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三维血管的重建

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基于256CT影像数据的冠脉血管三维实体模型重建

基于256CT影像数据的冠脉血管三维实体模型重建

基于256CT影像数据的冠脉血管三维实体模型重建摘要：目的：讨论应用基于256CT影像数据的冠脉血管三维实体模型重建技术对于冠脉血管疾病的诊断与治疗的作用。

方法：选取本院心内科2017年1月至2017年10月收治的心脏冠脉血管疾病患者45例作为研究对象，选取同期入院的无心血管疾病患者45例作为健康组，使用星云工作平台对256CT的图像结果进行三维重建，评价重建后的诊断符合率。

结果：根据三维图像判定的结果，对于45名病人判定的正确率为100%，而对于健康人，其中3人被错误的判定为冠心病患者，正确率为93.3%，两组正确率的差异具有统计学意义。

结论：应用基于256iCT的心脏冠脉血管三维重建技术，对于冠脉血管状态的重现性好，并且更加直观，根据三维重建结果对于疾病判定的灵敏度与特异度均较高，提示此技术的优越性，对于其进一步的应用仍然值得探索。

关键词：影像数据；三维重建；冠脉血管心脏冠脉血管为心脏的营养血管，其血管分布繁杂并且在个体之间走行多变，而临床对于冠脉血管病变的诊治一直为技术性非常强的工作，并且对于冠脉血管畸形的患者，其病变往往十分细小，诊断更加困难，而数字三维成像技术为心脏冠脉血管疾病的影像诊治带来了新的思路，本研究讨论了应用基于256CT影像数据的冠脉血管三维实体模型重建技术对于冠脉血管疾病的诊断与治疗的作用，为技术的发展以及冠脉血管疾病的诊治提供了思路。

1.材料与方法1.1研究对象的选取选取本院心内科2017年1月至2017年10月收治的心脏冠脉血管疾病患者45例作为研究对象，选取同期入院的无心血管疾病患者45例作为健康组。

纳入标注为（1）既往无严重的心瓣膜病，无恶性心律失常者；（2）病人病情能够耐受CT诊断，对于碘海醇无过敏者；（3）自愿参与本次研究，并且签署了知情同意书的患者。

1．2 方法所有患者均由护理人员辅助使用飞利浦256Ict进行心脏扫描，扫描前嘱患者保持心情平静，并且由护理人员教授患者在扫描之中进行屏气，待患者心率稳定于55到70次每分时进行扫描，静脉输入碘海醇作为造影剂。

血管的三维重建课件

血管的三维重建课件
MATLAB函数imread ( )： m=imread(‘0.bmp’) 或把图象序列转换为三维数组 for b=0:99
m(:,:,b+1)=imread([int2str(b),'.bmp']); end
血管的三维重建
-10-
建模方法思想
需考虑的细节：
2）何谓边界点？
四邻域的概念 找边界点坐标的算法
血管的三维重建
-2-
Z=0
Z=49
Z=98
Z=1
Z=50
血管的三维重建
Z=99
-3-
假设
1）血管的表面是由半径固定、球心沿着某一曲 线（称为中轴线）的球滚动而形成的包络面。 2）中轴线上任两点处的法截面圆不相交。 3）管道中轴线与每张切片平面有且只有一个交 点。
血管的三维重建
-4-
图象的矩阵表示
后面的切片。
Z=57
Z=60
血管的三维重建
-22-
误差大的原因和改进途径
误差大的原因：
1）图象误差 实际图象边界上的点是连续的，在转换成
bmp图象时，象素表示的图象边界是离散的，成 锯齿状，与实际图象有误差（舍入误差）。 2）同一张切片上的最大内切圆不唯一
解决办法：
1）方法一：取平均 求出同一张切片上的所有最大内切圆的圆心，然 后求平均值。
问题重述
断面可用于了解生物组织、器官等的形态。例如，将 样本染色后切成厚约1m m的切片，在显微镜下观察该横断 面的组织形态结构。如果用切片机连续不断地将样本切成 数十、成百的平行切片， 可依次逐片观察。根据拍照并 采样得到的平行切片数字图象，运用计算机可重建组织、 器官等准确的三维形态。
假设某些血管可视为一类特殊的管道，该管道的表面是 由球心沿着某一曲线（称为中轴线）的球滚动包络而成。 例如圆柱就是这样一种管道，其中轴线为直线，由半径固 定的球滚动包络形成。

2006三维血管重构_汤志高

2006三维血管重构_汤志高

6.2 模型分析
目标分析： 根据 6.1.1 的证明可知。 切片最大内切圆等价于管道的横截面， 最大内切圆的半径等 于管道的半径。取坐标系的 Z 轴垂直于切片，即切片平行与 XY 平面。只要在切片平面 内求解最大内切圆的半径即可。 约束分析： (1) 在切片内部寻求一个圆，使它成为最大内切圆，圆心一定在切片边界组成的封闭 区域 Di （ i 1 N ，N 表示切片的数量）内 ( xi , yi ) Di (2) 最大内切圆的半径要小于圆心到边界上任意一点的距离。 设第 i 个切片的最大内切 圆的圆心坐标为 ( xi , yi ) ，第 i 张切片边界的第 j 个点的坐标为 ( X ij , Yij ) ，已经由模型准备 6.1.2 中获得。所以，最大内切圆半径应该小于圆心到这些离散点的任意一点的距离
血管三维重建
作者：汤志高 等 hihihi@ ［摘要］
本文通过对样本断面的数字化处理，运用计算机重建血管三维形态，得出 血管轴线方程和管体半径。 对断面特征图像文件数值化：视位图图像黑色象素点为 0，白色为 1，在 MATLAB 中建立图像矩阵 A。对 A 进行转化，建立图像轮廓矩阵 X ij , Yij ，通过
X ij , Yij 绘制出血管三维重建图形。
在求解管道半径时，结合三维图形与断面图形特征，发现管道半径 Rg 即 为断面图形最大内切圆半径 r ，轴线与断面的交点即为最大内切圆圆心，并在 6.1.1 中给出了严格证明。就此，将问题转化为求解断面的最大内切圆的半径。 基于转化的目标，首先加入内圆约束（内切圆半径不大于圆心到断面边界 上任意一点的距离） ； 然后采用约束算法 “四向扫描法” （见 6.4.1） 使约束加细， 限制圆心坐标 ( xi , yi ) D 。主要原理是对图象矩阵 A 再次转化，将每个断面的 边界都分割成四部分，分离出各断面图形的上、下、左、右轮廓，建立四向轮 廓矩阵，对圆心坐标从四个方向约束，当圆心坐标同时满足四个约束时，圆心 一定位于断面内部。最后，以 ( xi , yi ) 为决策变量，内切圆半径 r 最大为目标建 立非线性规划模型，采用 LINGO 软件编程求解，最终管道半径为 29.7069； 。 ( xi , yi ) 坐标集（见附录 10.1） 在求解中轴线的过程中，首先建立 zi 向量（即各内切圆圆心 ( xi , yi ) 的 z 坐 标） ，运用 100 张断面与中轴线的交点在 xoz 和 yoz 平面的投影，建立 xoz 面的 投影坐标集 xi , zi ，采用高次非线性多项式拟合得到平面曲线方程 x f z ， 同理对 yoz 面的投影坐标集 yi , zi 采用同样方法得到平面曲线方程 y f z ， 以 z 为参数， 由经过上述两条曲线的空间曲面方程的联立， 建立了中轴线方程。 最后根据空间中轴线的方程，可以分别画出中轴线在 xoy 面， xoz 面， yoz 面的轴线投影图和中轴线的空间图象。

