基于輔助輪廓線的醫(yī)學(xué)圖像三維表面重建技術(shù)研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像的三維表面重建可為醫(yī)生提供逼真的三維表面效果圖，這些三維圖形對(duì)醫(yī)生分析病人的病情起到了很大的幫助作用。然而，由醫(yī)療設(shè)備得到的斷層圖像相鄰兩層間的距離要大于同一層圖像中相鄰像素間的距離，如果直接將這些斷層圖像數(shù)據(jù)用于三維顯示，將會(huì)在重建物體的邊界處出現(xiàn)明顯的臺(tái)階狀現(xiàn)象，斷層醫(yī)學(xué)圖像多輪廓線表面重建是解決這一問題的關(guān)鍵。通過模糊形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法提取每層圖像的邊緣輪廓，然后利用輔助輪廓線將多輪廓線連接轉(zhuǎn)換為單輪廓線的連接，通過構(gòu)造可

2、接受表面進(jìn)行表面重建，最終得到重建的物體，并提高了三維表面重建算法的運(yùn)行速度。 本文根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像灰度模糊性和不均勻性的特點(diǎn)，圍繞醫(yī)學(xué)圖像三維表面重建的技術(shù)理論，重點(diǎn)對(duì)邊緣檢測(cè)和多輪廓線重建方法進(jìn)行了探討。針對(duì)現(xiàn)有的邊緣檢測(cè)和三維表面重建算法存在的問題，分別提出了改進(jìn)的邊緣檢測(cè)算法和輔助輪廓線表面重建算法。 首先，提出了一種改進(jìn)的多尺度多方向結(jié)構(gòu)元素的模糊形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法?，F(xiàn)有的邊緣檢測(cè)算子普遍存在不能有效地解決定位邊緣

3、和抑制噪聲的問題，算法在構(gòu)造多尺度多角度結(jié)構(gòu)元素和模糊形態(tài)學(xué)運(yùn)算方面進(jìn)行改進(jìn)，以圖像四叉樹分解技術(shù)和模糊形態(tài)學(xué)技術(shù)為基礎(chǔ)，根據(jù)圖像像素點(diǎn)方向的不同性，避免構(gòu)造復(fù)雜的結(jié)構(gòu)元素而增加算法的運(yùn)算量。另外，考慮到醫(yī)學(xué)圖像模糊性和不均勻的特點(diǎn)，對(duì)圖像進(jìn)行模糊形態(tài)學(xué)運(yùn)算，使圖像的邊緣輪廓能夠清晰的顯示出來，并且較好地區(qū)分了邊緣和噪聲。理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證均表明上述方法是有效的，并取得了較理想的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 其次，提出了一種改進(jìn)的輔助輪廓線三維表

4、面重建算法。針對(duì)現(xiàn)有的三維表面重建算法普遍存在的計(jì)算量大，消耗時(shí)間長(zhǎng)的現(xiàn)狀，算法在構(gòu)造輔助輪廓線上進(jìn)行改進(jìn)，采用模糊形態(tài)學(xué)的邊緣檢測(cè)算法提取圖像的邊緣，結(jié)合輪廓線逼近的方法提取出每條輪廓線的特征點(diǎn)。在相鄰的兩個(gè)輪廓線之間構(gòu)造輔助輪廓線，利用可接受表面實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)的三角化，在重建的過程中，考慮到輪廓出現(xiàn)的不光滑現(xiàn)象，對(duì)輪廓表面上的點(diǎn)進(jìn)行最小二乘逼近法運(yùn)算，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)斷層醫(yī)學(xué)圖像的三維表面重建。實(shí)驗(yàn)證明，運(yùn)用本算法在保證重建物體正確的同時(shí)，縮短

5、了體數(shù)據(jù)的構(gòu)造時(shí)間，加快了算法的表面重建速度。 最后，本文用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)了上述算法，通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)上述算法進(jìn)行了驗(yàn)證，并與已有算法進(jìn)行對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)表明：本文設(shè)計(jì)的邊緣檢測(cè)算法較好地解決了抑制噪聲和定位邊緣點(diǎn)的矛盾，清晰地提取物體的邊緣輪廓信息。在運(yùn)用模糊形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法提取出輪廓的基礎(chǔ)上，本文提出的改進(jìn)重建算法很好的顯示了重建物體的三維表面信息，并且運(yùn)行時(shí)間也少于其它的算法，解決了已有算法存在的運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)、效率低的問