醫(yī)用超聲圖像三維成像技術(shù)研究.pdf

1、三維成像是醫(yī)學(xué)成像技術(shù)近年來引人注意的發(fā)展，超聲三維重建系統(tǒng)的研究也是近年來超聲成像系統(tǒng)中的研究熱點(diǎn)。與二維成像相比，三維超聲成像技術(shù)具有圖像顯示直觀、可精確測量結(jié)構(gòu)參數(shù)、可輔助治療等許多優(yōu)勢(shì)，但由于超聲圖像自身獲取技術(shù)上的固有缺陷，造成超聲圖像清晰度較差，較難對(duì)二維圖像進(jìn)行必要的預(yù)處理，而在超聲圖像獲取過程中組織器官自身的運(yùn)動(dòng)以及人體呼吸心跳的影響也都會(huì)導(dǎo)致獲取的序列二維圖像之間存在可能會(huì)影響重建精度的差異，并且三維重建過程中運(yùn)算量較

2、大，如何能夠加快重建速度卻又不損失重建結(jié)果的真實(shí)度也是一個(gè)亟待解決的問題。 本論文對(duì)如何預(yù)處理二維圖像、進(jìn)一步配準(zhǔn)二維圖像、最終實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)超聲圖像的三維重建等一系列問題進(jìn)行了研究，具體包括以下幾方面的工作： 在二維超聲圖像的邊緣檢測方面，論文提出了基于形態(tài)學(xué)的自調(diào)整邊緣檢測算法。首先通過模糊增強(qiáng)算法對(duì)超聲圖像進(jìn)行增強(qiáng)，此過程中斑點(diǎn)噪聲在一定程度上得到了抑制同時(shí)還增強(qiáng)了圖像邊緣有關(guān)的細(xì)節(jié)。然后根據(jù)自調(diào)整算法選取合適的灰度，采

3、用交變尺寸結(jié)構(gòu)元素對(duì)二維圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開閉運(yùn)算，從而濾去與邊緣無關(guān)的灰度信息。對(duì)濾波結(jié)果閾值化，再求取形態(tài)學(xué)梯度，即可獲得合適的圖像邊緣。實(shí)際超聲圖像邊緣檢測的結(jié)果顯示該算法具有很好的性能。 為了在三維超聲重建的過程中消除相鄰幀之間的位移以及彈性變形，在圖像配準(zhǔn)方面我們提出了基于骨架特征的彈性配準(zhǔn)。論文提出了一種結(jié)合形態(tài)學(xué)骨架和測地距離骨架求取算法的骨架自動(dòng)跟蹤算法，能夠提取出體現(xiàn)圖像特征的連通骨架，應(yīng)用多次求取曲率梯度極大點(diǎn)的

4、算法，可自動(dòng)對(duì)該連通骨架進(jìn)行特征點(diǎn)提取。在根據(jù)骨架重心點(diǎn)對(duì)二維圖像進(jìn)行初步配準(zhǔn)之后，即可根據(jù)骨架特征點(diǎn)對(duì)二維圖像進(jìn)行基于徑向基函數(shù)的彈性配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明這種基于骨架的彈性配準(zhǔn)和傳統(tǒng)的基于特征的剛性配準(zhǔn)相比不但能夠消除獲取過程中帶來的幀間差異，還能保留器官不同位置的自然形狀差別，對(duì)于三維重建過程中的圖像配準(zhǔn)具有很大的實(shí)用價(jià)值。 而在三維插值方面，我們將基于對(duì)象的形態(tài)學(xué)插值引入到算法中。在插值過程中我們拋棄了龐大的二維序列灰度數(shù)據(jù)