【 数学建模竞赛】血管的三维重建模型g精品

【 数学建模竞赛】血管的三维重建模型g精品

血管的三维重建模型摘要：本文对血管三维重建中，中轴线及球的半径确定问题进行了讨论。

首先，根据问题及图象处理提取有效数据，给出两种可行算法，利用上述数据建立了最大最小方法和二次规划方法。

搜索中心点，并给出全局和局部搜索，得到各切片中心点坐标(见表1)，并通过插值方式得到中轴线图象及其各投影。

最后对模型给出检验方式。

一 、问题的重述假设某些血管可视为一类特殊的管道,该管道的表面是由球心沿着某一曲线 (称为中轴线)的球（命名为包络球）滚动包络而成。

现有某管道的相继100张平行切片图象,记录了管道与切片的交。

假设：管道中轴线与每张图片有且只有一个交点；球半径固定；切片间距以及图象象素的尺寸均为1.取坐标的Z 轴垂直于切片，第1张切片为平面0=Z ，第100张切片为平面99=Z . 计算管道的中轴线与半径，给出具体的算法，并绘制中轴线在XY 、YZ 、ZX 平面的投影图。

二、模型假设与符号说明1、 基本假设：（1） 该管道的表面为一定长半径的球沿一固定的曲线运动所得曲面族包络的光滑表面。

（2） 该管道的中轴线连续而且光滑。

（3） 该管道的中轴线与每个切面有且只有一个交点。

（4） 图象象素的尺寸为1. （5） 切片的间距尺寸为1.2、 符号说明：L 中轴线R 包络球的半径()z y x O i ,, 中轴线与第i 个切片的交点（定为此切片的中心）i S 第i 个切片切得的图形 i D 第i 个切片的图象数据矩阵三、问题分析及建模准备 问题分析：通常血管的表面可认为是连续且光滑的曲面，断面可用于了解其形态等特性。

本问题给出的是一些离散的切面，要求重建出原图中轴线和求出包络球半径。

因为每一个切面与中轴线L 有且只有一个交点i O ，如果找出所有i O ,就可以用插值或拟合的方式作出L 的近似图象，其在坐标平面上的投影就很容易画出。

问题的关健转变为求每个平面上的i O . 建模准备：1、 图象的读取由于切片图象中只有黑、白两种颜色的象素,而且所给的BMP 格式图象文 件是512×512象素的.因此,把图象读取为一个512×512的数字矩阵；用数字1表示黑色的象素，用数字0表示白色的象素。

数学建模血管的三维重建问题

数学建模血管的三维重建问题

A题血管的三维重建问题摘要：本论文讨论基于切片的血管三维重建问题。

其背景是：采取存储二维切片信息，使用时再利用切片信息重建原物体三维形态的方法，可以有效地保存和利用三维信息。

此技术在实际中有很大的用途，在医学和其他领域有广泛的应用。

如要将人体全部三维信息，包含内部错综复杂的结构，完整地存储在计算机中，以现在的技术也是有一定难度的，但若改用存储人体切片信息，使用时重建再现的方法，则是利用现有技术可以解决的。

本论文基于题中对血管形态的假设，建立管道中轴线参数方程，并综合考虑实际情况中由于切片厚度及数字图像离散化带来的偏差，通过在每张切片图像中搜索其中阴影区域所能包含的最大圆面，确定管半径为R=29，在此基础上，将每张切片图像中阴影区域所能包含的半径大于等于R的圆面圆心作为中轴线与各切片交点（即中心点）的候选点集合。

本模型使用了三种改进算法对该候选点集进行筛选以确定实际交点。

最终迭代算法简述如下：1．对每个切片，建立中心点的候选点集，并取点集的中位点为中心点初值2．利用得到的中心点建立中轴线方程3．利用中轴线方程推导导数信息，根据导数信息比例选取中心点的候选点集的某点作为中心点的新值4．重复步骤2、3，直至结果达到较稳定状态为止5．输出中心点及中轴线方程在模型建立中，对选取侯选点集、求中位点、利用导数信息进行比例选取均给出完整的算法，并且对半径确定、候选点选取、采用导数作为比例选取依据等问题给出详尽的证明。

考虑到实际血管的中轴线应充分光滑，计算最终中轴线参数表达式时采取了六阶多项式拟合。

最后用还原的血管形态模拟切片过程可以得到一系列数字图像，与原切片图像进行比较，可以检验模型的合理性及精度。

该模型最终计算结果如下。

血管中轴线示意图从模型结果中看出，中心点分布均匀稳定，模拟检验的切片数字图像与原切片的数字图像吻合较好，模型结果精度及稳定性符合要求。

本模型算法简明，理论严密，比例选取算法使结果中心点尽可能收敛于真实中心点，迭代算法保证了结果的精度和稳定性，符合题目要求。

【 数学建模竞赛】血管的三维重建模型g

【 数学建模竞赛】血管的三维重建模型g

血管的三维重建模型摘要：本文对血管三维重建中，中轴线及球的半径确定问题进行了讨论。

首先，根据问题及图象处理提取有效数据，给出两种可行算法，利用上述数据建立了最大最小方法和二次规划方法。

搜索中心点，并给出全局和局部搜索，得到各切片中心点坐标(见表1)，并通过插值方式得到中轴线图象及其各投影。

最后对模型给出检验方式。

一 、问题的重述假设某些血管可视为一类特殊的管道,该管道的表面是由球心沿着某一曲线 (称为中轴线)的球（命名为包络球）滚动包络而成。

现有某管道的相继100张平行切片图象,记录了管道与切片的交。

假设：管道中轴线与每张图片有且只有一个交点；球半径固定；切片间距以及图象象素的尺寸均为1.取坐标的Z 轴垂直于切片，第1张切片为平面0=Z ，第100张切片为平面99=Z . 计算管道的中轴线与半径，给出具体的算法，并绘制中轴线在XY 、YZ 、ZX 平面的投影图。

二、模型假设与符号说明1、 基本假设：（1） 该管道的表面为一定长半径的球沿一固定的曲线运动所得曲面族包络的光滑表面。

（2） 该管道的中轴线连续而且光滑。

（3） 该管道的中轴线与每个切面有且只有一个交点。

（4） 图象象素的尺寸为1. （5） 切片的间距尺寸为1.2、 符号说明：L 中轴线R 包络球的半径()z y x O i ,, 中轴线与第i 个切片的交点（定为此切片的中心）i S 第i 个切片切得的图形 i D 第i 个切片的图象数据矩阵三、问题分析及建模准备 问题分析：通常血管的表面可认为是连续且光滑的曲面，断面可用于了解其形态等特性。

本问题给出的是一些离散的切面，要求重建出原图中轴线和求出包络球半径。

因为每一个切面与中轴线L 有且只有一个交点i O ，如果找出所有i O ,就可以用插值或拟合的方式作出L 的近似图象，其在坐标平面上的投影就很容易画出。

问题的关健转变为求每个平面上的i O . 建模准备：1、 图象的读取由于切片图象中只有黑、白两种颜色的象素,而且所给的BMP 格式图象文 件是512×512象素的.因此,把图象读取为一个512×512的数字矩阵；用数字1表示黑色的象素，用数字0表示白色的象素。

血管的三维重建数学建模

血管的三维重建数学建模

血管的三维重建数学建模
首先，血管的三维重建通常是通过医学影像学来实现的。

医学
影像学包括CT、MRI等技术，这些技术可以提供血管的断层扫描图像。

在这些图像的基础上，可以利用图像处理的方法，如边缘检测、分割等技术，来提取血管的形状和结构信息。

其次，几何建模是血管三维重建的关键环节。

在图像处理的基
础上，需要进行几何建模，将提取到的血管形状转化为数学模型。

这涉及到曲面重建、体素网格生成等技术，以及对血管内部结构的
建模。

另外，数学算法在血管三维重建中也起着重要作用。

例如，曲
面重建可以利用曲面拟合算法，体素网格生成可以利用体细胞自动
机等算法。

此外，对血管的分支、扭曲等特征的识别和建模也需要
借助数学算法来实现。

除此之外，血管的三维重建数学建模还涉及到计算机图形学、
计算几何学等领域的知识。

这些知识和技术的综合运用，可以实现
对血管形状、结构和特征的全面建模和重建。

总的来说，血管的三维重建数学建模是一个复杂而多样化的过程，涉及到多个学科和领域的知识。

通过综合运用图像处理、几何建模、数学算法等技术，可以实现对血管的全面、准确的三维重建和建模。

下腰椎前血管解剖形态的三维重建分析

下腰椎前血管解剖形态的三维重建分析

下腰椎前血管解剖形态的三维重建分析目的：分析下腰椎前方血管走行特点，为下腰椎前路椎间融合术及微创手术提供解剖学依据。

方法：回顾性分析60例（男女各30例）腹部三维CT血管造影（3D-CTA ）患者的影像，观察下腰椎前方血管在椎体前的走行特点，测量与腰椎前方血管位置相关的解剖学参数。

