姓名：顾衍文
学号：S1409W0536
专业：控制工程
医学图像处理
——区域增长算法分割出肺部的气管
1、肺质分割已有的方法有许多种，这些方法都是基于阈值法、区域生长法、模
式分类法发展起来的，阈值分割法是传统的肺实质分割算法，分割速度快，但它对气管、支气管以及躯干以外的区域分割效果不理想，而且在阈值的选择上也存在实际困难。区域生长法是将具有连通性并且特征相近的非肺质区域提取出来的一种算法，它能够快速的分割肺质区域并保留弥散性边界，但它会忽视强梯度边界包围的区域，同时种子点的选取、生长合并条件的制定对结果的影响也十分显著。模式分类法需要先验知识的引入，采集大量的训练样本并提取图像特征，虽然该方法在分割的效果上较好，但训练和分割的处理时间长、算法复杂度高，这决定了模式分类法不适合应用在胸肺CT 的预处理环节中。
原始肺部图片
2、就区域生长法而言，需要设置的参数有两个，分别是阈值和种子点。在种子点的选取上，通常设置在主气管的顶端也就是胸肺CT 切片数据第一张中的气管区域，生长过程采用8 邻域的三维生长方式，气管树的抽取至上而下。在阈值的选取上，为了自动获取最优的阈值，
算法中引入了泄漏检测规则和阈值递增法则，实验的初始阈值T0 设定为一个保守阈值，本实验从经验值（-960HU）开始，每次生长结束后阈值增加10HU，直至结果中检测到泄漏。当泄漏现象被探测到时，迭代过程终止，并取上一次的阈值Tk 分割结果作为最优阈值生长的结果输出。对泄漏的检测规则是通过比较阈值递增过程中前后两次分割抽取的体素总量的变化，当泄漏发生时，生长区域扩散到肺实质，这会使分割出的体素总量大幅增加。
区域增长后得到的肺部气管3D图
3、采用mevislab的算法和参数配置图：
医学影像工作原理及图像获取方式 2.2医学超声影像工作原理 超声是指高于人耳听觉范围的声波，通常是指频率高于20 kHz的高频振动机检波，应用于医学诊断的超声频率一般在1MHz至几十MHz之间。自1958年商用超声成像产品问世以来，超声医学设备以其实时性、对人体无损伤、无痛苦、显示方法多样，尤其对人体软组织的探测和心血管脏器的血流动力学观察有其独到之处而成为在医学中应用最为广泛的成像设备之一。 超声在医学中的重要作用在于它不但可以穿透人体，而且可以与身体组织相互作用。超声波穿过人体时要经过折射和反射，这可发生在超声波经过的任何交界面上，其作用就如同光束经过一个非均匀物质一样。超声波的波长很短，从而易于窄脉冲波束的实现，因此超声换能器可以做得小而紧凑。 超声在临床应用中主要分为诊断与治疗两个方面：超声诊断采用的是较高频率（多在2MHz以上）与较低声强的超声波，高频可提高对组织的分辨率，用以获得清晰、细致的声像图，而低声强则可降低对组织损伤的副作用。超声治疗采用的是较低频率（通常<1MHz）与较高声强的超声波，低频超声增大对组织的穿透率，而高声强（特别是聚焦后）超声可对组织产生生物效应，用于选择性破坏局灶性病变。 2.2.1超声设备与种类 超声诊断主要应用超声良好的指向性和与光相似的反射、散射、衰减及多普勒(Doppler)效应等物理特性，采用不同的扫查方法，将超声发射到人体内，并在组织中传播，当正常组织或病理组织的声阻抗有一定差异时，它们组成的界面就会发生反射和散射，再将此回波信号接收，加以检波等处理后，显示为波形、曲线或图像等。由于各种组织的界面形态、组织器官的运动状况和对超声的吸收程度等不同，其回波有一定的共性和某些特性，结合生理、病理解剖知识与临床医学，观察、分析、总结这些不同的规律，可对患病的部位、性质或功能障碍程度做出概括性以至肯定性的判断。 超声诊断仪由主机和探头构成，均包括发射、扫查、接收、信号处理和显示等五个部分。超声诊断仪的种类很多，而且互有交叉，按照显示回波方式和空间的不同，主要包括以下几种： 1．A型(Amplitude Mode)超声 A型超声是最早出现的一维超声诊断技术，它将声束传播位置上的组织按距离分布的回波信息在显示器上以幅度调制的形式显示，并从回波的幅度大小、形状及位置进行诊断，回波强则波幅高，回波弱则波幅低。常用A型法测量界面距离、脏器径值以及鉴别病变的物理性质，它是现代各种超声成像的物理基础。 2．B型(Brightness Mode)超声 B超是把组织的一个断层面上的超声回波信息以二维分布形式显示出来，组织内的散射、反射回波信息以辉度调制方式显示，回波强则光点亮，回波弱则光点暗。光点随探头的移动或晶片的交替轮换而移动扫查，由于扫查连续，可以由点、线而扫描出脏器的解剖切面，它是二维空间显示，又称二维超声。 按其成像速度的不同，可分为慢速成像和快速成像，慢速成像只能显示脏器的静态解剖图像，由于每帧图像线数甚多，图像清晰，扫查的空间范围较大。快速成像能显示脏器的活动状态，也称为实时(ReaITime)显像诊断法，但所显示的面积较小，每幅图像线数与每秒显示的帧数相互约制，互为反比。按照扫描方式的不同，又可分为电子线性扫描、电子凸阵扫描、机械扇形扫描和相控阵扫描等。 3．M(Motion Mode)型超声
