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
１个４字节的无符号整数，ＤＩＣＯＭ所有的数据元素都可以用标签来唯一表示。ＶＲ指明了该数据元素中的数据属于哪种类型，在ＤＩＣＯＭ文件中，它是一个长度为２的字符串。例如，如果１个数据元素的ＶＲ为“ＤＡ”，则表示该数据元素中存储的数据为日期型数据。在数据元素中，ＶＲ是可选的，它取决于协商的传输数据格式。ＤＩＣＯＭ中规定了显式和隐式两种传输格式：在显式传输中，ＶＲ必须存在；在隐式传输时，ＶＲ必须省略。数据长度指明该数据元素的数据域中数据的长度（字节数）。数据域中包含了该数据元素的数值。
２ 三维可视化技术
医学图像三维可视化就是运用计算机图形学和图像处理技术，将获得的二维医学图像序列，在三维空间上重建出立体的三维图像。通过人机交互，临床医生可以对图像进行旋转、缩放、移动、剖面显示等操作，使图像能直观地显示人体组织的内部复杂结构，从而帮助医生明确诊断并指导手术。
ＶＴＫ（ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｔｏｏｌｋｉｔ）是近年来国际上推出并且被广泛使用的可视化工具包。它在可视化尤其是三维重建（如面绘制和体绘制）方面具有强大的功能。其类库的设计和实现都是基于面向对象原则。ＶＴＫ在应用结构上采用流水线（ｐｉｐｅｌｉｎｅ）的机制，几乎可以对任何类型的数据进行处理，并提供了许多相应的类，对各种类型的数据进行转换或处理。
医学图像三维可视化技术分为面绘制和体绘制两种。面绘制是由三维空间数据场构造出中间几何图元（如曲面、平面等），然后再由传统的计算机图像学技术实现面绘制。面绘制处理的是整个数据场中的一小部分数据，不能保留体数据场的完整性，并且对形状不明显、亮度变化小的软组织、血管等组织的三维显示效果不尽人意。体绘制是直接由三维数据场产生屏幕上的二维图像的方法。它是近年来迅速发展的一种三维数据场三维可视化方法，处理的是整个数据场的数据。体绘制的算法有很多，如光线投射法（ｒａｙ ｃａｓｔｉｎｇ）、纹理映射法（ｔｅｘｔｕｒｅｍａｐｐｉｎｇ）等。光线投射法是体绘制算法中的经典算法之一，具有结构简单、实现便利等特点，尤其如果利用ＯｐｅｎＧＬ提供的丰富的模型变换和图像合成功能、强大的矩阵操作功能，可以大大地简化光线投射法的实现过程。实验表明，基于ＯｐｅｎＧＬ的可视化开发工具ＶＴＫ提供的光线投射法可以实现快速的三维重建，交互速度较快，效果理想。
因此，为了组织和器官在三维显示时具有较好的显示效果，本文主要研究体绘制技术。
３ 三维可视化系统结构的设计
ＤＩＣＯＭ医学图像三维可视化是通过运用三维数据场的可视化技术，创建出能准确反映人体的视觉影像，完成为诊疗或手术模拟而提供的医学体数据场的三维显示和分析，提供动态窗宽、窗位调节、维体旋转、缩放、平移和体数据的预处理等功能。三维可视化系统总体结构可由以下几个模块来实现，见图１。
图１ 三维可视化系统的结构图
３．１ 数据输入
数据输入模块主要完成从用户指定的序列文件名提取相关信息和构造体数据，分成文件的导入、文件解析和体数据的构造。文件导入将用户指定的文件内容导入到内存中；文件解析则依据ＤＩＣＯＭ标准的规定，将文件中的有用信息逐一提取出来，并将它们保存在内存中，以提供给后续处理；体数据构造是根据文件中提供的各种信息找出符合要求的序列文件，并按照文件中提供的实际像素和切片的物理空间关系构造出空间体数据场。
由于ＤＩＣＯＭ图像的数据类型一般为Ｓｈｏｒｔ型，而ＶＴＫ中所能处理的数据类型必须是Ｕｎｓｉｇｎｅｄ Ｓｈｏｒｔ型或者Ｕｎｓｉｇｎｅｄ Ｃｈａｒ型，所以可以用ｖｔｋＩｍａｇｅＳｈｉｆｅＳｃａｌｅ类或者ｖｔｋＩｍａｇｅＣａｓｔ类进行转换。
３．２ 数据预处理
数据预处理模块主要完成对体数据的平滑、滤波、配准、除噪、插值、窗宽窗位的调节等。系统输入的ＤＩＣＯＭ图像是１组图像序列，这些图像序列在切片、照相过程中，因位移、旋转、比例变化等因素而存在一定程度变形的可能；因此需对图像进行噪声消除、几何矫正、定位点检测和配准等一系列的处理，使得图像中的像素点与它们实际的位置一致，这样输入的断层图像才能加以使用。由于ＤＩＣＯＭ图像切片间的距离与切片图像像素尺寸相比要大得多，而切片重组要求体数据为等分辨率，所以在切片重组过程中还需要对图像进行插值处理。
３．３ 三维可视化
三维可视化模块主要实现对输入数据场的体绘制。在体绘
制技术中，光线投射法是目前使用最广泛的一种体绘制算法。光线投射法的基本思想是：从显示图像上的每一个像素发出１条光线，穿过体数据空间；在光线与体空间的交点之间等距地进
行采样，对每个采样点通过三线性或更高次插值计算求出其数
据，再计算在给定的光学模型中的光强，并与前面采样点结果合成；对每一个像素进行如上计算，最终得到整幅图像。该算法可分为光线生成、光强组合计算和图像生成３个部分，体绘制的流程图见图２。