结果：三维CT重建图像发现腹主动脉分叉点变异较多，髂总静脉汇合点相对恒定。

腹主动脉分叉角男性（56.4±8.1）°，女性（61.9±8.7）°，髂总静脉汇合角男性（71.1±10.2）°，女性（77.7±11.31）°，腹主动脉分叉点到L5/S1间盘上缘的距离男性（3.39 ±1.02）cm ，女性（3.42±1.34）cm；髂总静脉汇合点到L5/S1间盘上缘的距离男性（1.71±0.76）cm，女性（1.90±1.15）cm；L5/S1椎间隙手术窗大小男性（3.07±0.85）cm ，女性（3.16±1.11）cm。

结论：下腰椎前方血管解剖位置具有多变性，以腹主动脉分叉点较为多见，术前行腰椎3D-CTA检查能明确血管解剖，可为微创手术提供影像学依据。

标签：下腰椎前血管；解剖形态；三维重建随着医疗技术的发展，脊柱前路手术的开展越来越普遍，其中通过腰椎前路行椎间融合术治疗下腰椎不稳、椎间盘源性腰痛等脊柱疾患应用广泛。

脊柱手术的微创化如腹部小切口和腹腔镜技术也成为趋势。

许多学者研究认为腰椎前路和小切口微创手术的主要困难和风险与椎前血管相关[1-4]。

术前确定椎前血管解剖结构有助于减少手术风险。

本研究旨在通过分析60例行腹部三维CT血管造影（3D-CTA）检查患者的三维影像，观察下腰椎前方血管位置及毗邻结构，以期为腰椎前路微创手术提供术前的解剖学影像评估依据。

1 资料与方法1.1 一般资料回顾性分析2008年1月-2009年7月在本院接受多层螺旋CT 检查，行腹部血管造影的60例患者的资料。

血管三维重组建模文档

血管三维重组建模文档

血管的三维重建摘要：对血管的三维重建问题，我们假定血管为等径管道，通过分析其几何特性，给出了确定管道中轴线和半径的数学模型——搜索每个切片截面，求最大内切圆，该内切圆圆心即为切片截面与管道中轴线的交点，该内切圆半径即为管道半径，再通过拟合各个交点求出轴心线。

xyR =[257.0000 96.0000 29.0172 257.0000 96.0000 29.0172 257.0000 96.0000 29.0000 257.0000 96.0000 29.0000 258.0000 96.0000 29.0172 258.0000 96.0000 29.0172 258.0000 96.0000 29.0689 258.0000 96.0000 29.0689 258.0000 96.0000 29.1548 259.0000 96.0000 29.1548 259.0000 96.0000 29.2746 260.0000 96.0000 29.2746 260.0000 96.0000 29.4279 261.0000 96.0000 29.4279 262.0000 96.0000 29.6142 263.0000 96.0000 29.6142 264.0000 96.0000 29.6142 265.0000 96.0000 29.8329 266.0000 96.0000 29.8329 267.0000 96.0000 29.8329 267.0000 96.0000 30.0000 268.0000 96.0000 30.0000 269.0000 96.0000 30.0000 271.0000 96.0000 29.8329 271.0000 96.0000 29.8329 272.0000 96.0000 29.6142 282.0000 97.0000 29.6142 282.0000 97.0000 29.6142 283.0000 97.0000 29.6142 286.0000 98.0000 29.4279 291.0000 98.0000 29.4279 291.0000 98.0000 29.4279 293.0000 99.0000 29.4279 295.0000 99.0000 29.4279 295.0000 99.0000 29.4279 305.0000 102.0000 29.4109 312.0000 104.0000 29.4109 319.0000 106.0000 29.4109 323.0000 108.0000 29.4109 327.0000 110.0000 29.5296 331.0000 112.0000 29.5296 334.0000 113.0000 29.5296 335.0000 114.0000 29.5296 337.0000 115.0000 29.5296346.0000 120.0000 29.4109 351.0000 123.0000 29.4109 369.0000 138.0000 29.6985 372.0000 141.0000 29.6985 374.0000 143.0000 29.6985 375.0000 144.0000 29.6985 376.0000 145.0000 29.6985 376.0000 145.0000 29.6985 376.0000 145.0000 29.6985 383.0000 153.0000 29.4109 392.0000 165.0000 29.4109 400.0000 178.0000 29.5296 404.0000 185.0000 29.5296 406.0000 189.0000 29.5296 407.0000 192.0000 29.5296 408.0000 193.0000 29.5296 411.0000 203.0000 29.4109 415.0000 214.0000 29.4109 419.0000 228.0000 29.4279 420.0000 235.0000 29.4279 422.0000 250.0000 29.6142 423.0000 266.0000 30.0000 423.0000 267.0000 30.0000 423.0000 268.0000 30.0000 423.0000 269.0000 30.0000 423.0000 269.0000 30.0000 422.0000 283.0000 29.8329 421.0000 291.0000 29.6142 419.0000 306.0000 29.6142 414.0000 322.0000 29.7321 413.0000 325.0000 29.7321 412.0000 328.0000 29.7321 409.0000 337.0000 29.5466 401.0000 353.0000 29.6816 393.0000 366.0000 29.6816 380.0000 384.0000 29.6985 372.0000 392.0000 29.6985 368.0000 397.0000 29.6985 364.0000 401.0000 29.6985 361.0000 404.0000 29.6985 356.0000 408.0000 29.7321 353.0000 410.0000 29.7321 353.0000 410.0000 29.7321342.0000 418.0000 29.6816 342.0000 418.0000 29.6816 342.0000 418.0000 29.6816 330.0000 425.0000 29.5296 316.0000 432.0000 29.5466 305.0000 437.0000 29.7321 294.0000 440.0000 29.6142 288.0000 442.0000 29.6142 284.0000 443.0000 29.6142 275.0000 444.0000 29.6142 266.0000 445.0000 29.6142]; 半径的平均值,R=29.55861问题的重述血管断面经观察分析和比较。

血管三维重建01年A题 数学建模

血管三维重建01年A题 数学建模

A 题 血管的三维重建摘要对于血管的三维重建问题，关键是找出理论假设下血管的中轴线和血管的直径。

通过这两个参数的确定就可以基本上绘制出血管图来。

首先，对给出的100张血管断面的二进制图像进行取反操作，应用软件获得图片中血管图像内部点和边缘点的坐标，根据程序求得最大内切圆的半径及其圆心坐标。

具体是（1）求出内部任意一点与边缘点的距离，取距离最小的值作为以该点为圆心的内切圆半径；（2）在这些半径中找到数值最大的值即为该图像的最大内切圆半径，对应的点坐标即为最大内切圆的圆心坐标。

对所有求得的半径取平均值得到29.185=R 。

然后，根据100个圆心坐标进行多项式曲线拟合，得到中轴线方程为：⎪⎩⎪⎨⎧=+-+⨯-⨯+⨯-=-+⨯-⨯+⨯-⨯=-------t z t t t t t y t t t t t x 9625.348124.0022526.0107491.4102666.4103623.158958.0045879.0102546.1100385.4108532.8105539.4234465824354759 剩余标准差为1.5518，说明此回归模型的显著性好。

