醫(yī)學(xué)影像的體視化方法研究與系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像的三維可視化是圖像處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)理論和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在臨床醫(yī)學(xué)和教學(xué)研究中的集中體現(xiàn)。利用面繪制或者體繪制方法將一系列連續(xù)的CT圖像重建成三維模型，可使醫(yī)務(wù)工作者能夠更準(zhǔn)確地觀察感興趣區(qū)域的分布與組織關(guān)系。近年來(lái)，這一技術(shù)已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)，在醫(yī)學(xué)教學(xué)、放射治療、虛擬內(nèi)窺鏡、刑偵、法醫(yī)學(xué)等科學(xué)中都具有重要作用。
　　本文首先對(duì)DICOM格式的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行了分析研究，并針對(duì)醫(yī)學(xué)CT圖像的特點(diǎn)給出了較為適合的濾波方法

2、和分割方法。濾波采用中值-各向異性相結(jié)合的方法，使用中值濾波后的梯度模值代替原各向異性濾波PM方程中的梯度模值，有效地利用中值濾波對(duì)圖像中強(qiáng)噪聲和散粒噪聲的抑制作用。分割采用分水嶺-區(qū)域生長(zhǎng)相結(jié)合的方法，有效地利用圖像的結(jié)構(gòu)信息和像素信息，先根據(jù)分水嶺算法得到梯度圖像，這種圖像中包含了完整的閉合曲線，再對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行分割提取，得到的感興趣區(qū)域較為精確，為重建模型的真實(shí)性提供了依據(jù)。
　　醫(yī)學(xué)CT圖像的重建算法采用面繪制中的移動(dòng)立

3、方體法（Marching Cubes），針對(duì)MC算法中存在的二義性問(wèn)題，給出了改進(jìn)的查找表法，將原始的15種基本構(gòu)型拓展為17種，重建結(jié)果顯示，改進(jìn)的查找表有效地解決了MC算法的二義性，改善了重建模型表面的孔洞現(xiàn)象。針對(duì)MC算法中存在的效率問(wèn)題，給出了基于人體器官連通理論的“區(qū)域遍歷”法，單個(gè)非空體元內(nèi)的三角面片確定之后，與其相鄰的體元中三角面片也必然會(huì)按照一定的規(guī)律拓?fù)鋽U(kuò)展；另外，用中點(diǎn)法代替線性插值求取得交點(diǎn)，計(jì)算量明顯減少，算法的