医学影像三维重建系统的研究与实现
医学影像中的三维重建技术研究
医学影像中的三维重建技术研究医学影像技术在医学领域中扮演着愈发重要的角色。
近年来，随着技术的不断发展，人们对于医学影像的精度、清晰度等方面的要求也日益提高。
其中，三维重建技术是医学影像领域中的热门研究方向之一。
本篇文章将从三维重建技术的基本概念、应用实践等方面进行探讨，并对未来的发展作出一定的展望。
一、三维重建技术的基本概念医学影像三维重建技术是指利用影像学技术将二维影像转化为三维模型，并从中解析相关的生理、病理信息。
该技术在医学诊断、手术模拟、手术导航等方面拥有广阔的应用前景。
三维重建技术的基本过程包括：数据采集、数据处理、三维重建与模型生成。
其中，数据采集是指获取实际的影像数据，如X线、CT、MRI等。
数据处理阶段是指对采集到的数据进行数字处理，包括预处理、分割、拟合等。
而三维重建与模型生成是指将数字处理后的数据转换为三维模型，并通过可视化方法将其展示出来。
二、医学影像中的三维重建技术应用实践随着计算机技术的日益发展，三维重建技术在医学影像诊断领域中得到广泛应用。
首先，三维重建技术可以用于病变部位的定位、描绘及测量。
其次，通过三维重建技术，医生可以更加直观地了解病变的程度、位置及形态，从而制定更加针对性的诊疗方案。
例如，在骨科手术中，医生可以通过三维重建技术模拟手术示意图，较好地呈现手术方式，缩短手术时间。
此外，三维重建技术在医学影像领域中还有很多实践应用。
例如，在口腔医学中，医生可以通过三维重建技术准确测量齿槽突的形态和大小，为手术治疗提供更加准确的参考。
在肿瘤治疗中，医生可以通过三维重建技术对病灶的位置、形态及大小进行清晰的呈现，从而制定更加高效的治疗方案。
在整形美容中，三维重建技术可以先用于术前模拟，然后术中进行针对性的手术操作，使得手术效果更加符合患者期望。
三、三维重建技术未来的发展三维重建技术的发展是一个不断演进的过程。
在未来的发展中，三维重建技术将更加注重自动化、智能化和高效化。
医学影像数据的三维重建技术研究
医学影像数据的三维重建技术研究医疗科技的发展不仅为医学诊疗带来了巨大的进步，同时也促进了医学影像数据的快速发展。
然而，二维影像像片往往不能完全反映身体结构形态，无法帮助医师全面客观地分析病情，为了解决这一问题，三维重建技术应运而生。
本篇文章将探讨医学影像数据的三维重建技术的研究现状。
一、医学影像数据的三维重建技术三维重建技术是一种将二维图像转换成三维模型的技术，通过将多张二维影像叠加起来，快速生成一个三维组织结构模型。
其应用范围广泛，如医学三维重建技术可用于手术计划、医学教育、疾病诊断等领域。
目前，医学影像数据的三维重建技术主要有两种方法：1、基于图像处理技术的三维重建这种方法基于二维图像处理技术，通过对二维图像进行分析，推断出一个三维模型。
这种方法需要处理大量的数据，比较复杂，但是可以将多张图像进行合并，使生成的三维模型更为准确。
2、基于计算机软件技术的三维重建这种方法使用计算机软件将多张二维图像进行合并，生成一个三维模型。
这种方法比较简单，但是生成的三维模型可能存在误差。
从当前医学影像数据的三维重建技术应用情况来看，基于图像处理技术的三维重建较为常见，但一些三维重建软件也在不断改进和更新。
二、医学影像数据的三维重建技术的研究现状目前，医学影像数据的三维重建技术的研究还处于不断发展之中。
在研究中，重点关注的是三维重建精度和速度。
精度是三维重建技术的核心指标，现有技术对精度的要求越来越高，精度的提升需要从多个方面入手，如对影像数据的预处理、算法的优化等。
同时，精度不同于速度，两者之间存在极大的矛盾性。
如何在保证精度的前提下，提高三维重建的速度成为研究的难点之一。
此外，在医学影像数据的三维重建技术研究中，也提出了不少新的思路，如利用人工智能提高三维重建精度、结合分割技术，生成更加精准的三维模型等等。
三、医学影像数据的三维重建技术的临床应用随着医学影像数据的三维重建技术的不断发展，在临床应用方面，也正在逐步普及。
医学影像三维重建技术研究
医学影像三维重建技术研究医学影像三维重建技术是一种将医学影像数据转换为三维模型的技术，可以帮助医生更全面地理解患者的情况，并辅助进行准确的诊断和手术计划。
随着计算机技术的不断发展，医学影像三维重建技术也取得了重要的突破和进展。
本文将详细介绍医学影像三维重建技术的研究进展和应用。
医学影像三维重建技术主要包括两个方面的内容，一是从医学影像数据中提取三维几何信息，二是对提取的几何信息进行可视化处理。
在提取三维几何信息方面，常用的方法包括表面提取、体绘制、容积渲染等。
