導(dǎo)語：醫(yī)學(xué)圖像三維重建設(shè)計分析一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

通過醫(yī)療設(shè)備獲取的圖像都是二維醫(yī)學(xué)斷層掃描圖像，但人體的結(jié)構(gòu)是三維的，二維圖像不能看到人體內(nèi)部的物體結(jié)構(gòu)，并對人體器官的整體結(jié)構(gòu)分析造成障礙。把二維圖像進(jìn)行三維重建，重建后的圖像可以模擬人體結(jié)構(gòu)，便于觀察和分析病情，因此本文通過面繪制和體繪制兩種方法對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行三維重建，本文主要介紹面繪制和體繪制三維重建的理論和具體實現(xiàn)過程。

1面繪制三維圖像重建

面繪制是三維物體在二維平面的投影，是一種基于體素的表面重建，即直接從體數(shù)據(jù)提取物體表面的方法。本文以人腦圖像為例，應(yīng)用面繪制里的移動立方體法重建三維圖像，通過輪廓提取和等值面明暗顯示兩個步驟重建三維腦部圖像。1.1輪廓提取我們主要提取腦結(jié)構(gòu)的表面形態(tài)，不考慮內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征，因此叫輪廓提取。我們對表面輪廓進(jìn)行采樣點提取，采樣點是由多個體素組成，一個體素又由8個頂點的多個立方體組成。首先，找到腦部的輪廓區(qū)域，計算每一個體素標(biāo)量值的所有拓?fù)錉顟B(tài)，如果標(biāo)量值大于輪廓線的標(biāo)量值，把該體素記為屬于輪廓區(qū)域內(nèi)的點，否則標(biāo)記為輪廓區(qū)域外的點。然后，尋找頭表面和背景的邊界，去掉背景區(qū)域，計算頭表面的灰度閾值G，在頭表面內(nèi)部的所有像素的灰度值都大于設(shè)定的閾值G，在頭表面的外部所有的灰度值都小于設(shè)定的閾值G。根據(jù)各頂點與設(shè)定的閾值的關(guān)系，把頂點分為2類，分別有黑、白兩色表示，遍歷立方體的每一個頂點，如果兩個頂點的顏色相同，該邊上不存在邊緣點，否則，在此邊上必然有一個邊緣點，用直線將遍歷后的所有小正方形的邊上邊緣點連接起來，并對公共邊合并，這些連接的線就構(gòu)成了邊界的輪廓線，沿著邊界線將背景和頭表面區(qū)域分離開。處理完一個體素后，前后移動到另外一個體素，當(dāng)所有的體素都遍歷完后，輪廓就繪制出來了。算法的步驟為：（1）選擇一個體素。（2）計算該體素中每一個小立方體頂點的內(nèi)外狀態(tài)。（3）生成每個頂點的二進(jìn)制編碼的索引值。（4）用該索引值創(chuàng)建樹型表，并計算標(biāo)量值。（5）用樹型表計算每個點所連接的邊的位置。由于算法過程是對每一個體素單獨處理，一些頂點組成的邊緣可以會重復(fù)使用，在遍歷頂點的時候沿著相同的方向進(jìn)行，通過程序消除重復(fù)使用的點即可。遍歷所有體素是輪廓提取的重點，本文用查表法遍歷每一個體素，將體素的八個頂點與閾值比較后產(chǎn)生一系列的邏輯值構(gòu)成八位索引值，通過三維圖像的256種構(gòu)型組成一個三角部分的查找表。通過查找表可以直接獲得輪廓區(qū)域的信息、索引號及指向三角部分的位置，最后找到所有三角部分的位置鑲嵌成表面輪廓。1.2等值面的明暗顯示為了真實的顯示物體表面的情況，使重構(gòu)的三維圖像更直觀，本文對用三角片構(gòu)成的物體表面設(shè)置光照效果，還要解決在特定的光照模型下的表面法向量的計算。首先，選擇光照模型，采用的光照模型為：I=Ia+(IS-Ia)cosθ，其中，I為物體表面光強(qiáng)度；Ia為環(huán)境的光強(qiáng)度；IS為光源的光強(qiáng)度；θ為入射光與表面法向量的夾角。然后，計算表面法向量，先用灰度差分法計算體素頂點上的灰度梯度值，再對八個頂點的法向量進(jìn)行線性插值就可以得到每個頂點的法向量，把計算得到的法向量值代入光照模型公式，就可以計算出表面物體的光照強(qiáng)度。最后，將其投影在某個特定的二維平面上進(jìn)行顯示，從而得到有光感效果的三維表面圖像，重建的輪廓及表面如圖1所示。