绘制出曲线图，并投影到X-Y ，X-Z ，Y-Z 坐标面上。

关键词：边界提取最大内切圆法多项式拟合1 问题重述断面可用于了解生物组织、器官等的形态。

例如，将样本染色后切成厚约um 1的切片，在显微镜下观察该横断面的组织形态结构。

如果用切片机连续不断地将样本切成数十、成百的平行切片， 可依次逐片观察。

根据拍照并采样得到的平行切片数字图象，运用计算机可重建组织、器官等准确的三维形态。

现有某管道的相继100张平行切片图像，记录了管道与切片的交。

图像文件名依次为0.bmp 、1.bmp 、…、 99.bmp ，格式均为BMP ，宽、高均为512个象素（pixel ）。

试计算管道的中轴线与半径，给出具体的算法，并绘制中轴线在X-Z 、Y-Z 、X-Y 平面的投影图。

血管三维图像重建的数学方法

血管三维图像重建的数学方法

α文章编号:100127445(2003)0320206203血管三维图像重建的数学方法黄新民(广西大学数学与信息科学学院,广西南宁530004)摘要:使用M A TLAB 读出血管切片图的数据,算出其半径及中轴线方程,建立了血管曲面的参数方程,实现了图形的三维重建.关键词:血管;参数方程;三维重建中图分类号:O 24211 文献标识码:A2001年全国大学生数学建模竞赛中的A 题:血管的三维重建,要求学生从给定的100张平行切片图中,编程读出图像中的数据,并以此计算管道的中轴线与半径,给出具体算法,并绘制中轴线在X Y ,Y Z ,ZX 平面的投影图.该题的具体计算已经在文[1～6]中有许多详细而细致的讨论.但是所有这些文章都没有说明使用的计算机语言及相应的程序.按题目所附参考材料看,出题人建议的是使用C ++程序.事实上许多软件都可以处理图形图像,而且还比使用C ++编程更容易.本文使用M A TLAB 比较简单地完成题目所要求的计算.原竞赛题目中只要求给出图像的中轴线及其在三个坐标平面上的投影,实际上并没有真正实现血管的三维图像重建,本文将讨论实现图形三维重建的一个方法.要将图形数据读入,在M A TLAB 中只要使用命令i m read 即可实现.程序虽然简单,但数据量较大,因此要通过几次计算才能将所有数据读完,再用命令save 存储到硬盘上,以便下一步计算时使用.对于读出的每一张图,我们需要读出血管截面数据及其边界数据,以便下一步从中读出每张内切圆的圆心坐标与内切圆半径.M A TLAB 记录的图形数据是这样的:如果记录图形数据的是一个二维数组A (i ,j ),则第i 行第j 列上的数值为一个0到255的整数(占用一个字节的存储空间),这个值对应于一个有三列元素的长为256的颜色向量表中的一行,该行的三分量就分别对应于红、绿、兰颜色的颜色值.本题中由于只有黑白两色,所以数组中每个元素只有值为零及为1两个.在程序中我们用值为1记血管截面上的点,因此就用周围四个点的值和为4(因此每一个点的值都是1)来找出血管截面的内点,去掉内点后我们就得到了血管截面的边界点.不过我们得到的还不能算是真正的血管截面的边界.因为图形扫描成数据点时,血管截面中的每一个点实际代表了一小片面积的中心.我们不妨称这个边界为血管截面的内边界.而元素值为0的点(也就是血管截面外的点)的边界称为外边界.将内外边界求平均表示真正的边界才更准确.读出边界及所围的区域数据后,我们从区域中每取出一个点,计算其与边界的最小距离(这就是在这个点所作的与边界相切的圆半径),再从所有内切圆的半径中找出最大时的圆心坐标与半径,就得到小球在这个血管截面处时的球心坐标与球半径.求出所有各张图的球心坐标与球半径,就得到了中轴线坐标及球半径(严格地说球半径应该是一个常数,但是由于扫描与计算误差,因此只能取所有半径的平均值为球心半径).此程序的编写也不复杂.但实际使用时不难发现由于数据量大,需要计算很长时间(当然我们将程序运行后就可以静候结果),为加快计算速度可以使用各种办法.在本文中我们发现圆半径不小于29,第28卷第3期2003年9月广西大学学报(自然科学版)Journal of Guangxi U niversity (N at Sci Ed )V o l .28,N o.3　Sep t .,2003　α收稿日期:20021208;修订日期:20030810作者简介:黄新民(1945),男,广西贺州人,广西大学教授.因此将内点与边界点相同x 坐标的边界点比较其y 坐标,当两个点的坐标之差小于29时就将这个点从内点中排除.对坐标y 相同的点亦作同样处理.由于减法比计算距离的平方运算要快,因此这样做可以加快计算过程.算出中轴线坐标及球半径后,只要使用简单的二维作图命令p lo t 就可以画出中轴线向三个坐标平面的投影图,完成建模题的要求.但是这样做出的图形并没有实现图形的真正三维重建.血管的三维图像重建有多种方法,最简单的是将每张图的轮廓线按其高度在三维空间中复原.本文将介绍实现图像三维重建的另外一种方法.这种方法与学生在大学中所学的高等数学及线性代数的知识密切相关,而且重建的图像可以使用光照、颜色等加工,使图形显得十分美丽,值得介绍.设已求出中轴线方程:x =x (z ),y =y (z ),0≤z ≤99,下面我们求半径为r 的球沿此中轴线运动而得的包络面方程.设(X ,Y ,Z )是包络面上任意一点,则存在z 使得(X -x (z ))2+(Y -y (z ))2+(Z -z )2=r 2.(1)上式的z 为一个参数,当它从0运动到99时其轨迹就形成了管道.将(1)式两边对参数z 求导,则得第二个方程x ′(z )(X -x (z ))+y ′(z )(Y -y (z ))+(Z -z )=0.(2)将(2)式代入(1),化简后得(1+x ′(z )2)(X -x (z ))2+2x ′(z )y ′(z )(X -x (z ))(Y -y (z ))+(1+y ′(z )2)(Y -y (z ))2=r 2,(3)(3)式左方是一个二次型,容易求出其特征值分别是Κ1=1,Κ2=1+x ′(z )2+y ′(z )2,其相应的特征向量是p 1=-y ′(z )x ′(z ), p 2=x ′(z )y ′(z ).因此作变换X -x (z )=-y ′(z )u +x ′(z )v , Y -y (z )=x ′(z )u +y ′(z )v ,(4)之后,(3)式将化简为(x ′(z )2+y ′(z )2)(u 2+(1+x ′(z )2+y ′(z )2)v 2)=r 2,(5)因此,(u ,v )可建立参数式u =r co s (t )x ′(z )2+y ′(z )2, v =r sin (t )(x ′(z )2+y ′(z )2)(1+x ′(z )2+y ′(z )2).将上式代入(4)式,立即得到管道曲面的参数方程X =x (z )+-ry ′(z )co s (t )x ′(z )2+y ′(z )2+rx ′(z )sin (t )(x ′(z )2+y ′(z )2)(1+x ′(z )2+y ′(z )2),Y =y (z )+rx ′(z )co s (t )x ′(z )2+y ′(z )2+ry ′(z )sin (t )(x ′(z )2+y ′(z )2)(1+x ′(z )2+y ′(z )2),Z =z -x ′(z )2+y ′(z )21+x ′(z )2+y ′(z )2r sin (t ).其中0≤z ≤99,0≤t ≤2Π,在中轴线坐标及球半径r 求出来后,可以通过数据拟合得到中轴线的参数方程(由于数据是近似的,因此作数据拟合是合适的)x =x (z ), y =y (z ),　0≤z ≤99.然后就可以画出血管的三维图形了.通过选择观察点及颜色、光照等可以作出十分精致的三维图像.下面的程序即为作图程序(其中x (z ),y (z )是分别拟合成六次多项式).图1是此程序运行后得到的M A TLAB 作出的血管三维图.load cendata %调入中轴线坐标数据,假设存储在变量B 中,共100行,分别表示x ,y ,r 坐标x =B (:,1);%中轴线的x 坐标向量y =B (:,2);%中轴线的y 坐标向量r =sum (B (:,3)) 100;%内切圆半径平均值702第3期黄新民:血管三维图像重建的数学方法z =[0:99]’;%z 坐标向量p 1=po lyfit (z ,x ,6);%以z 为自变量将x 拟合成六次多项式p 2=po lyfit (z ,y ,6);%以z 为自变量将y 拟合成六次多项式zz =[0:0.4:99]’;%重新定义步长更小的高度坐标向量zz xx =po lyval (p 1,zz );%用拟合多项求对应于zz 的坐标xx yy =po lyval (p 2,zz );%用拟合多项求对应于zz 的坐标yy dx 1=po lyder (p 1);%对x 的多项式微分多项式dy 1=po lyder (p 2);%对y 的多项式微分多项式dx 2=po lydval (dx 1,zz );%求x’(z )dy 2=po lydval (dy 1,zz );%求y’(z)图1　用M A TLAB 作出 的血管三维图R 2=dx 2,^2+dy 2.^2;r 1=sqrt (R 2);r 2=r 1.3sqrt (1+R 2);t =linspace (0,23p i ,251);%定义角度s =size (t );X =xx 3ones (s )+r 3((-dy 2. r 1)3co s (t )+(dx 2. r 2)3sin (t ));Y =yy 3ones (s )+r 3((dx 2. r 1)3co s (t )+(dy 2. r 2)3sin (t ));Z =zz 3ones (s )-r 3(r 1. r 2)3sin (t );m esh (X ,Y ,Z ) %三维网线作图surface (X ,Y ,Z )%三维表面作图axis equal%按实际比例值作图axis off%不画坐标轴,使图形更逼真h idden off%消隐,去掉曲面上的网线,使图形更逼真view ([35,88])%选择观察角shading interp%使作图时片与片之平滑过渡co lo r m ap ho t%色彩处理(不一定恰当,请读者自己尝试)caxis ([-70,450])%重设颜色,使颜色接近红色cam ligh t (200,180)%指定光源位置,这些值为尝试值,不一定合适ligh ting gouraud %设置照明方式参考文献:[1]　廖武斌,邓俊晔,王　丹.管道切片的三维重建[J ].工程数学学报,2002,19(5):22228..[2]　胡亦斌,向　杰,程　翔.利用切片的二维空间相关操作实现血管的三维重建[J ].工程数学学报,2002,19(5):29234.[3]　徐　晋,刘雪峰,柏容刚.血管的三维重建[J ].工程数学学报,2002,19(5):35240.[4]　柳海东,陈　璐,江　浩.管道切片的三维重建[J ].工程数学学报,2002,19(5):41246.[5]　丁峰平,周立丰,李孝朋.血管管道的三维重建[J ].工程数学学报,2002,19(5):47253.[6]　汪国昭,陈凌钧.血管三维重建的问题[J ].工程数学学报,2002,19(5):54258.3D recon struction of blood vesselHU AN G X in 2m in(Co llege of M athem atics and Info r m ati on Science ,Guangxi U niversity ,N anning 530004,Ch ina )Abstract :M A TLAB is u sed to ob tain data of b lood vessel slices .T he radiu s of the b lood vessel is deter m ined and the axes cu rve has calcu lated .T he p aram etric equati on is ob tained and the 3D i m age of b lood vessel su rface is recon structed .Key words :b lood vessel ;param etric equati on ;3D recon structi on(责任编辑　刘海涛)802广西大学学报(自然科学版)第28卷　。