表面提取是指通过对医学影像进行边缘检测、特征提取等操作，得到物体的表面边界。
体绘制是指将医学影像数据中的体素按照一定的规则堆叠起来，形成三维物体的表面。
容积渲染是指将医学影像数据中各个体素的数值和灰度信息进行合成，生成一个逼真的三维影像。
在可视化处理方面，医学影像三维重建技术主要有两种方法，一是直接将提取的几何信息进行可视化处理，二是将提取的几何信息与实际的医学影像数据进行融合。
直接可视化处理的方法主要包括体绘制、表面渲染、体渲染等，通过对三维几何信息进行颜色、光照等处理，使得医学影像更加符合实际。
融合方法则是将提取的几何信息与原始医学影像数据进行融合，可以将真实的医学影像数据与几何信息进行比较，从而更加准确地进行诊断和手术计划。
医学影像三维重建技术的研究在很多医学领域都有广泛的应用。
其中，最为常见的应用是在影像导航和手术规划方面。
通过对患者的医学影像进行三维重建，医生可以模拟手术过程，提前进行手术规划和操作训练，从而减少手术风险和手术时间，提高手术成功率。
此外，在疾病的诊断和治疗过程中，医学影像三维重建技术也发挥着重要的作用。
例如，可以将病灶的三维模型进行分析，帮助医生更好地了解病变的大小、位置和形态，从而制定更科学的治疗方案。
医学影像三维重建技术的研究还存在一些挑战和难题。
首先，医学影像数据的复杂性和多样性使得准确提取三维几何信息变得困难。
医疗影像的三维重建技术研究
医疗影像的三维重建技术研究一、医疗影像的基本概念医疗影像是指基于医学检查的结果，使用医用成像设备采集数据的过程，通过数字信号处理技术生成的一种图像。
医疗影像通常包括多种模态，如X线、CT、MRI等。
医疗影像广泛应用于医学诊断、疾病治疗、位置导航等领域。
二、医疗影像的三维重建技术传统的医疗影像是基于二维平面图像进行分析的，因此其表示的信息有限。
而三维重建技术可以通过将不同角度的二维图像融合，生成具有深度和立体感的3D模型，以更加全面、准确地描述人体内部的结构和组织。
目前，医疗影像的三维重建技术主要包括以下几种：1.基于体素的三维重建技术体素是三维空间中的一个立方体单元，体素的大小越小，表示的空间分辨率就越高。
基于体素的三维重建技术是将医疗影像数据转化为一个体素化（voxelization）的三维数据结构，然后通过对这个数据结构进行处理和优化，生成需要的三维模型。
2.基于表面重建的三维重建技术基于表面重建的三维重建技术是通过将医疗影像数据转化为点云（point cloud）的形式，然后使用数学算法，将这些离散的点云连接起来，逐渐构建出表面几何模型，最终形成三维模型。
3.基于体积渲染的三维重建技术基于体积渲染的三维重建技术是将医疗影像数据作为一个体积数据进行处理，并利用光线追踪技术，将三维数据转化为具有真实感的图像和视频，以便于医生和患者对病情进行观察和诊断。
三、医疗影像的三维重建技术在医学诊断中的应用医疗影像的三维重建技术在医学诊断中有着广泛的应用，例如：1.手术前辅助决策医生可以通过三维重建技术生成患者的三维模型，在手术前进行模拟操作，确定手术方案和手术难度，为手术进行准备。
2.疾病诊断医生可以通过三维重建技术对疾病进行更加精细的诊断，确认病变的位置、范围和严重程度等信息，提高诊断准确度。
3.手术导航三维重建技术可以为手术导航提供基础数据，通过虚拟现实技术，使医生能够更加直观地了解手术的进展和难点，提高手术的精确度。
医学图像分析中的三维重建技术研究
医学图像分析中的三维重建技术研究随着医学技术的不断发展，医学影像分析技术也在与时俱进。
其中最重要的技术之一是三维重建技术。
三维重建技术是指将二维图像转换成三维模型的过程。
在医学应用中，这项技术可以使医生更加准确地分析病灶的位置和形态，为疾病的早期诊断和治疗提供更为精准的依据。
在这篇文章中，我们将探讨医学图像分析中的三维重建技术研究的现状和未来趋势。
一、三维重建技术的发展历程三维重建技术的发展可以追溯到上世纪六十年代的计算机辅助设计领域。
当时，计算机行业正处于快速发展的阶段，因此技术人员开始探索如何将计算机技术应用到设计领域中。
最早的三维重建技术主要用于工业设计和建筑设计等领域。
随着计算机技术和图像处理技术的发展，三维重建技术的应用范围也逐渐扩大。
在医学领域，三维重建技术的应用开始于上世纪八十年代。
当时，计算机技术的发展促进了医学影像采集和存储技术的进步。
随着医学图像数据的增多，医生们开始面临如何从大量的医学图像数据中获取更有用信息的问题。
这就催生了对三维重建技术的研究和应用。
二、医学图像分析中的三维重建技术应用目前，三维重建技术在医学影像分析中的应用非常广泛。
