医学CT图像三维重建面绘制
三维重建技术(面显示与体显示)介绍
中心点的坐标、法向量（由梯度得到） ♦ 最终形成一个点集，每个点都具有法向 量
体显示算法简介
♦ 主要是研究光线在带颜色的、半透明的
材质中传播的理论。
体显示算法简介
♦ 由光的传输理论，经过一定的简化处
理，可以得到体显示的方程为：
体显示算法简介
♦ 将体显示方程离散化后可以得到
♦ 其中ci＝Ci×ɑi
Ci——颜色 ɑi——阻光度
光线透射算法（Ray Casting）
Alpha Blending
Ray Casting 的步骤
♦ 对投影平面上的每一个像素，投射出一
条射线穿过体数据 ♦ 在这条射线上按照一定的间隔采样，计 算出采样点的颜色（C i）和阻光度（ ɑi）
♦ 按照体显示方程的离散化形式，进行颜
三维重建技术（面显示与体显 示）介绍
田捷 中国科学院自动化研究所
三维医学图像技术的意义
♦ 改变传统的阅片方式（两维到三维） ♦ 给医生提供真实感三维图形 ♦ 任意角度观察 ♦ 辅助医生临床诊断
三维重建的过程
♦ 输入：由CT、MR等
设备扫描得到的一系 列的两维切片数据
♦ 考虑到Rotation和Invertion对称两种情况后，可以用15种Basic
Cube来覆盖所有256种可能的情况
♦ 由这15种Basic Cube可以很容易地构造出长度为256的查找表
Dividing Cubes算法简介
♦ 由于Marching Cubes算法得到的三角面片数量相当巨
大，并且很多三角片投影到屏幕上以后小于一个像素 的大小，因此Marching Cubes的作者又开发了一个更简 化的算法：Dividing Cubes
医学图像三维重建探讨
医学图像三维重建探讨1三维重建分类图像三维重建的方法主要有两大类:一类是三维面绘制;另一类是三维体绘制。
体绘制更能反应真实的人体结构。
由于体绘制算法运算量太大,即使利用高性能的计算机,仍然无法满足实际应用中交互操作的需要,因此,面绘制仍是目前的主流算法。
三维面绘制表面表示是表示三维物质形状最基本的方法,它可以提供三维物体的全面信息,其具体形式用边界轮廓线和表面曲面表示。
基于断层轮廓的表面重建在断层图像中,通过手工或自动方式实现目标轮廓的确定性分割,然后用各层的轮廓线“堆砌”在一起表示感兴趣物体的边界,这种轮廓线表示方法简单且数据量小,但是不很直观。
除了以轮廓线表示物体外,还可以由轮廓重建物体的表面来表示。
最早的方法是基于多边形技术,主要采用平面轮廓的三角形算法,用三角片面拟合这组表面轮廓的曲面,Bussonnat提出了另外一种基于表面轮廓的Delaunay三角形方法,解决了系列表面轮廓的三维连通性问题。
用三角形或多边形的小平面在相邻的边界轮廓线间填充形成物体的表面,所得出的只是分片光滑的表面,Lin采用从轮廓出发的B样条插值重建算法,得到了整体光滑的表面。
基于体素的等值面重建[1,2]所谓等值面是指空间中的一张曲面,该曲面上函数F的值等于某一给定值。
等值面生成的最早研究是从医学图像的应用开始的。
由于医学图像数据是三维正交等距网格,组织三维图像的基本六面体单元称为体素。
基于体素的等值面重建方法主要有以下几种。
Cuberille方法。
该方法将三维图像中的每一像素看成是空间中的一个六面体单元,即体素。
在体素内数据场具有相同的值,用边界体素的六个面拟合等值面,即边界体素中相互重合的面去掉,只把不重合的面连接起来近似表示等值面。
这种方法的特点是算法简单易行,便于并行处理,因为对每个体素的处理都是独立的;主要问题是出现严重的走样,显示图像给人一种“块状”感觉,尤其在物体边界处锯齿形走样特别醒目,而且显示粗糙,不能很好地显示物体的细节。
医学图像的三维重建与可视化
