ct图像处理及三维重建的综述共31页

基于CT图像的三维重建技术研究一、引言三维重建技术是计算机视觉领域中的一个热点问题，与医疗、地质勘探、机械制造等多个领域紧密相关。

基于CT图像的三维重建技术在医学图像领域中的应用非常广泛，例如对人体器官、病变血管的三维模型进行建立，可以为医生提供更为直观的诊断和手术辅助。

本文将介绍基于CT图像的三维重建技术的研究现状和发展趋势。

二、CT图像的三维重建流程CT（Computed Tomography，计算机断层摄影）是一种医学影像学技术，具有高分辨率、高对比度、高鉴别度等优点。

CT重建技术是将众多的二维图像通过计算机技术，利用三维重建算法恢复出原始物体的三维形态信息。

其基本流程如下：1. CT图像获取通过CT扫描设备对人体进行扫描，并获取多张二维图像。

2. 图像预处理对CT图像进行预处理，包括滤波、去噪、图像增强等操作，以提高图像质量。

3. 分割对图像进行分割，将所需物体从图像中分离出来。

4. 三维表面重建将二维图像转换为三维点云数据，并进行三维表面重建，生成三维模型。

5. 三维模型后处理对三维模型进行后处理，包括去瑕疵、调整模型大小、贴图等。

6. 可视化呈现将处理好的三维模型进行可视化呈现，以展示三维几何结构和形态信息。

三、 CT图像的三维重建算法目前，基于CT图像的三维重建算法主要有以下几种：1. 基于体素的三维重建算法基于体素的三维重建算法是将三维物体分割成体素（voxel）并构建三维网格（grid）模型，其中每个体素表示一个三维像素，具有三个维度和三个颜色通道。

该算法中的三维数据往往需要进行缩减、滤波、采样等操作，以减少数据规模和保证计算效率。

2. 基于曲面的三维重建算法基于曲面的三维重建算法采用轮廓线和板块识别方法，对CT 图像进行分割和表面重建。

该算法通过计算物体表面的法线方向和曲率特征，来还原物体的三维表面形态，常用于较为复杂的生物组织和器官建模。

3. 基于纹理的三维重建算法基于纹理的三维重建算法结合图像和几何信息，在三维模型表面上进行贴图，以还原真实物体的纹理特征和光照效果。

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。

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。

医疗影像图像的三维重建与分析第一章：引言医疗影像图像的三维重建与分析是当今医学诊断领域中一项重要而且充满挑战的任务。

随着计算机图像处理技术的快速发展，三维重建和分析已成为医学影像领域的热点研究方向。

本文将介绍医疗影像图像的三维重建与分析的基本原理、方法和应用。

第二章：医学影像图像的获取与处理医学影像图像通常通过断层扫描技术获取，并可分为X射线影像、超声影像、磁共振影像等多种类型。

这些图像通常需要经过预处理、去噪、增强等步骤进行优化，以便后续的三维重建和分析。

第三章：三维重建的基本原理与方法三维重建是指将二维医学影像转化为三维模型的过程。

常见的三维重建方法包括基于体素的体积重建、基于曲线的曲面重建、基于点的点云重建等。

这些方法基于不同的原理和算法，可以根据具体应用场景选择合适的方法进行三维重建。

第四章：医学影像的三维分析方法三维分析是指对三维重建的医学影像进行进一步的定量分析和功能评估。

常见的三维分析方法包括三维几何形状分析、三维纹理分析、三维运动分析等。

这些方法可以帮助医生更全面地了解病变的形态、结构和功能，为诊断、治疗和手术规划提供科学依据。

第五章：医学影像的三维重建与分析应用案例三维重建和分析在医学影像领域有着广泛的应用。

例如，在肿瘤学中，三维重建和分析可以帮助医生评估肿瘤的大小、形状和位置，制定更精确的治疗方案。

在骨科学中，三维重建和分析可以用于骨折的诊断和手术导航。

此外，三维重建和分析还在心脏病学、神经科学、口腔医学等领域有着广泛的应用。

第六章：面临的问题与挑战虽然三维重建和分析在医学影像领域有着许多潜在的应用，但仍然面临许多问题和挑战。

例如，医学影像数据的采集和处理需要大量的计算资源和专业知识；不同类型的医学影像具有复杂多样的特征，需要研发更高效的算法和方法；同时，隐私和安全问题也需要得到充分的考虑。

