基于VTK的人脑MR图像的脑区分割与三维重建

1、Value Engineering0引言近20年来,尽管计算机断层技术(CT、核磁共振成像(MRI和超声(US等医学影像技术已广泛用于疾病的诊断,但它们只能提供病变部位的一组二维断层图像,医生只能凭经验估算出病灶的大小及形状,缺乏客观性和准确性。得到人体器官准确的形态描述对医学诊断、医学教学以及手术规划方面有广泛的应用前景,近年来已经成为医学图像处理界的热点,尤其是从MRI或CT图像入手来重建三维模型的方法得到了很大的发展,MRI三维结构重建也是结构成像和功能成像融合的必要步骤。由于人脑结构十分复杂,所以能够真实反映脑组织结构的脑模型的三维重建也就显得尤为重要。核磁共振图像(MRI脑区分割是将

2、脑部组织从非脑组织中分割出来,去除脑外组织。脑组织的准确分割不仅是其他图像处理算法例如配准、脑组织分类或者灰度不均匀性校正等的预处理步骤1,也是脑组织体积测量以及实现三维重建的关键技术。目前国内外都开发出了一些优秀的可视化系统,例如Cube-3、AVS、VolVis、apE、3DVIEWNIX、VolView等。但是它们无一例外都要求具有高性能图形工作站的支持,这些系统在功能上各有长短,但大都是在工作站上开发,或者与医疗设备捆绑销售,不仅软件且所需硬件设备价格昂贵,升级维护成本高,使用不太方便,在国内难以普及。VTK(Visualization Toolkit2是一种基于OpenGL的具有强大

3、功能的用于3D图形学、图像处理及可视化的一种工具包,它是一种基于OpenGL的3D可视化工具,包含500多个类库,可以通过调用类库,快速高效地进行体视化的开发,拥有强大的三维图形功能。开发者可以在VTK基本函数的基础上根据自己需要开发自己的库函数。而且由于VTK是开放式的免费软件,且具有强大的三维图形功能、良好的体系结构和高度的灵活性、可移植性,目前在世界各国的高校、研究所已经得到了广泛的应用。本文首先使用主动轮廓模型自动、准确的分割人脑MR图像脑组织区域,然后使用Visual C+开发环境结合VTK工具对分割后的人脑MR图像脑组织区域进行三维重建,结果表明基于VTK的三维可视化研究具有广阔的

4、应用前景,可为下一步探索开发基于VTK 的医学影像三维可视化系统打下基础。1基于主动轮廓模型的人脑MR脑区自动分割1.1水平集方法Osher和Sethian3提出了水平集模型,其基本思想是将平面闭合曲线隐含地表示成高维曲面函数的水平集,通过高维函数曲面的进化隐含地求解曲线的运动。演化曲线用C表示,函数的零水平集表示为:c(t=(x,y准(t,x,y=0(1根据链式法则,将函数准(x,y的水平集方程表示成:准t+F塄准=0(2基于VTK的人脑MR图像的脑区分割与三维重建The Segmentation and3D Reconstruction of Human Brain MR Images B

5、ased on VTK张海燕Zhang Haiyan(首都医科大学生物医学工程学院,北京100069(Biomedical Engineering College,Capital Medical University,Beijing100069,China摘要:VTK是一种具有强大功能的图像处理及三维可视化工具,本文首先使用主动轮廓模型自动、准确的分割人脑MR图像脑组织区域,然后使用Visual C+开发环境结合VTK工具对分割后的人脑MR图像脑组织区域进行三维重建,结果表明基于VTK的三维可视化研究具有广阔的应用前景。Abstract:VTK(Visualization Toolkitis

6、a reconstruction and visualization toolkit with strong function.This paper first automatically and accurately segments the human MR brain regions using an active contour model and reconstructs the3D model of the human brain using VTK with VC+,the results show that VTK can help to develop the3D visua

