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1、1000-9825/2002/13(02)0219-08©2002JournalofSoftware软件学报Vol.13,No.2基于分割的三维医学图像表面重建算法Ã何晖光,田捷,赵明昌,杨骅(中国科学院自动化研究所人工智能实验室,北京100080)E-mail:hhg@sina.com;tian@doctor.comhttp://www.3dmed.net摘要:提出了一种基于分割的三维医学图像表面重建算法,它将图像分割与MC(marchingcubes)算法有机地结合,这样可以根据不同医学图像的特点,采用适合的分割方法,实现对不同组织的准确分割,并利用分割结果精
2、确地提取等值面,避免了MC只适合于阈值分割的局限性.同时采用一种基于区域增长的立方体检测方法,提高了表面跟踪的效率.实验证明,运用本算法,重建速度和显示效果均有提高.关键词:marchingcubes;分割;三维重建;表面跟踪;医学图像中图法分类号:TP391文献标识码:A三维医学图像重建技术可以从二维图像中获取三维的结构信息,为用户提供具有真实感的三维图形,便于用户从多角度、多层次进行观察和分析,它在辅助医生临床诊断等方面发挥着越来越重要的作用.三维重建技术包括两种方法:表面重建和体重建.直接体重建计算量大,难以实时处理.而基于表面的重建方法要比基于体素的方法速
3、度快,更适合于实时性要求高的地方,比如交互操作、图形引导手术(image-guidesurgery)、虚拟内窥镜等.[1][2][3]Keppl,Fuch和Ekou采用轮廓拼接(contour-connecting)方法重建三维物体,根据体数据由很多张平行切片组成的特点,先求出每张切片中物体的闭合轮廓,然后将相邻切片之间的轮廓连接生成物体表面.但是它确[4]定多分支等值线在相邻切片间的拓扑关系以及分支顶点的连接关系比较困难,至今尚未彻底解决.Herman提出了Cuberille算法,该算法将三维体数据分割成物体和背景两个部分,然后对物体数据的每一个采样点构建立方体
4、,并求出表面法向量,把立方体体素的各个面投影到屏幕,利用Z-Buffer算法判断遮挡关系,显示出分割结果[5]的等值面.Lorensen在1987年提出了MC(marchingcubes)算法,该算法通过在相邻的体数据切片之间构建体素,根据经验获得某一种物质的密度值,设定为待求求出物质表面的阈值,利用线性插值求出每一个立方体体素的三角剖分的构型,进而将整个物体表面以三角型网格的形式表示出来.MC算法的提出提供了一种精确地定[6~11]义体素及其内等值面的生成方法,随后又有很多人在它的基础上继续研究.MC如今已经成为最流行的三维重建算法之一,在许多商业软件中也有应用
5、.但是标准MC算法存在以下不足:1)标准MC算法实质上是通过阈值分割来提取等值面,阈值分割对CT图像比较有效,但对于MRI图像来讲,由于人体内部解剖结构的复杂性、生物组织的蠕动和MRI成像的特点,造成医学图像中目标物体不可避免的受到其它物体甚至是噪声的干扰,使得物体局部边缘特征模糊,用阈值分割难以得到较好的效果.因此标准MC方法的在医学领域的应用存在着局限性.Ã收稿日期:2000-12-29;修改日期:2001-05-25基金项目:国家自然科学基金资助项目(60071002;60072007;69931010;60172057)作者简介:何晖光(1973－),男,
6、湖北麻城人,博士生,主要研究领域为模式识别与图像处理,计算机图形学;田捷(1960－),男,安徽芜湖人,博士,研究员,博士生导师,主要研究领域为模式识别与智能系统,计算机网络,多媒体;赵明昌(1977－),男,河南郑州人,博士生,主要研究方向为计算机图形学,科学可视化;杨骅(1976－),男,湖北武汉人,硕士,主要研究方向为计算机图形学,科学可视化.220JournalofSoftware软件学报2002,13(2)[12]2)标准MC是逐个移动立方体来进行处理,就是说对所有的立方体都要进行一次检测.然而据研究,真正与等值面相交的立方体只占总数据量的很小一部分(至
7、多10%左右),算法执行中30%~70%的时间用在对空单元的检测上,因此需要有一种合理的数据结构对空间数据进行有效的遍历,以加速对空单元的检测和过滤.基于以上考虑,本文综合了Cuberille与MC算法,提出了一种新的MC算法(NMC).将分割结果作为MC的输入,可以根据图像特征选择最恰当的分割方法,利用分割结果构造等值面.同时在表面跟踪时,我们采用一种基于区域增长的立方体检测方法,对生成的等值面采用OpenGL技术进行显示.这样既能在运算速度上有所提高,同时也能得到较好的显示效果.本文第1节介绍我们提出的算法.第2节进行实验对比.最后得出结论.1算法描述算法步骤
8、如图1所示
