ct图像处理及三维重建的综述

医学图像的三维重建与可视化医学图像的三维重建与可视化是目前医学领域中的研究热点之一。

通过将医学图像转化为三维模型，医生和研究人员可以更好地观察和分析病灶，从而更准确地进行诊断和治疗，提高患者的治疗效果和生活质量。

本文将从三维重建技术和可视化技术两个方面介绍医学图像的三维重建与可视化。

三维重建技术三维重建技术是将多幅医学图像处理后，生成一个三维模型的过程。

常用的医学图像包括X光片、CT、MRI等。

三维重建技术是一项非常技术含量高的工作，需要专业的软件和设备支持，一般需要数学、物理等多个领域的知识的综合运用。

三维重建的过程主要有两步：首先是图像预处理，此步骤对图像进行去噪、增强和分割等操作，以提高三维重建的精度；然后是生成三维模型，此过程需要通过算法和数学模型来将二维图像转化为三维模型。

常用的三维重建方法包括Marching Cubes算法和Voxel Coloring算法。

其中Marching Cubes算法是一种基于灰度值的重建方法，适合于处理CT和MRI图像；而Voxel Coloring算法则是一种基于颜色的重建方法，适合处理表面模型。

可视化技术可视化技术是将三维重建的模型以可视化的方式呈现出来，让医生和研究人员可以更直观、更全面地了解病灶的情况。

常用的可视化技术包括虚拟现实技术、动态模拟技术和实时互动技术等。

虚拟现实技术是将三维重建的模型放入虚拟现实环境中展示，模拟真实环境的同时提供完整的三维信息。

这种技术通常需要大型的设备和高显卡性能的计算机。

虚拟现实技术可以让医生和研究人员在模拟环境下进行手术模拟、观察器官结构等。

动态模拟技术是通过对三维模型进行动态分析，模拟病变的进程和变化，有助于预测治疗后的效果。

例如，在肿瘤治疗中，医生可以通过动态模拟技术来预测肿瘤的发展趋势，从而制定更为科学的治疗方案。

实时互动技术是将三维模型呈现在普通计算机上，并通过交互方式来实现对三维模型的控制。

这种技术可以让医生和研究人员在计算机上方便地进行多角度观察和交互操作，提高工作效率和准确性。

2009年第1期福建电脑医学图像处理技术综述周贤善(长江大学计算机科学学院湖北荆州434023)【摘要】：医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一，临床医生在医学图象处理技术的帮助下，对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰，确诊率也更高。

本文对图像分割、图像配准和图像融合等医学图像处理技术的现状和发展进行了综述。

【关键词】：医学图像处理；图像分割；图像配准；图像融合0、引言医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像模式主要分为X-射线成像（X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。

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，这往往需要借助医生的经验来判定。

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，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；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。

医学图像处理技术包括很多方面，本文主要从图像分割、图像配准、图像融合技术方面进行介绍。

1、图像分割医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。

目前，主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象。

传统的图像分割技术有基于区域的分割方法和基于边界的分割方法，前者依赖于图像的空间局部特征，如灰度、纹理及其它象素统计特性的均匀性等，后者主要是利用梯度信息确定目标的边界。

结合特定的理论工具，图象分割技术有了更进一步的发展。

比如基于三维可视化系统结合FastMarching 算法和Watershed变换的医学图象分割方法，能得到快速、准确的分割结果[1]。

近年来，随着其它新兴学科的发展，产生了一些全新的图像分割技术。

如基于统计学的方法、基于模糊理论的方法、基于神经网络的方法、基于小波分析的方法、基于模型的snake模型(动态轮廓模型)、组合优化模型等方法。

同学，带你见识一下CT三维重建相信各位童鞋在临床工作中，已经接触到很多 CT 三维重建的图像了，那么 CT 三维重建到底是个啥东东？这个问题要是从 CT 技术的角度去阐述，俩小时不一定讲得完，说的简单些呢，除了普通的 CT 图像（就是我们最熟悉的横断面图像，又称为轴位图像）以外，无论是「高级些」的冠、矢状位图像，还是「逼真程度」很高的血管重建、泌尿系重建、器官重建等图像，都属于 CT 三维重建图像的范畴。