在ＶＴＫ中，类ｖｔｋＶｏｌｕｍｅＲａｙＣａｓｔＦｕｎｃｔｉｏｎ实现了这一算法，其重建的过程如下：
／／ＤＩＣＯＭ数据的读取
图２ 体绘制流程图
ｖｔｋＤＩＣＯＭＩｍａｇｅＲｅａｄｅｒ ＊ｖ１６ ＝ｖｔｋＤＩＣＯＭＩｍａｇｅＲｅａｄｅｒ：：Ｎｅｗ（）；
ｖ１６－＞ＳｅｔＤｉｒｅｃｔｏｒｙＮａｍｅ（＂Ｅ：＼＼ｖｔｋｉｔｋ＼＼ｄａｔａ＼＼ｆｏｏｔ＂）；ｖ１６－＞ＵｐＤａｔｅ（）；／／数据格式转换
ｖｔｋＩｍａｇｅＳｈｉｆｔＳｃａｌｅ ＊ｓｈｉｆｔＳｃａｌｅ＝ｖｔｋＩｍａｇｅＳｈｉｆｔＳｃａｌｅ：：Ｎｅｗ（）；
ｓｈｉｆｔＳｃａｌｅ－＞ＳｅｔＩｎｐｕｔＣｏｎｎｅｃｔｉｏｎ（ｖ１６－＞ＧｅｔＯｕｔｐｕｔＰｏｒｔ（））；
ｓｈｉｆｔＳｃａｌｅ－＞ＳｅｔＳｃａｌｅ（０．２）；
ｓｈｉｆｔＳｃａｌｅ－＞ＳｅｔＯｕｔｐｕｔＳｃａｌａｒＴｙｐｅＴｏＵｎｓｉｇｎｅｄＣｈａｒ（）；／／透明度属性设置ｖｔｋＰｉｅｃｅｗｉｓｅＦｕｎｃｔｉｏｎ
＊ｏｐａｃｉｔｙＴＦｕｎｃ＝ｖｔｋＰｉｅｃｅｗｉｓｅＦｕｎｃｔｉｏｎ：：Ｎｅｗ（）；ｏｐａｃｉｔｙＴＦｕｎｃ－＞ＡｄｄＰｏｉｎｔ（８０， ０．０）；ｏｐａｃｉｔｙＴＦｕｎｃ－＞ＡｄｄＰｏｉｎｔ（１１０， ０．９）；ｏｐａｃｉｔｙＴＦｕｎｃ－＞ＡｄｄＰｏｉｎｔ（１３０， ０．３）；ｏｐａｃｉｔｙＴＦｕｎｃ－＞ＡｄｄＰｏｉｎｔ（１５０， ０．５）；／／颜色属性设置
ｖｔｋＣｏｌｏｒＴｒａｎｓｆｅｒＦｕｎｃｔｉｏｎ＊ｃｏｌｏｒＴＦｕｎｃ＝ｖｔｋＣｏｌｏｒＴｒａｎｓｆｅｒＦｕｎｃｔｉｏｎ：：Ｎｅｗ（）；
ｃｏｌｏｒＴＦｕｎｃ－＞ＡｄｄＲＧＢＰｏｉｎｔ（８０．０， ０．０， ０．０， ０．０）；
ｃｏｌｏｒＴＦｕｎｃ－＞ＡｄｄＲＧＢＰｏｉｎｔ（１１０．０，０．９７６， ０．９６１， １．０）；ｃｏｌｏｒＴＦｕｎｃ－＞ＡｄｄＲＧＢＰｏｉｎｔ（１３０．０， ０．９８４， ０．３２２， ０．３２２）；ｃｏｌｏｒＴＦｕｎｃ－＞ＡｄｄＲＧＢＰｏｉｎｔ（１５０．０， ０．９８４， ０．３２２， ０．３２２）；／／设置体的各种不同的属性
ｖｔｋＶｏｌｕｍｅＰｒｏｐｅｒｔｙ ＊ｖｏｌｕｍｅＰｒｏｐｅｒｔｙ＝ｖｔｋＶｏｌｕｍｅＰｒｏｐｅｒｔｙ：：Ｎｅｗ（）；
ｖｏｌｕｍｅＰｒｏｐｅｒｔｙ－＞ＳｅｔＣｏｌｏｒ（ｃｏｌｏｒＴＦｕｎｃ）；
ｖｏｌｕｍｅＰｒｏｐｅｒｔｙ－＞ＳｅｔＳｃａｌａｒＯｐａｃｉｔｙ（ｏｐａｃｉｔｙＴＦｕｎｃ）；ｖｏｌｕｍｅＰｒｏｐｅｒｔｙ－＞ＳｅｔＩｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎＴｙｐｅＴｏＬｉｎｅａｒ（）；ｖｏｌｕｍｅＰｒｏｐｅｒｔｙ－＞ＳｅｔＡｍｂｉｅｎｔ（０．１）；ｖｏｌｕｍｅＰｒｏｐｅｒｔｙ－＞ＳｅｔＤｉｆｆｕｓｅ（０．９）；ｖｏｌｕｍｅＰｒｏｐｅｒｔｙ－＞ＳｅｔＳｐｅｃｕｌａｒ（０．２）；ｖｏｌｕｍｅＰｒｏｐｅｒｔｙ－＞ＳｅｔＳｐｅｃｕｌａｒＰｏｗｅｒ（１０）；ｖｏｌｕｍｅＰｒｏｐｅｒｔｙ－＞ＳｈａｄｅＯｎ（）；／／采样和合成
ｖｔｋＶｏｌｕｍｅＲａｙＣａｓｔＣｏｍｐｏｓｉｔｅＦｕｎｃｔｉｏｎ＊ｃｏｍｐｏｓｉｔｅＦｕｎｃｔｉｏｎ＝ｖｔｋＶｏｌｕｍｅＲａｙＣａｓｔＣｏｍｐｏｓｉｔｅＦｕｎｃｔｉｏｎ：：Ｎｅｗ（）； 建立合成功能对象
ｃｏｍｐｏｓｉｔｅＦｕｎｃｔｉｏｎ－＞ＳｅｔＣｏｍｐｏｓｉｔｅＭｅｔｈｏｄＴｏＩｎｔｅｒｐｏｌａｔｅＦｉｒｓｔ（）；
ｖｔｋＶｏｌｕｍｅＲａｙＣａｓｔＭａｐｐｅｒ＊ｖｏｌｕｍｅＭａｐｐｅｒ＝ｖｔｋＶｏｌｕｍｅＲａｙＣａｓｔＭａｐｐｅｒ：：Ｎｅｗ（）； 建立光线投射映射对象
ｖｏｌｕｍｅＭａｐｐｅｒ－＞ＳｅｔＩｎｐｕｔＣｏｎｎｅｃｔｉｏｎ（ｃｌｉｐＶｏｌｕｍｅ－＞ＧｅｔＯｕｔｐｕｔＰｏｒｔ（））；
ｖｏｌｕｍｅＭａｐｐｅｒ－＞ＳｅｔＶｏｌｕｍｅＲａｙＣａｓｔＦｕｎｃｔｉｏｎ（ｃｏｍｐｏｓｉｔｅＦｕｎｃｔｉｏｎ）；
ｖｏｌｕｍｅＭａｐｐｅｒ－＞ＳｅｔＳａｍｐｌｅＤｉｓｔａｎｃｅ（０．１）；数值越小重建效果越好，但是重建速度会相对慢些
ｖｏｌｕｍｅＭａｐｐｅｒ－＞ＳｅｔＮｕｍｂｅｒＯｆＴｈｒｅａｄｓ（１）；
ｖｔｋＶｏｌｕｍｅ ＊ｖｏｌｕｍｅ＝ｖｔｋＶｏｌｕｍｅ：：Ｎｅｗ（）； 建立体对象
ｖｏｌｕｍｅ－＞ＳｅｔＭａｐｐｅｒ（ｖｏｌｕｍｅＭａｐｐｅｒ）；
ｖｏｌｕｍｅ－＞ＳｅｔＰｒｏｐｅｒｔｙ（ｖｏｌｕｍｅＰｒｏｐｅｒｔｙ）；
／／图像显示
ｖｔｋＲｅｎｄｅｒｅｒ ＊ａＲｅｎｄｅｒｅｒ ＝ ｖｔｋＲｅｎｄｅｒｅｒ：：Ｎｅｗ（）；
ｖｔｋＲｅｎｄｅｒＷｉｎｄｏｗ ＊ｒｅｎＷｉｎ ＝ ｖｔｋＲｅｎｄｅｒＷｉｎｄｏｗ：：Ｎｅｗ（）；
ｒｅｎＷｉｎ－＞ＡｄｄＲｅｎｄｅｒｅｒ（ａＲｅｎｄｅｒｅｒ）；
ｖｔｋＲｅｎｄｅｒＷｉｎｄｏｗＩｎｔｅｒａｃｔｏｒ ＊ｉｒｅｎ ＝ ｖｔｋＲｅｎｄｅｒＷｉｎｄｏｗ
