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医学图像配准与真实模型的三角面片化简

陈浩  
【摘要】: 在现代医学中,医学影像技术被广泛应用于诊断和治疗,已成为必不可少的手段和工具,医学影像技术是医学技术中发展最快的领域之一。医学图像的分析和处理是医学影像技术极为重要的一个环节,它是使医生获得病人病情可靠信息的重要保证,也是医生开展进一步治疗的必要条件。医学图像的分析处理主要包括:图像的预处理、特征提取、图像分割、图像配准、图像融合、纹理分析和伪彩色处理等。 本文主要关注了医学图像配准(MRI、CT、EEG)以及真实头模型的三角片化简,主要工作如下: 1.基于ITK类库的医学图像配准 ITK(Insight Toolkit)是一个基于面向对象方法设计的,功能强大的可视化和图形图像分割、配准处理类库,针对医学图像处理的需要和特点,利用ITK的图像处理和可视化,及图形显示功能,用面向对象的方法设计和实现了一个易于扩展、高效率、实用的医学图像配准系统。本文在ITK的基础上,组合互信息,多分辨率等算法,实现MRI等医学图像基于点的配准编程。 2.利用ICP算法进行MRI与EEG电极配准 由于显示EEG脑电地形图的需要,要求把MRI和EEG脑电图像进行配准。本文利用经典的ICP(Iterative Closest Point)算法,直接配准EEG电极与MRI图像点集,将两者配准到同一坐标下。 3.基于MC算法的真实头模型的三角面片化简 经典的MC(Marching Cubes)算法,生成的三角面片网格中存在着大量冗余信息。简化的目的就是在有限的精度损失内,去除网格中的冗余信息,使数据量变小,便于处理和提高实时交互速度。在此基础上,本文利用边缘提取的方法,减少内部三角片的数量,通过基于三角面片边长的化简,生成指定数量的三角片,并且三角形大小相当,钝角三角形少。这些理想的真实头模型,很好的应用于真实头模型中的源电位计算中以及临床医学中。


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