头部CT图像的分割及三维重建技术研究

摘要

目前的影像医疗诊断主要是通过观察一组 CT、MRI的二维切片图像发现病变体，但这只能依赖于医生丰富的读片经验。利用医学三维重建技术从一系列连续的二维切片重建出三维人体器官，辅助医务人员对病变体或感兴趣的区域进行定性定量分析，三维重建技术在诊断医学、手术规划及模拟仿真、整形及假肢外科、放射治疗规划、解剖教学等方面都有重要应用。但目前国内从事这方面的研究较少。因此，开展这方面的研究具有重要意义。
　　医学图像三维表面重建涉及数学图像处理、计算机图形学以及医学领域的相关知识，交叉性很强。其主要研究内容包括医学图像的预处理，如插值、滤波等；组织或器官的分割与提取；各种面绘制与体绘制算法等。
　　本文针对CT医学图像三维重建的关键技术进行了研究，实现了头部和脑部任意切片的分割，可以从任意方向任意角度观察切片，计算出了脑白质和灰质的体积，实现了头部和脑部的三维重建，便于医生定量诊断和治疗。主要研究内容如下：
　　1．CT图像的成像原理，根据图像的特点，采用如下方法：直方图阈值法对图像进行二值化处理、数学形态学中的开闭运算进行区域修补、区域生长法进行区域分裂合并、活动轮廓模型进行脑组织分割，上述为三维重建的准备工作。
　　2．三维重建涉及的理论知识：断层轮廓线提取、轮廓线采样、三角面片网格重建最优表面、轮廓拼接等技术。
　　3．断层轮廓线算法和移动立方算法表面重建原理。断层轮廓线算法是从一组有序断层面上的轮廓线中推算出相应实体的空间，最早的方法是基于多边形技术，主要采用平面轮廓的三角形算法，用三角片拟合这组表面轮廓的曲面。
　　移动立方体算法(Marching Cubes)是面绘制算法中的一种，本质是从一个三维的数据场中抽取一个等值面，所以也被称为“等值面提取”（Isosurface Extraction）算法。算法的核心就是要从给定的采样点中找出等值面，该算法中采用隐式的等值面提取方法，避免了显式的等值面提取算法中计算复杂度高的问题。
　　4．实现了基于移动立方算法的CT图像三维重建算法仿真。本文系统提供了很多的图形和图像处理功能，包括对医学图像的移动、缩放、标注、测量、增强以及重建等功能，系统提供了其它分割和重建算法的接口，扩展性较好。

目录

头部CT图像的分割及三维重建技术研究

STUDY ON SEGMENT AND 3D RECONSTRUCTION TECHNOLOGIES FOR HEAD CT IMAGES

摘要

Abstract

第一章 绪论

1.1课题背景

1.2国内外研究现状

1.3三维重建技术概况

1.4论文工作

第二章 图像分割

2.1 CT原理及CT图像概述

2.1.1 CT的基本原理

2.1.2 CT图像图像及特点

2.2图像分割

2.2.1二值化处理

2.2.2数学形态学进行区域修补

2.2.3区域增长法进行区域合并

2.2.4阈值法分割结果

2.3 边缘提取

2.3.1活动轮廓模型算法介绍

2.3.2参数活动轮廓模型

2.3.3几何活动轮廓模型

2.4本章小结

第三章 三维重建算法

3.1技术概述

3.2主要技术基础介绍

3.2.1三角片及三角网络简化

3.2.2提取轮廓线及采样

3.2.3 轮廓拼接

3.3断层轮廓线法

3.3.1 主要技术

3.3.1算法步骤

3.4体素重建法

3.4.1算法原理

3.4.2 实现步骤

3.4.3表面绘制实验结果分析

3.5本章小结

第四章 图像三维重建系统

4.1现有重建平台

4.2系统设计

4.2.1系统需求分析

4.2.2系统要求

4.2.3系统架构

4.3 重建步骤

4.3.1体数据解析

4.3.2图像预处理及图像分割

4.3.3三维绘制

4.3.4三维显示

4.4本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明

哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书

致谢