CT圖像的三維分割及其三維可視化.pdf

1、X射線(xiàn)自發(fā)現(xiàn)以來(lái),被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷和治療,由此發(fā)展出來(lái)的醫(yī)學(xué)影像處理學(xué)在醫(yī)療診斷中得到了廣泛的應(yīng)用,使得醫(yī)生可以通過(guò)影像圖片觀察病變區(qū)域。其中,計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)技術(shù)及其設(shè)備經(jīng)過(guò)近百年的發(fā)展,已經(jīng)達(dá)到相當(dāng)高的水平,一次CT掃描可以產(chǎn)生幾百甚至上千張圖片,獲得大量的信息。然而,怎樣更快更好地從這些CT圖片中提取最重要、最關(guān)心的病變區(qū)域的信息成了擺在醫(yī)療工作者面前的主要課題。三維圖像分割在處理醫(yī)學(xué)影像,提取病變區(qū)域信息中扮演著非常重

2、要的角色。盡管圖像分割技術(shù)在過(guò)去的幾十年中得到了廣泛的研究和巨大的發(fā)展,但因其沒(méi)有統(tǒng)一的理論及標(biāo)準(zhǔn)的處理方法而尚未得到完善的解決。本論文分析了CT圖像的主要特點(diǎn),其中主要針對(duì)肝臟部分的分割提取及成像,研究了多種圖像分割的方法,包括:閥值法、區(qū)域增長(zhǎng)法、主動(dòng)輪廓面模型(ActiveSurfaceModel)以及水平集(LevelSet)算法等。本論文提出兩種針對(duì)CT圖像肝臟器官三維分割的方法。第一種方法是一種基于區(qū)域增長(zhǎng)法和主動(dòng)輪廓面模型

3、的組合算法,首先利用三維區(qū)域增長(zhǎng)法得到肝臟表面的初步結(jié)果,再利用主動(dòng)輪廓面模型可以得到目標(biāo)物體光滑表面的特點(diǎn)做第二次更準(zhǔn)確的分割,得到一個(gè)光滑的肝臟表面。由于肝臟分為左右兩葉,在一部分CT圖像中會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)不相連的肝臟部分,給圖像的分割提取帶來(lái)了難度。而第二種三維分割方法即:基于Chan-Vese模型的LevelSet算法可以很好地解決這一問(wèn)題。本論文通過(guò)理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)兩種三維圖像分割算法進(jìn)行了分析比較,并成功地應(yīng)用于實(shí)際CT圖像的