姓名：顾衍文 学号：S1409W0536 专业：控制工程
医学图像处理 ——区域增长算法分割出肺部的气管 1、肺质分割已有的方法有许多种，这些方法都是基于阈值法、区域生长法、模 式分类法发展起来的，阈值分割法是传统的肺实质分割算法，分割速度快，但它对气管、支气管以及躯干以外的区域分割效果不理想，而且在阈值的选择上也存在实际困难。区域生长法是将具有连通性并且特征相近的非肺质区域提取出来的一种算法，它能够快速的分割肺质区域并保留弥散性边界，但它会忽视强梯度边界包围的区域，同时种子点的选取、生长合并条件的制定对结果的影响也十分显著。模式分类法需要先验知识的引入，采集大量的训练样本并提取图像特征，虽然该方法在分割的效果上较好，但训练和分割的处理时间长、算法复杂度高，这决定了模式分类法不适合应用在胸肺CT 的预处理环节中。 原始肺部图片 2、就区域生长法而言，需要设置的参数有两个，分别是阈值和种子点。在种子点的选取上，通常设置在主气管的顶端也就是胸肺CT 切片数据第一张中的气管区域，生长过程采用8 邻域的三维生长方式，气管树的抽取至上而下。在阈值的选取上，为了自动获取最优的阈值，
算法中引入了泄漏检测规则和阈值递增法则，实验的初始阈值T0 设定为一个保守阈值，本实验从经验值（-960HU）开始，每次生长结束后阈值增加10HU，直至结果中检测到泄漏。当泄漏现象被探测到时，迭代过程终止，并取上一次的阈值Tk 分割结果作为最优阈值生长的结果输出。对泄漏的检测规则是通过比较阈值递增过程中前后两次分割抽取的体素总量的变化，当泄漏发生时，生长区域扩散到肺实质，这会使分割出的体素总量大幅增加。 区域增长后得到的肺部气管3D图 3、采用mevislab的算法和参数配置图：
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。）,并用多边形拟合近似后,再通过传统的图形学算法显示出来。由于表面可以简洁地反映复杂物体的三维结构,因此在医学图像中边界面轮廓是用于描述器官的最重要特征。 （2）体绘制方法(其原理实质是将离散的三维空间数据转换为离散二维数据，将离散的三维数据场转换为离散的二维数据点阵)体绘制方法以其在体数据处理及特征信息表现方面的优势,已得到研究者越来越多的重视,被越来越广泛地应用于医学领域。这类方法依据视觉成像原理,首先构造出理想化的物理模型,即将每个体素都看成是能够接受或者发出光线的粒子,然后依据光照模型及体素的介质属性分配一定的光强和不透明度,并沿着视线观察方向积分,最后在像平面上就形成了半透明的投影图像。投影法和光线跟踪法就是两种体绘制方法。
ＤＩＣＯＭ医学图像三维可视化系统的研究 Research on 3-D Visualization System for DICOM Medical Image 骆建珍 林财兴 孟令旗 杨安荣 （上海大学机电工程与自动化学院，上海 ２０００７２） 摘 要：医学图像三维可视化是当前科学计算可视化应用的重点。通过对ＤＩＣＯＭ图像的结构、解析方法和三维可视化技术的探讨以及对系统结构和各模块功能的研究，开发了ＤＩＣＯＭ医学图像三维可视化系统。研究表明，该系统能有效地实现ＤＩＣＯＭ医学图像三维可视化，为医务人员提供更为直观逼真立体图像，具有广泛的临床应用价值。 关键词：ＤＩＣＯＭ 可视化 ＶＴＫ 体绘制 面绘制 Ａｂｓｔｒａｃｔ： ３－Ｄ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｉｓ ａ ｍａｉｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｄｅｖｅｌｏｐ ａ ３－Ｄ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ＤＩＣＯＭ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｖｉａ ｄｉｓｃｕｓｓｉｎｇ ｔｈｅ ＤＩＣＯＭ ｆｉｌｅ ｆｏｒｍａｔ ａｎｄｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ３－Ｄ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｓｈｏｗｓ， ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ ３－Ｄ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ． Ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍｐｒｏｖｉｄｅｓ ｍｏｒｅ ｉｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃ ａｎｄ ｖｉｖｉｄ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｆｏｒ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ， ａｎｄ ｉｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｉｎ ｃｌｉｎｉｃａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ＤＩＣＯＭ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ＶＴＫ ｖｏｌｕｍｅ ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ ｓｕｒｆａｃｅ ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ ０ 引 言 医学图像三维可视化是可视化技术在医学领域的一个重要应用，是当前医学图像处理的研究热点。它利用计算机将二维图像 序列重建三维图像模型，弥补医学成像设备在成像上的不足，为 医生提供直观、逼真、具有真实感的三维医学图像，有效地提高 了诊断效率。ＤＩＣＯＭ（ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｍｅｄｉｃｉｎｅ）是医学数字成像和通信的国际标准，是目前国 际上唯一为广大医疗影像设备厂家所严格遵守的规范。如何用 现有的先进图像处理软件（ＶＴＫ）和硬件设备将ＤＩＣＯＭ医学图 像三维可视化成了人们普遍关注的问题。因此，研究ＤＩＣＯＭ医 学图像的三维可视化无论在临床应用方面还是在理论研究方面， 都具有重大的意义。 １ ＤＩＣＯＭ的概念 ＤＩＣＯＭ是由美国放射学院（Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ， ＡＣＲ）和国家电气制造商协会（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒ－ ｅｒｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，ＮＥＭＡ）共同制定的，它包括医学的数字成 像和通信两个方面。该标准的制定有效地解决了各种不同的成 作者简介：骆建珍 硕士研究生。主要研究领域为医学图像处理。 林财兴 博士生导师，教授。主要研究领域为ＣＩＭＳ。 孟令旗 硕士研究生。主要研究领域为医学图像处理。 杨安荣 博士研究生。主要研究领域为医学图像处理。像设备之间交换图像的障碍，促进了数字图像设备的网络化和医学影像技术的发展。 ＤＩＣＯＭ文件一般由１个ＤＩＣＯＭ文件头和１个ＤＩＣＯＭ数据集合组成。ＤＩＣＯＭ文件头（ＤＩＣＯＭ ｆｉｌｅ ｍｅｔａ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）包含了标识数据集合的相关信息。每个ＤＩＣＯＭ文件都必须包括该文件头。文件头的最开始是文件前言，它由１２８个００Ｈ字节组成；接下来是ＤＩＣＯＭ前缀，它是一个长度为４字节的字符串“ＤＩＣＭ”，可以根据该值来判断一个文件是不是ＤＩＣＯＭ文件。文件头中还包括其他一些非常有用的信息，如文件的传输格式、生成该文件的应用程序等等。 ＤＩＣＯＭ文件主要组成部分就是数据集合。这不仅包括医学图像，还包括许多和医学图像相关的信息，如病人姓名、图像大小等。在ＤＩＣＯＭ文件中最基本的单元就是数据元素（ｄａｔａ－ｅｌｅｍｅｎｔ），ＤＩＣＯＭ数据集合就是由ＤＩＣＯＭ数据元素按照一定的顺序排列组成的。 ＤＩＣＯＭ数据元素主要由４个部分组成——标签、ＶＲ（ｖａｌｕｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，数据描述）、数据长度和数据域。标签是