2體繪制三維圖像重建

表面繪制可以有效的繪制物體的三維表面，但缺乏內(nèi)部信息的表達(dá)；體繪制可以直接由體素生成三維物體，能夠表達(dá)物體的內(nèi)部信息，傳統(tǒng)的體繪制方法主要通過點、線和幾何多邊形繪制三維物體，但繪制后，圖像的真實感欠佳。比如：最大強(qiáng)度投影法重建后可以更直觀的觀察圖像，但是不能從圖像上看出沿著光線的最大值，即不能清晰的觀察到單個物體及相互之間的空間關(guān)系及具體位置。因此，本文提出按照圖像順序進(jìn)行體繪制，該方法是發(fā)出一條光線通過像素進(jìn)到場景中，然后用某一特定的為計算像素值的函數(shù)計算沿光線所遇到的數(shù)據(jù)，確定圖像平面中每個像素值。這樣可以清晰的分辨出圖像在空間域的具體位置，使繪制后的結(jié)果更真實。圖1重建的輪廓與表面按照圖像順序進(jìn)行體繪制也叫做光線投射，先確定圖像上的一個像素值，調(diào)整好相機(jī)的參數(shù)后，從相機(jī)發(fā)出一條光線并穿透該像素，然后用一些設(shè)定好的函數(shù)計算光線所遇到的數(shù)據(jù)，得到具體的像素值。選定的函數(shù)不同，獲得的圖像也不同，可以從多個角度去觀察圖像，圖像觀察全面。光線投射是重建圖像的重要過程，本方法使用一個標(biāo)準(zhǔn)正投影柵格投影。光線具有互相平行的特點，并與視平面垂直，沿著每條光線的數(shù)據(jù)值是按照一個光線函數(shù)處理的，并將其轉(zhuǎn)換為灰級像素值。光線投射有兩個主要步驟：首先確定沿光線遇到那些數(shù)值，然后按一個光線函數(shù)處理這些數(shù)值。雖然在實現(xiàn)中這兩步典型地是結(jié)合在一起的，但這里我們單獨對待它們。由于需要按規(guī)定的光線函數(shù)來確定沿光線提取的數(shù)值，讓我們通過人腦圖像繪制的實例看看幾種不同的光線函數(shù)對顯示結(jié)果的影響。假設(shè)一條光線通過8位灰度體積數(shù)據(jù)時的數(shù)據(jù)值剖面，灰度數(shù)據(jù)值范圍為0~255。圖2是使用四個不同簡單光線函數(shù)轉(zhuǎn)化為灰級值的顯示結(jié)果。圖2四種不同光線函數(shù)繪制的結(jié)果前兩個光線函數(shù)，最大值及平均值，是對標(biāo)量值本身的基本操作。第三個光線函數(shù)計算沿光線首次遇到等于標(biāo)量值為30處的距離，第四個函數(shù)使用α合成技術(shù)，將沿光線的值看作按單位距離累積的阻光度樣本值。并非所有的體繪制方法都可分到按圖像順序繪制。例如，體繪制的錯切-變形法將三維視覺變換分解成三維錯切變換和二維的變形變換。體數(shù)據(jù)按照錯切變換矩陣進(jìn)行錯切，投影到錯切空間形成一個中間圖像，然后再將中間圖像經(jīng)變形生成最后的結(jié)果圖像。這種算法的最主要特點是按照主要的視線方向選擇切片數(shù)據(jù)集和投影數(shù)據(jù)。當(dāng)視線的方向變化時，投影方向不一定變化。如果我們從體積的基平面投射光線做正交投影，則相當(dāng)于使體積錯切，使光線變得與基平面垂直。如果所有光線都源自于基平面上體素中同一平面，那么，這些光線與該體積的每個后續(xù)平面上的體素相交在連貫的位置上。

3結(jié)論

三維重建在醫(yī)學(xué)中應(yīng)用越來越廣泛，用其作為醫(yī)生診斷病情的輔助手段，能夠極大地提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。本文對醫(yī)學(xué)圖像三維重建進(jìn)行研究，并通過MATLAB程序設(shè)計軟件，導(dǎo)入并打開包含DICOM格式在內(nèi)的多種醫(yī)學(xué)圖像格式，通過兩種方法重建了腦部結(jié)構(gòu)，讓醫(yī)生可以通過三維影像可以更加便捷，直觀和清晰的看到細(xì)節(jié)并且做出準(zhǔn)確的判斷。醫(yī)學(xué)圖像的三維重建是計算機(jī)圖像處理技術(shù)的一個重要應(yīng)用，它將平面二維圖像變?yōu)楦又庇^的三維虛擬模型，還可以進(jìn)行術(shù)前模擬，有利于醫(yī)生對患病部位進(jìn)行分析并給出準(zhǔn)確的診療方案。

作者:唐思源 武敏 李承美 黃曉萌 單位:內(nèi)蒙古科技大學(xué)包頭醫(yī)學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系