血管的三维重建建模论文 推荐

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血管的三维重建摘要本文以血管的三维重建为研究对象，对100张平行切片图像进行分析，利用这些宽、高均为512象素的切片，计算管道的半径和确定中轴线方程，并在此基础上画出重建后的血管三维图像，主要内容如下：对于问题一，计算管道的半径，由于血管表面是由球心沿着某一曲线（称为中轴线）的球滚动包络而成，可以得出结论：切片中包含的最大圆的半径即血管半径，所以问题转化为求每一切片上的最大内切圆的半径。

为了便于计算，运用Matlab imread 函数，将BMP 格式文件转化为0-1矩阵，然后运用edge bwmorph 、函数确定轮廓和骨架的位置，并求解骨架上每一点到边缘的最短距离。

这些最短距离中的最大值即为最大内切圆半径也就是血管半径。

最后对所有的半径取平均值，得出结果：100()1=29.41666100k k RR ==∑对于问题二，根据问题一中求出的100个圆心坐标及半径求解中轴线方程，运用Matlab 软件对圆心所形成的曲线进行n 阶多项式拟合。

为使中轴线较为光滑，在Matlab 拟合工具箱多次试验后，取最高阶次=7n 。

由于z 轴值是逐层单调递增的,为简化方程的计算,取t 为参变量，分别对其投影在YZ 、ZX 平面上进行多项式拟合，最后得到中轴线在平面投影上拟合的曲线方程如下：()()()-107-76-55432-107-86-55-3432-3.2310 1.16910-1.628100.00108-0.035260.5706-3.105+5.243=3.06110-9.62310+1.3610-0.640610+0.01912-0.298+1.89-1.63.3=y t t t t t t t t f x t t t t t t t t z t t ⎧=⨯+⨯⨯+⎪+⎪⎪=⨯⨯⨯⨯⎨⎪⎪⎪⎩最后根据方程画出中轴线图形，YZ YX ZX 、、平面的投影在拟合工具箱中可以直接得到。

对于问题三，根据问题一、二求出的中轴线的参数方程和100张切片的最大内切圆的半径，运用Matlab 软件画出血管的三维立体图。

髋关节血管三维重建

髋关节血管三维重建

髋关节血管三维重建摘要】目的重建髋关节周围三维图像为临床提供参考。

方法取1例新鲜成年男性标本，灌注后用CT扫描装置对尸体骨盆进行横断面扫描，将扫描所得数据传入PC机，利用mimics软件重建髋关节血管及韧带的三维图像并处理。

结果重建的髋关节三维图像血管显示清晰，小血管可见，管壁光滑；髋关节韧带轮廓清晰。

三维图像空间立体感强。

【关键词】髋关节三维重建近年来，国内外学者对重建人体骨骼的三维数字化模型的研究日益增多。

髋关节的三维重建，能够准确、完整地描述出髋关节的立体结构，有助于测量髋关节的解剖形态，设计适合患者髓腔形状的假体，选择正确的手术入路，以减少术后并发症的发生。

1材料与方法外伤后死亡不超过24小时新鲜成年男性尸体标本1例，骨盆无损伤。

采用以羧甲基纤维素为载体的氧化铅进行灌注，采用长沙市三医院放射科高性能CT扫描装置对尸体骨盆进行横断面扫描，共获得断层图像620张，将扫描所得数据传入PC机，利用mimics软件重建髋关节血管及韧带的三维图像并处理。

2结果重建的髋关节三维图像血管显示清晰，小血管可见，管壁光滑；髋关节韧带轮廓清晰。

三维图像空间立体感强。

.骨盆血管三维重建3讨论3.1髋关节三维重建对临床具有指导意义对于人而言，通过视觉获取知识占据了75%左右，因此，良好的可视化3D图像为骨科医生提供了一个高效获取知识的界面[2,3]。

本研究采用以羧甲基纤维素为载体的氧化铅为新型灌注材料，建立的髋关节三维血管系统显示级数大可显示细小血管，血管壁光滑、连续饱满，细微结构清晰，具备强烈的空间感；图像可在空间内任意角度旋转观察、切开等操作，给骨科医生以强烈的视觉震撼感。

因此，此三维图像能为临床骨科医生提供很好的指导意义。

髋关节置换手术前，可在3D图像下模拟手术过程[4]，评估手术可行性并可在手术过程中指导操作。

髋关节三维可视化，可在三维空间位置上可任意测量、旋转、切割、重组、缩放髋关节骨质结构和软组织结构，可以在虚拟的“解剖教室”、“诊断操作室”或“手术室”中观察和分析髋关节解剖结构的空间关系，减少和避免各种手术并发症的发生。