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。）,并用多边形拟合近似后,再通过传统的图形学算法显示出来。由于表面可以简洁地反映复杂物体的三维结构,因此在医学图像中边界面轮廓是用于描述器官的最重要特征。 （2）体绘制方法(其原理实质是将离散的三维空间数据转换为离散二维数据，将离散的三维数据场转换为离散的二维数据点阵)体绘制方法以其在体数据处理及特征信息表现方面的优势,已得到研究者越来越多的重视,被越来越广泛地应用于医学领域。这类方法依据视觉成像原理,首先构造出理想化的物理模型,即将每个体素都看成是能够接受或者发出光线的粒子,然后依据光照模型及体素的介质属性分配一定的光强和不透明度,并沿着视线观察方向积分,最后在像平面上就形成了半透明的投影图像。投影法和光线跟踪法就是两种体绘制方法。
医学图像处理技术 摘要：随着医学成像和计算机辅助技术的发展，从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点，本文介绍了医学图像处理技术的发展动态，对图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。在比较各种技术在相关领域中应用的基础上，提出了医学图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。关键词：医学图像处理；图像分割；图像配准；图像融合；纹理分析 1．引言 近20 多年来，医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一，其结果使临床医生对 人体内部病变部位的观察更直接、更清晰，确诊率也更高。20 世纪70 年代初，X-CT 的发明曾引发了医学影像领域的一场革命，与此同时，核磁共振成像象(MRI :Magnetic Resonance Imaging)、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像和核素成像等也逐步发展。计算机和医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础，带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。各种新的医学成像方法的临床应用，使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展，同时将各种成像技术得到的信息进行互补，也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。 在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体,往往需要借助医生的经验来判定。至于准确的确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此,利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,可以大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。此外,它在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。 本文对医学图像处理技术中的图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。 2．医学图像三维可视化技术 2.1 三维可视化概述 医学图像的三维可视化的方法很多，但基本步骤大体相同，如图.。从#$ /&’(或超声等成像系统获得二维断层图像，然后需要将图像格式（如0(#1&）转化成计算机方便处理的格式。通过二维滤波，减少图像的噪声影响，提高信噪比和消除图像的尾迹。采取图像插值方法，对医学关键部位进行各向同性处理，获得体数据。经过三维滤波后，不同组织器官需要进行分割和归类，对同一部位的不同图像进行配准和融合，以利于进一步对某感兴趣部位的操作。根据不同的三维可视化要求和系统平台的能力，选择不同的方法进行三维体绘制，实现三维重构。 2.2关键技术： 图像分割是三维重构的基础，分割效果直接影像三维重构的精确度。图像分割是将图像分割成有意义的子区域，由于医学图像的各区域没有清楚的边界，为了解决在医学图像分割中遇到不确定性的问题，引入模糊理论的模糊阀值、模糊边界和模糊聚类等概念。快速准确的分离出解剖结构和定位区域位置和形状，自动或半自