它可以用于各种医学影像的三维可视化和分析，例如CT、MRI、PET 和超声等。
下面我们将重点介绍CT和MRI图像的三维重建技术应用。
1. CT图像的三维重建技术应用CT（计算机断层扫描）是一种常见的医学成像技术，可以提供非常清晰和精确的图像信息。
在CT图像重建方面，最常用的技术是体绘制技术。
该技术基于多个平行方向的二维图像，运用数学方法进行三维模型的构建。
该技术可以在不影响影像质量的情况下，实现各种器官和病变的三维可视化和分析。
2. MRI图像的三维重建技术应用MRI（磁共振成像）是一种无损成像技术，可以提供更加详细和精确的图像信息。
在MRI图像重建方面，最常用的技术是三维重建技术和表面重建技术。
其中，三维重建技术主要用于从MRI 成像数据中提取各种生物标志物的三维模型，例如肿瘤、动脉和血管等。
医学影像的立体重建技术研究及其应用
医学影像的立体重建技术研究及其应用随着科技的不断发展，医学影像技术也在不断地提升。
其中，立体重建技术是非常重要的一项技术。
普通的医学影像只能呈现二维的影像，而立体重建技术则可以呈现三维的影像，这对医学诊断和治疗都有重要的意义。
一、立体重建技术的基本原理立体重建技术是指将医学影像转换为三维的模型或图像。
其基本原理是依托于计算机科学中的三维重建技术，通过多个二维影像的拼接、配准、插值、重采样等算法，将其转换为三维的图像。
在计算机中，每个点都有其三维坐标值，而图像上的每个像素也具有其空间坐标信息。
只要将其二维坐标信息与其空间位置信息相对应，就可以实现三维重建技术。
二、立体重建技术的应用1. 临床应用立体重建技术在临床医学中有着广泛的应用。
例如，在神经外科领域，医生可以通过三维立体影像了解患者脑部、颈椎等骨骼结构的构造，预测手术风险和制定合理的治疗方案。
在肿瘤领域，立体重建技术可以实现对肿瘤的诊断、评估、预测和治疗监测等。
在口腔科中，该技术可以为口腔医生提供难以观察的立体数据，更好地规划手术方案。
2. 教育应用立体重建技术可以更直观地展示人体器官、骨骼和组织的空间结构，对于医学生和医生的学术培训也有着重要的意义。
医学学生可以通过观察三维影像更好地了解人体结构，提高对器官的认知和理解能力，而医学教师可以通过三维立体影像向同行和医学生传授更加深入的医学知识。
三、立体重建技术研究的发展趋势立体重建技术的研究一直在不断前进，目前，一些新的技术正在得到更多的研究和应用。
例如，虚拟现实、增强现实技术的引入，可以将立体重建技术与现实环境相结合，从而更加真实地呈现影像。
另外，深度学习和人工智能技术也成为了当前立体重建技术研究的热门方向，可以增加三维重建的效率和准确度。
四、结语随着医学影像技术的不断发展，立体重建技术作为重要的医学影像技术之一，对于医学的诊断、治疗、学术研究和教育等方面都有着重要的意义。
立体重建技术的研究还在不断深入发展，未来可期。
医学影像处理中的3D重建技术研究
医学影像处理中的３Ｄ重建技术研究医学影像处理技术是近年来得到高度重视和广泛应用的一项技术，其应用领域不断拓展和深化，涵盖了医疗、生物、药物、生命科学等众多领域。
医学影像处理中的３Ｄ重建技术就是其中的一种技术。
本文将从以下几个方面对该技术进行探讨。
一、３Ｄ重建技术的基础原理３Ｄ重建技术主要是基于计算机视觉和图像处理技术实现的。
在医学影像处理中，３Ｄ重建技术主要通过将二维图像转化为三维模型，实现医学影像的三维可视化和模拟操作。
３Ｄ重建技术首先要进行数据采集，即医学影像的获取。
其次，对数据进行预处理、分割和配准等操作，然后进行３Ｄ形态建模、渲染和互动等处理，最终构建出逼真的三维模型。
二、３Ｄ重建技术在医学影像处理中的应用３Ｄ重建技术在医学影像处理中具有广泛的应用，主要包括以下方面。
1、病理学研究。
３Ｄ重建技术可以将病例的二维图像转化为三维模型，从而实现医生对病灶的准确定位和判断。
2、手术模拟。
３Ｄ重建技术可以将患者的影像数据转化为三维模型，为医生提供手术模拟和预测，从而减少手术风险和改善手术效果。
3、医学教育。
３Ｄ重建技术可以将医学影像数据转化为逼真的三维模型，为医学教育提供更加直观、生动、精确的教学手段。
三、３Ｄ重建技术在医学影像处理中的研究进展近年来，随着信息技术的不断发展和医学影像处理技术的不断深化，３Ｄ重建技术在医学影像处理中得到了广泛应用和快速发展。
其研究主要集中在以下几个方面。
1、数据结构和算法的优化。
医学影像处理中的３Ｄ重建技术需要处理大规模的数据集和复杂的几何结构，因此需要不断优化数据结构和算法，以提高处理效率和质量。
2、图像配准和分割算法的研究。