今天我就对 CT 三维重建中的各种后处理方法，及各种不同类型图像有何临床用处进行简单的介绍。

CT 三维重建主要有六种基本后处理方法：•多层面重建（MPR）•最大密度投影（MIP）•表面阴影遮盖（SSD）•容积漫游技术（VRT）•曲面重建（CPR）•虚拟内镜技术（VE）多层面重建（MPR）多层面重建是最基本的「三维」重建成像方法，是二维的图像序列，和我们最熟悉的轴位图像是一个「家族」的。

MPR 适用于任一平面的结构成像，以任意角度观察正常组织器官或病变，可以显示腔性结构的横截面以观察腔隙的狭窄程度、评价血管受侵情况、真实地反映器官间的位置关系等。

最大密度投影（MIP）最大密度投影是将一定厚度（即 CT 层厚）中最大 CT 值的体素投影到背景平面上，以显示所有或部分的强化密度高的血管和/或器官，简单原理和图像是酱紫的：由于这种方法显示的是一定层厚图像中 CT 值最高的体素，所以变化层厚会对图像产生影响：左：层厚 5mm；右：层厚 15mm肿么样，是不是觉得层厚 5mm 的 MIP 图像上门脉有狭窄，而层厚 15mm 的 MIP 图像上门脉是正常的？由于MIP 常用来显示血管的走行（问我为啥常用来显示血管？因为增强 CT 上血管比周围组织器官亮啊），所以层厚的选择很重要，既不能太薄（血管的部分管腔可能在层厚以外），又不能太厚（周围组织器官有干扰），这是很考验放射科大夫的技术和临床经验的。

下面给大家比较下 MPR 和 MIP 的图像：可以看到，MIP 图像中的血管连续性更好。

CT图片三维重建方法之3DSlicer篇3D Slicer导入Dicom数据之后才能应用的历史改写了，Png等格式的图像文件也能够导入到3D Slicer软件中进行重建等操作。

当然导入之后还要有一些参数的调整，不同的机器及不同的扫描参数，调整起来也不能千篇一律，不过还是有规律可寻的。

文中所述为本人的个人经验，如有不足之处还望批评指正。

基本条件1.首先需要有一个高质量的CT图像，以数字图像为佳，不建议用照片；2.取材于照片时曝光要均匀一致，不能有局部曝光不足等情况；3.图像不能有梯形失真，如果有则需要软件进行校正；4.图像如有缩放，要求所有图像等比例缩放；5.要保证所有图像的层距一致，不宜中间某幅图像丢失；6.图像在背景中的位置不能人为改动，即使位置改动也要求所有单幅图像都有一致性的改动；7.如为截图，要求所有截图的尺寸一致；8.图像的命名遵循一定规则，注意先后次序，先I后S，也就是从颅底层面到顶部层面排序，注意不能使用中文；9.图像需要有比例尺等参考，图像间距已知；10.仅需要轴位层面即可，其他注意事项可在文末留言。

虽说现在的PACS系统都提供Dicom文件格式，但也有部分医院只提供Png或Jpeg格式的图像。

以下图为例，扫描层距为5mm，图像格式为Png，来源于医众软件。

首先将上幅图像分解为大小一致的30张图片，保存为Png格式，用截图软件或其他方法都可以，注意不要保存到中文目录中。

将一组图片全部导入到3D Slicer软件中，不能按照常规导入Dicom数据的方法。

按照下图所示，拖动一幅图像到3D Slicer软件界面中，勾选Show Options（显示选项）。

去掉Single File（单幅图像）前面的对勾，点击OK，则会将一组图像文件作为一个序列导入到软件中。

导入后的图像轴位显示比例正常，矢状位及冠状位显示比例失调。

已知数据层距为5mm，在模块Volumes中对Image Spacing （图像间距）进行设定，第三个框为轴位层面之间距离（层距）设定为5mm。

河北工业大学硕士论文CT图像的三维重建摘要目前，CT，PET，MRI等成像设备均是获得人体某一部位的二维断层图像，再由一系列平行的二维断层图像来记录人体的三维信息。

