利用MATLAB实现CT断层图像的三维重建.pdf

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1、第13卷第2期CT理论与应用研究Vol.13No.22004年5月（24~29）CTTheoryandApplicationsMay,2004文章编号：1004-4140（2004）02-0024-06利用MATLAB实现CT断层图像的三维重建11221曾筝，董芳华，陈晓，周宏，周建中(1华中科技大学水电与数字化工程学院，武汉430074;2总后军需装备研究所，北京100088)摘要：医学图像三维重建为人体结构提供了真实、直观的反映，便于医学人员对病灶的观察及手术的进行。但图像三维重建编程实现困难，不易被非计算机专业人士所掌握。本文运用MATLAB6.5软件中的图像处理工具箱实现了CT断

2、层图像的三维表面重建及体重建，原理简单，编程实现方便。在对头部CT图片进行的三维表面重建及体重建实验中，重建速度快，显示效果良好，便于各类非计算机专业人士推广应用。关键词：CT图像；表面重建；体重建；MATLAB中图分类号：TP391文献标识码：AThreeDimensionsReconstructionofCTImagebyMATLAB11221ZENGZheng，DONGFang-hua，CHENXiao，ZHOUHong，ZHOUJian-zhong(1.CollegeofHydroelectricity&DigitalEngineering,HUST,Wuhan430074,Ch

3、ina;2.TheQuartermasterResearchInstituteoftheGeneralLogisticsDepartmentofCPLA,Beijing100088,China)Abstract:ThreedimensionsreconstructionofCTimagegivesaintuitionisticimageofbody.Itisconvenienttoobservationandoperation.Butitisdifficulttothosepeoplenotmajorincomputer.Inordertosolvethisproblem,howtore

4、constructofCTimageusingimageprocessingtoolboxofMATLAB6.5isdiscussed.MABLABgivesusaconvenientmethodtoreconstructandacquiresagoodresult.Itcanbemasteredbyanybody.Keywords:CTimage;surfacereconstruction;volumereconstruction;MABLAB1引言随着计算机科学技术的发展及其与其他各学科间的相互交叉渗透，特别是计算机断层扫描（CT）、核磁共振扫描（MIT）等技术逐渐应用于临床医学，使

5、得获取各种二维医学图像[1]的能力得到了空前的提高。如何将这些二维数据转化为更容易被接受和处理的信息，正是医学数据三维可视化所要解决的问题。[2]三维重建技术的实现方法包括两种：一种是通过几何单元拼接拟合物体表面来描述物体的三维结构，称为表面重建；另一种是直接将体像素以一定的颜色和透明度投影到显示平面的方法，称为体重建。比较而言，表面重建运算量小，表面显示清晰，但对边缘检测的要求比较高；而体重建直接基于体数据进行显示，避免了重建过程中所造成的伪像痕迹，但运[3]算量较大。无论采用哪种重建方法，对于非计算机专业的人士，编程实现都是很困难的，*收稿日期：2004-03-28。2期曾筝等：利用

6、MATLAB实现CT断层图像的三维重建25因此，本文介绍了基于MATLAB进行三维表面重建及体重建的方法，实现起来灵活、方便，便于掌握。三维重建步骤如图1所示。生成三维表面数据图像边界提取图像边界拟合三维表面重建及显示MATLABCT图像格式转换图像获取读取图像集生成三维体数据集三维体重建及显示图1三维重建流程图为了有利于从CT图像中准确地提取出有用的信息，需要对原始图像进行预处理，以突出有效的图像信息，消除或减少噪声的干扰。(1)CT图像格式的转换与读写。原始的CT图像是采用DICOM3.0标准进行存储的，不能被MATLAB所识别，因此必须进行图像格式的转换。在这里，使用VisualC

7、++6.0自行开发转换程序，在正确读取DICOM图像后，通过选择合适的窗宽、窗位，将窗宽范围内的值[4]通过线性或非线性变换转换为小于256的值，将CT图像转换为256色BMP图像。使用MATLAB中的图像读入函数imread()，可以读取BMP图像，同时可以使用图像写[5]出函数imwrite()及图像显示函数image()、imshow()对图像进行写出和显示。(2)图像增强。图像增强就是根据某种应用的需要，人为地突出输入图像中