Ｉｎｔｅｒａｃｔｏｒ：：Ｎｅｗ（）；
ｉｒｅｎ－＞ＳｅｔＲｅｎｄｅｒＷｉｎｄｏｗ（ｒｅｎＷｉｎ）；
ａＲｅｎｄｅｒｅｒ－＞ＡｄｄＶｏｌｕｍｅ（ｖｏｌｕｍｅ）；
ａＲｅｎｄｅｒｅｒ－＞ＳｅｔＢａｃｋｇｒｏｕｎｄ（０，０，０）；
ｒｅｎＷｉｎ－＞ＳｅｔＳｉｚｅ（４８０， ４８０）；
ｒｅｎＷｉｎ－＞Ｒｅｎｄｅｒ（）；
ｉｒｅｎ－＞Ｉｎｉｔｉａｌｉｚｅ（）；
ｉｒｅｎ－＞Ｓｔａｒｔ（）。
上述代码实现了基于光线投射法的ＤＩＣＯＭ医学图像三维可
视化体绘制的过程，整个过程与图３所示体绘制流程图的流程
相符。
４ 系统试验结果
（１）开发环境：Ｗｉｎｄｏｗｓ ＸＰ系统，Ｖｃ＋＋ ２００５开发环境，
ＶＴＫ可视化工具包和Ｃ＋＋面向对象语言。
（２）数据来源：上海某医院提供的一系列腹部ＤＩＣＯＭ图
像，大小为５１２ｍｍ×５１２ｍｍ×２８８ｍｍ，层间隔为１．５ｍｍ。
（３）结果：利用本文研究开发的三维可视化系统，很好地实
现了ＤＩＣＯＭ医学图像中各组织器官的体重建（见图３，图３ａ为皮
肤的体绘制结果，图３ｂ为骨头的体绘制结果）和切割（图３ｃ为
一个平面切割，图３ｄ为多个平面切割）、旋转、缩放等功能。
５ 结束语
研究表明，采用基于ＯｐｅｎＧＬ的可视化开发包ＶＴＫ和体绘制
技术，能方便、快速地实现ＤＩＣＯＭ医学图像三维可视化，并
且能得到较高质量的体重建效果；同时能实现切割、旋转、缩
放等基本操作，为医务人员提供了更为形象、直观、逼真的
医学图像，在医学教学、手术模拟、疾病诊断和治疗计划中
具有广泛的应用价值。
参 考 文 献
［１］ 唐泽圣． 三维数据场可视化［Ｍ］． 北京：清华大学出版社，
１９９９．
［２］ 张敬敏，蒋力培，邓双成． 医学图像三维可视化技术研究［Ｊ］．
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［３］ 刘志健，王蓉，刘玉玲，等．基于ＶＴＫ的医学图像系统研究
［Ｊ］．ＣＴ理论与应用研究，２００６（５）：１００４－４１４０．
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显示［Ｊ］． 医疗装备，２００５，１８（８）：２２３－２２６．
［５］ 沈海戈，柯有安． 医学体数据三维可视化方法的分类与评价
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图３ 体绘制重建效果图
ａ 皮肤 ｂ 骨头
ｃ １个平面切割 ｄ 多个平面切割
医学图像三维重建的体绘制技术综述 摘要：体绘制技术是目前医学图像三维重建的主要方法之一，是一种能够准确反映出数据内部信息的可视化技术，是可视化研究领域的一个重要分支，是目前最活跃的可视化技术之一。本文首先分析了医学图像三维重建的两大方法及其基本思想，并将体绘制技术与面绘制技术进行了比较；然后分别描述了射线投射法、足迹法、剪切-曲变法、基于硬件的3D纹理映射、频域体绘制法以及基于小波的体绘制等典型算法；最后通过比较分析给出了各类算法的性能评价，并在此基础上展望了体绘制技术研究的发展前景。 关键字：体绘制；三维重建；可视化；性能评价 Abstract：Volume rendering techniques is one of the main methods of 3D reconstruction of medical images currently. It's also an important branch of visual technology which can reflect the inside information of data.It is one of the most active visualization technology.This paper first introduces are the two methods of 3D reconstruction of medical image and the basic thought of them,then volume rendering technology and surface rendering technology are compared.Secondly,the author introduces some kinds of algorithm for volume rendering：Ray Casting ,Splatting,Shear-Warp,3D Texture-Mapping Hardware,Frequency Domin V olume Rendering,Wavelet .Based V olume Rendering.The differences of their performances are compared and discussed in the last. Then some results are presented and their perspective are given in the end. Key words:Volume rendering techniques;3D reconstruction of medical images;visual technology;Performance evaluation