在诊断中，医务人员只能通过观察一组二维断层图像，在大脑中进行三维数据的重建。

这就势必造成难以准确确定靶区的空间位置、大小及周围生物组织之间的关系。

因此，利用计算机进行医学图像的处理和分析，并加以三维重建和显示具有重要意义。

医学图像的三维可视化就是利用一系列的二维切片图像重建三维图像模型并进行定性、定量分析。

该技术可以为医生提供更逼真的显示手段和定量分析工具，并且其作为有力的辅助手段能够弥补影像成像设备在成像上的不足，能够为用户提供具有真实感的三维医学图像，便于医生从多角度、多层次进行观察和分析，能够使医生有效的参与数据的处理分析过程，在辅助医生诊断、手术仿真、引导治疗等方面都可以发挥重要的作用。

医学图像三维表面重建的主要研究内容包括医学图像的预处理，如插值、滤波等；组织或器官的分割与提取；复杂表面多相组织成份三维几何模型的构建等。

本文对CT 图像三维重建的关键技术进行研究，试图利用Marching Cubes(MC)算法实现对二维医学图像的三维重建，并且在重建前可以选择阈值，根据不同的阈值来重建不同的组织或器官。

而当前氩氦刀微创治疗肿瘤在国际国内得到了广泛的临床应用和研究。

因此，本文还对肿瘤的靶向治疗以及氩氦刀冷冻靶向治疗进行了一定的研究，特别针对靶向治疗中的精确定位进行相关的研究。

我们要分析氩氦刀定位中所需建立的复杂坐标系统，研究肿瘤靶向治疗中计算机精确定位系统的数学模型。

并在此基础，研究开发“氩氦刀靶向治疗计算机辅助精确定位系统”。

关键词：三维重建，靶向治疗，CT，图像处理，计算机辅助精确定位，氩氦刀iCT图像的三维重建ii THREE DIMENSION RECONSTRUCTION OF COMPUTEDTOMOGRAPHY IMAGESABSTRACTNowadays, imaging equipment, such as CT, PET, MRI, all have to follow the process ofderiving 3D data from a series of parallel 2D images to record the information of human body. Doctors can only observe 2D images and then reconstruct 3D data by imagination for diagnosis, which would surely lead to confusion in confirming the targeted region, targeted size and so forth. Therefore, it is of great significance to place computers onto the center stage in processing, analyzing, presenting, as well as 3D reconstructing of medical images.The so-called three-dimensional data visualization of medical images is to make full use of the 2D images in reconstructing 3D models, complemented by qualitative and quantitative analysis. This technology plays an important role in many fields. For instance, it provides doctors with a more real-world presentation and quantitative tool. It remedies the defect of imaging by some equipment as a powerful supplementary means. It offers users more real 3D medical images. It also gives doctors a chance to observe and analyze from multiple angles. More importantly, make them more involved in data analyzing and processing. In addition, it aids diagnosis, operation simulation and guide treatment as well.The main research contents of 3D surface reconstruction from medical images include image pre-processing, such as interpolating and filtering, segmenting and extracting tissues or organs of body, constructing 