基于醫(yī)學(xué)CT的人體肝臟三維建模關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著近幾年來(lái)肝臟切除技術(shù)的飛速發(fā)展和人們生活水平的提高，個(gè)體化治療是目前醫(yī)療的發(fā)展趨勢(shì)，但是從肝臟二維醫(yī)學(xué)影像到三維模型的重建仍是一個(gè)未能完全解決的問(wèn)題。圖像分割算法和三維軟件建模為解決這一問(wèn)題提供了有效的途徑，其過(guò)程包括:肝臟原始數(shù)據(jù)處理、肝臟特征序列生成、肝臟模型分層重構(gòu)以及肝臟實(shí)體模型打印。本文針對(duì)人體肝臟三維建模關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)深入研究，主要成果如下:
　　研究了現(xiàn)有肝臟特征提取算法無(wú)法完全提取肝臟邊緣的理論根源，提出灰度分離

2、的肝臟分割算法，加上對(duì)現(xiàn)有算法的整合和改進(jìn)，成功地解決了肝臟邊緣特征提取不明顯以及無(wú)法只保留肝臟部分而不顯示其它組織的問(wèn)題，從而得到了肝臟特征序列，使得肝臟三維重建過(guò)程簡(jiǎn)化、建模時(shí)間極大的縮減以及肝臟模型準(zhǔn)確性得到了進(jìn)一步的保證。
　　在肝臟分割算法的研究過(guò)程中，利用水平集算法提取出肝臟輪廓特征，然后通過(guò)灰度分離算法對(duì)輪廓內(nèi)的區(qū)域進(jìn)行處理，最后針對(duì)區(qū)域增長(zhǎng)算法需要手動(dòng)選取種子點(diǎn)的弊端，對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)，從而成功用改進(jìn)后的區(qū)域增長(zhǎng)算法

3、自動(dòng)將灰度分離后的圖像變成僅含有肝臟特征而不含其它組織的圖像，使算法的效率和精度得到了提升。
　　針對(duì)肝臟三維建模需要手動(dòng)修改蒙板、耗時(shí)巨大及精度無(wú)法保證等問(wèn)題，分析了傳統(tǒng)建模方法的不足，結(jié)合圖像分割算法利用處理后的肝臟特征序列進(jìn)行三維重建的系統(tǒng)，借助于Matlab提取并生成肝臟特征序列，導(dǎo)入Mimics后無(wú)需進(jìn)行閾值分割和蒙板手動(dòng)修改，選擇所有灰度值不為0的區(qū)域即可直接計(jì)算出三維模型，最后可將三維模型打印出肝臟實(shí)體，從而解決了肝