《数字医学图像》报告 内容：图像配准专题 专业： 2012级信息管理与信息系统班级：信管一班 小组成员： 20120701020 韩望欣 20120701008 毕卓帅 20120701005 胡庆 指导老师：彭瑜 完成日期： 2015 年 10月 25日
图像配准专题 简介：图像配准是对取自不同时间，不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像匹配的过程。图像配准广泛用于多模态图像分析，是医学图像处理的一个重要分支，也是遥感图像处理，目标识别，图像重建，机器人视觉等领域中的关键技术之一，也是图像融合中要预处理的问题，待融合图像之间往往存在偏移、旋转、比例等空间变换关系，图像配准就是将这些图像变换到同一坐标系下，以供融合使用。 一：图像配准方法国内外进展情况 图像配准最早在美国七十年代的飞行器辅助导航系统、武器投射系统的末端制导以及寻地等应用研究中提出,并得到军方的大力支持与赞助。经过长达二十多年的研究,最终成功地用于中程导弹及战斧式巡航导弹上,使其弹着点平均圆误差半径不超过十几米,从而大大提高了导弹的命中率。八十年代后,在很多领域都有大量配准技术的应用,如遥感领域,模式识别,自动导航,医学诊断,计算机视觉等。各个领域的配准技术都是对各自具体的应用背景结合实际情况量身订制的技术。但是不同领域的配准技术之间在理论方法上又具有很大的相似性,从而使得在某领域的配准技术很容易移植到其它相关领域。目前国内外研究图像配准技术比较多的应用领域有红外图像处理、遥感图像处理、数字地图定位和医学图像处理等领域。 二、图像配准在医学领域的应用 20世纪以来随着计算机技术的不断发展,医学成像技术得到了快速的发展。尖端的新型医疗影像设备层出不穷,如计算机线摄影、数字减影等等,这些已经成为现代医学诊断必不可少的医学数字成像手段。由于这些医学数字成像设备有不同的灵敏度和分辨率,它们有各自的使用范围和局限性。多种模式图像的结合能充分利用图像自身的特点并做到信息互补。近几十年以来,图像配准在医学上的应用日益受到医学界和工程界的重视,己在世界范围广泛展开,在相关文献中己经提出了很多种医学图像配准的方法,这些研究成果广泛地运用到医学领域中。图像配准在医学中的应用领域主要有以下几方面: ?组织切片图像的处理与显微结构三维重建 ?疾病诊断及其发展和消退的过程检测 ?神经外科手术可视化、神经外科手术一计划及术前评估 ?感觉运动和认知过程的神经功能解剖学研究 ?神经解剖变异性的形态测量分析学 ?放射治疗和立体定向放射外科治疗计划 三、图像配准的定义 对于二维图像配准可定义为两幅图像在空间和灰度上的映射，如果给定尺寸的二维矩阵F 1和F2代表两幅图像F1（X，Y）和F2（X，Y）分别表示相应位置（X，Y）上的灰度值。则图像间的映射可表示为：F （X，Y）=G（F （H（X，Y））），式中H表示一个二维空间坐标变换，即（X’，Y’）=H（X，Y），且G是一维灰度变换。 四、图像配准方法的分类 1、维数 主要是根据待配准图像的空间维数及时间维数来划分的。图像仅含空间维数或者是图像的时间序列中带有空间数，其配准可根据图像的空间维数分2D/2D，2D/3D，3D/3D，4D/4D
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
医学图像配准技术 A Survey of Medical Image Registration 张剑戈综述，潘家普审校 （上海第二医科大学生物医学工程教研室，上海 200025） 利用CT、MRI、SPECT及PET等成像设备能获取人体内部形态和功能的图像信息，为临床诊断和治疗提供了可靠的依据。不同成像模式具有高度的特异性，例如CT通过从多角度的方向上检测X线经过人体后的衰减量，用数学的方法重建出身体的断层图像，清楚地显示出体内脏器、骨骼的解剖结构，但不能显示功能信息。PET是一种无创性的探测生理性放射核素在机体内分布的断层显象技术，是对活机体的生物化学显象，反映了机体的功能信息，但是图像模糊，不能清楚地反映形态结构。将不同模式的图像，通过空间变换映射到同一坐标系中，使相应器官的影像在空间中的位置一致，可以同时反映形态和功能信息。而求解空间变换参数的过程就是图像配准，也是一个多参数优化过程。图像配准在病灶定位、PACS系统、放射治疗计划、指导神经手术以及检查治疗效果上有着重要的应用价值。 图像配准算法 可以从不同的角度对图像配准算法进行分类[1]：同/异模式图像配准，2D/3D图像配准，刚体/非刚体配准。本文根据算法的出发点，将配准算法分为基于图像特征(feature-based)和基于像素密度(intensity-based)两类。 基于特征的配准算法 这类算法利用从待配准图像中提取的特征，计算出空间变换参数。根据特征由人体自身结构中提取或是由外部引入，分为内部特征(internal feature)和外部特征(external feature)。