3D surface models.In this dissertation, key techniques for 3D reconstructing from medical images are studied. We use Marching Cubes arithmetic to reconstruct 3D images. In the course of reconstruction, the threshold could be inputed by user.Back to the real world, cryocare targeted cryoablation therapy is receiving widespread clinical practice and research both at home and abroad. For this reason, this dissertation has paid some special attention to tumour targeted and cryocare targeted cryoablation therapies, especially relevant research concerned with precise positioning. We should analyze the complicated coordinate systems required by cryocare targeting and study the mathematical model of computer aided navigation in exactitude for tumour targeted therapies. Building upon all these, our final goal is to develop a “Computer aided navigation in exactitude system for Cryocare Targeted Cryoablation Therapy”.KEY WORDS: 3D reconstruction, targeted therapy, CT, image processing, computer aided navigation in exactitude, cryocare河北工业大学硕士论文目录第一章绪论 (1)§1-1引言 (1)§1-2医学图像三维重建与可视化概念 (1)1-2-1三维重建的一般过程 (1)1-2-2可视化方法的概念及分类 (1)§1-3国内外研究概况 (3)§1-4本课题研究内容 (4)第二章医学图像信息的处理 (5)§2-1引言 (5)§2-2信息源的分析 (5)2-2-1信息源的类型 (5)2-2-2医学信息源的表现形式 (6)2-2-3不同格式医学图像的获取 (6)§2-3信息源的处理 (7)2-3-1信息的转化 (7)2-3-2医学数据的处理 (8)2-3-3CT数据的特点 (11)§2-4图像的预处理 (12)2-4-1平滑（滤波）处理的基本方法 (12)2-4-2断层图像间的插值 (15)2-4-3医学图像的分割 (17)第三章图像三维重建及可视化技术研究 (20)§3-1引言 (20)§3-2基于三维数据的建模方法 (20)3-2-1物体表面重建（基于表面的方法） (20)3-2-2直接体视法（基于体数据的方法） (22)§3-3医学图像的三维重建与可视化 (23)3-3-1三维可视化及重建的发展和现状 (23)3-3-2医学图像可视化及三维重建的应用 (25)3-3-3医学图像的三维重建技术 (26)iiiCT图像的三维重建第四章基于CT图像的三维重建 (30)§4-1引言 (30)§4-2医用CT机的历史与发展现状 (30)§4-3CT图像的获取、处理及重建 (32)§4-4CT图像的相关研究 (34)第五章肿瘤靶向治疗中的计算机精确定位系统的研究 (39)§5-1肿瘤靶向治疗的研究 (39)5-1-1肿瘤靶向治疗简介 (39)5-1-2氩氦刀肿瘤冷冻靶向治疗的一些相关研究 (40)5-1-3氩氦刀靶向治疗肿瘤的一些特点及应用 (44)§5-2靶向治疗计算机辅助精确定位研究 (45)5-2-1计算机辅助靶向治疗精确定位的必要性 (45)5-2-2坐标系的建立和转换 (47)5-2-3模型的建立 (50)§5-3氩氦刀靶向治疗计算机辅助精确定位系统的研究 (54)5-3-1平台的选择 (55)5-3-2系统界面及功能 (56)第六章结论 (62)§6-1本课题研究的总结 (62)§6-2本课题研究工作的展望 (63)参考文献 (65)致谢 (68)攻读学位期间所取得的相关科研成果 (69)iv河北工业大学硕士论文第一章绪论§1-1 引言进入70 年代以来，随着计算机断层扫描(CT：Computed Tomography)，核磁共振成像(MRI：Magnetic Resonance Imaging)，超声（US：Ultrasonography）等医学成像技术的产生和发展，人们可以得到人体及其内部器官的二维数字断层图像序列。