脑血管三维重建技术(3D)在脑血管造影中的实际应用

脑血管三维重建技术(3D)在脑血管造影中的实际应用

脑血管三维重建技术(3D)在脑血管造影中的实际应用刘豫晖;周东海;许艳珍;薛新疆;田煜【摘要】目的分析成功实现脑血管三维重建技术(3D)中各项主要因素在临床工作中的综合应用.方法针对28例脑血管造影中三维重建中出现的个别影像质量问题及重建失败的影响,找出具体原因并加以分析,并拿出有效的解决方案.结果 24例重建前后影像质量清晰,3例模糊,产生运动性伪影,1例失败.结论全脑血管造影中三维重建技术中影像质量优劣,取决于3D影像采集前将将各种主要因素合理利用,为三维重建影像资料提供基础,从而为临床诊断、治疗提供扎实可靠的依据.【期刊名称】《当代医学》【年(卷),期】2010(016)017【总页数】4页(P279-282)【关键词】旋转式数字减影血管造影术;三维重建技术;视野【作者】刘豫晖;周东海;许艳珍;薛新疆;田煜【作者单位】新疆,834000,新疆克拉玛依市中心医院放射介入科血液肿瘤科放疗室;新疆,834000,新疆克拉玛依市中心医院放射介入科血液肿瘤科放疗室;新疆,834000,新疆克拉玛依市中心医院放射介入科血液肿瘤科放疗室;新疆,834000,新疆克拉玛依市中心医院放射介入科血液肿瘤科放疗室;新疆,834000,新疆克拉玛依市中心医院放射介入科血液肿瘤科放疗室【正文语种】中文脑血管数字减影血管造影术在脑血管疾病的诊断中作为最直接、可靠的检查方法广泛应用于临床工作中，被认为是血管疾病诊断的“金标准”。

脑血管数字减影术克服了常规DSA造影中病变血管（靶血管）与周围血管及组织的影像重叠，同时使用旋转式数字减影血管造影术进行三维采集方法进行影像资料的获得。

3D-DSA技术是建立在球管旋转技术、二维数字减影血管造影术和三维重建技术三者结合基础之上，3D-DSA比常规DSA提供更加丰富、直接、立体的影像资料，尤其对脑动脉瘤诊断，对瘤颈及载瘤动脉关系的显示和小动脉瘤的确诊。

3D技术减少了额外DSA造影次数及造影剂用量，节省了检查时间，提高了诊治的安全性。

血管的三维重建

血管的三维重建

血管的三维重建1摘要序列图像的三维重建在各学科中都起到至关重要的作用，本次讨论的是血管的三维重建。

首先，假设该管道是由球心沿着某一曲面的球滚动包络而成，故本次的主要目的是求岀中轴线坐标及半径。

现有100平行切片图像，本次建立的模型可分为四步；第一步，采集图形边界点数据。

由于每图片都是512*512的矩阵，故此数据很大，采用imread（）函数将其读入矩阵A中。

第二步，最大切圆寻找及半径的确定。

提出两种方案•分别是切线法和最大覆盖法；从上述两种方法分析及考虑到我们所使用的工具和材料•可以得出方法二更加直观•计算机实现更容易•计算复杂度更低.所以我们采用后者。

根据以上算法，我们抽取了所有的切片图进行半径的提取.然后再求其平均值. 求其均值得到球的半径为29. 6345。

第三步，轨迹的搜索。

在第二步中求出了血管的半径，轨迹的搜索就可以建立在半径确定的基础上.当然我们也可以求出每一个切面图形的最大切圆•然后得到每个圆心的坐标，即中轴线坐标，但这样做计算机的运算量会很大.同时由于最大切圆搜索法的稳定性不髙.从而会造成搜索的不精确.所以采用定半径搜索。

本文提岀了三种方法.分别为网格法、蒙特卡罗法和非线性规划法；本次采用非线性规划来实现。

第四步，绘制中轴线空间曲线图和在XOY. YOZ. XOZ三个平面的投影图。

由定理1:切片上血管截面图的头部顶点在XOY平面上的投影点一定会落在中轴线在X0Y平面上的投影曲线上（在论文中以证明），并得出推论：切片上血管截面中中位线与中轴线在XOY面上的投影重合。

最后可由中轴线和血管半径在作图软件中达到血管的三维重建，本次的模型还存在一定的不足，其假设为管道中轴线与每个切面有且只有一个交点，事实上还存在有多个交点的情况，但为了简化模型在此做了一定的假设，故会存在一定的误差。

关键词：三维重建切圆半径轨迹（中轴线）注：求边界时采用了老师的思想和程序。

2问题重述假设某些血管可视为一类特殊的管道，该管道的表面是由球心沿着某一曲线 (称为中轴线)的球滚动包络而成。

脑血管三维重建及算法实现

脑血管三维重建及算法实现

脑血管三维重建及算法实现郭健;程宇航;郭书祥【摘要】针对目前脑血管的三维重建技术存在着对硬件要求高、重建结果与人体解剖学结果差距较大的问题,本文提出了一种脑血管三维重建方法.将扫描得到的CTA图像导入到Mimics17.0软件中,先进行阈值分割,然后蒙版编辑,最后通过区域增长.经过这些预处理后,结合错切变形法的三维重建算法,得到三维重建的脑血管模型.其处理所得的脑血管具有模型清晰、细节突出的优点,同时所得模型可以进行切割处理和实现任意角度的放大缩小.系统运行结果表明:此方法得到的脑血管图像更加真实,并且可以进行多种软件的导入、模拟训练及后期的研究,为脑血管介入手术的术前模拟提供了有效的方法.【期刊名称】《哈尔滨工程大学学报》【年(卷),期】2019(040)004【总页数】6页(P649-654)【关键词】医学CT;三维重建;阈值分割;蒙版编辑;Mimics软件;图像预处理;体数据;错切变形法【作者】郭健;程宇航;郭书祥【作者单位】天津理工大学电气电子工程学院,天津300384;天津理工大学电气电子工程学院,天津300384;天津理工大学电气电子工程学院,天津300384;日本香川大学工学部,日本高松761-0396【正文语种】中文【中图分类】TP371.4脑血管疾病是一种脑血管发生血液循环障碍(包括脑血管阻塞和脑血管破裂出血)而引起的脑功能障碍疾病[1]，是中老年人常见病、多发病,也是中老年人致死、致残的主要原因之一，严重危害人类的健康。

目前，医学CT是医生诊断病情的一种常用手段，它是利用人体内不同组织或器官的密度和厚度对X射线的衰减作用不一样来诊断的。

然而，对于密度接近的组织和器官，形成的灰阶影像对比分布图的显示效果就不明显了。

目前，三维重建常使用的方法主要是对面或者对体进行绘制，即面绘制和体绘制。

面绘制首先在统一的坐标系中构建三维体数据; 然后通过算法有效地提取所需显示区域的表面信息; 根据照明，明暗模型对要显示的像素进行消隐和渲染处理；最后进行回执显示图像，其中面绘制里比较经典的是1987年文献[2-3]提出的移动正方形算法(marching cube，MC)，其中还有很多改进MC算法。

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血管的三维重建摘要对于血管的三维重建，本文研究了血管这一类特殊管道的中轴线及其半径的算法，绘制中轴线在XY 、YZ 、ZX 平面的投影图这些问题，问题分为三部分。

针对第一部分，先将100张切片图片在MATLAB 中导出生成0-1矩阵数据，在计算100张切片的最大内切圆半径及对应圆心坐标，为减小误差求100张切片最大内切圆的平均半径41666.29 d 。

中轴线的曲线方程可在MATLAB 中拟合得到。

针对第二部分，得到中轴线曲线方程在MATLAB 中绘制出中轴线方程的空间曲线，之后将其投影在XY 、YZ 、ZX 平面上。

针对第三部分，对100张切片进行叠加重合，得到血管的三维立体图，再通过MATLAB 对血管的三维立体图进行优化完成血管的三维重建。

关键词：MATLAB 软件管道半径中轴线曲线方程一、问题重述1.1基本情况断面可用于了解生物组织、器官等的形态。

如果用切片机连续不断地将样本切成数十、成百的平行切片，可依次逐片观察。

根据拍照并采样得到的平行切片数字图象，运用计算机可重建组织、器官等准确的三维形态。

1.2相关信息假设某些血管可视为一类特殊的管道，该管道的表面是由球心沿着某一曲线（称为中轴线）的球滚动包络而成。

现有某管道的相继100张平行切片图象，记录了管道与切片的交。

图象文件名依次为0.bmp、1.bmp、…、99.bmp，格式均为BMP，宽、高均为512个象素（pixel）。

取坐标系的Z轴垂直于切片，第1张切片为平面Z=0，第100张切片为平面Z=99。

Z=z切片图象中象素的坐标依它们在文件中出现的前后次序为（-256，-256，z），（-256，-255，z），…（-256，255，z），（-255，-256，z），（-255，-255，z），…（-255，255，z），……（255，-256，z），（255，-255，z），…（255，255，z）。