图像配准和分割是３Ｄ重建技术中的关键技术之一，因此需要不断探索和改进相关算法，以提高配准和分割的准确性和实时性。
3、体绘制和渲染算法的改进。
体绘制和渲染是３Ｄ重建技术中的重要环节，需要不断改进绘制和渲染算法，以提高图像的逼真程度和表现力。
四、未来发展趋势未来，３Ｄ重建技术将更加深入地应用于医学影像处理中。
医学影像中的三维重建技术研究
医学影像中的三维重建技术研究一、简介随着医学成像技术的不断发展，图像质量不断提升，医学影像已经成为临床医生进行诊断和治疗的重要工具之一。
其中，三维重建技术作为医学影像处理的一种重要手段，具有重要的应用价值。
本文将对医学影像中的三维重建技术进行深入探讨。
二、三维重建技术的基本原理医学影像中的三维重建技术是指通过多幅二维医学影像进行计算机算法处理，最终生成一个三维物体的过程。
其基本原理如下：1.数据采集：医学影像中的三维重建技术是依赖于二维图像数据的。
医学影像学家们利用X射线、MRI、CT、超声等技术将需要成像的部位进行扫描，得到大量的二维图像数据。
2.图像数据预处理：将获取的二维图像进行去噪、增强等处理，使得数据清晰、准确。
3.图像配准：将多个二维图像进行配准，确保它们处于相同的坐标系和比例尺度。
4.三维重建：通过计算机算法对配准后的二维图像进行处理，生成三维立体图像，并将其进行渲染和显示，最后供医生进行诊断和治疗。
三、三维重建技术的应用1.CT三维重建：CT三维重建技术是三维重建技术中应用最广泛的一种。
它可以将CT扫描出来的大量二维图像进行快速准确的三维重建，用于医生进行骨折、肿瘤、血管及器官的诊断和治疗。
2.MRI三维重建：MRI三维重建技术也比较常见，它主要应用于脑部检查，可用于脑肿瘤、神经病变等的诊断和治疗。
3.超声三维重建：超声三维重建技术是利用超声波对所需要成像的组织、器官进行扫描，生成二维图像，并通过计算机算法将其转化为三维图像。
这一技术在产前检查中也有重要应用。
四、三维重建技术的发展趋势1.机器学习在三维重建技术中发挥重要作用，可以帮助医生在更快速地分析和诊断。
2.虚拟现实技术的发展，使得医生能够将三维重建后的图像在虚拟环境中进行操作和演示，提高了治疗效果。
3.云计算和大数据技术的应用将使得三维重建技术更加简单快捷，对医疗影像的管理和诊断也将带来革命性的变化。
五、结论医学影像中的三维重建技术是一项很有前景的技术。
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电子科技大学UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA 专业学位硕士学位论文MASTER THESIS FOR PROFESSIONAL DEGREE论文题目医学影像三维重建系统的研究与实现专业学位类别工程硕士学号 201322070532作者姓名 卢开文指导教师蒲立新副教授分类号密级UDC注1学 位 论 文医学影像三维重建系统的研究与实现（题名和副题名）卢开文（作者姓名）指导教师 蒲立新 副教授电子科技大学 成 都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别 硕士 专业学位类别 工程硕士工程领域名称 控制工程提交论文日期2016年4月28日论文答辩日期2016年5月9日学位授予单位和日期 电子科技大学2016年6月28日答辩委员会主席 邹见效评阅人 金卫 王子斌 注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。
RESEARCH AND IMPLEMENTAION OF MEDICAL IMAGE 3D RECONSTRUCTIONSYSTEMA Master Thesis Submitted to University of Electronic Science and Technology of ChinaMajor: Master of EngineeringAuthor: Lu KaiwenAdvisor: Pu Li-xinSchool : School of Automation Engineering独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日摘要摘 要医学影像三维重建技术通过二维切片序列重建出组织、器官的完整三维模型，并在重建后的三维图像上进行测量、标注、分割等操作。
完整、准确的三维立体图像可以多角度、多层次的展示组织区域内部的细节信息，为临床诊断、外科手术、放射治疗、假肢制作等医学应用提供重要支撑。
