规则数据场的三维医学体数据可视化研究

摘要

本论文针对医学体数据，从科学可视化的角度出发，通过分析大量文献，重点研究了水平集的分割算法和基于分割的三维重建方法。论文所做的主要工作及创新成果包括： 1. 讨论了规则数据场、医学体数据可视化分割和三维重建技术的相关概念，分析了当前国内外的发展情况。 2. 对进行研究，提出了水平集的快速行进法和窄带法相结合的图像分割算法，从规则的医学图像中准确地提取出目标组织器官，为接下来的三维重建做基础；与此同时，根据感兴趣区的特性和其所处的环境合理选取种子点，解决分割中对种子选取的瓶颈问题。 3. 根据规则的医学体数据，利用本文提出的分割方法，研究了基于分割的改进的Marching Cubes 方法和基于颜色填充的光线投影体绘制方法，用实验表明，比传统的重建方法具有较高的可视化效果。 4. 仔细研究了国内外正在普遍使用的VTK(Visualization Toolkit) 和ITK(insightsegmentation and registration Toolkit)开发工具包，并用VC++2005 实现了我们提出的分割算法和三维重建方法，给出关键代码。 5. 用规则医学体数据，在Windows 平台上，结合ITK、VTK 研究出一套简单的医学可视化系统，该系统实现了三维显示、二维分割、虚拟切片显示、人机交互等功能，具有一定的后续研发参考价值。