三维医学图像技术的意义课件

三维重建的过程♦输入：由CT、MR等设备扫描得到的一系列的两维切片数据♦输出：组织（器官）的三维形状三维重建的过程♦输入：由CT、MR等设备扫描得到的一系列的三维重建的分类——面显示♦只提取感兴趣的某一种物质（如骨骼）♦计算速度快，显示清晰♦一般用密集的三角网格来表达♦应用广泛（图形引导手术、虚拟内窥镜等）♦可以实现多层的面显示，以观察整体效果三维重建的分类——面显示♦只提取感兴趣的某一种物质（如骨骼面显示的例子（骨骼）面显示的例子（骨骼）面显示的例子（皮肤）面显示的例子（皮肤）多层面显示的例子多层面显示的例子MarchingSquares算法♦MarchingSquares算法的目的：假设已知每个角点的权值和一个参考值（域值），用线段连接在正方形边上的插值。♦如右图：已知网格每个角点的权值和域值为5，要画出一条连续的曲线，其值要与域值相等，即为5。MarchingSquares算法♦MarchingSMarchingSquares算法♦对于每个小的方格，将每个顶点的权值与域值相比较，权值＜域值，标记黑点，权值≥域值，标记空心点。以下列举了共有16种情况。MarchingSquares算法♦对于每个小的方格，将每面显示算法简介♦MarchingCubes算法是面显示算法中的经典算法，它也被称为“等值面提取”（IsosurfaceExtraction）♦所谓等值面，是指在1个网格空间中由采样值等于某一给定值的所有点组成的集合♦本质是将一系列两维的切片数据看做是一个三维的数据场，从中将具有某种域值的物质抽取出来，以某种拓扑形式连接成三角面片面显示算法简介♦MarchingCubes算法是面显示算法MarchingCubes算法描述♦对于一个标准的医学图像的体数据集，它往往是由一系列的二维切片数据组成的，而每张切片都有空间上的分辨率。♦假设有一个体数据集，包含58张切片，每张切片的分辨率是512×512，那么它可以被认为是一个连续函数f(x,y,z)在x、y、z三个方向上按一定的间隔分别采样了512、512、58次所得到的。MarchingCubes算法描述♦对于一个标准的医学图MarchingCubes算法描述1．如图，每次读出两张切片，形成一层（Layer）；MarchingCubes算法描述1．如图，每次读出两张切MarchingCubes算法描述2．如图，两张切片上下相对应的四个点构成一个立方体（Cube），也叫Cell,Voxel等；MarchingCubes算法描述2．如图，两张切片上下相MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述♦根据这15种基本的Cubes，可以造出一个查找表（Look-upTable）。表的长度为256，记录了所有情况下的等值面连接方式。MarchingCubes算法描述♦根据这15种基本MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述MarchingCubes算法描述Marching