9 ，这样当前像素的像素值就被编号为p 5 。给定一个3 3 的卷积核，按同样的 方式对其元素进行编号为k l ，k 2 ，k 9 。设卷积核元素之和为s u m ，通常称 1 9 s l i m 为该卷积核的权值。当前像素的新值将为二一罗p k ；。这个新值通常被称为 s u m i = l 卷积和。这就是卷积操作思想。一种最好的理想卷积操作方法就是将它看作是求 图2 1 c t 图像 试验表明，采用卷积滤波后的图像， 多细节丢失。 图2 2 经过卷积滤波后的图像 噪声点平滑了，但是图像变得模糊，很 2 中值滤波( m e d i a nf i l t e r i n g ) 如果既要消除噪声又要保持图像的细节，可使用中值滤波。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。它的基本思想是：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。 图2 4 显示了将图2 3 经过中值滤波后得到的结果： 图2 3c t 图像图2 4 经过中值滤波后的图像 试验表明，采用中值滤波后的图像，噪声点的消除更明显了，与原图相比， 处理后的图像显得比原图干净，但原本锐利的组织边缘稍微有点损失。中值滤波 经l2 图将示 显2 2 图理处 行 进 n刊 2 4 21，1 ，。 核 积卷 ： 用 果 采 结 文 得 本 到 。 得 程 后 过 波 的 滤 和 积 权 卷 加 过 虽然能很好的消除噪声点，但是对于高斯噪声却显得无能为力。于是采用高斯平 滑滤波来消除高斯噪声。 3 高斯平滑滤波( g a u s s i a ns m o o t h i n gf i l t e r ) 高斯滤波器的脉冲响应函数为： 吣，百l 十谢 其中，n = 、丝， 为滤波器的截止波长。 y 厅 滤波器的频响函数可用h ( x ) 的傅里叶变换描述： h ( ) = j f ：h c x ，e _ j m l a x = 币 一石( 詈 2 其中，q 为滤波器的截止频率。 我们通过一次卷积运算可以将表面轮廓z ( x ) 分离为高频粗糙度信号“x ) 和低 频基准信号w ( x ) 两部分： r ( x ) = z ( x ) 一w ( x ) w ( x ) = h ( x 一孝) z ( x ) d 善 当以采样间隔a x 等距离散采样时，离散卷积运算为 w ( i 】【) = z ( i - k ) - ) 【 - h ( k 】( ) a x k = - m 图2 5 显示了将图2 5 经过高斯滤波后得到的结果： 图2 5c t 图像图2 6 经过高斯滤波后的图像 1 2 试验表明，采用高斯滤波后的图像，噪声点被平滑了，与原图相比噪声点明 显少了，但是整幅图显得模糊了，清晰度降低了，可见该方法是以牺牲图像整体 质量为代价来消除噪声点的。 2 2 2 医学图像分割标注 图像分割的目的是将图像分解成若干有意义的子区域，而标注则指识别出各 区域的解剖或生理意义，因而在医学可视化领域，常常简单地将分割标注的过程 称为分割，由于手工分割对操作者的依赖性强，既耗时耗力，又可能丢失大量有 用的信息，因此，在医学领域，自动或半自动的图像分割方法是非常重要的。如 今医学临床和手术环境中的许多应用，均需要从三维医学图像得到解剖结构或病 理组织的精确三维模型，如进行病理或正常组织量化研究，以及与其他可视化技 术结合，指定术前和术中交互的手术计划等，均要求分割算法能够从c t 、m p d 或超声等各种图像模态中分离出解剖结构和定位出病交的位置和形状。 一般可简单地将医学图像分割方法分为基于边界和基于区域的分割两类。其 中，基于边界的分割是寻找感兴趣区域的封闭边界；而基于区域的分割则是将体 图像分为若干不重叠的区域，由于各向异性，往往需要将上述两种方法混合使用， 已达到最佳的精度和效率。 2 2 3 医学图像配准 1 医学图像配准的概述 当图像输入到计算机时，由于周围环境的影响，或人为操作的误差，造成图 像歪斜。为了能真实地再现三维实体，首先必须对图像进行配准，需要平移、旋 转等矫正措施。正确的判读ct 片数据和将ct 片图像准确地配准，是连续ct 断层图像三维重建的重要步骤。它直接影响着重建结果和参数计算的准确性。 医学图像的配准技术 3 _ 5 】是2 0 世纪9 0 年代才发展起来的医学图像处理一个 重要分支，并且日益受到了医学界和工程界的重视。所谓医学图像的配准是指 对于一幅医学图像寻求一种或者是一系列的空间变换，使它与另一幅医学图像 上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配 的图像上有相同的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点，或至 少是所有具有诊断意义的解剖点及手术感兴趣的点都达到匹配。根据图像配准 中利用的图像信息区别将图像配准方法分为三个主要类别：基于灰度信息法、 变换域法和基于特征法。配准的方法是由特征空间、搜索空间、搜索算法和相 似性测度四个组成部分构成的。特征空间是对待配准的图像的特征进行提取， 搜索空间是进行变换的方式及变换的范围；搜索算法决定下一步变换的具体方 法以得到最优的变换参数；相似性测度是用来度量图像间相似性的一种标准。 