醫(yī)學(xué)CT圖像的三維重建.pdf

1、　　隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,人類應(yīng)用科學(xué)技術(shù)認(rèn)識(shí)自身的能力不斷增強(qiáng)。自x射線被發(fā)現(xiàn)以來,CT,MRI,B超等現(xiàn)代醫(yī)療設(shè)備先后出現(xiàn),使得傳統(tǒng)的醫(yī)療診斷方式也發(fā)生了翻天覆地的變化。隨著計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展,醫(yī)生應(yīng)用計(jì)算機(jī)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分析和處理。其中,醫(yī)學(xué)圖像的三維重建成為當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)問題。
　　目前醫(yī)學(xué)圖像的三維重建主要有兩類方法：體繪制和面繪制。由于面繪制可以采用現(xiàn)有的圖形硬件實(shí)現(xiàn)繪制功能,速度較快,適合于實(shí)時(shí)交互,

2、得到了廣泛的應(yīng)用。目前面繪制算法主要有Cuberille算法,Dividing Cube算法和MarchingCube算法。
　　Marching Cube(MC)算法是規(guī)則體數(shù)據(jù)等值面抽取的經(jīng)典算法。在實(shí)際應(yīng)用中,MC算法對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)空間每個(gè)數(shù)據(jù)單元進(jìn)行逐個(gè)掃描,然而根據(jù)以往的研究表明,在數(shù)據(jù)集中真正與等值面相交的立方體只占很少的一部分,這樣就造成了算法效率的低下。針對(duì)這一點(diǎn),本文提出基于種子填充算法思想的新方法。新方法根據(jù)目前大

3、部分?jǐn)?shù)據(jù)集所產(chǎn)生的等值面都是連續(xù)的這一條件,在數(shù)據(jù)集中首先找出等值面的一部分,并以此作為種子,然后對(duì)種子進(jìn)行擴(kuò)展,最終可以得到整個(gè)等值面。新方法由于采用了對(duì)等值面直接進(jìn)行擴(kuò)展的方法,避免了對(duì)數(shù)據(jù)集中的單元進(jìn)行逐個(gè)檢測,減少了對(duì)空單元的檢測,從而大大提高了算法的效率。
　　在等值面網(wǎng)格上構(gòu)造插值曲面,就得到所要的等值面。要保證等值面的光滑性,至少應(yīng)使它達(dá)到C~1連續(xù),即等值面上的法向量連續(xù)。實(shí)際上,我們只要定義等值面網(wǎng)格點(diǎn)上的法向量