阐述了医学图像三维重建与可视化的 基本原理和方法，包括图像分割、三 维重建和可视化等关键技术。
探讨了医学图像三维重建与可视化在 实际应用中的挑战和解决方案，如计 算效率、数据获取和处理等方面的问 题。
未来工作展望
深入研究医学图像三维重建与 可视化的新技术和新方法，如 深度学习、计算机视觉等，以 进一步提高算法的准确性和效
可视化效果优化方法
针对评估结果，采用相应的优化方法 提高可视化效果，如改进算法、优化 数据结构、并行计算等。
05
医学图像三维重建 与可视化系统设计 与实现
系统总体设计
01
02
03
系统架构
采用客户端/服务器架构， 实现医学图像数据的传输 、处理和可视化。
功能模块
包括数据处理、三维重建 、可视化等模块，各模块 之间相互独立，便于扩展 和维护。
多层次可视化
对医学图像进行多层次、多尺度的可视化，展示不同细节层 次的信息，如多分辨率可视化（Multi-Resolution Visualization）和细节层次技术（Level of Detail）等。
可视化效果评估与优化
可视化效果评估指标
制定客观、量化的评估指标，对可视 化效果进行评价和比较，如逼真度、 交互性、计算效率等。
交互界面
提供友好的用户界面，支 持多种交互方式，如鼠标 、键盘等。
数据处理模块设计与实现
数据格式转换
将不同格式的医学图像数 据转换为统一的数据格式 ，便于后续处理。
图像预处理
对医学图像进行去噪、增 强等预处理操作，提高图 像质量。
数据分割
采用图像分割技术，将医 学图像中的感兴趣区域提 取出来，为后续的三维重 建提供准确的数据。
医学图像处理三维重建 ppt课件
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
• 正确读取DICOM图像后，通过选择合适的
窗宽、窗位，将窗宽范围内的值通过线性 或非线性变换转换为小于256的值，将CT图 像转换为256色BMP图像。
医学图像处理三维重建
• 图像增强就是根据某种应用的需要，人为
地突出输入图像中的某些信息，从而抑制 或消除另一些信息的处理过程。使输入图 像具有更好的图像质量，有利于分析及识 别。
• 在提取边界时，首先采用逐行扫描图片的办法，
通过比较相邻点的像素值，找到图片边界上的一 个点，作为切片边界的起点。然后从边界起点开 始，逐点判断与之相邻的八个点，如果某点为图 片的边界点则记录下，并开始下一步判断，直到 获得所有的边界点。
医学图像处理三维重建
• 重建数据的采集 • 边界轮廓曲线表面绘制 • 设置图像的颜色及阴影效果 • 设置图像光照效果 • 设置图像的显示效果
缘检测的要求比较高；
• 而体重建直接基于体数据进行显示，避免了
重建过程中所造成的伪像痕迹，但运算量较 大。
医学图像处理三维重建
医学图像处理三维重建
• 为了有利于从图像中准确地提取出有用的
信息，需要对原始图像进行预处理，以突 出有效的图像信息，消除或减少噪声的干 扰。
• 图像格式的转换与读写 • 图像增强
医疗影像图像的三维重建与分析
医疗影像图像的三维重建与分析第一章：引言医疗影像图像的三维重建与分析是当今医学诊断领域中一项重要而且充满挑战的任务。
随着计算机图像处理技术的快速发展，三维重建和分析已成为医学影像领域的热点研究方向。
本文将介绍医疗影像图像的三维重建与分析的基本原理、方法和应用。
第二章：医学影像图像的获取与处理医学影像图像通常通过断层扫描技术获取，并可分为X射线影像、超声影像、磁共振影像等多种类型。
这些图像通常需要经过预处理、去噪、增强等步骤进行优化，以便后续的三维重建和分析。
第三章：三维重建的基本原理与方法三维重建是指将二维医学影像转化为三维模型的过程。
常见的三维重建方法包括基于体素的体积重建、基于曲线的曲面重建、基于点的点云重建等。
