基于醫(yī)學圖像的三維表面重建技術的研究與應用.pdf

1、本文工作著重點是一個醫(yī)學圖像三維表面重建系統(tǒng)所涉及的基礎技術和算法,在前人的工作基礎上進行創(chuàng)新和改進,討論了為顱內出血(ICH)治療而開發(fā)的醫(yī)學圖像三維重建系統(tǒng).論文對體數(shù)據(jù)的可視化技術做了綜述,著重闡述了基于醫(yī)學圖像重建三維表面的研究現(xiàn)狀和存在問題;介紹了醫(yī)學圖像獲取的常用手段并對其做簡要的比較;提出了對體數(shù)據(jù)進行刪減處理的方法:采用雙線性插值進行灰度變換,降低數(shù)據(jù)的空間分辨率,并采用邊緣提取方法進行數(shù)據(jù)剪裁;設計了中值濾波器,圖像經(jīng)

2、濾波后,根據(jù)需要選擇相應的插值方法將圖像序列插值成各向同性,并將經(jīng)插值后的圖像序列封裝成規(guī)則體數(shù)據(jù);探討了體數(shù)據(jù)的內存記錄方式和外存的文件存儲格式.對組織和器官的自動分割和提取是保證重建模型準確表達其相應組織器官的前題,這類研究文獻比較多,其中醫(yī)學圖像的自動分割是最近幾年的研究重點.論文在總結了醫(yī)學圖像分割方法的研究特點的基礎上,在圖像分割中引入領域專家知識,提出了一組特征參量用于描述人腦主要結構的解剖學特征和生理功能及成像特性,建立了

3、完整的適用于顱內出血圖像分割需要的知識庫模型.成功地借助基于知識的專家系統(tǒng)對醫(yī)學圖像進行了分割,取得較好的自動分割效果.論文還探討了由一個序列的二維輪廓線重構三維形體的方法.先闡述了利用距離場來抽取目標表面的技術的基本準則和算法,對于前人的工作進行總結和整理,對各種方法進行了優(yōu)化組合,并成功的予以程序實現(xiàn).這種技術可以處理復雜的輪廓線,而無需考慮分支和對應問題.因此,對于傳統(tǒng)的方法有較大的優(yōu)勢.論文最后討論了為顱內出血(ICH)治療而開