第七章：未来展望随着计算机图像处理技术的不断发展和医学影像数据的不断积累，医疗影像图像的三维重建与分析将会得到更广泛的应用。

医学影像中的三维重建技术研究一、简介随着医学成像技术的不断发展，图像质量不断提升，医学影像已经成为临床医生进行诊断和治疗的重要工具之一。

其中，三维重建技术作为医学影像处理的一种重要手段，具有重要的应用价值。

本文将对医学影像中的三维重建技术进行深入探讨。

二、三维重建技术的基本原理医学影像中的三维重建技术是指通过多幅二维医学影像进行计算机算法处理，最终生成一个三维物体的过程。

其基本原理如下：1.数据采集：医学影像中的三维重建技术是依赖于二维图像数据的。

医学影像学家们利用X射线、MRI、CT、超声等技术将需要成像的部位进行扫描，得到大量的二维图像数据。

2.图像数据预处理：将获取的二维图像进行去噪、增强等处理，使得数据清晰、准确。

3.图像配准：将多个二维图像进行配准，确保它们处于相同的坐标系和比例尺度。

4.三维重建：通过计算机算法对配准后的二维图像进行处理，生成三维立体图像，并将其进行渲染和显示，最后供医生进行诊断和治疗。

三、三维重建技术的应用1.CT三维重建：CT三维重建技术是三维重建技术中应用最广泛的一种。

它可以将CT扫描出来的大量二维图像进行快速准确的三维重建，用于医生进行骨折、肿瘤、血管及器官的诊断和治疗。

2.MRI三维重建：MRI三维重建技术也比较常见，它主要应用于脑部检查，可用于脑肿瘤、神经病变等的诊断和治疗。

3.超声三维重建：超声三维重建技术是利用超声波对所需要成像的组织、器官进行扫描，生成二维图像，并通过计算机算法将其转化为三维图像。

这一技术在产前检查中也有重要应用。

四、三维重建技术的发展趋势1.机器学习在三维重建技术中发挥重要作用，可以帮助医生在更快速地分析和诊断。

2.虚拟现实技术的发展，使得医生能够将三维重建后的图像在虚拟环境中进行操作和演示，提高了治疗效果。

3.云计算和大数据技术的应用将使得三维重建技术更加简单快捷，对医疗影像的管理和诊断也将带来革命性的变化。

五、结论医学影像中的三维重建技术是一项很有前景的技术。

CT三维重建技术医学三维重建(three dimensions reconstructure，3D)是近10年发展起来的借助计算机对生物组织结构影像的连续图像进行后处理,获得三维图像并能进行定量测量的一项形态学研究的新技术与新方法。

传统医学影像获得的是二维图像，临床医师需要在此基础上通过空间思维综合过程建立起抽象的三维立体图像，由于患者个体的差异及手术医师个人思维方式的不同，容易对手术的精确性产生不利影响。

螺旋CT(spiral CT, SCT)扫描设备用多排高速螺旋CT, 扫描基线与病变部位横径平行，通过调整扫描层厚度、扫描时间等条件，可满足不同图像要求。

CT扫描数据传送到计算机工作台，采用3D重建软件进行处理，选用合适的重建算法完成图像重建，按人体解剖坐标轴的原则，图像逐层显示并围绕X轴(身体左右轴)和Z轴(身体上下纵轴)旋转，选择对病变显示良好，或对手术有参考价值的层面摄取图像。