三维重建原理三维重建是指通过一系列的图像或者点云数据，利用计算机算法将其转化为三维空间中的模型的过程。

在现实生活中，三维重建技术被广泛应用于医学影像、工业设计、文物保护、建筑设计等领域。

那么，三维重建的原理是什么呢？接下来，我们将从数据获取、数据处理、模型生成三个方面来介绍三维重建的原理。

首先，数据获取是三维重建的第一步。

数据获取的方式有很多种，常见的包括激光扫描、摄影测量、医学影像等。

激光扫描是通过激光器发射激光束，然后利用传感器接收反射光束，通过测量反射光束的时间和角度来获取目标物体表面的点云数据。

摄影测量则是通过摄像机拍摄目标物体的多张照片，然后通过图像处理算法来获取目标物体的三维坐标数据。

医学影像则是通过医学影像设备如CT、MRI等来获取人体器官的三维结构数据。

无论是哪种数据获取方式，都是三维重建的第一步，也是最为关键的一步。

其次，数据处理是三维重建的第二步。

在数据获取后，我们需要对获取到的数据进行处理，以便后续的模型生成。

数据处理的方式主要包括数据配准、数据滤波、数据配准等。

数据配准是指将不同数据源获取到的数据进行统一坐标系下的对齐，以便后续的数据融合和模型生成。

数据滤波则是针对数据中的噪声和异常点进行处理，以保证后续模型的精度和准确度。

数据配准则是将不同角度或者不同时间获取到的数据进行融合，以获取更加完整的三维信息。

最后，模型生成是三维重建的第三步。

在数据处理后，我们可以利用数据进行模型生成。

模型生成的方式主要包括点云重建、多视图立体重建、体素表示等。

点云重建是将点云数据转化为三维模型的过程，通过点云配准、点云拟合等算法来生成三维模型。

多视图立体重建则是通过多个视角的图像来进行三维模型的生成，通过立体匹配、视差计算等算法来获取三维信息。

体素表示则是将三维空间划分为小的立方体单元，通过体素的表示和连接来生成三维模型。

综上所述，三维重建的原理主要包括数据获取、数据处理、模型生成三个方面。

医学影像三维重建系统的研究与实现随着医学影像技术的发展，医学影像三维重建系统成为了医学领域中一个非常重要的研究方向。

该系统能够将二维医学影像转化为三维模型，为医生提供更详细、直观的信息，有助于提高诊断和手术规划的准确性。

医学影像三维重建系统主要包括三个步骤：图像预处理、特征提取和三维重建。

首先，对原始二维医学影像进行预处理，包括去噪、平滑和分割等操作。

然后，通过特征提取算法，提取出感兴趣结构的轮廓或特征点等信息。

最后，利用这些信息进行三维模型的重建。

在图像预处理步骤中，常用的技术包括滤波和边缘检测。

滤波可去除图像中的噪声，常用的滤波器有中值滤波器和高斯滤波器。

边缘检测则可实现对图像中边缘结构的提取，常用的算法有Canny边缘检测算法和Sobel算子。

这些预处理技术能够提高后续特征提取和三维重建的效果。

在特征提取步骤中，常用的方法有基于阈值分割的方法和基于边缘检测的方法。

阈值分割将图像根据灰度值进行二值化，并提取出结构的轮廓信息。

边缘检测则通过检测图像中的边缘结构来提取特征点。

这些特征点包括角点、线段和曲线等，可用于后续的三维重建。

在三维重建步骤中，常用的方法包括体素化、点云重建和曲面重建。

体素化方法将三维空间划分为小的立方体单元，根据特征点的位置信息将其填充入相应的单元中，从而实现三维模型的重建。

点云重建方法则是根据特征点的位置和法向信息，以点云的形式重建三维模型。

曲面重建方法通过将特征点连接起来，生成连续光滑的曲面，实现对物体形状的描述。

除了以上所述的基本步骤和方法之外，医学影像三维重建系统的研究还面临一些挑战。

首先，医学影像数据的质量和复杂性有时会对重建效果造成不利影响，比如图像中存在噪声或伪影等。

其次，医学影像数据的大小和数量也会对重建算法的效率提出要求，需要设计高效的算法来处理大规模的数据。

此外，还需要考虑医学影像数据的隐私保护问题，确保患者的个人信息得到有效保护。

总之，医学影像三维重建系统是医学领域中一个非常有挑战性和前景的研究方向。

基于视觉的三维重建关键技术研究综述一、本文概述三维重建技术是指从二维图像中恢复出三维物体的几何形状和结构信息的技术。