1.3提出的问题问题一：计算出管道的中轴线与半径，给出具体的算法。

问题二：绘制中轴线在XY、YZ、ZX平面的投影图。

问题三：绘制血管的三维重建立体图。

二、问题分析血管可视为一类特殊的管道，该管道的表面是由球心沿着某一曲线（称为中轴线）的球滚动包络而成。

那么求管道半径问题可转化为求每张切片最大内切圆半径问题，中轴线曲线方程的模型建立可用问题一中求出的数据在MATLAB中拟合得到，题中所要求绘制的图像可通过MATLAB绘制得到。

针对问题一，因为血管可视为一种特殊的管道，管道的表面是由球心沿某一中轴线的球滚动包络，因此过球心的截圆半径就是血管半径，即为切片中包含的最大内切圆半径，再取100个最大内切圆半径平均值以缩小误差。

首先将100张图片通过MATLAB导入将其转化为512×512的二维0-1矩阵，并运用MATLAB 中的edge函数求出边界。

在第k张切片中，求出任意内点到边界上所有点的最小距离，在这些最小距离中取最大值，最大值即为最大内切圆半径，对应的内点即为每个切片的最大内切圆的圆心。

对于中轴线的求解，上述问题分析可分别求出100张切片最大内切圆的圆心坐标及半径，为简化方程设t为参数变量，通过MATLAB拟合工具箱进行曲线拟合可以的到关于参数t的中轴线曲线方程。

针对问题二，基于问题一的基础上，通过MATLAB中拟合工具画出中轴线在的三维图像[1]，将其投影在XY、YZ、ZX平面上。

针对问题三，在MATLAB中用拟合工具将100张切片图像进行叠加重合，绘制出血管的三维图像，再用拟合工具进行优化还原得到血管的拟合还原图。

三、模型的假设结合本题实际，为了确保模型求解的准确性和合理性，我们排除了一些因素的干扰，提出以下几点假设：1.管道中轴线与每张切片有且只有一个交点。

2.球半径固定；切片间距以及图象象素的尺寸均为1。

3.假设某些血管可视为一类特殊的管道，该管道的表面是由球心沿着某一曲线（称为中轴线）的球滚动包络而成。

4.所有数据均是准确的，根据像素能够近似的画出图形。

5.对切片的拍照过程中不存在误差。

6.中轴线上任意两点处的法截面圆不相交。

四、符号说明符号符号说明d任意内点到边界点的距离d100张切片最大内切圆半径平均值dd最大内切圆半径d第k张切片kX中轴线在X轴的参数方程)(tY中轴线在Y轴的参数方程)(tZ中轴线在Z轴的参数方程T中轴线参数方程五、模型的建立与求解通过建立数学模型求解出每张切片的最大内切圆半径，并得出最大内切圆的圆心坐标，借此拟合出血管中轴线的曲线方程，同时可绘制出中轴线在各坐标面上的投影，从而实现血管的三维重建。

5.1问题一5.1.1血管半径的模型建立题中将血管通过切片机切成100个平行切片，并给出这100张平行切片的二维平面图，这些平面图是由经过球心的球截面所截而得，其球截面是所有截圆中半径最大的圆，半径最大圆的半径即为血管半径，再求出这100个最大内切圆半径的平均值以减小误差。

求切片的最大内切圆半径，要先找出切片内任意一点到切片边界距离最小值，在这些最小值中找到最大值，由此建出血管半径的模型。

第k 张切片图像第i 个内点))2,(),1,((i i nd 到第j 个边界点))2,(),1,((j j bjd 的距离：)1())2,()2,(())1,()1,((22j bjd i nd j bjd i nd d -+-=利用MATLAB 软件得到图像的最大内切圆半径：(2))max(=]1,1[[],2),,min(=dd zb d d dd 为了减小误差，对100张切片的最大内切圆半径求平均值：)3(1001100∑=kK d d 5.1.2血管半径的求解（1）首先将切片图像导入到MATLAB 中。

（2）提取切片图像的轮廓，并对图像进行处理，将图像像素点转化为512×512的矩阵[2]。

（3）将矩阵数值导入求切片图像内切圆的程序中。

（4）对切片图像内切圆进行筛选，得到最大值。

（5）将最大内切圆的半径和圆心的坐标记录下来。

表一：部分切片的最大内切圆的半径和圆心的坐标X Y Z 半径-1601129.06888-1600228.28427-1602329.01724-1602429.06888-1602529.06888-1602629.06888-1601729.00000-1604829.01724-1601929.00000-16011028.86174-16071128.86174-16081228.86174-16091328.86174-160101429.01724-160121529.01724-160131629.01724-160141729.01724-160161829.01724-160171929.01724-160182029.01724-160192129.01724-160202229.01724-160212329.01724-160222429.01724（注：表一为部分最大内切圆半径及坐标，具体表格详见附录）分析：将100张切片图像的最大内切圆半径进行求平均值，得到血管管道半径为41666.29=d 5.1.3中轴线模型建立在血管管道模型建立中我们可以知道，每张切片的最大内切圆的圆心位于血管的中轴线上。

以题中给的坐标系为模型,根据空间中轴线是由散点组成且z 轴值是逐层单调递增,为简化方程的计算,取为参数变量t ，在MATLAB 中通过拟合得到中轴线的模型[3]：(4))99,210=为参数，()()( ，,,t t t Z t Y Y t X X ⎪⎩⎪⎨⎧===5.1.4管道中轴线的求解（1）根据切片图像最大内切圆圆心的x 轴和y 轴坐标的数据，使用MATLAB 进行拟合得到关于参数t 的方程。

（2）将拟合曲线函数与Z=t 联立，得到中轴线曲线方程。

X 轴坐标随参数t 变化的曲线方程：)5(9.641422.000121.010669.710494.610313.4)(23648510+++⨯-⨯-⨯=---t t t t t t X Y 轴坐标随参数t 变化的曲线方程为：)6(66.18682.54082.001331.010*******.010062.6)(234657-+-+⨯-⨯=--t t t t t t Y 将x 、y 对应坐标与切片数绘制三维散点图，并将x 轴坐标和y 轴坐标的变化曲线X,Y 与切片数Z 联立，得到三维曲线，即中轴线，其方程为：(7))99，，2，0,1=为参数，(66.18682.54082.001331.010*******.010062.69.641422.000121.010669.710494.610313.4234657)(23648510)( t t t Z t t t t t Y t t t t t X T t t ⎪⎩⎪⎨⎧=-+-+⨯-⨯=+++⨯-⨯-⨯==-----通过MATLAB做出中轴线的三维图像：图1中轴线的三维图像5.2问题二在MATLAB中用plot函数可画出中轴线的立体图及在YZ、YX、ZX平面投影拟合曲线。

图2中轴线在X-Y面上的投影图3中轴线在Y-Z面上的投影图4中轴线在X-Z面上的投影5.3问题三在MATLAB中通过plot3函数可将100张平行切片进行累计叠加重合得到血管管道的三维图像，如图5所示。

图5切片叠加而成的血管三维图形根据问题一及问题二中所求得的管道半径和中轴线曲线方程，可绘制出拟合后的三维血管图形（图5），在次通过拟合工具拟合得到血管拟合还原图（图6）。

