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医学图像的分割与三维可视化

傅杰  
【摘要】:医学图像三维可视化可以将人体器官组织从二维的医学图像序列中的数字信息转化为屏幕上显示的三维模型,为医生的诊断提供帮助。医学图像分割是可视化的基础,需要将某个器官组织区域分割出来,为进行可视化做预处理,而且分割结果的质量会直接影响三维可视化的应用。医学图像分割和可视化是两个不可分离的功能,对于医学诊断、手术模拟及人体解剖等方面具有重要的应用价值,是近年来医学领域的研究热点。本文基于医疗设备采集到的医学图像序列,实现了对医学图像序列的目标分割和三维可视化。目标分割主要分为两个步骤,首先是基准层医学图像分割,然后是将基准层的分割结果作为轮廓对比模板的初始值,完成相邻层的目标轮廓分割。在完成目标分割后,将得到的目标对象进行三维可视化。医学图像分割是三维可视化处理的前期准备工作,本文利用医学图像序列相邻层之间目标边界的相关性,提出了一种基于Graph-Cut和VFCCV-Snake的分割优化算法,该优化算法总共有3步。首先在医学图像序列中选取一张质量较好的医学图像作为基准层,采用改进的Graph-Cut算法进行分割,将分割结果作为相邻层医学图像的轮廓对比模板。然后根据轮廓对比模板选取相邻层的粗分割,通过对粗分割进行优化作为VFCCV-Snake算法的初始轮廓,从而完成相邻层目标轮廓的分割。再将相邻层的目标轮廓作为下一层的轮廓对比模板,重复第二步,直到医学图像序列的每一层都完成目标对象的分割。经过实验分析,本文的分割算法只需要在基准层做简单交互,具有分割结果好和效率高的优点。对于医学图像的三维可视化,本文主要阐述并实现了体绘制中的光线投射算法。针对体绘制渲染速度较慢的问题,提出了基于GPU和法线模板渲染加速算法提高医学图像三维可视化的效率。同时,实现了三维可视化模型的裁剪切割和交互操作功能。


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