随着科技的发展，基于视觉的三维重建技术在医疗、工业、安防、娱乐等领域得到了广泛应用。

本文旨在综述三维重建的关键技术，为相关领域的研究提供参考。

二、三维重建技术概述2、1随着计算机视觉和图形学技术的飞速发展，基于视觉的三维重建技术已成为当前研究的热点之一。

三维重建技术旨在从二维图像或视频序列中恢复出物体的三维形状和结构，具有广泛的应用前景。

在医疗、工业、虚拟现实、增强现实、文物保护、安防监控等领域，三维重建技术都发挥着重要的作用。

在医疗领域，三维重建技术可以用于辅助诊断和治疗，如通过CT或MRI等医学影像数据生成三维人体内部结构模型，帮助医生更准确地了解病情并制定治疗方案。

在工业领域，三维重建技术可以用于产品质量检测、逆向工程等，提高生产效率和产品质量。

在虚拟现实和增强现实领域，三维重建技术可以为用户提供更加真实、沉浸式的交互体验。

在文物保护领域，三维重建技术可以用于对文物进行数字化保护和展示，让更多人能够欣赏到珍贵的文化遗产。

在安防监控领域，三维重建技术可以用于实现更加智能的监控和预警，提高安全防范能力。

因此，研究基于视觉的三维重建关键技术对于推动相关领域的发展和应用具有重要意义。

本文将对基于视觉的三维重建关键技术进行综述，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供参考和借鉴。

21、2近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其强大的特征提取和学习能力为三维重建带来了新的机遇。

深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，进而用于三维重建任务。

深度学习模型，尤其是卷积神经网络，已被广泛用于从单张或多张图像中预测三维形状。

这类方法通常利用大量的图像-三维模型对作为训练数据，通过监督学习的方式学习从二维图像到三维形状的映射关系。

基于医学ＣＴ图像的三维重建研究本文探讨了DICOM文件系统的结构和解析方法、医学CT图像窗宽/窗位调节技术及其三维可视化算法，描述了系统的结构和各功能模块的实现方法。

有效地实现了符合DICOM标准的医学CT图像的三维可视化，为影像诊断提供了形象直观的技术方法。

标签：可视化；医学图像；体绘制；面绘制随着可视化技术的发展，现代的许多医学图像设备都是向提供三维图像发展，目前三维CT、三维超声均可提供三维影像，如通用电气、西门子等成像设备制造商均生产三维CT产品，但是这些设备价格相当昂贵。

通过计算机图像图形学技术和可视化技术，对二维CT图像进行后处理，根据输入的各图像参数直接在PC机上实现三维影像重建具有十分现实的意义。

1 三维可视化系统技术研究符合DICOM标准的CT图像的三维可视化系统必须具有的基本功能是DICOM文件的解析功能，用于提取出重建的数据场和空间信息。

针对医学CT 图像的特殊性，必须具有窗宽/窗位的调节功能，还必须具有体数据场的三维可视化功能。

1.1 DICOM文件的解析功能DICOM标准的提出使得医学图像及各种数字信息在计算机之间的传递有了一个统一的规范，DICOM标准不但规定了通讯的标准，也规定了医学图像特定的存储格式。

DICOM文件一般由一个DICOM文件头和一个DICOM数据集构成，在DICOM文件头中包含了标识数据集合的相关信息，DICOM文件的信息主要集中在数据集部分。

DICOM数据集又由数据元素组成，数据元素主要由4个部分组成：标签、数据长度VL、数据域和数据描述VR。

不同的标签规定了后续数据域中数据对应实体的内容，数据元素按标签的升序排列构成数据集。

DICOM文件解析目的是通过分析符合DICOM标准的CT图像的文件中各数据元素，从给定的序列文件中按标签号逐个提取出重建中需要用到的信息，分析判断各图片之间的空间关系，构造数据场，作为可视化系统的原始输入数据。

1.2 窗宽/窗位调节功能通过DICOM文件解析获得的CT图像各象素比特深度一般为12位，存储位为16位，目前计算机能够显示的灰度级只有8位，因此在重建前要完成16位到8位灰度级的映射功能，这在CT图像的处理中称为窗宽/窗位的调节。