基于多圖譜分割的三維可視化研究.pdf

1、在人體的各個組織器官中，大腦無疑是核心部位，而人腦內部又有著極其復雜的組織結構，通過計算機影像去探索研究人腦組織是解剖學方法之外的另一個重要研究方向。然而人腦中結構異常復雜，而且存在著較大的差異性，使得常用的核磁共振技術的輔助診斷受到了一定的影響，尤其在圖像分割方面顯得格外突出。因此針對人腦核磁共振圖像的組織分割和三維可視化工作成為圖像處理領域的熱點問題。
　　為解決人腦圖像的組織分割，本文采用基于多圖譜配準的方法。該方法的核心思

2、想是利用模板圖譜和目標圖像通過配準生成的形變參數(shù)，將需要分割的組織結構映射在標記圖像上，便得到了一個多圖譜分割結果，再對所有分割結果進行圖譜融合，進而成功分割出感興趣的組織。
　　當前基于多圖譜的分割結果往往沒有進行針對性的三維重建，缺乏相應的三維可視化算法支持，基于多圖譜分割的三維可視化研究也較少。使得分割結果不能直觀地展示在人們面前。針對上述情況，本文在對比分析了較主流的三維可視化算法后，選擇體繪制算法進行三維重建分割后的結果

3、。研究了體繪制方法的原理，并對體繪制算法中經典的光線投射法進行了研究。首先，體繪制中的傳遞函數(shù)是將三維的體數(shù)據(jù)映射為光學屬性，因此傳遞函數(shù)的設計直接影響到三維顯示的效果和質量。傳遞函數(shù)的設計是一個公認的研究難點，本文提出針對多圖譜分割的傳遞函數(shù)設計:1.根據(jù)多圖譜分割的結果的圖像數(shù)據(jù)類型預設合理的傳遞函數(shù);2.在系統(tǒng)平臺的設計中提供手工調節(jié)傳遞函數(shù)參數(shù)的控件。
　　其次，考慮到多圖譜分割算法的復雜性和系統(tǒng)性，本文將適用于多圖譜分割