基于斷層圖像的三維實(shí)體重建.pdf

1、隨著斷層圖像的三維重建在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，人們要求三維重建模型不僅限于三維可視化的顯示，還要能進(jìn)行編輯修改、測(cè)量和定量分析。這就要求其重建模型必須是實(shí)體模型(Solid Model)。根據(jù)實(shí)體模型進(jìn)行定量分析使醫(yī)學(xué)研究取得了巨大進(jìn)步。本文對(duì)基于斷層圖像的三維實(shí)體重建進(jìn)行了研究。針對(duì)CT(Computed Tomography)掃描、MRI(Magnetic Resonance Imaging)、仿真計(jì)算等產(chǎn)生的斷層圖像，提出了多幅圖像

2、自動(dòng)處理與分割、多孔復(fù)雜模型的三維重建和基于三維表面模型的實(shí)體模型構(gòu)建方法，采用Java、Java3D編程實(shí)現(xiàn)了相關(guān)算法，并以這些算法為核心，構(gòu)建了基于Web的圖像處理與三維重建系統(tǒng)平臺(tái)，即醫(yī)學(xué)影像工程師(Medical Image Engineer，簡(jiǎn)稱MIE)。 對(duì)于圖像的處理與分割，我們首先研究了單幅圖像的自動(dòng)處理與分割方法。采用閾值法，基于Otsu準(zhǔn)則選取最佳閾值，實(shí)現(xiàn)了圖像的初始分割；利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的理論，對(duì)分割出來的

3、區(qū)域的邊緣進(jìn)行檢測(cè)；利用GVF Snake模型的能量最小化原理對(duì)初始輪廓進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了弱邊緣圖像目標(biāo)的精確分割與輪廓提取。對(duì)于多幅圖像的處理，利用了多個(gè)相鄰層圖像信息，先采用單幅圖像分割的方法對(duì)目標(biāo)輪廓清晰的圖像進(jìn)行分割，然后以已分割好的相鄰圖像的精確輪廓為初始輪廓，最后仍然采用GVF Snake方法實(shí)現(xiàn)了所有其它目標(biāo)輪廓模糊的圖像的分割。本文提出的多幅圖像的自動(dòng)分割方法，除了能對(duì)多幅圖像自動(dòng)處理外，最大的特點(diǎn)就是處理的圖像邊緣無重影

4、，清晰地表達(dá)了物體的表面輪廓，而且輪廓連續(xù)、封閉。這樣高質(zhì)量的二值圖像不僅為三維實(shí)體重建的成功提供了保障，還可以應(yīng)用到很多其它方面，比如目標(biāo)跟蹤，醫(yī)學(xué)臨床檢查等等。 為了實(shí)現(xiàn)多孔復(fù)雜模型的三維實(shí)體重建，提出將基于輪廓線的局部?jī)?yōu)化方法與移動(dòng)立方體法(Marching Cubes，即MC)相結(jié)合，通過采用輔助輪廓法精確提取等值線，制定模型復(fù)雜程度的分類原則，合理選擇與配置方法，克服了多分支輪廓拓?fù)渲貥?gòu)的困難，重建出了由三角面片組成的

5、三維形體表面模型。最后，利用ANSYS參數(shù)化設(shè)計(jì)語言(APDL)在ANSYS中實(shí)現(xiàn)了面模型向?qū)嶓w模型的轉(zhuǎn)化，使重建后的模型不僅限于三維顯示，還可直接用于有限元分析，增強(qiáng)了本文提出的三維重建方法的實(shí)用性。 為了方便其他研究人員利用本課題的成果，提出了構(gòu)建基于Web的圖像處理與三維重建的系統(tǒng)平臺(tái)。采用Java、Java3D編程，以上述算法為核心，實(shí)現(xiàn)了圖像瀏覽與自動(dòng)處理、人工交互處理、三維重建和實(shí)體模型構(gòu)建等功能。在輸入圖像序列之后