医学图像的三维可视化 PPT
医学图像的三维重建和可视化技术研究
医学图像的三维重建和可视化技术研究医学图像的三维重建和可视化技术在当今医疗领域中越来越普及。
近年来，随着医学科技的快速发展以及互联网和移动互联网技术的普及和应用，医学图像的三维重建和可视化技术已经成为医学影像领域至关重要的一部分。
一、医学图像的三维重建技术医学图像的三维重建技术是通过计算机处理医学影像数据，将二维影像转化为具有三维空间分布信息和形态特征的立体图像。
医学图像的三维重建技术主要有以下几种：1. 体绘制法（Volume Rendering）体绘制法是医学图像三维重建中最常见的一种方法，它可以将三维图像在计算机显示器上以虚拟体形式呈现出来。
体绘制法的基本原理是根据医学图像数据，通过体绘制算法将像素数据转换成立体图像。
体绘制法的优点是可以呈现出医学图像的大部分信息，并且呈现效果非常逼真。
但是，体绘制法也存在一些局限性，如不能很好地显示深部结构、分辨率和可视范围等问题。
2. 表面重构法（Surface Reconstruction）表面重构法是利用医学影像数据，将体表面重构成立体图像的一种方法。
它通过将三维图像表面进行分割并转化为曲面网格，然后建立曲面模型，在计算机程序中进行立体显示。
表面重构法的优点是可以产生非常精确的表面形状，可以在特定领域的医学图像重建中得到广泛应用。
3. 切片法（Slicing）切片法是通过计算机程序对医学影像数据进行切片，最终形成具有空间三维分布的影像。
切片法主要依赖于医学影像数据的精确分层，它具有处理速度快和成本低的优点。
但是在处理颜色和灰度变化较大的图像时，这种方法不能很好地完全保留图像信息。
二、医学图像的可视化技术医学图像的可视化技术是将医学影像数据以可视化方式呈现给医生和患者，让他们更好地理解医学影像结果，并且在诊断和治疗方面提供指导。
医学图像的可视化技术主要有以下几种：1. 虚拟现实技术（Virtual Reality）虚拟现实技术是将医学影像数据实现立体感和动态效果，并且让医生和患者可以在虚拟环境中进行交互的一种技术。
医学图像三维可视化原理
医学图像三维可视化原理医学图像三维可视化原理一．原理：医学图像的三维可视化技术主要包括三维重建绘制的预处理技术及绘制技术。
在对体数据进行绘制之前,要对图像数据进行改善像画质、分割标注、匹配融合等预处理操作。
1.三维重建绘制的预处理技术及绘制技术：（1）改善图像画质改善图像画质主要使用四种技术:① 锐化技术,即突出图像上灰度突变的各类边缘信息,增大对比度,使图像轮廓更加清晰;②平滑技术,即抑制噪声而达到改善像质的措施;③复原技术,即根据引起图像质量下降的原因而采取的一种恢复图像本来面目的处理措施;④校正技术,即采用几何校正措施,去掉图像上的几何失真。
通过以上技术可以去除图像上的畸变及噪声信息,使图像更加清晰,以便用目视准确判读和解释。
（2）分割标注分割标注是保证三维重建准确性的关键技术,分割效果直接影响三维重构的精确度[4]。
图像分割的目标是将图像分解成若干有意义的子区域(或称对象)。
标注则为了能够识别出各区域的解剖或生理意义。
在医学图像领域,常常简单地将分割标注的过程称为分割。
（3）可简单的将医学图像分割分为两类:基于边界和基于区域。
基于边界的分割寻找感兴趣的封闭区域;基于区域则是将体数据分为若干不重叠的区域,各区域内部的体素相似性大于区域之间的体素相似性[5]。
在三维领域,由于各向异性, 往往是两种方法混合使用,以达到最佳的精度和效率。
医学图像分割的具体方法有聚类法、统计学模型、弹性模型、区域生长、神经网络等。
2．医学体数据三维可视化方法通常根据绘制过程中数据描述方法的不同可分为两大类:一类是通过几何单元拼接拟合物体表面而忽略材料的内部信息来描述物体三维结构的,称为基于表面的三维面绘制方法(surfacefitting),又称为间接绘制方法;另一类是直接将体素投影到显示平面的方法,称为基于体数据的体绘制方法(directvolumerendering),又称为直接绘制方法。
（1）面绘制方法表面绘制是一种普遍应用的三维显示技术,其首先是从体数据中抽取一系列等值面（,是指在一个网格空间中由在某点上的采样值等于一定值的所有点组成的集合。