目前的医学影像三维重建系统已应用于医学领域，基本能满足临床对三维重建系统的需求，但还是普遍存在重建速度慢，过度依赖于硬件设备；特定组织重建效果不理想；大数据量序列图像重建失败等不足。
针对当前医学影像三维重建系统的不足，更大的发挥三维重建技术在医学应用中的突出优势，为更多的医学难点提供解决法案，仍是当前三维重建技术研究的一个重点方向。
本文针对当前三维重建系统绘制速度慢、交互不畅的问题，重点研究如何在保证绘制质量的同时提高绘制速度。
深入研究了三维重建中的光线投影算法原理和图形处理单元GPU的硬件架构、工作原理。
利用VTK可视化工具包结合GPU 编程实现了基于GPU的体绘制算法，并与传统算法重建效果进行了对比试验，结果表明基于GPU的重建算法相对传统CPU的重建算法在重建速度上得到大幅度提升。
针对心血管疾病的高发性和临床诊断的高难度问题，本文深入研究了医学图像格式、数字图像处理技术并结合心脏CT图像的影像特点，改进了模糊聚类算法和水平集分割算分，实现了高质量的心脏CT序列自动化分割，并将分割结果用于重建心脏的完整三维图像，为心脏疾病的诊断带来极大的便利。
最后，在Windows7系统、VS2010上结合ITK、DCMTK、VTK工具包搭建了64位工程，采用C++编程语言进行系统实现。
实现了二维图像读取与显示、心脏序列自动分割重建、多平面重建、面绘制重建、体绘制重建和重建后三维图像的人工交互等功能。
采用64位系统提高了系统的吞吐量解决了大数据序列重建失败的问题。
关键词：三维重建，心脏分割，GPUABSTRACTMedical image 3D reconstruction is a technology which reconstructs the two-dimensional(2D) medical image sequences into stereoscopic effect of three dimensional image of organ, and provides users with a series of interactive functions, and the functions of measurement and segmentation on the three-dimensional image. Complete and accurate three-dimensional image can be multi-angle and multi-level show the detail of internal organs, and provide important support for the clinical diagnosis, surgery, radiation therapy, prosthetic production and other medical applications. The current medical image reconstruction system has been used in the medical field, can basically meet the clinical demand for three-dimensional reconstruction of the system, but still widespread have the problem of reconstruction is slow, over-reliance on a hardware device, specific tissue reconstruction is not ideal, and can not reconstruction large amounts of data sequence, etc.Aiming at covering the shortage of the current three-dimensional medical image reconstruction system, to play a greater three-dimensional reconstruction outstanding advantages in medical applications, for more medical difficulties providing solutions bill is still a focus of the current direction of the three-dimensional reconstruction technology