医学图像的配准过程本质上是一个多参数最优化问题。1 9 8 2 年r o s e n f e l d 提出的 交叉相关是最基本的基于灰度统计的图像配准方法。它通常被用来进行模板匹 配和模式识别。基于灰度信息的图像配准方法的主要特点是实现简单，但应用 范围较窄，不能直接用于校正图像的非线性形变，在最优变换的搜索过程中往 往需要巨大的运算量。后来b a r n e a 等人提出序贯相似检测算法和序贯搜索策略。 交叉相关和序贯相似检测算法尽管各自具有一定的优点，但总的来说有着共同 的不足之处，那就是对于噪声的影响和不同灰度属性或对比差异的影响缺乏鲁 棒性。1 9 9 5 年，出现了一个新的解决图像配准问题的方向，就是基于信息理论 的交互信息相似性准则。v i 0 1 a 等人和c o l l i 盟o n 等人分别独立地把交互信息【2 4 。2 6 】 引入到图像配准领域。交互信息是在概率密度估计的基础上建立的，有时需要 建立参数化的概率密度模型，它要求的计算量很大，且要求图像之间有较大的 重叠区域。另外，函数可能出现病态，而且面临大量局部极值。所有的配准方法 中存在的最大问题就是当精度提高后，导致运算速度的下降。 2 医学图像配准的基本过程 医学配准技术的基本过程主要分为三个步骤： ( 1 ) 寻找图像中的对应特征向量并提取出来； ( 2 ) 根据特征量寻找最佳匹配变换； ( 3 ) 利用得到的最佳变换对待配准的图像进行变换与另一幅图进行匹配。 其中前两步是整个配准过程的关键，也是图像配准方法研究的核心内容，它 直接影响到图像配准的速度与精度。 3 基于小波变换的医学图像配准 在常规情形下，通过研究发现：影像摄取过程中所引入的灰度畸变和几何畸 变( 主要是平移变形) 是匹配效果差的主要原因之一。最小二乘( l s ) 算法就是为克服 1 4 这两种畸变而提出来的。在两影像间的视差较小时，l s 算法的匹配精度可以达到 亚像素级甚至1 1 0 0 像素级的水平。但l s 算法有两个重要的缺陷【2 8 ：( 1 ) 匹配的精度 受初值的影响很大；( 2 ) 计算量大，计算时间很长。对于前者，因为初始畸变不易 估计，所以迭代开始时一般假设没有畸变，然后通过迭代“向真实情况逼近”。 但这只能基于畸变较小的情况，否则迭代会不收敛或收敛到一个错误的结果。对 于后者，在每次迭代中都要计算窗口的灰度梯度、解方程、计算相关系数，故运 算量是很可观的。本文通过将小波金字塔分解和l s 算法结合起来，使上述两个缺 点得到了较好的改善。从而把图像的配准问题转化为其小波分解后的子图像的配 准问题。 ( 1 ) 利用小波变换生成小波影像金字塔 利用二维m a l l a t 分解算法，可以把一幅图像c j + i 一- - c h 蜘j k m 分解为一个低频 子图c j 和水平、垂直与对角线3 个方向的高频子图d ：，d ；，d ；。同样，可以把低频 子图c j 继续分解为c j 1 和水平、垂直与对角线3 个方向的高频子图d * d j 1 2 ， d 乞，如图2 7 所示 2 7 i 。 8 h i 近似值)( 柬平蛆节) d ( 垂直| 节) 对角 日节) 制n h v l d ( 水平细节) vd ( 垂直细节) ( 对角g 盯节) ( a ) 一级分解 ( b ) 三级分解( c ) l e n a 三级分解图 图2 7 基于小波变换的塔式分解 ( 2 ) 最小二乘影像匹配( l s m ) 最小二乘影像匹配是一种改进的最小距离相关算法，为了补偿两匹配窗口间 影像的几何变形和辐射差异，匹配时将它们的转换参数纳入最小二乘相关一起进 行平差。 ( 3 ) 两幅图像的配准过程 小波影像金字塔把原始影像分解成影像分辨率由低到高的子影像集，在金字 塔的顶层，影像的尺寸最小，分辨率最低，把原始图像看成金字塔的底层，分辨 率最高，相应地形成从粗到精的影像匹配方案，在这里我们采用交叉相关迭代算 法。低一级的分辨率层的匹配结果将作为高一级的分辨率层的匹配初值，以减少 搜索同名像点的范围，从而节约计算量。此外，金字塔的最底层的匹配用精度较 高的最小二乘影像匹配算法。最后再经小波多尺度重构得到最终的配准结果。 图2 9 显示了对图2 8 进行h e a r d x 波变换的结果，配准图像的分解同理( 图略) ： 图2 8 基准图像图2 9 经过h e a r d , 波变换的结果 图2 1 1 显示了配准的结果( 基准图像见图2 8 所示) ： 图2 1 0 待配准图像 图2 1 l 基准后图像 2 2 4 断层图像间插值 随着新一代的c t 及m r i 设备的产生，二维切片图像的分辨率不断提高， 1 6 断层不断变薄，已经接近并超过计算机显示的分辨率。但是当断层图像间的距离 比断层图像内像素问的距离大得多时，就需要用图像插值方法在原来的断层图像 之间再插值生成一些中间断层图像。在我们的重建系统中，分割和重建出来的组 织和器官要求每个体素为正方体。因此，断层图像就要插值成各向同性，即经插 值后的断层图像序列中断层间距等于断层图像内像素间距。 图像插值是一个具有很大任意性的问题，为了使图像插值成为一个确定、可 解的问题，通常引入下面三个约束条件： ( 1 ) 插值图像要与原始断层图像相似； ( 2 ) 插值图像与两个原始断层图像的相似度应该分别和它与这两个断层图 像的距离成反比关系： ( 3 ) 插值图像序列应该呈现出从一