基于醫(yī)學(xué)圖像的三維表面重建技術(shù)的研究與應(yīng)用.pdf

1、本文工作著重點是一個醫(yī)學(xué)圖像三維表面重建系統(tǒng)所涉及的基礎(chǔ)技術(shù)和算法,在前人的工作基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新和改進(jìn),討論了為顱內(nèi)出血(ICH)治療而開發(fā)的醫(yī)學(xué)圖像三維重建系統(tǒng).論文對體數(shù)據(jù)的可視化技術(shù)做了綜述,著重闡述了基于醫(yī)學(xué)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(xué)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(jìn)行刪減處理的方法:采用雙線性插值進(jìn)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(jìn)行數(shù)據(jù)剪裁;設(shè)計了中值濾波器,圖像經(jīng)

2、濾波后,根據(jù)需要選擇相應(yīng)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(nèi)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(zhǔn)確表達(dá)其相應(yīng)組織器官的前題,這類研究文獻(xiàn)比較多,其中醫(yī)學(xué)圖像的自動分割是最近幾年的研究重點.論文在總結(jié)了醫(yī)學(xué)圖像分割方法的研究特點的基礎(chǔ)上,在圖像分割中引入領(lǐng)域?qū)＜抑R,提出了一組特征參量用于描述人腦主要結(jié)構(gòu)的解剖學(xué)特征和生理功能及成像特性,建立了

3、完整的適用于顱內(nèi)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(xué)圖像進(jìn)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(gòu)三維形體的方法.先闡述了利用距離場來抽取目標(biāo)表面的技術(shù)的基本準(zhǔn)則和算法,對于前人的工作進(jìn)行總結(jié)和整理,對各種方法進(jìn)行了優(yōu)化組合,并成功的予以程序?qū)崿F(xiàn).這種技術(shù)可以處理復(fù)雜的輪廓線,而無需考慮分支和對應(yīng)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(nèi)出血(ICH)治療而開