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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。
