基于体绘制技术的三维医学图像可视化平台研究

基于体绘制技术的三维医学图像可视化平台研究

论文摘要

三维医学图像可视化技术是体可视化技术的一个重要的分支,是随着计算机断层成像,核磁共振成像,超声成像等医学成像技术的迅速发展和广泛应用而迅速发展起来的。三维医学图像可视化技术通过对各种方式获取的二维数字断层图像序列进行三维重建,从而得到人体组织的三维体数据。这些三维体数据能为医学诊断,手术规划,治疗中的监控等提供更为完整的信息。由于三维体数据的可视化技术,可提供直观表达体数据的手段,因而成为医学图像领域重要的研究方向。如何将这些三维数据准确而直观地表现出来,是三维医学图像可视化技术研究的主要任务之一。VolPack库是在Shear-Warp算法的基础上开发的一个实验性的函数库,但是本文在研究的过程中发现该函数库的模块概念不够明确,尤其是在算法流程的实现上难以阅读和理解。因此,本文基于重构的思想,以工厂方法模式为中心实现了一个C++应用程序框架——VolPlus。该应用程序框架具备了面向对象的程序设计思想的诸多优点,结构清晰,易于扩展。然后,本文基于软件工程分层设计的思想,在VolPlus框架的基础上实现了一个MFC应用程序,初步完成了一个三维医学图像可视化平台。该平台不但验证了VolPlus框架易于扩展的优点,而且该平台还具有良好的人机界面,通过鼠标的拖动就可以即时地从不同的角度观察人体组织,在计算机辅助手术和图像指导治疗中有一定的应用价值。接下来,本文在人体解剖学假设的基础上,发现人体组织的体数据中各个体素的值都直接反映了该体数据中人体组织的密度分布规律。因此,本文基于人体组织的密度直方图的概念对体数据中不同的人体组织进行虚拟分割,从而提供有针对性地对不同组织的显示和隐藏。通过直接对体数据进行处理的方式来实现人体组织的虚拟分割是一种简单,直观,快速的处理方式。最后,本文在研究体数据分割算法的基础上,进一步发现可以利用对体数据中部分体素直接赋零值的操作来获取指定位置和角度的人体组织的剖面信息。通过这样处理之后的体数据所绘制出来的三维医学图像,可以直接观察人体组织的虚拟解剖效果,具有实际的应用价值。基于以上研究,本文发现人体组织的体数据所反映出来的密度信息是对不同组织进行虚拟分割的重要依据,同时对体数据进行直接处理也是对人体进行虚拟解剖的有效手段。因此在对体数据进行预处理以后再用本文实现的三维医学图像可视化平台进行绘制,可以更加深入地观察人体组织的解剖学结构,进一步扩展了可视化技术在医学诊断,手术规划,治疗中的监控等方面的应用。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 三维医学图像可视化技术的研究目的及意义
  • 1.1.1 三维医学图像可视化技术在临床医学中的应用
  • 1.1.2 三维医学图像可视化技术的发展现状
  • 1.2 图像绘制技术
  • 1.2.1 面绘制技术
  • 1.2.2 体绘制技术
  • 1.3 三维医学图像可视化平台的特点
  • 1.3.1 即时性
  • 1.3.2 扩展性
  • 1.3.3 交互性
  • 1.4 本文研究设想
  • 1.4.1 平台的设计
  • 1.4.2 算法的改进
  • 1.5 小结
  • 2 体绘制技术与VolPack库
  • 2.1 体绘制方程
  • 2.1.1 四个基本假设
  • 2.1.2 体绘制方程的推导
  • 2.1.3 体绘制技术的绘制流程
  • 2.2 体绘制算法及加速算法
  • 2.2.1 体绘制算法
  • 2.2.2 加速算法
  • 2.3 Shear-Warp算法
  • 2.3.1 Shear-Warp算法的基本原理
  • 2.3.2 优化的Shear-Warp算法
  • 2.4 VolPack库
  • 2.5 小结
  • 3 三维医学图像可视化平台
  • 3.1 VolPlus框架的实现
  • 3.1.1 重构VolPack
  • 3.1.2 VolPlus的模块
  • 3.1.3 模块间的关系
  • 3.1.4 简化的工厂方法模式
  • 3.2 GUI应用程序的实现
  • 3.2.1 视角变换
  • 3.2.2 二维断层图像序列
  • 3.3 基于体直方图的图像增强
  • 3.3.1 灰度直方图
  • 3.3.2 体直方图
  • 3.3.3 体素密度值的物理意义
  • 3.3.4 基于体直方图的分割
  • 3.4 基于体数据的剖切
  • 3.5 小结
  • 4 实验结果及分析
  • 4.1 V0lPlus框架扩展范例
  • 4.2 视角变换的实验结果
  • 4.3 基于体直方图的分割
  • 4.4 基于体数据的剖切
  • 4.5 性能分析
  • 4.6 小结
  • 5 总结
  • 5.1 全文工作总结
  • 5.2 研究结论
  • 5.3 本文研究的创新点
  • 5.3.1 三维医学图像可视化平台的实现
  • 5.3.2 针对体数据的特点的研究和应用
  • 5.4 研究工作的展望
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间科研成果
  • 致谢
  • 相关论文文献

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