图6血管拟合还原图六、模型的优点与缺点6.1模型的优点（1）应用MATLAB软件对图片进行了处理，得出了大量数据。

（2）采用平均法对数据进行了科学精确地处理，保证了数据计算的精准度。

（3）采用巧妙的算法，求解结果可以达到很高的精度，能够很好的重建包络，在医学方面有很大作用。

（4）对原始图片进行操作能较为准确的得到血管的三维图，模型结果直观形象，具有非常高的实用和推广价值。

6.2模型的缺点（1）题目自身的像素所决定的误差不可避免。

（2）模型针对性强，不能解决较复杂的三维重建问题，并有一定的局限性。

参考文献[1]邓巍,丁为民,张浩.MATLAB在图像处理和分析中的应用[J].农机化研究,2006(06):194-198.[2]金献珍,吴艳.MATLAB实现数字图像锐化处理[J].商场现代化,2008(36): 12-13.[3]胡庆婉.使用MATLAB曲线拟合工具箱做曲线拟合[J].电脑知识与技术, 2010,06(21):5822-5823.附录附录1：导入图片转化出0-1矩阵im=strcat(num2str('0.bmp'));tp=imread(im);bj=edge(tp);bjd=[];for i=1:512for j=1:512if bj(i,j)==1bjd=[bjd;i,j];%边界点的坐标endendendnd=[];for i=1:512for j=1:512if tp(i,j)==0nd=[nd;i,j];%内点的坐标endendendm=length(nd);n=length(bjd);d=zeros(m,n);for i=1:mfor j=1:nd(i,j)=sqrt((nd(i,1)-bjd(j,1))^2+(nd(i,2)-bjd(j,2))^2);%任意内点到边界点的距离endenddd=min(d,[],2);[d1,zb1]=max(dd);%最大内切圆的圆心附录2100张切片的最大内切圆圆心坐标及半径X Y Z半径-1601129.06888-1600228.28427-1602329.01724-1602429.06888-1602529.06888-1602629.06888-1601729.00000-1604829.01724-1601929.00000-16011028.86174-16071128.86174-16081228.86174-16091328.86174-160101429.01724-160121529.01724-160131629.01724-160141729.01724-160161829.01724-160171929.01724-160182029.01724-160192129.01724-160202229.01724-160212329.01724-160222429.01724-160212529.06888-160212629.06888-160212729.06888-159302829.15476 -159302929.27456 -159293029.27456 -158353129.42788 -157403229.61419 -157403329.61419 -157403429.61419 -156443529.61419 -153553629.73214 -153553729.73214 -153553829.73214 -152583929.73214 -152584029.61419 -150634129.54657 -149664229.54657 -148684329.52965 -148684429.52965 -143784529.52965 -137884629.41088 -137884729.41088 -1161154829.69848 -1151164929.69848 -1151165029.69848 -1141175129.69848 -1141175229.69848 -1131185329.69848 -1121195429.69848 -1111205529.68164 -1111205629.20616 -631515729.41088 -751455829.52965 -811425929.52965 -511566029.54657 -511566129.54657-311626229.61419 -311626329.61419 -311626429.61419 -351616529.61419 -351616629.61419 -261636729.42788 -351616829.41088 -261636929.27456 461637029.42788 461637129.61419 461637229.61419 461637329.61419 651587429.61419 681577529.73214 651587629.73214 811527729.54657 811527829.52965 811527929.52965 1351188029.41088 1361178129.69848 1361178229.69848 1371168329.69848 1381158429.69848 1381158529.69848 1391148629.69848 1391148729.69848 1391148829.69848 1401138929.69848 1401139029.68164 172679129.52965 172679229.52965 172679329.52965 172679429.52965 182439529.73214187249629.61419187249729.61419187249829.61419187249929.614191881810029.42788附录3:绘制中轴线在yz,xy,xz平面上的投影t=linspace(0,99)X=9.665*10^(-9)*t.^6+(-2.245*10^(-6))*t.^5+0.0001684*t.^4+(-0.005139) *t.^3+0.1188*t.^2+t.*(-0.9457)+258.7;Y=(-1.191*10^(-8))*t.^6+3.724*(10)^(-6)*t.^5+(-0.0004097)*t.^4+0.0188 1*t.^3+(-0.381)*t.^2+t.*2.944+411.2;Z=t;plot(Z,Y,'-R');ylabel('Y轴');zlabel('Z轴');title('中轴线在yoz平面上的投影');t=linspace(0,99)X=9.665*10^(-9)*t.^6+(-2.245*10^(-6))*t.^5+0.0001684*t.^4+(-0.005139) *t.^3+0.1188*t.^2+t.*(-0.9457)+258.7;Y=(-1.191*10^(-8))*t.^6+3.724*(10)^(-6)*t.^5+(-0.0004097)*t.^4+0.0188 1*t.^3+(-0.381)*t.^2+t.*2.944+411.2;Z=t;plot(X,Y,'-R');ylabel('Y轴');xlabel('X轴');title('中轴线在xoy平面上的投影');t=linspace(0,99)X=9.665*10^(-9)*t.^6+(-2.245*10^(-6))*t.^5+0.0001684*t.^4+(-0.005139) *t.^3+0.1188*t.^2+t.*(-0.9457)+258.7;Y=(-1.191*10^(-8))*t.^6+3.724*(10)^(-6)*t.^5+(-0.0004097)*t.^4+0.0188 1*t.^3+(-0.381)*t.^2+t.*2.944+411.2;Z=t;plot(X,Z,'-R');zlabel('Z轴');xlabel('X轴');title('中轴线在zox平面上的投影');附录4：绘制中轴线的三维图像t=linspace(0,99)X=9.665*10^(-9)*t.^6+(-2.245*10^(-6))*t.^5+0.0001684*t.^4+(-0.005139) *t.^3+0.1188*t.^2+t.*(-0.9457)+258.7;Y=(-1.191*10^(-8))*t.^6+3.724*(10)^(-6)*t.^5+(-0.0004097)*t.^4+0.0188 1*t.^3+(-0.381)*t.^2+t.*2.944+411.2;Z=t;plot3(X,Y,Z);xlabel('X轴')ylabel('Y轴');zlabel('Z轴');title('中轴线的三维图像');scatter(x,y,z,'.');附录5：切片累加形成的血管三维图for k=0:99photo=imread(strcat(int2str(k),'.bmp'));bianjie(:,:,k+1)=edge(photo,'sobel');endfor k=0:99for i=1:512for j=1:512if bianjie(i,j,k+1)==1plot3(i,j,k+1,'r-');hold onendendendendgrid ontitle('切片累加形成的血管三维图')rotate3dhold off附录6：导入数据jg=ones(100,4);for k=0:99data=imread(strcat(int2str(k),'.bmp'));%导入图片和数据for i=1:512for j=1:512data(i,j)=1-data(i,j);endendlk=edge(data,'sobel');gj=bwmorph(data,'skel','inf');[x0,y0]=find(lk);[a0,b0]=find(gj);m=length(a0);n=length(x0);d=zeros(m,n);za=ones(m,1);for i=1:mfor j=1:nd(i,j)=sqrt((a0(i)-x0(j))^2+(b0(i)-y0(j))^2);endza(i,1)=min(d(i,:));end[zd,zdxh]=max(za);x=a0(zdxh)-256;y=b0(zdxh)-256;z=k+1;jg(k+1,1)=x;jg(k+1,2)=y;jg(k+1,3)=z;jg(k+1,4)=zd;end附录7：绘制血管拟合还原图cenn=zeros(100,3);cenn(:,1)=jg(:,1);cenn(:,2)=jg(:,2);cenn(:,3)=jg(:,3);t=linspace(0,pi,50);p=linspace(0,2*pi,50);[theta,phi]=meshgrid(t,p);for i=1:100;x=29.4159*sin(theta).*cos(phi)+cenn(i,1);y=29.4159*sin(theta).*sin(phi)+cenn(i,2);z=29.4159*cos(theta)+cenn(i,3);hold on;surf(x,y,z)axis([-200200-50200-50150])endXlabel('x轴');Ylabel('y轴');Zlabel('z轴'); title('血管拟合还原图');hold offshading interp。