【作者简介】张剑戈（1972-），男，山东济南人，讲师，硕士 1. 外部特征 在物体表面人为地放置一些可以显像的标记物（外标记，external marker）作为基准，根据同一标记在不同图像空间中的坐标，通过矩阵运算求解出空间变换参数。外标记分为植入性和非植入性[2]：立体框架定位、在颅骨上固定螺栓和在表皮加上可显像的标记。Andre G[3]等将该方法用于机器人辅助手术，对于股骨移植，位移误差小于1.5mm，角度误差小于3°，由于计算量小，可以实现实时配准。但是标记物必须事先被固定好，不能用于回顾性配准，而且该方法只适用刚体配准。 2. 内部特征 从医学影像中可以提取出点、线和面：血管的交点、血管、胸腹之间的横膈膜等，这些特征作为内标记点(internal marker) ，利用其空间位置同样可以求解出空间变换参数。Hill DL[4]用11个形态点对脑部配准，误差<1mm，方差为1.73mm。Meyer CR[5]除了血管树的交点，还使用了左右脑之间的间隔等特征。Maurer CR[6,7]赋予点、线、面等几何特征不同的权重(weighted geometrical features, WGF)，进一步改进了算法。内标记点配准是一种交互性的方法，将3D图像配准简化为点、线和面的匹配，可以进行回顾性研究，不会造成患者的不适。但是医生对特征位置的判断影响到配准精度，为了克服人为误差，需要多次重复操作，以平均值作为最终结果。 表面匹配算法也利用了内部特征[8]：进行图像分割，提取出轮廓曲线、物体表面等内部特征，使2D/3D图像配准简化为2D曲线和3D曲面的匹配，不再考虑物体内部像素。典型的应用是刚体配准的“头帽”算法[9]，从头部的3D图像中分割出表面轮廓，分别作为头模型和帽模型。配准的目标函数是头表面和帽表面之间的均方距离，该距离是空间变换参数的函数。表面匹配算法是一种自动算法，在物体表面轮廓相似并且清晰的情况下，配准效果很好。其不足之处在于：准确地进行图像分割很困难；不同模式的图像，如CT/PET图像，由于器官的轮廓差异较大，难于精确地匹配。 3. 在非刚体配准中的应用 进行非刚体配准前要确定物理模型，常见有弹性模型、粘稠液体模型、生物力学模型。通过在感兴趣区域中提取参考点、2D或是3D轮廓线，使待配准图像
CT三维重建指南 1、脊柱重建： 腰椎： 西门子及GE图像均发送至西门子工作站，进入3D选项卡 A、椎体矢状位及冠状位： a. 选择骨窗薄层图像（西门子 1mm 70s；GE 0.625mm BONE），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将三幅图像模式改为MPR； b. 横断位作为定位相，做矢状位重建，打开定位线选项卡，点击垂直定位线，变换数字顺序，使其从右向左，选择层厚3mm，层间距3mm，方向平行于棘突-椎体轴线，两边范围包全椎体及横突根部（一般为19层），点击确定，保存； c. 矢状位作为定位相，打开曲面重建选项卡，沿各椎体中心弧度画定位相曲线，范围包全，双击结束，选择层厚3mm，层间距3mm，变换数字顺序，使其从前向后，范围前至椎体前缘，后至棘突根部（一般为19层），点击确定，保存。 B、椎间盘重建： a. 选择软组织窗薄层图像（西门子 1mm 30s；GE 0.625mm STND），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将三幅图像模式改为MPR； b. 矢状位作为定位相，做椎间盘重建，打开定位线选项卡，点击水平定位线，变换数字顺序，使其从上向下，选择层厚3mm，层间距3mm，层数5层，方向沿椎间隙走行方向，做L1/2-L5/S1椎间盘，注意右下角图像放大，逐个保存。 注意：脊柱侧弯患者，椎间盘重建过程中需不断调整冠状位定位相上矢状定位线（红色），使其保持与相应椎间隙垂直。 C、椎体横断位重建： 椎体骨质病变者，如压缩性骨折、骨转移、PVP术后等病人，加做椎体横断位重建，矢状位图像做定位相，沿病变椎体轴向，做横断位重建，注意重建图像放大，保存。 打片： 矢状位及冠状位二维一张：8×5；椎间盘一张：6×5； 若为椎体骨质病变者，椎间盘图像不打，打椎体横断位重建图像，共两张胶片。