微立体动态医学报告PPT模板课件
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02
完成工作情况
工作完成情况（文字可以编辑）
重点工作名称一
01
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量将每页幻灯片的字数控制在 200字以内。
重点工作名称三
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03
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医学图像重建PPT课件
一 图像重建概述
不同密度体对射 线的吸收不同
对射线吸收相同的 物体，密度分布不 一定相同
入射线
高密度体
少透射
入射线
低密度体
多透射
入射线
6ห้องสมุดไป่ตู้
222
入射线
6
141
等强度射线穿透不同组织的情况
投影重建时需要一系列投影才能重建图像。
一 图像重建概述
➢ 分类：
➢ 根据被用于图像重建的数据获取方式不同，可以分为透射 断层成像、发射断层成像和反射断层成像。
插值法：
▪ （一）基于图像灰度值的插值方法,如最邻近法、线性插值、样条插值等 ,它是在原始灰度断层图像序列中,补充若干“缺少”的切片,这些插值方 法插值精度不高,产生的新断面通常会出现边缘模糊,由此重建出的三维 真实感图像表面会产生伪像,当断层间距较大时这一点尤其明显. 造成这 种情况的主要原因是这些方法没有考虑到物体几何形状的变化.
二 医学CT三维图像重建
➢ 投影切片定理给出了图像在空间域上对X轴的投影与 在频率域u轴的切片之间的关系。
➢ 如果投影并非是对X轴进行，而是对与空间域的X 轴成 任意的角度θ的方向进行投影，是否频率域上存在与u 轴成相同的θ角度方向上的中心切片与之相等？
➢ 回答是肯定的，二维傅里叶变换的旋转定理。
3) 为了增强三维逼真效果，突出显示不同组织的边界面，可以采样表面 并进行明暗计算。
➢ 根据成像所采用的射线波长不同，可以分为X射线成像、 超声成像、微波成像、激光共焦成像等。
二 医学CT三维图像重建
（1）现实意义
在医疗诊断中,观察病人的一组二维CT 断层图像是医生诊断病情的常 规方式. 现有的医用X 射线CT 装置得到的序列断层图像,虽能反映断层内 的组织信息,但无法直接得到三维空间内组织的形貌(如肺部肿瘤的表面 纹理) 和组织间相互关联的情况,而临床上组织形貌对组织定征(如肿瘤的 恶性或良性判断) 却是十分重要的. 仅靠CT 断层图像信息,要准确地确定 病变体的空间位置、大小、几何形状以及与周围组织之间的空间关系,是 十分困难的.因此迫切需要一种行之有效的工具来完成对人体器官、软组 织和病变体的三维重建和三维显示. CT 三维重建技术就是辅助医生对病 变体和周围组织进行分析和显示的有效工具,它极大地提高了医疗诊断的 准确性和科学性。
三维重建在肾脏肿瘤外科的应用PPT
预测手术后肾脏残余大小
三维可视化图像还能够在软件上 进行模拟切割，并评估切割体积 大小，从而预测手术后肾脏残余 的大小。
三维重建数据采集
肾脏肿瘤的术前评估
三维重建技术在肾脏肿瘤的术前评估中具有重要作用，能够准确描绘肿瘤 的大小、形态和血管走向，为医生提供更为真实可靠的认知信息。
三维重建数据采集
建议在CT扫描时覆盖全腹腔以获取高质量的强化CT图像数据，同时选择对 比良好的增强造影剂以确保图像质量。
提高手术安全性和效率
全息影像有助于医生实时判断血管位 置、选择血管阻断位置和肿瘤切除边 界，提供更精准的术中指导，有效避 免手术的盲目性，缩短手术时间，减 少并发症，提高手术的安全性和便捷 性。
医学教育和医患沟通
01
三维重建技术在医学教育中的应用
对于正在学习保留肾单位手术的医生，准 确确定肿瘤位置能够最大限度地减少主要 并发症。
技术优势与应用价值
01
02
03
术前评估和规划
三维重建技术在肾脏肿瘤的术前 评估中具有显著优势，能够准确 描绘肿瘤边界整体形态、血液供 应情况以及与肾血管的关系。
