基于CT圖像集表面建模的數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究.pdf

1、隨著三維打印技術(shù)的成熟，其在許多領(lǐng)域的應(yīng)用有了飛速發(fā)展，其中對于計(jì)算機(jī)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)尤為突出。疾病的診斷一直是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的一個重大難題，相比于皮膚疾病的診斷，由于人體器官醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性和多樣性，使得對于人體器官疾病的診斷更加困難。三維建模技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)，可以制作器官的精確模型，能夠有效的解決醫(yī)生僅憑經(jīng)驗(yàn)診斷疾病的弊端，有重大現(xiàn)實(shí)意義。然而到目前為止，從CT圖像集建立三維表面模型，尚無通用高效的方法。
　　物體三維建模方法有三種

2、，其中以基于圖像建模方法的應(yīng)用最為廣泛，也是本文研究的重點(diǎn)內(nèi)容。從對數(shù)據(jù)處理的角度來看，基于CT圖像集的三維建模過程所包含核心技術(shù)主要有:對CT圖像集進(jìn)行數(shù)據(jù)處理得到多個目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)集合;對所得多層邊界點(diǎn)集合實(shí)現(xiàn)多個斷層二維輪廓線的創(chuàng)建;基于多層的二維輪廓線進(jìn)行三維物體的表面建模。本文在介紹三維模型在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及相關(guān)技術(shù)的研究現(xiàn)狀之后，主要做了以下工作。
　　第一部分工作的主要目標(biāo)是，從醫(yī)學(xué)CT圖像集合，識別出獨(dú)立的目標(biāo)器

3、官組織的區(qū)域。具體有以下工作:首先對構(gòu)建三維表面模型所需的CT圖像集，進(jìn)行圖像預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)CT圖像集的讀取顯示過程;然后對醫(yī)學(xué)圖像中的灰度值采用雙閾值方法，進(jìn)行二值化;最后針對二值圖存在的粘連斷裂現(xiàn)象，提出了形態(tài)學(xué)運(yùn)算方法實(shí)現(xiàn)器官組織的分離及斷裂邊界的修補(bǔ)，并得到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
　　第二部分工作的主要目標(biāo)是，從圖像中的目標(biāo)區(qū)域，識別出其對應(yīng)的區(qū)域邊界點(diǎn)集合。具體有以下工作:針對目標(biāo)連通區(qū)域可能存在孔洞的問題，本文提出了基于廣度優(yōu)先搜索

4、的方法，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)區(qū)域的搜索，得到目標(biāo)區(qū)域的內(nèi)部點(diǎn)集合;然后對目標(biāo)區(qū)域內(nèi)部點(diǎn)集合進(jìn)行邊界點(diǎn)的判斷，獲得目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)集合。
　　第三部分工作的主要目標(biāo)是，根據(jù)目標(biāo)區(qū)域邊界點(diǎn)集合，創(chuàng)建目標(biāo)區(qū)域的二維輪廓線。具體有以下工作:首先利用邊界跟蹤算法，創(chuàng)建邊界點(diǎn)集合對應(yīng)的多邊形端點(diǎn)序列，即目標(biāo)區(qū)域二維輪廓線;針對基于圖像識別出來的多邊形存在數(shù)據(jù)冗余及尖點(diǎn)現(xiàn)象的問題，本文提出了改進(jìn)的多邊形優(yōu)化算法，對所得輪廓線進(jìn)行多邊形優(yōu)化，包括頂點(diǎn)簡化和