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。
MC算法在医学图像三维重建中的应用 摘要：详细介绍了mc算法，提出了优化网格模型简化算法。优化网格模型简化算法选取坐标点的原则是，尽可能地接近原始网格，通常采用子集选择法或优化选择法。在尽可能保证图像精度的前提下，优化网格模型简化算法可以提高运算速度，而单纯的网格算法由于失真严重而缺乏实用价值。基于体绘制的网格化简化算法重建的三维模型比较完全，且算法简单，在多排螺旋ct等医学图 像三维重建中有较好的应用。 关键词：三维重建；移动立方体算法；面绘制 abstract： 3d reconstructions has been widely used in the field of medical disease diagnosis and marching cube algorithm (mc) is the most representative structure in the face of 3d reconstructions. the authors introduce in the paper the principle of mc algorithm, and present a simplified algorithm based on optimized grid model. the simplified algorithm selects points as close to original grid as possible, usually using the subset selection method or the optimized selection method. to ensure the best possible result in image accuracy, the simplified algorithm will improve the computation speed, while the pure grid algorithm is not practical due to serious distortion. the experiments show
苏州市四星级智慧校园自评表 苏州市四星级智慧校园自评表 申报单位（盖章）： ________________________ 一级指标 二级指标 指标内容 分值 自评分 一、信息素养（4 40 0分） 1.学生信息素养学习态度、思想意识、学习方法与技能、社会责任感、获奖情况（15 分） （1）学生具有正确的信息意识，对运用信息技术持积极态度。 3 （2）能熟练地使用多媒体计算机、网络以及其它终端设备，选择合适的技术工具解决实际问题。学生能利用网络获取、储存、评价、整理和应用数字化资源，能通过个人空间进行个人学习、资源管理、网络交流、在线测试等活动4 （3）学生利用信息技术改进学习方法，学生能利用在线学习资源体系或互联网学习平台开展自主学习、协作学习、探究学习、个性化学习等。学生参加STEAM 课程学习。学生有创客作品；有数字化作品，并通过个人空间进行分享与交流。
3 （4）学生积极参加各级教育行政部门组织的各类信息技术竞赛3 （5）能遵守网络文明礼仪，拒绝网络欺凌，自觉尊重知识产权。具有一定的网络安全意识，能保护自己的网络隐私，对不良网络信息具有辨别和抵制能力。 2 2.教师信息素养工作态度和思想意识、教学理念和方法技能能（大数据应用）、社（1）教师信息素养高，能熟练运用个人空间进行教学资源管理和开展各种网络教学活动，能关注科技的最新发展，具备学习新技术的能力。 3 （2）教师结合传统学习和信息化学习方式等优势，实现信息技术与教育教学的深度融合。 4 （3）教师积极参加教育技术应用能力培训，全员通过国家中小学教师信息技术2 会责任、获奖情况（15 分） 应用能力提升工程培训。 （4）教师能充分运用大数据分析技术，合理调整教学策略，提供一对一学习方案，促进学生个性化发展。 2
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
高校校园交通规划建设方案
目录 1系统特点 (1) 2系统建设容 (2) 2.1GIS平台 (2) 2.1.1平台功能框架 (4) 2.1.2三维校园 (4) 2.1.3校园微地图 (9) 2.1.4360°实景校园 (13) 2.2系统功能 (15) 2.2.1车主导览APP (15) 2.2.2保安移动办公 (16) 2.2.3后台GIS监管平台 (17)