基于IDL的医学图像三维可视化1 肖强菊1，吕英华1 1北京邮电大学继续教育学院，北京(100876) E-mai：qiangjuxiao@https://www.doczj.com/doc/222002691.html, 摘要：利用IDL对PET/CT医学图像数据进行三维可视化进行分析研究。使用表面绘制和体绘制两种绘制技术进行三维可视化，并通过结果分析比较二者的特点。深入IDL内部机制，详细说明了对PET/CT数据的可视化过程；最后对试验结果进行讨论、比较、分析，可以看出IDL作为图像处理和三维可视化工具的功能十分强大。 关键词：IDL PET/CT DICOM标准 三维可视化 中图分类号：TP 274+.2 1.引言 从1895年Roentgen发现X射线，科学家们就开始了对放射线的研究，在1972年，英国EMI公司中央研究所工程师豪斯菲尔德(Housfield)研制成功诊断头颅的第一台电子计算机X线断层摄影装置，被命名为电子计算机断层摄影技术（简称CT）。到现在，电子扫描技术已经得到了很大的发展和进步，目前已经有了同时产生PET和CT影响的PET/CT机，它将PET和CT设备有机地结合在一起，使用同一个检查床和同一个图像处理工作站的现代医疗设备[1]。二者的结合能很好的对病灶进行定位，满足繁多的精确放疗要求并有助于进一步提高诊断的准确性。PET/CT的出现被认为是医学影像学的一场革命，将功能影像与解剖影像完美结合起来，真正实现了无缝链接[2]。 随着医学技术和计算机图形图像技术的发展，医学工具和计算机科学理论有机地结合使得医学图像处理技术迅速发展，在临床医学上，可以利用计算机三维可视化技术将从PET/CT 机中获得的DICOM格式的二维图像序列重建出三维虚拟实体，为医生提供了直观、明确、清晰的视图。因此，医学图像的三维可视化技术对临床和科学研究都具有重大的意义。 本系统使用IDL语言对DICOM格式的PET/CT数据进行三维可视化。 2.背景知识 2.1 IDL介绍 IDL(Interactive Data Language)交互式数据语言是由美国Kodak公司的全资子公司RSI(Research System Inc.)开发并投向市场的、面向矩阵的且用于数据可视化研究与应用开发的第四代计算机语言[3]。以其面向对象和语法简单的特点，能够快速地分析数据并实现可视化，在航天、医学、地理、天文等各个领域应用广泛。 IDL提供了可视化数据分析的解决方案，可以让科研人员通过已有的工具浏览和分析数据，又可以通过利用其快速的程序原型进行高级编程来设计软件系统。 2.2 PET/CT简介 PET 即正电子发射型计算机断层扫描显像（Positron Emission Tomography ，简称PET ）。 CT是计算机断层扫描显像（ Computed Tomography ，简称 CT ）。二者都是肿 1本课题得到生物医学工程国家自然基金重点项目科研基金（项目编号：60331010）的资助。
医学图像的三维可视化的意义及前景 医学图像可视化也就是体数据场可视化的过程。现阶段所获得的二维图像，本身并无法直观表示组织器官的情况，需要医生借助想象力的还原，具有极大 的主观性，其中更是有些信息是医生无法准确获取的，这本身不仅给医生造成 了负担，而且增大了错误判断的可能。而与此相对，三维可视化则直观、真实、全面地表现了区域的信息，有利于医生对病情的深入理解，以及在此基础上的 分析与判断。 在诊断以及治疗的过程中，医学图像三维可视化具备极大的优势，不仅有 助于医生的诊断，也是现阶段的医学图像处理技术所无法企及的。 不仅如此，三维可视化在教学中可以发挥极大的用处。医学图像的三维可 视化，可以客观再现区域的真实情况，减少学生想象的部分，帮助学生真实理 解组织结构以及病症特征，减少了学生因为数据抽象所形成的知识误区以及困惑，有助于加深学生对人体以及各种病情的理解。 而在此基础上，可以发展出虚拟内窥镜、外科手术模拟导航等技术，甚至 将人体数字化。这将极大增加医生诊断的准确性，以及在外科手术过程中手术 的成功率。三维可视化是一个基础，而在此基础上可以发展出多种更加直观， 准确的现代化医学技术，这都将给治疗带来极大的便利。 感想 在一个月的学习中，老师用PPT的方式向我们展示了图片、文字、视频等知识，使我们对生物医学图像处理技术有了大致的了解，生物医学图像处理技 术本身便是工学与医学的结合，因此在大学阶段使工学院的学生对此有一定的 了解是有意义的。可是，上课所讲的部分内容理解起来过于困难，即使通过课 前预习依然有理解的困难，希望老师能够尽量简化，使学生明白大致的原理就 可以。而且，部分内容理论性太强，设备原理复杂，学科跨度大，单纯的理解 原理很难让人提起兴趣，尤其对大部分学生而言，现阶段并没有想过今后从事 该方面的技术，仅仅是基于好奇希望泛泛地了解。