这些方法基于不同的原理和算法，可以根据具体应用场景选择合适的方法进行三维重建。
第四章：医学影像的三维分析方法三维分析是指对三维重建的医学影像进行进一步的定量分析和功能评估。
常见的三维分析方法包括三维几何形状分析、三维纹理分析、三维运动分析等。
这些方法可以帮助医生更全面地了解病变的形态、结构和功能，为诊断、治疗和手术规划提供科学依据。
第五章：医学影像的三维重建与分析应用案例三维重建和分析在医学影像领域有着广泛的应用。
例如，在肿瘤学中，三维重建和分析可以帮助医生评估肿瘤的大小、形状和位置，制定更精确的治疗方案。
在骨科学中，三维重建和分析可以用于骨折的诊断和手术导航。
此外，三维重建和分析还在心脏病学、神经科学、口腔医学等领域有着广泛的应用。
第六章：面临的问题与挑战虽然三维重建和分析在医学影像领域有着许多潜在的应用，但仍然面临许多问题和挑战。
例如，医学影像数据的采集和处理需要大量的计算资源和专业知识；不同类型的医学影像具有复杂多样的特征，需要研发更高效的算法和方法；同时，隐私和安全问题也需要得到充分的考虑。
第七章：未来展望随着计算机图像处理技术的不断发展和医学影像数据的不断积累，医疗影像图像的三维重建与分析将会得到更广泛的应用。
CT图片三维重建方法之3DSlicer篇
CT图片三维重建方法之3DSlicer篇3D Slicer导入Dicom数据之后才能应用的历史改写了，Png等格式的图像文件也能够导入到3D Slicer软件中进行重建等操作。
当然导入之后还要有一些参数的调整，不同的机器及不同的扫描参数，调整起来也不能千篇一律，不过还是有规律可寻的。
文中所述为本人的个人经验，如有不足之处还望批评指正。
基本条件1.首先需要有一个高质量的CT图像，以数字图像为佳，不建议用照片；2.取材于照片时曝光要均匀一致，不能有局部曝光不足等情况；3.图像不能有梯形失真，如果有则需要软件进行校正；4.图像如有缩放，要求所有图像等比例缩放；5.要保证所有图像的层距一致，不宜中间某幅图像丢失；6.图像在背景中的位置不能人为改动，即使位置改动也要求所有单幅图像都有一致性的改动；7.如为截图，要求所有截图的尺寸一致；8.图像的命名遵循一定规则，注意先后次序，先I后S，也就是从颅底层面到顶部层面排序，注意不能使用中文；9.图像需要有比例尺等参考，图像间距已知；10.仅需要轴位层面即可，其他注意事项可在文末留言。
虽说现在的PACS系统都提供Dicom文件格式，但也有部分医院只提供Png或Jpeg格式的图像。
以下图为例，扫描层距为5mm，图像格式为Png，来源于医众软件。
首先将上幅图像分解为大小一致的30张图片，保存为Png格式，用截图软件或其他方法都可以，注意不要保存到中文目录中。
将一组图片全部导入到3D Slicer软件中，不能按照常规导入Dicom数据的方法。
按照下图所示，拖动一幅图像到3D Slicer软件界面中，勾选Show Options（显示选项）。
去掉Single File（单幅图像）前面的对勾，点击OK，则会将一组图像文件作为一个序列导入到软件中。
导入后的图像轴位显示比例正常，矢状位及冠状位显示比例失调。
已知数据层距为5mm，在模块Volumes中对Image Spacing （图像间距）进行设定，第三个框为轴位层面之间距离（层距）设定为5mm。
医学图像三维重建设计分析
医学图像三维重建设计分析通过医疗设备获取的图像都是二维医学断层扫描图像，但人体的结构是三维的，二维图像不能看到人体内部的物体结构，并对人体器官的整体结构分析造成障碍。
把二维图像进行三维重建，重建后的图像可以模拟人体结构，便于观察和分析病情，因此本文通过面绘制和体绘制两种方法对医学图像进行三维重建，本文主要介绍面绘制和体绘制三维重建的理论和具体实现过程。