手术导航和操作
三维重建技术可以为医生提供直 观的手术视野，帮助医生在复杂 肾肿瘤的微创根治性肾脏全切手 术中进行精确切割。
医学教育和医患沟通
未来发展趋势与展望
三维重建技术的普及
随着科技的发展，三维重建技术将 更加普及，为更多患者提供个性化 的治疗方案。
手术规划和决策的精确性提高
借助三维重建技术，医生可以更精 确地规划手术方案，提高手术成功 率。
医患沟通和教育的改革
三维重建技术将为医学教育和医患 沟通带来革新，提高患者的治疗满 意度。
三维重建下的肾脏及其相邻脏器
医学图像处理中的三维可视化技巧
医学图像处理中的三维可视化技巧医学图像处理是医学影像学领域中的关键技术之一。
它通过对医学图像进行处理和分析，提取有用的信息，并帮助医生进行疾病诊断和治疗规划。
在医学图像处理中，三维可视化技巧是一种重要的工具和方法，它能够将医学图像转化为直观的三维图像，使医生能够更全面地理解和分析病变情况，并提供更精确的诊断依据。
三维可视化技巧在医学图像处理中的应用非常广泛。
下面将介绍几种常用的三维可视化技巧及其在医学图像处理中的作用和优势。
1. 体绘制技术体绘制技术主要通过对医学图像中的密度信息进行处理，将图像转化为类似于实物体的三维表达形式。
该技术可以根据密度变化将不同组织或器官的边界显示出来，使医生能够更直观地观察病变的位置、大小和形态。
通过调整透明度和颜色映射等参数，还可以进一步提取和突出显示感兴趣的结构，方便医生进行详细的观察和分析。
2. 曲面重建技术曲面重建技术利用医学图像中的边缘信息，将图像中的二维曲线转化为三维的曲面结构。
通过对曲面的调整和优化，可以使得曲面更加光滑和真实，进一步提升医生对病变的观察能力。
曲面重建技术在疾病诊断和手术规划中具有重要的应用价值，能够为医生提供更精确的解剖结构信息，辅助他们做出更可靠的决策。
3. 面绘制技术面绘制技术是一种将医学图像中的二维轮廓转化为三维表面的方法。
通过对轮廓的描绘和填充，可以使得医生更清晰地观察到病变的边缘和形态。
面绘制技术不仅可以提高医生对疾病的识别能力，还可以为手术规划和治疗方案的设计提供有益的参考。
4. 虚拟内镜技术虚拟内镜技术是指利用计算机生成的虚拟内镜，在医学图像上进行视角移动和放大，模拟实际内镜检查的过程。
这种技术可以帮助医生更好地观察和分析图像，发现微小病变和病灶，并提供更准确的诊断结果。
虚拟内镜技术的应用使得疾病的早期诊断成为可能，提高了治疗的成功率和效果。
综上所述，三维可视化技巧在医学图像处理中扮演着重要的角色，可以提供直观、准确和全面的医学图像信息。
医学图像处理中的3D重建与可视化技术教程
医学图像处理中的3D重建与可视化技术教程在医学领域中，三维（3D）重建和可视化技术扮演着至关重要的角色。
通过将医学图像数据转化为三维模型，医生和研究人员可以更直观地理解和分析病理情况，从而帮助做出正确的诊断和治疗决策。
本文将介绍医学图像处理中的三维重建与可视化技术，并提供一些常用的工具和方法。
一、医学图像的三维重建1. 数据获取与准备首先需要获取医学图像数据，常见的包括CT（计算机断层成像）和MRI（磁共振成像）数据。
这些数据通常以二维切片的形式呈现，我们需要将其转化为三维模型。
另外，为了准确重建，还需要对数据进行预处理，包括去除噪声、图像配准（将不同采集时间点或不同成像模态的图像对齐）等。
2. 体素化体素化是将图像中的每个像素（或子像素）转化为一个三维体素的过程。
体素是三维空间中的一个小立方体单元。
通过将图像中的每个像素映射到对应的体素，我们可以得到一个离散的三维体素网格。
3. 表面重建一旦完成体素化，我们可以利用表面重建算法将离散的体素网格转化为连续的表面模型。
常用的表面重建方法包括曲面重建（如Marching Cubes算法）和几何流（Geometric Flow）等。
这些方法可以根据体素边界进行反推，从而得到一个连续的、网格化的三维模型。
4. 模型优化生成的三维模型可能存在一些缺陷，例如表面不光滑、几何形状不精确等。
因此，我们需要进行模型优化来提高重建结果的质量。