7、lization system of medical images in PC environment.关键词:VTK;MRI;图像分割;三维重建Key words:VTK;MRI;image segmentation;3D reconstruction中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1006-4311(201035-0119-02作者简介:张海燕(1977-,女,山东德州人,硕士,讲师,研究方向为图像处理与分析。工作领域列出。随着时代的发展,工程界不断有着技术与经济革新,也在不断引进着科学而先进的管理方法,因而,工程造价咨询业引起了我们的重视。在美国,工程造价计价主要由各咨询机

8、构制定单位建筑面积消耗量、基价和费用估算格式,由承包发包双方通过一定的市场交易行为确定工程造价。业主将项目全过程造价控制委托给有资质的造价咨询机构,由其依据业主合理的意愿代理业主与招标代理、设计、监理、施工等受托方进行有关工程造价控制内容的委托、协调工作,从而实现项目建设全过程造价控制的严密性与连续性,最终实现工程建设资金的控制目标。同样地,我们已经意识到引进工程造价咨询机构的重要性,就应该大力推进工程造价咨询业发展。引入有资质的造价咨询机构,相对于选择项目内部人员做造价,在机制上可解决业主因专职人员不足和专业技术面不宽而影响资金控制的困惑。一位专业的造价咨询机构工作人员,既要受着业主各项规章

9、制度在日常工作中的约束,又要接受咨询机构的人事管理和专业技术鉴定管理;既要代表业主行使项目管理、降低造价的权力,又必须代表咨询机构履行合同;既要为自己的单位争取优异的荣誉度,又要全心全意为业主服务履行委托职责,这样的双重身份就决定了咨询机构所运行机制的优越性。全力发展造价咨询机构,在资金方面可以做到有据可依,合理控制资金流通,又可使业主获得最大投资收益,对于全过程控制工程造价十分必要。4结语随着科技的日益进步,随着我国逐步跻身于世界之林,我国的经济已经成为世界经济不可或缺的一部分,更多的机遇与挑战也将不断地呈现在我们面前。在这样的大经济环境下,控制全过程工程造价可以说是挑战与机遇并存,要使工程

10、造价管理适应全球经济一体化,必须做到借鉴国外先进经验,谨遵其带给我们的启示,使建设项目坚持可持续发展路线,做到技术与经济的全方位统一与融合,全过程降低工程造价。参考文献:1美国建设项目工程造价管理体系.电力建设技经信息,2005,135(9: 45-91.2中国工程预算网.德国工程造价管理情况,2005-06.3董士波.对全生命周期工程造价管理的思考J.商业经济,2004,(9: 120-121.4安静.浅谈工程造价的全过程管理.科技情报开发与经济,2008,(04.5吉圃圃.论市政工程造价管理队伍的建设.太原科技,2003,(04.6司兆乐,陈攀.三峡工程和造价管理的改革.科技进步与对策,2

11、000,(4.·119·价值工程其中函数F为速度函数,塄是梯度算子。1.2使用SPF函数的几何活动轮廓模型几何活动轮廓模型(Geometric Active Contour Model是由Caselles与Malladi等人4,5分别独立地提出的基于曲线演化和水平集方法的活动轮廓模型。几何活动轮廓模型利用水平集函数来隐含地表示模型轮廓线,从而成功地解决了轮廓线拓扑变化的问题。传统的几何活动轮廓模型的曲线演化方程可表示成以下形式:坠准坠t=g塄准(k+v0(3其中准是演化曲线C所对应的水平集函数,即水平集函数准用其零水平集来表示曲线C。k表示曲线的曲率,v0是一常值系数,g是

12、一个依赖于图像特征的图像边缘指示函数。符号压力函数(signed pressure force,SPF也可以称为区域函数,具有图像统计特征信息的SPF函数的取值范围为-1,1。区域函数利用区域信息调节压力的符号,使得当演化曲线位于感兴趣区域内部时演化曲线膨胀或位于外部时收缩。符号压力可以解决所谓的由弱边缘引起的边缘泄露问题。因此,本文使用SPF函数构建活动轮廓模型用于人脑MR脑区自动分割,其水平集方程为:坠准=spf(x(k+v0塄准,x(4其中k,v0的定义与方程(3式相同。构建的SPF函数如下:spf(x=G(x*I(x-c1+c22max G(x*I(x-c1+c2222,x(5其中c1

