基于腹部CT圖像的肝臟可視化研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像的三維可視化是把醫(yī)學(xué)圖像信息以三維方式顯示出來，給醫(yī)護(hù)人員提供更直觀、更完整的醫(yī)學(xué)信息，在臨床疾病診斷、臨床治療和基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究方面有重要的實(shí)用價值。本文對肝臟可視化過程中的肝臟圖像分割、三維重建等問題進(jìn)行了研究。 本文首先綜述了醫(yī)學(xué)圖像可視化的意義和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，介紹了醫(yī)學(xué)圖像可視化中的問題，其中包括圖像畫質(zhì)的改善、目標(biāo)圖像的分割標(biāo)注、圖像的匹配和融合、切片間的插值、三維重建等。并對其中用到的典型三維重建算法作了介紹。

2、 圖像分割是醫(yī)學(xué)圖像三維重建的關(guān)鍵問題，但至今尚未一個通用的穩(wěn)定算法。Chan-Vese模型是對Mumford-Shah模型的簡化，是當(dāng)前幾何變形算法模型中的研究熱點(diǎn)，針對原始Chan-Vese模型不能區(qū)分具有相同的灰度均質(zhì)、不同的灰度方差的區(qū)域問題，本文將高斯概率模型作為圖像區(qū)域內(nèi)的灰度分布概率模型，根據(jù)灰度值在不同區(qū)域具有不同的概率密度，計(jì)算法向力的符號推動曲線的朝正確的方向演化。通過對腹部CT圖像的分割實(shí)驗(yàn)，證明了改進(jìn)的算