1系统特点 ●基于校园精细化微地图，打造校交通专题图，实现校不同交通区域的可视化 呈现，让用户通过直观、便捷了解校停车区域。并支持所有不同停车区域的一键引导，实现校智慧交通服务。 ●打造VIP用户车位智能专属地锁，采用蓝牙+网络的通讯手段，实现自动检 测车辆、手机远程控制多方式结合的地锁升降控制模式。实现VIP用户车位的无人化、智能化管理。保证VIP用户车位随时可停，为校园专用车位的定向使用提供，无人值守、管理无忧。 ●采用外部地图+校园精细化地图结合，实现校车位查询、实时定位、校外结 合的路径导航服务、POI地标点查询等，为校车主用户提供精准的出行服务。 ●基于实时定位反向寻车，有效的解决车主无法通过环境标识寻找车辆的问 题，节约用户寻车时间，并提供一键出车，引导用户从最近的出口离开校区； ●提供校外摆渡车位置实时查询，并结合校区班车班次排班信息，共同为校园 师生提供便捷、及时的交通动态资讯； ●提供车辆访校网络预约功能，实现用户车辆信息的提前登记，停车费用的在 线支付，提升车辆出入口通关速率，解决因车辆量大造成的拥堵问题； ●依托互联网移动在线支付，提供教职工账户在线充值付费停车卡费，实现用 户欠费提醒，自主缴费； ●实现校园重大活动交通引导专题图的制作，为校人员及访客提供更加直观、 便捷的移动可视化引导服务，也有效降低校交通压力，维持校园良好交通秩序。 ●基于GIS的校停车热力图的动态呈现，实时呈现校车辆停车分布情况，以便 对后来车辆进行提前引导，缓解热门停车区域周边的交通压力，提升校园交通管理效率。 实现校停车数据、车辆信息的移动可视化查询，实现违规停车的智能化监管，方便校巡逻人员对于违停车辆的即时查询，提高的校交通监管效率。
电子科技大学 UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA 专业学位硕士学位论文MASTER THESIS FOR PROFESSIONAL DEGREE 论文题目医学影像三维重建系统的研究与实现 专业学位类别工程硕士 学号 201322070532 作者姓名 卢开文 指导教师蒲立新副教授
分类号密级 UDC注1 学 位 论 文 医学影像三维重建系统的研究与实现 （题名和副题名） 卢开文 （作者姓名） 指导教师 蒲立新 副教授 电子科技大学 成 都 （姓名、职称、单位名称） 申请学位级别 硕士 专业学位类别 工程硕士 工程领域名称 控制工程 提交论文日期2016年4月28日论文答辩日期2016年5月9日学位授予单位和日期 电子科技大学2016年6月28日答辩委员会主席 邹见效 评阅人 金卫 王子斌 注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。
RESEARCH AND IMPLEMENTAION OF MEDICAL IMAGE 3D RECONSTRUCTION SYSTEM A Master Thesis Submitted to University of Electronic Science and Technology of China Major: Master of Engineering Author: Lu Kaiwen Advisor: Pu Li-xin School : School of Automation Engineering
独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 作者签名：日期：年月日 论文使用授权 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 （保密的学位论文在解密后应遵守此规定） 作者签名：导师签名： 日期：年月日
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
浅谈医学图像配准研究 【摘要】随着现代医学影像技术的快速发展，越来越多的影像设备应用于临床，而不同设备采集的图像参数往往是不一样的，因此，要想将病变部位的各种不同情况在一张图像上体现出来，研究图像配准技术就是相当必要的，它能够将两幅图像中的信息综合起来，非常具有现实意义。本文从医学图像配准的概念、发展现状、分类及应用等方面进行了阐述。 【关键词】医学图像配准；多模态；医学影像技术 1.医学图像配准概述 医学图像配准是指将来自不同形式的探测器（如MRI，CT，PET，SPECT 等）的医学图像，利用计算机技术实现对于一幅医学图像寻求一种或者一系列的空间变换，使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。通俗地讲，医学图像配准就是对参考图像进行一系列的空间变换，使得参考图像和浮动图像中的对应点在空间位置或者解剖位置上达到一致[1]。主要包含4个模块：几何变换、插值算法、相似性测度和寻优算法。医学图像配准是医学图像处理的一个重要研究领域，被广泛应用于手术导航、病变跟踪以及治疗后期评估等临床诊断治疗中。 2.