同时，在显示整体结构的基础上，通过立体切割法，可以去除部分解剖结构，使感兴趣的结构更为清晰并有利于各种数据的测量。

CT三维重建技术在骨科疾病的诊断中应用广泛。

比如重叠因素较多的脊柱病变、髋臼骨折、胫骨平台骨折等。

3D图像可以立体地、多角度地显示骨骼与其相邻结构的解剖关系，指导手术方案，模拟手术切除，预测手术的可能性。

在心脏介入手术方面，对于有冠脉变异但又需要做冠脉搭桥手术的病人，术前的三维重建对手术的可行性具有重要意义。

在其它复杂而又需要明确解剖结构的部位，三维重建也具有重要的应用价值，例如下颌骨的隐匿性骨折的诊断等。

三维重建技术能清晰地、立体地显示解剖结构及病变，明确毗邻关系，提高诊断的准确率，有利于治疗方案的选定和手术效果的预测。

该技术还可大大减少扫描过程中病人因呼吸或疼痛等原因引起的伪影，尤其适用于危急病人的检查。

同时，它作为一种新的影像学技术，在医学教育中也有广泛应用前景，如虚拟手术及解剖教学等。

CT三维重建技术医学三维重建(three dimensions reconstructure，3D)是近10年发展起来的借助计算机对生物组织结构影像的连续图像进行后处理,获得三维图像并能进行定量测量的一项形态学研究的新技术与新方法。

传统医学影像获得的是二维图像，临床医师需要在此基础上通过空间思维综合过程建立起抽象的三维立体图像，由于患者个体的差异及手术医师个人思维方式的不同，容易对手术的精确性产生不利影响。

螺旋CT(spiral CT, SCT)扫描设备用多排高速螺旋CT, 扫描基线与病变部位横径平行，通过调整扫描层厚度、扫描时间等条件，可满足不同图像要求。

CT扫描数据传送到计算机工作台，采用3D重建软件进行处理，选用合适的重建算法完成图像重建，按人体解剖坐标轴的原则，图像逐层显示并围绕X轴(身体左右轴)和Z轴(身体上下纵轴)旋转，选择对病变显示良好，或对手术有参考价值的层面摄取图像。

同时，在显示整体结构的基础上，通过立体切割法，可以去除部分解剖结构，使感兴趣的结构更为清晰并有利于各种数据的测量。

CT三维重建技术在骨科疾病的诊断中应用广泛。

比如重叠因素较多的脊柱病变、髋臼骨折、胫骨平台骨折等。

3D图像可以立体地、多角度地显示骨骼与其相邻结构的解剖关系，指导手术方案，模拟手术切除，预测手术的可能性。

在心脏介入手术方面，对于有冠脉变异但又需要做冠脉搭桥手术的病人，术前的三维重建对手术的可行性具有重要意义。

在其它复杂而又需要明确解剖结构的部位，三维重建也具有重要的应用价值，例如下颌骨的隐匿性骨折的诊断等。

三维重建技术能清晰地、立体地显示解剖结构及病变，明确毗邻关系，提高诊断的准确率，有利于治疗方案的选定和手术效果的预测。

该技术还可大大减少扫描过程中病人因呼吸或疼痛等原因引起的伪影，尤其适用于危急病人的检查。

同时，它作为一种新的影像学技术，在医学教育中也有广泛应用前景，如虚拟手术及解剖教学等。

ct重建算法概述
CT（Computed Tomography）是通过对人体内部进行X射线扫描，并将扫描结果进行处理和重建，得到人体内部的三维结构信息。

CT重建算法是将从X射线扫描得到的数据转换成三维图像的过程。

CT重建算法主要分为两类：基于过滤器的重建算法和基于投影的重建算法。

基于过滤器的重建算法（Filtered Back Projection, FBP）最早于1960年代被开发出来，该算法先通过过滤器将原始数据进行滤波，然后通过反投影得到重建图像。

FBP算法的优点是速度快，重建质量高，但也存在一定的缺陷，如重建图像存在伪影等问题。

基于投影的重建算法（Iterative Reconstruction, IR）是一种基于数学模型的重建算法，适用于噪声较大或投影角度不足等情况下的重建。

常见的IR算法有MLEM、OSEM、ART等。

相比于FBP算法，IR算法计算量大，但能够更好地处理数据噪声和伪影等问题。

目前，各种类型的CT重建算法在医疗影像领域得到了广泛应用，并不断得到改进和优化。