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/222002691.html, 基于WebGL的三维医学影像在线教学系统作者：尚倩张寅升 来源：《高教学刊》2018年第06期 摘要：CT、MRI等三维医学影像是临床诊断的客观依据之一，对于临床直觉和形象思维的训练具有重要的价值。这类医学影像的数据量通常较大，如单次CT扫描的原始多帧数据可达几十兆到几百兆字节。如此巨大的数据量给影像数据的网络化传输和共享带来了挑战，这使得很多有价值的影像案例只能囿于医疗机构内部的影像工作站系统，无法形成大规模的共享教育资源。针对这一现状，文章设计了一种基于WebGL的三维医学影像在线教学系统。该系统首先通过一个医学影像三维重建与分割模块将原始多帧二维图像转化为OBJ、STL等高精度、高压缩比的三维矢量模型，并统一存储到案例库，然后由用户通过网頁浏览器中查看基于WebGL渲染的三维医学对象。 关键词：WebGL；医学影像；三维可视化；在线教学系统 中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2018）06-0075-03 Abstract： Three-dimensional medical imaging data， such as CT， is an objective reference for making clinical diagnoses. It is a valuable resource for cultivating clinical intuition and spatial thinking. Such medical imaging data is usually quite large. For example， a single CT scan can generate multi-frame data of tens of megabytes to several hundred megabytes. Such a huge data size poses a great challenge for web-based transmission and data sharing， causing a lot of valuable imaging data confined to local medical institutions and unable to be reused as a large-scale shared educational resource. In view of this situation， this paper designs a WebGL-based 3D medical imaging online teaching system. The system first converts the original multi-frame two-dimensional image into high-precision and high-compression-ratio three-dimensional vector model （e.g. OBJ，STL） through a 3D reconstruction and segmentation module of medical image， and stores it in the case base， and then the user can access the WebGL-rendered 3D medical objects inside web browsers. Keywords： WebGL； medical image； 3D visualization； online teaching system 临床诊断是临床医师结合临床表现、体格检查、实验室结果、医学影像等信息对患者做出的综合判断。在临床诊断的教学过程中，CT、MRI等三维医学影像对于医生空间感和形象思维的训练至关重要。然而，此类影像数据在实际的医学教育中远没有得到充分而有效的利用。其中的一个重要原因是此类影像数据量较大，不利于数据的传输和共享。例如，单次CT扫描的原始多帧数据可达几十兆到几百兆字节。此外，这些影像的原始数据形态为二维多帧图像，医生通常要依赖医院内部的专用影像工作站进行三维重建和查看。这使得很多有价值的影像案例只能局限于医疗机构内部，难以在不同医疗机构之间形成可共享的教育资源。针对以上问