常见的模型优化算法包括平滑滤波、曲面拟合和形态学操作等。
二、医学图像的三维可视化1. 体像可视化体像可视化是将三维重建的结果以三维体像的形式呈现出来，以帮助医生和研究人员更直观地观察病理情况。
常见的体像可视化方法包括体绘制、体渲染和体切割等。
通过调整可视化参数，如透明度、颜色映射和光照等，可以得到清晰可辨的体像效果。
2. 表面可视化表面可视化是将三维重建的结果以表面模型的形式呈现出来，以更好地观察解剖结构和病变区域。
表面可视化技术可以将表面纹理、光照效果和透明度等进行调整，以提高可视化效果。
医学图像可视化课件
数据可视化（1）：数据曲线与图表
100.0 95.0
Noise=3% INU=20% Noise=3% INU=40% Noise=9% INU=20%
90.0
85.0
80.0
75.0
CSF
GM
WM
Cortex
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
我们这里说的“绘制”一词，英文是 “Rendering”。还经常被译做“描绘”、 “渲染”、“重建”或“显示”等。它的 比较严格定义应该是：实际3D物体的2D照 相写真式表示。属于3D物体在2D平面真实 感投影，二者有严格定量关系及视觉真实 感。
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3D步进立方体法的15种基本构型
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
与步进正方形相似，3D时为步进立方体法。 每个体素有8个顶点。根据这8个顶点与灰度阈值的 关系一共有28=256种构型。
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图象显示方式有多种多样，从大 的方面可以分为三类： (1) 反射式显示 (2) 透射式显示 (3) 断层（剖面）显示
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反射式显示：
从体数据的感兴趣区提取被观察 物体的表面，施以一定的光照模型， 选择某一视角从物体外部观察物体表 面形态的显示方式。典型的如表面绘 制技术（Surface Rendering）。
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体绘制示例
体绘制的方法
光线投射(Ray Casting)算法 对三维体数据进行预处理，包括对各断层二维图
像进行降噪； 从显示屏幕的拟显示矩阵中的每个像素按照观察
视角发出光线，光线穿过三维数据场，直接将采 样点值作为顶点值或插值； 使用梯度计算法计算各采样点的法向量，根据光 照模型进行物体表面明暗显示。 计算射线对屏幕显示矩阵中像素的贡献，即沿射 线由远及近的计算采样点的颜色和α值。
磁共振MRA(最大密度投影)
重建实例一—— 利用MATLAB实现 CT断层图像的三维重建
三维重建的常用工具 与研究基础
C VTK MITK MATLAB
医学图像三维重建为人体结构提供了真实、 直观的反映，便于医学人员对病灶的观察 及手术的进行。但图像三维重建编程实现 困难，不易被非计算机专业人士所掌握。
也称三维重建，是指通过对获得的数据或二维图 像信息进行处理，生成物体的三维结构，并按照 人的视觉习惯进行不同效果的显示。
常见的可视化形式有多平面重建（Multiplanar reconstruction，MPR）、 曲面显示(Curved multiplanar reconstruction，CMPR)、表面阴 影显示(Shaded surface Display，SSD)、最 大（小）密度投影(Maximum/minimum intensity projection，MIP)、虚拟内窥镜 (Virtual endoscopy，VE)等。
灰度变换法。照片或电子方法得到的图像， 常表现出低对比度即整个图像偏亮或偏暗， 为此需要对图像中的每一个像素的灰度级 进行标度变换，扩大图像灰度范围，以达 到改善图像质量的目的。
