肾小球三维重建系统的研究

肾小球三维重建系统的研究

论文摘要

计算机技术和数字图像处理技术的不断发展,使得医学图像诊断在现代医疗中的地位越来越重要。现代医学已经越来越离不开医学图像所提供的信息,医学图像在临床诊断、教学科研等方面有着极其重要的作用。目前,已经成为提高疾病的早期诊断,以及更准确的分析病情的不可缺少的寻征手段。本文针对肾脏组织切片图像中二维肾小球的提取及三维模型的建立显示,设计了一个可以自动进行二维提取和三维重建的辅助系统。文中首先对原始医学图像进行读取,通过预处理解决图像噪声以及光照不均等问题,获得较清晰的二维切片图像。然后,通过一种基于轮廓信息的区域增长方法,对所建立的集合数据进行肾小球区域的提取,最后对配准后的所有二维肾小球图像建立体数据集,进行可视化成像处理。其中,在对二维序列图像进行肾小球区域提取时,本文采用了基于活动轮廓的方法,获得序列切片图像中的肾小球的大致边界,再对该边界的一个小区域内作区域生长,最终得到真实的包围肾小球区域的闭合边界。然后,以提取出的肾小球的边界为基本,往相邻的组织切片图像上投影,再进行GVF轮廓提取和区域生长分割,最终提取出序列图像中所有的二维肾小球区域。在此过程中,都是以上次提取出的肾小球边界为下次提取的初始轮廓,以减少累计误差。在三维可视化处理当中,本文根据三维数据体本身的属性和光线跟踪的原理,进行了基于体素的直接体绘制,并利用二维提取出的肾小球图像,进行了面绘制,实现了肾小球的外貌特征。实验表明,本文所提出的方法对于医学肾脏切片图像,二维提取和三维重建有很好的效果,可以作为医学辅助诊断软件的一个前期实验软件,基本满足了要求。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1. 概述
  • 1.1 课题背景及意义
  • 1.2 课题目的及内容
  • 1.3 系统流程
  • 1.4 论文的内容安排
  • 2. 序列图像分割
  • 2.1 图像的预处理
  • 2.1.1 图像滤波
  • 2.1.2 图像的灰度增强
  • 2.1.3 图像的直方图均衡化
  • 2.2 序列肾小球图像分割
  • 2.2.1 单幅图像的肾小球区域的分割
  • 2.2.2 序列图像中的肾小球区域的分割
  • 2.3 序列图像配准
  • 3. 三维数据的可视化
  • 3.1 可视化概述
  • 3.1.1 医学图像可视化意义
  • 3.1.2 医学图像可视化的基本方法
  • 3.2 建立体数据
  • 3.2.1 体数据的建立
  • 3.2.2 体数据插值
  • 3.2.3 体数据旋转
  • 3.3 面绘制方法
  • 3.3.1 面绘制算法原理
  • 3.3.2 表面绘制算法
  • 3.3.3 Marching Cubes算法
  • 3.4 体绘制方法
  • 3.4.1 体光照模型
  • 3.4.2 基于光线跟踪的体绘制方法
  • 3.5 三维切分
  • 4 系统介绍及实验结果分析
  • 4.1 系统介绍
  • 4.2 二维分割效果分析
  • 4.3 面绘制和体绘制
  • 5. 总结和展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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