医学图像配准研究的现实意义 随着新型传感器的不断涌现，人们获取图像的能力迅速提高，不同物理特性的传感器所产生的图像也不断增多。由于成像原理以及成像设备的不同，造成成像模式的不同，按照不同成像模式提供信息的不同，医学图像可以分为解剖结构图像和功能图像两大类。单一模态的图像往往很难提供足够的病理信息，让医生作出病理诊断，常常需要将同一病人的多种成像模式的图片综合起来进行分析，以便获得病人更全面的信息，如X 射线断层扫描（CT，Computed Tomography）对骨骼信息的揭示是其他成像手段所不能比拟的，而要查看软组织结构信息，则会选择核磁共振成像（MRI，Magnatic Resonance Imaging）；利用PET、SPECT 获得功能信息，再综合CT、MRI的解剖信息分析。这种把各种成像模式的图像信息融合成一种新的影像模式的技术称为图像融合技术，经过融合后的图像克服了各种单一模式图像信息存在的不足。而在图像融合之前首先要经过图像的配准，配准结果的好坏直接影响图像融合的质量。因此，医生要想全面的了解病变组织的情况，必须准确的对多幅图像进行配准才能融合，进而制定出更加合理的治疗方案。因此，以图像配准技术为基础将多种模态图像信息融合起来，充分利用不同模态图像的优越性，将人体解剖结构信息以及功能代谢信息在同一副图像中表达出来，更有利于医生做出准确、可靠的诊断。 3.医学图像配准的发展现状 图像融合技术诞生于上世纪80年代，是指对多幅源图像的信息进行提取。
文档 智慧校园信息系统设计书 以XX大学为例 姓名： 专业： 学号：
目录 一、需求分析 (2) （一）系统整体需求分析 (2) （二）功能需求分析 (2) 二、总体设计 (4) （一）总体架构 (4) （二）技术路线 (5) （三）功能设计 (5) 1. 校园地图系统 (6) 2. 学生管理系统 (6) 3. 教务管理系统 (7) 4. 一卡通系统 (7) （四）数据库设计 (8) 1. 属性数据库 (8) 2. 空间数据库 (10) （五）系统环境要求 (11) 1. 服务器端运行环境： (11) 2. 客户端运行环境： (11)
一、需求分析 （一）系统整体需求分析 随着信息化和可视化技术的快速发展，各行各业对于此的需求越来越强烈。作为大学来说，师生对信息化的要求更加迫切。大学校园占地面积一般较大，校各种设施齐备，就好像一个微缩版的城市，因此师生希望校园信息化建设除了提供传统的教学和管理功能之外，还能更多地关注师生在校园中的生活，为他们的生活和社交提供更多便捷，提升他们对于大学的归属感和幸福感。 XX大学是系统实现的实例，系统必须考虑XX大学本身的特点和需求。在校园的规模上，学校总占地面积达到*多万平方米，这样的规模管理需要采用先进的技术。在人员上，学校拥有在职教职工*人，全日制在校生*人，继续教育和网络远程教育在读生*人。校及其周边还有各类商场和餐厅，邮局、银行、快递、理发店等一应俱全。由于校园面积较大，各种设施较多，因此师生普遍希望学校尽快建设一个具有校园地形地貌展示、校园亮点查询、校园虚拟漫游、校道路显示。通过这个系统为广大师生提供多种多样的LBS（位置服务），通过这个系统让新生能够迅速查询校路线，让教师和教学管理人员能够及时发布基于教室位置的课程信息，让师生能够及时了解、发布校园生活信息，从而在整体上提高校园生活的智慧化水平，提高师生的学习、工作、生活的效率，提升师生的幸福感，最终使得广大师生的学习和生活更加便捷、高效和舒适。 （二）功能需求分析 智慧校园信息系统的用户群主要是全校师生、学生家长和关心学校发展的社会各界人士。他们对学校的校园风貌、功能分区、设备设施以及校园的学习和生活充满了兴趣，渴望从各个方面全方位地了解甚至融入到校园生活学习中去，但他们的计算机知识和操作水平良莠不齐，因此分析对系统功能的需求应该满足以下几个方面：1、系统功能使用和操作应简单方便，易学易用；2、系统应具备丰富的客户体验功能，支持多种体验模式，让用户有身临其境的感觉；3、系统应满足用户对校园生活和学习的基本需求，提供多种数据查询和呈现方式；4、系统应具备良好的服务功能，相关数据应形成联动。综合上述分析，即可对系统的各个子系统功能需求进一步细化。 通过对现有智慧校园信息系统的调查研究和对用户实际需求的分析，本系统需要完成以下几点功能： 1. 三维校园可视化： 系统可以显示校园及周围相关地图信息，并集成三维校园场景的放大、缩小、漫游、平移等功能以及对室的360 度全景数据的浏览，完成三维到全景的切换。还可在三维场景中设置飞行路线，对其进行飞行浏览地理景观。满足用户真实感的需求。 2. 空间分析及查询： 用户选中相关地物，选择查询弹出该地物的地理及属性信息，实现空间位置、文字、视频的融合。可以根据用户设定的起终点进行路径分析，提供路径查询服务。可以针对用户输入的信息进行空间分析，根据用户需求进行空间查询分析。