1面绘制三维图像重建面绘制是三维物体在二维平面的投影，是一种基于体素的表面重建，即直接从体数据提取物体表面的方法。
本文以人脑图像为例，应用面绘制里的移动立方体法重建三维图像，通过轮廓提取和等值面明暗显示两个步骤重建三维脑部图像。
1.1轮廓提取我们主要提取脑结构的表面形态，不考虑内部结构特征，因此叫轮廓提取。
我们对表面轮廓进行采样点提取，采样点是由多个体素组成，一个体素又由8个顶点的多个立方体组成。
首先，找到脑部的轮廓区域，计算每一个体素标量值的所有拓扑状态，如果标量值大于轮廓线的标量值，把该体素记为属于轮廓区域内的点，否则标记为轮廓区域外的点。
然后，寻找头表面和背景的边界，去掉背景区域，计算头表面的灰度阈值G，在头表面内部的所有像素的灰度值都大于设定的阈值G，在头表面的外部所有的灰度值都小于设定的阈值G。
根据各顶点与设定的阈值的关系，把顶点分为2类，分别有黑、白两色表示，遍历立方体的每一个顶点，如果两个顶点的颜色相同，该边上不存在边缘点，否则，在此边上必然有一个边缘点，用直线将遍历后的所有小正方形的边上边缘点连接起来，并对公共边合并，这些连接的线就构成了边界的轮廓线，沿着边界线将背景和头表面区域分离开。
处理完一个体素后，前后移动到另外一个体素，当所有的体素都遍历完后，轮廓就绘制出来了。
算法的步骤为：（1）选择一个体素。
（2）计算该体素中每一个小立方体顶点的内外状态。
（3）生成每个顶点的二进制编码的索引值。
（4）用该索引值创建树型表，并计算标量值。
（5）用树型表计算每个点所连接的边的位置。
基于医学CT图像的三维重建研究
基于医学ＣＴ图像的三维重建研究本文探讨了DICOM文件系统的结构和解析方法、医学CT图像窗宽/窗位调节技术及其三维可视化算法，描述了系统的结构和各功能模块的实现方法。
有效地实现了符合DICOM标准的医学CT图像的三维可视化，为影像诊断提供了形象直观的技术方法。
标签：可视化；医学图像；体绘制；面绘制随着可视化技术的发展，现代的许多医学图像设备都是向提供三维图像发展，目前三维CT、三维超声均可提供三维影像，如通用电气、西门子等成像设备制造商均生产三维CT产品，但是这些设备价格相当昂贵。
通过计算机图像图形学技术和可视化技术，对二维CT图像进行后处理，根据输入的各图像参数直接在PC机上实现三维影像重建具有十分现实的意义。
1 三维可视化系统技术研究符合DICOM标准的CT图像的三维可视化系统必须具有的基本功能是DICOM文件的解析功能，用于提取出重建的数据场和空间信息。
针对医学CT 图像的特殊性，必须具有窗宽/窗位的调节功能，还必须具有体数据场的三维可视化功能。
1.1 DICOM文件的解析功能DICOM标准的提出使得医学图像及各种数字信息在计算机之间的传递有了一个统一的规范，DICOM标准不但规定了通讯的标准，也规定了医学图像特定的存储格式。
DICOM文件一般由一个DICOM文件头和一个DICOM数据集构成，在DICOM文件头中包含了标识数据集合的相关信息，DICOM文件的信息主要集中在数据集部分。
DICOM数据集又由数据元素组成，数据元素主要由4个部分组成：标签、数据长度VL、数据域和数据描述VR。
不同的标签规定了后续数据域中数据对应实体的内容，数据元素按标签的升序排列构成数据集。
DICOM文件解析目的是通过分析符合DICOM标准的CT图像的文件中各数据元素，从给定的序列文件中按标签号逐个提取出重建中需要用到的信息，分析判断各图片之间的空间关系，构造数据场，作为可视化系统的原始输入数据。
1.2 窗宽/窗位调节功能通过DICOM文件解析获得的CT图像各象素比特深度一般为12位，存储位为16位，目前计算机能够显示的灰度级只有8位，因此在重建前要完成16位到8位灰度级的映射功能，这在CT图像的处理中称为窗宽/窗位的调节。