research.In this paper, in order to solve the problems of the current system of drawing three-dimensional reconstruction is slow, poor interaction. Focus on how to improve the rendering speed and ensure quality while drawing. Depth study of three-dimensional reconstruction of the ray casting algorithm principle, the hardware architecture and working principle of graphics processing unit GPU. Use VTK visualization toolkit combined with GPU programming implements GPU-based volume rendering algorithm, and with the traditional effects of reconstruction algorithm comparison test. The results show that algorithm based on GPU relatively traditional CPU has been improved significantly on the speed of reconstruction.In this paper, in-depth study of medical image format, digital image processing technology combined with imaging features of cardiac CT images, Improved fuzzy clustering algorithm and the algorithm of level set segmentation, to achieve high-quality sequence of cardiac CT automated segmentation. And the segmentation results are used to rebuild the complete 3d image of heart, for the diagnosis of heart disease has broughtgreat convenience.Finally, in Windows7 system, VS2010 combined ITK, DCMTK, VTK toolkit built 64 projects, using the C ++ programming language for system implementation. To achieve a two-dimensional image reading and display, automatic segmentation of cardiac sequence reconstruction, multi-planar reconstruction, surface rendering reconstruction, volume rendering reconstruction and human interactions reconstructed image and other functions. The 64 bit medical image 3D reconstruction system improves the throughput of the system solved the problem of big data sequence reconstruction failure.Keywords: 3D reconstruction, cardiac segmentation algorithm, GPU目录第一章绪论 (1)1.1 课题应用背景与研究意义 (1)1.2 课题研究情况 (3)1.3 论文主要工作 (4)1.4 章节安排 (5)第二章相关技术研究 (7)2.1 概述 (7)2.2 DICOM标准 (8)2.2.1 DICOM标准概要 (8)2.2.2 DICOM文件格式 (9)2.3 相关开发工具包介绍 (10)2.3.1 