医学CT图像的三维重建与透视

医学CT图像的三维重建与透视

论文摘要

目前在医学界,诊断患者体内的病变情况都是在利用放射技术得到一系列断层影像后,借助医生的想像来了解病变结构与周围组织的空间关系,所得到的诊断结果在很大程度上取决于医生的临床经验和看片经验,带有很强的主观因素。三维重建能够摆脱这一局面,实现人体结构的可视化和透视,使医生从繁重的大脑重构过程中解脱出来。但是到目前为止,在小结构体(例如牙齿)的重建效果上一直都不是很令人满意,很难做出透视效果,并且会出现明显的台阶状表面。本课题的主要工作就是研究如何重构出光滑的小结构体透视模型。本文所采用的主要方法是利用CT(computed tomography)扫描成年人右侧下颌第一磨牙,获取牙齿横断面图象数据,然后利用MATLAB软件对横断面图象数据进行coif3小波去噪、二值化等处理,最后利用Dividing Cubes算法进行牙体及牙髓的三维重建并利用表层插值方法光滑模型表面。在图像预处理过程中,本文提出了一种新的图像分离算法(“类凸函数”法),能更有效的识别牙齿的内部结构,从而能将牙齿的牙质部分和牙髓腔及根管系统分别以不同的颜色、透明度在同一图像中重构,实现内部结构的多层显示(即透视)。在模型建立过程中,本文介绍了一种如何利用Lagrange插值法在切面图像数量较少的情况下快速重建磨牙表面的方法,这种方法能够在不增加计算机负担的同时完全消除模型表面的台阶状,实现光滑表面的目的。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题背景及研究意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 三维重建方法概述
  • 1.3.1 面重构法
  • 1.3.2 体重构法
  • 1.4 论文的主要研究成果及章节安排
  • 1.4.1 论文的主要研究成果
  • 1.4.2 论文的章节安排
  • 第二章 断层影像数据的获取及预处理
  • 2.1 CT基本原理简介
  • 2.2 材料及设备的选取
  • 2.3 CT数据的获取
  • 2.4 影像的预处理
  • 2.4.1 图像去噪
  • 2.4.1.1 噪声的分类
  • 2.4.1.2 傅立叶去噪
  • 2.4.1.3 中值滤波去噪
  • 2.4.1.4 小波去噪
  • 2.4.2 图像二值化
  • 2.4.2.1 图像的二值化的基本原理
  • 2.4.2.2 “类凸函数”法
  • 2.4.3 图像分离
  • 第三章 图片插值
  • 3.1 线性插值
  • 3.2 样条插值
  • 3.3 表层插值
  • 第四章 三维重建
  • 4.1 重建技术简介
  • 4.1.1 面显示算法
  • 4.1.1.1 Marching Cubes算法
  • 4.1.1.2 Dividing Cubes算法
  • 4.1.2 体显示算法
  • 4.2 三维模型构建
  • 第五章 总结与展望
  • 5.1 总结
  • 5.2 未来的研究工作
  • 参考文献
  • 附录一: 小波去噪的程序代码
  • 附录二: 预处理过程程序代码
  • 致谢
  • 作者简介及攻读硕士学位期间发表的论文
  • 相关论文文献

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