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1、医学图像三维重建探讨医学科技论文1三维重建分类图像三维重建的方法主耍有两大类:一类是三维血绘制;另一类是三维体绘制。体绘制更能反应真实的人体结构。由于体绘制算法运算量太大，即使利用高性能的计算机，仍然无法满足实际应用中交互操作的需要，因此，面绘制仍是日前的主流算法。1」三维血绘制(SurfaceRending)表更表示是表示三维物质形状最基木的方法，它可以提供三维物体的全面信息，其具体形式用边界轮廓线和表面曲面表示。LL1基于断层轮廓的表面重建在断层图像小，通过手工或白动方式实现目标轮丿郭的确定性分割，然后用各层的轮郦线“堆砌”在一起表示感兴趣物体的边界，这种轮廓线表示方法简单
2、且数据量小，但是不很胃观。除了以轮廓线表示物体外，还可以由轮廓重建物体的表面来表示。最早的方法是基于多边形技术,主要采川平面轮廓的三角形算法川三角片面拟合这组表面轮廓的lHljiU；Bussonnat提出了另外一种基于表面轮廓的Delaunay三角形方法,解决了系列表面轮廓的三维连通性问题。用三角形或多边形的小平面(或曲面)在相邻的边界轮丿郭线间填充形成物体的表面，所得出的只是分片光滑的表面,Lin采用从轮廓出发的B样条插值重建算法，得到了整体光滑的表面。所谓等值面是指空间屮的一张曲面，该曲血上函数F(x,y,z)的值等于某一给定值。等值面生成的最早研究是从医学图像的应用开始的
3、。由于医学图像数据是三维正交等距网格,组织三维图像的基木六面体单元称为体索(Voxel)o基于体索的等值面重建方法主要有以下儿种。(l)Cuberille方法。该方法将三维图像屮的每一像素看成是空间屮的一个六面体单元即体素。在体素内数据场具有相同的值，用边界体素的六个面拟合等值而，即边界体素中相互重合的面去掉，只把不重合的面连接起来近似表示等值面。这种方法的特点是算法简单易行,便于并行处理，因为对每个体素的处理都是独立的;主要问题是出现严重的走样，显示图像给人一种“块状"感觉，尤其在物体边界处锯齿形走样特别醒目，而且显示粗糙，不能很好地显示物体的细节。⑵MarchingCube
4、s方法［3,4］。这是由Lore2nesen提出的…种基于体素的表面重建方法,MC方法是三维规则数据场等值面生成的经典算法，它先确定一个表面阈值,计算每一个体索内的梯度值，并与表面阈值进行比较判断,找出那些含有表面的立方体，利用插值的方法求出这些表面,这其实是抽取等值血的过程。其主要优点是可以采用比较成熟的计算机图形学方法进行显示。计算量小，运行速度快，借助于专用%更件支持，在高性能PC上面绘制完全可以实现实时交互显示，但它存在连接上的二义性，为解决二义性问题，提出了很多有效的方法。例如MarchingTetrahedral,DiscMC方法。(3)MarchingTetrah
5、edral方法［5］。Marc2hingTetrahedral算法(简称MT算法)是在MC算法的基础上发展起来的，该算法首先将立方体体索剖分成四血体，然后在其屮构造等值面，进行四面体剖分后，等值面在四面体屮的剖分模式减少,算法实现简单。其次，构造的等值面较MC算法构造的等值面精度高。而最肓接的原因是企图通过在四面体内构造等值一血来避免MC算法屮存在二义性问题。常见的立方体剖分成四面体的方法有5个、6个和24个四面体剖分法。一般最常用的是5个四面体剖分法。(4)DividingCubes方法。这种方法是逐个扫描每个体素，当体素的8个顶点越过等值血时，将该体素投影到显示图像上。如果
6、投影面积大于一个像素的大小，则该体素被分割成更小的了体索，使了体索在显示图像上的投影为一像素的大小，每一了体索在图像空间被绘制成一表面点。每一表曲点由对应子体素的值，对象空间屮的位置和剃度三部分表示，可使用传统的图形学消煤技术,将表面点绘制到图像空问屮。采用绘制表面点而不是绘制体索内等值面片,从而节省了大量的计算时间。1.2三维体绘制(VolumeRending)［6］体绘制由于玄接研究光线通过体数据场与体素的相互关系，无需构造屮间面，体素的许多细节信息得以保留，结果的保真性大为提高。从结果图像的质量上讲，体绘制要优于面绘制，但从交互性能和算法效率上讲,至少在目前的驶件平台上,
7、面绘制还是要优于体绘制的。下面讨论三种体绘制方法。1.2.1投影法(Projection)M先根据视点位置确定每-•体素的可见性优先级撚后，按优先级由低到高或由高到低的次序将所有体素投影到二维像平而上，在投影过程屮,利用光学中的透明公式计算当前颜色与阻光度，依投影顺序(即体索可见性优先级)的不同，投影法分为从前至jM(Front2to2Back)算法与从麻至前(Back2to2Front)算法。一般说来，前一种算法运算速度快,但除需一个颜色缓存区外,还需要一个阻光度缓存区;后一种算法仅需一个