DCMTK开发包 (10)2.3.2 ITK开发包 (10)2.3.3 VTK开发包 (11)2.4 体绘制技术 (13)2.4.1 体绘制原理 (13)2.4.2 体绘制光学模型 (14)2.5 GPU图像处理单元 (15)2.5.1 GPU概述 (15)2.5.2 GPU、CPU对比 (15)2.5.3 GPU渲染管线 (16)2.6 医学图像体数据多平面重建技术 (16)2.6.1 多平面重建概述 (16)2.6.2多平面重建原理 (17)2.7 本章小结 (18)第三章 心脏CT序列图像分割研究 (19)3.1 医学图像分割概述 (19)3.2 空间模糊聚类在图像分割中的应用 (20)3.3 水平集分割 (22)3.4 基于模糊水平集的心脏分割算法 (23)3.4.1 模糊水平集算法 (23)3.4.2 心脏CT图像分割算法 (24)3.4.3 实验结果及分析 (26)3.5 结论 (28)3.6 本章小节 (28)第四章 三维重建算法与GPU编程 (29)4.1 引言 (29)4.2 基于GPU的光线投影算法加速 (30)4.2.1光线投影算法基本原理 (30)4.2.2基于GPU加速的光线投影算法 (31)4.2.3基于GPU加速的光线投影算法关键步骤 (32)4.3 基于GPU加速的光线投影算法实现 (35)4.4 面绘制的GPU加速 (36)4.4.1 移动立方体算法 (36)4.4.2 GPU加速的移动立方体算法 (36)4.5 实验结果分析与比较 (37)4.6 本章小结 (38)第五章医学影像三维重建系统的设计与实现 (39)5.1 系统开发环境及主要功能模块 (39)5.2 系统结构设计 (39)5.2.1 系统架构 (39)5.2.2 系统的模块设计 (40)5.2.3 系统的界面设计 (40)5.3 系统实现 (41)5.3.1 二维序列读取模块 (41)5.3.2 特定组织提取模块 (43)5.3.3 面绘制模块 (44)5.3.4 体绘制模块 (47)5.3.5 交互模块 (48)5.3.6 多平面重建模块 (50)5.4 本章总结 (52)第六章总结与展望 (53)6.1 工作总结 (53)6.2 存在的问题 (54)6.3 后续工作展望 (54)致谢 (55)参考文献 (56)缩略词表缩略词表英文缩写英文全称中文全称CT ComputerizedTomography 计算机断层扫描MRI MagneticResonanceImaging 核磁共振成像US Ultrasonography 超声检查PET PositronEmissionTomography 正电子发射断层成像SPECT Single Photon Emission ComputedTomography单光子发射计算机断层成像DICOM Digital Imaging and Communications inMedicine数字医学成像与通信GPU Graphics Processing Unit 图像处理单元DCMTK DICOMToolkit DICOM工具包VTK VisualizationToolkit 可视化工具包OPENCV Open Source Computer Vision Library 开放源代码计算机视觉类库VHP Visible Human Project 可视化人体计划ITK Insight Segmentation and RegistrationToolkit图像分割与配准工具包CUDA Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构ACR American College of Radiology 美国放射学会NEMA National Electrical ManufacturersAssociation美国电器制造商学会PACS Picture Archiving and CommunicationSystem影像存档与通信系统WADO Web Access to DICOM Persistent Object DICOM持续对象的Web接入MIMD HypertextTransferProtocol 多指令多数据流处理器SIMD International Classification of Diseases 单指令多数据流处理器第一章绪论第一章绪论1.1 课题应用背景与研究意义19世纪末X射线的发现，成为医学图像发展的一个开端，为多种复杂疾病的诊断带来希望，医学图像成为临床诊断中的一种新的重要手段，因此越来越多的科学工作者开始投身到医学成像领域的研究。