基于可视化虚拟人数据集的结构分离和显示方法研究

论文题目: 基于可视化虚拟人数据集的结构分离和显示方法研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 生物医学工程

作者: 张坤

导师: 罗立民

关键词: 可视化虚拟人数据库,医学图像处理,图像分割,水平集方法,区域增长方法,光线跟踪,等值面抽取,图像分割与配准工具包,可视化工具包

文献来源: 东南大学

发表年度: 2005

论文摘要: 数字化可视虚拟人体,是医学与信息技术,虚拟现实技术相结合的科技性研究课题。通过人体断面连续切片构建出数据集,将医学信息数字化,为医学教育和医学临床的应用提供了理想的工具。建立数字化器官模型是数字化虚拟人中的一个主要工作。准确逼真的数字化器官模型可以在临床,教学中发挥不可忽视的作用。数字化器官模型的建立涉及到多学科知识的交叉应用。其中特定器官结构的提取是工作的重点,它直接关系到下一步建模和可视化结果的好坏。可视化虚拟人数据集中的医学图像除了具有一般医学图像,细节丰富,不规则的特点之外,还因为其数据量巨大,而呈现出更多的问题有待解决。本文的研究是围绕可视化虚拟人数据库(Visible Human Being Dataset)中的图像分割处理和器官重建、三维显示展开的。我们所要处理的图像是数据库中的彩色低温断层扫描图像,针对彩色图像的特点,在图像的分割方法上我们选择了基于区域的向量置信度连接(Vector Confidence Connected)的低级分割方法和基于边界的水平集(Level Set)高级分割方法,并提出了基于这两种方法的向量阈值水平集方法。在分割结果中,边界的平滑性得到了保持,同时半自动的分割方法既有效地结合了医学专家的医学背景知识,同时又提高了分割的速度。经过实验证明,这种组合的分割方法很适合可视人数据库中的医学图像的分割处理。我们分别利用了三种比较成熟的三维体数据显示方法:光线跟踪(Ray Casting)、纹理映射(Texture Mapping)、等值面抽取(Marching Cube)方法,对分割结果进行三维绘制,都获得了较好的显示效果。在程序的编写开发过程中,我们在系统中使用了医学图像处理领域比较先进流行的开发工具包:图像分割和配准开发包(Insight Segmentation and Registration Toolkit、ITK)和可视化开发包(Visualization Toolkit、VTK)。提高了代码的执行效率,可读性。标准开放库的使用也使得今后对于系统功能的扩充成为可能。

论文目录:

摘要

Abstract

第一章 可视化虚拟人的研究背景、现状和展望

1.1 可视化虚拟人的研究背景

1.2 可视化虚拟人数据库的应用

1.3 可视人虚拟人数据库研究现状

1.4 可视化虚拟人图像

第二章 可视化虚拟人图像分割方法的研究

2.1 医学图像分割方法综述

2.1.1 图像分割方法的分类

2.1.2 基本图像分割方法

2.1.2.1 并行边界分割技术

2.1.2.2 串行边界分割技术

2.1.2.3 并行区域分割技术

2.1.2.4 串行区域分割技术

2.1.3 基于特定理论的分割技术

2.1.3.1 基于数学形态学的分割技术

2.1.3.2 基于人工神经网络的分割算法

2.1.3.3 可变形模型方法

2.2 区域增长分割方法的研究

2.2.1 区域增长分割方法的描述

2.2.2 区域增长方法的实现

2.2.2.1 置信度连接方法

2.2.2.2 置信度连接方法在向量图像中的应用

2.3 水平集分割方法的研究

2.3.1 水平集方法的原理

曲率均值为基础的几何主动轮廓线

梯度为基础的水平集主动轮廓线

地测线主动轮廓线

2.3.2 水平集方法的实现

2.3.2.1 向量阈值水平集方法

2.3.2.2 地测线主动轮廓线分割方法

2.4 小结

第三章 可视化虚拟人器官重建及可视化

3.1 光线跟踪方法

3.2 纹理映射的方法

3.3 等值面抽取方法

第四章 虚拟人器官分割重建显示系统

4.1 医学图像处理开发包

4.1.1 分割与配准开发包

4.1.2 可视化开发包

4.2 可视化虚拟人解剖结构分离和显示系统

4.3 系统的实现

4.3.1 图像的读取、存储和显示

4.3.2 器官结构分离

4.3.3 结构重建和显示

第五章 总结与展望

致谢

参考文献

发布时间: 2007-06-11

参考文献

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