13、和c2为两个常数,分别为轮廓线内、外图像灰度的平均值。G表示标准方差为的二维Gaussian滤波器,*表示卷积算子。2基于VTK的人脑MR脑区三维重建医学图像的三维重建方法主要有两大类:面绘制算法和体绘制算法。面绘制的特点是提取出所要查看的结构的表面轮廓,用算法把某种几何面片施加到每一轮廓点上,再除去隐藏面并进行明暗处理就得到绘制的表面。面绘制技术的优点是轮廓数据量小,因此绘制速度快。但该方法只能表现物体的表面舍弃了物体内部的大量信息,对于复杂的人体器官则无法准确描述。体绘制算法的最大特点是不需要构造物体表面的几何信息,而直接基于体数据进行显示。这种算法使得细节信息得以保留,结果的保真性高,更

14、能反映真实的人体结构;但计算量很大,相对面绘制算法重建时间较长。由于基本方法的不同,这两种方法在绘制的效果、时间等多方面都存在着很大的差别。本文表面绘制用的是移动立方体(marching cubes方法,体绘制用的是合成(composited体绘制的方法。3结果3.1MRI数据来源与方法数据来源为首都医科大学宣武医院提供的五例健康成年人的头部MR图像,应用德国SIEMENS公司AVANTO3.0T磁共振系统。扫描参数如下:矩阵256x256,共计176层,扫描范围从左到右包括全脑,层厚为1mm,层间距为0mm,层内像素间距离0.5mm。图像分割软件环境:Matlab6.5,三维重建软件环境:使

15、用Visual C+开发环境结合VTK实现,硬件环境:CPU: Intel双核T6500,内存2G。3.2人脑MR脑区自动分割和三维重建结果人脑MR脑区自动分割结果如图1。采用面绘制和体绘制三维重建整个脑部的效果如图2。4讨论通过对重建效果和速度进行比较,可以看出,面绘制重建结果细节表现上不如体绘制;但是重建速度远快于体绘制。缺点是内部信息的丢失比较大,其物体仅仅显示为一个空壳。与面绘制相比,体绘制可以将各组织器官的形状特征及相互之间的层次关系表现出来,不丢失细节,缺点是运算速度较慢,而且每次改变视角和光照时,要重新进行投影运算,难以运用到实时绘制中。下一步的工作考虑将面绘制和体绘制算法相结合

16、,开发新的混合绘制算法。目前,国内外许多著名大学和研究机构都在利用ITK和VTK进行医学图像处理系统的设计和开发。从三维重建效果来看,VTK作为一种图像处理和可视化工具包,具有广阔的应用前景。因此,如果基于VTK可视化平台,将面绘制和体绘制算法优点相结合,开发新的混合绘制算法能大大提高医学影像三维重建的效果及效率,这也正是本课题下一步的研究目标。参考文献:1Woods R P,Dapretto M,Sicotte N L,et al.Creation and use of a Talairach-compatible atlas for accurate,automated,nonlinear

17、intersubject registration,and analysis of functional imaging dataJ.Hum. Brain Mapp,1999,8:73-79.2W.Schroeder,K.Martin,and B.L.Schroeder.The Visualization Toolkit: An Object Oriented Approach to3DGraphics,3rd ed.NewYork:Kitware,Inc., 2003.3S.Osher,R.Fedkiw.Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces, Springer-Verlag,New York,2002.4Caselles V,Catte F,Coll T,Dibos F.A geometric model for active Contours in image processing.Numerische Mathematik1993;66(1:1-31.5Malladi R,Sethian