医学图像的三维可视化
三维可视化的意义
多排螺旋CT等的应用使的使用三维形式显 示组织和器官变得可行且必要。
图像三维显示技术可以更好的显示数据和 诊断信息，为医生提供逼真的显示手段和 定量分析工具。
三维显示还可以避免医生陷入二维图像的 数据“海洋”，防止过多浏览断层图像而 造成漏诊率上升。
三维可视化的定义和分类
基本的三维可视化技术
面绘制（Surface Rendering）技术
体绘制（Volume Rendering）技术
此外，多平面显示和曲面显示属于将三维 体视数据进行再切面，并将二维切面影像 显示出来的技术形式，因此也称二维重建 或图像重排。
面绘制
面绘制实际上是显示对三维物体在二维平 面上的真实感投影，就像当视角位于某一 点时，从该点对三维物体进行“照相”， 相片上显示的三维物体形象。
另一种是直接将体像素以一定的颜色和透 明度投影到显示平面的方法，称为体绘制。
表面重建运算量小，表面显示清晰，但对边 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。
重建方法
预处理
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。
生成一个代表顶点内外部状态的二进制编码索引表 移动（前进）至下一个立方体，重复3－7步。 用此索引表查询一个长度为256的构型查找表，得到轮廓
（等值面）与立方体空间关系的具体拓扑状态（构型）； 根据构型，通过线性插值确定等值面与立方体相交的三角
片顶点坐标，得到轮廓的具体位置；
体绘制
直接由三维数据场产生屏幕上的二维图象， 称为体绘制算法。这种方法能产生三维数 据场的整体图象，包括每一个细节，并具 有图象质量高、便于并行处理等优点。体 绘制不同于面绘制，它不需要中间几何图 元，而是以体素为基本的方法
通过配准及插值后，建立面绘制所需的基本三维体数据， 选定作为表面显示的等值面的灰度阈值
紧邻上下两层数据对应的四个像素点构成一个立方体，或 对应成一个体素；
体素的共8个顶点按照前面得到的等值面阈值进行分类， 超过或等于阈值，则顶点算作等值面的内部点；小于阈值， 顶点算作等值面的外部点；
MATLAB
MATLAB6.5
MATLAB6.5的图像处理工具箱实现了断层 图像的三维表面重建及体重建，原理简单， 编程实现方便。
在对头部CT图片进行的三维表面重建及体 重建实验中，重建速度快，显示效果良好， 便于各类非计算机专业人士推广应用。
三维重建技术的实现方法包括两种：
一种是通过几何单元拼接拟合物体表面来 描述物体的三维结构，称为表面绘制；
图像格式的转换与读写
图像增强
图像格式的转换与读写
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。
更严格的要求是直接基于DICOM图像进行 重建，但要注意DICOM图像灰阶较多，可 以适当阶梯化后进行处理，以提高处理速 度。
图像增强
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。
三维重建和三维可视化往往针对某一器官 或某一组织重建，因此可以增强目标器官 的对比度或窗口宽度。
直方图修改 图像平滑 图像边缘锐化 伪彩色增强
最大（小）密度投影
最大密度投影认为每个三维数据体的体素是一个 小的光源。按照图象空间绘制的理论，显示矩阵 的像素向外发出射线，沿观察者的视线方向，射 线穿过数据场遇到最大光强（最大密度值）时， 与最大密度相关的数据值投影在对应的屏幕上的 每个像素中形成最终图像。它可以看作是最简单 的一种图像空间体绘制，不需要定义体数据和颜 色值间的转换关系。最小密度投影道理相同，但 选择最小密度值作为屏幕像素值。
histeq() imadjust() fspecial() filter2() conv2() medfilt()
灰度直方图均衡化。均匀量化的自然图像 的灰度直方图通常在低灰度区间上频率较 大，使得图像中较暗区域中的细节看不清 楚，采用直方图修整可使原图像灰度集中 的区域拉开或使灰度分布均匀，从而增大 反差，使图像的细节清晰。