脊柱外科三维重建系统设计

阐述了利用CT断层扫描影像切片数据,从二维图像中提取三维信息,并采用OpenGL开发工具进行三维重建,结合VC 的功能界面设计,实现了具有医学诊断指导意义的脊柱外科三维重建系统.     

下颌骨CT序列图象的三维重建

在对医学图象三维重建的研究现状和已有的重建方法进行分析的基础上，从牙科医生进行牙种植手术的实际情况出发，提出了一种简单，实用的三维图象重建算法－影像配准叠加法，该方法的基本思路是：首先对二维CT数字图象进行影像纠正，内插和配准，以确定每个像素的三维坐标值，再按其空间位置关系给每个像素点设置适当的透明度，然后进行影像配准叠加，以便在二维屏幕上显示出具有立体感的真三维图象来，实验结果表明，该方法定位精度高，重建图象失真度小，既能作定性观察，又能作定量测量，并且测量数据精度较高。     

基于MC算法的高质量脊柱CT图像三维重建

从脊柱CT图像中重建出脊柱的三维模型以提供直观的术前病灶信息,能够有效辅助高难度的脊柱畸形矫正手术。针对传统MC(Marching Cubes)算法存在的重建表面不平滑、结构拓扑歧义的局限以及人体脊柱重构碎片过多的特点,提出一种基于保边局部高斯滤波与三维区域增长的改进型MC算法。该算法采用保边滤波去噪并增强边缘,局部高斯滤波平滑待重建区域以改变原有体素类型,减少二义性体素对数,有效地解决了重建表面不平滑与结构拓扑歧义问题;采用基于三维区域增长的双阈值分割算法,大大减少碎骨重建的数量。实验证明,采用高质量重建算法重建的脊柱三维模型能够满足医学三维可视化的要求。     

基于MIMICS软件的脊柱三维重建算法研究

探讨基于MIMICS图像处理软件的脊柱三维重建算法。采集真实患者脊柱部位的CT影像数据,应用比利时医学交互式影像控制系统软件(Materialise's Interative Medical Image Control System, MIMICS)对影像数据进行图像处理、三维重建。采用基于灰度值的阈值分割、蒙版编辑、区域增长等算法编辑图像,最后计算三维蒙版获得脊柱的三维模型。结果:获得可编辑的stl格式的脊柱三维模型。应用MIMICS软件可基于脊柱CT影像数据高精度、准确的、快速建立三维模型,以用于临床的测量、手术规划、3D打印和数字骨科的有限元仿真。     

基于胸部CT图象的肺区自动分割

肺区自动分割是肺部肿瘤计算机辅助诊断系统的关键之一。文章采用多阈值和区域生长方法,先去掉背景,再去掉气管/支气管,最后对提取出来的肺区使用滚球的方法进行修补。该方法速度快、人工干预少、准确。     

基于CT的医学图像三维重建

本文介绍了医学CT三维重建的算法,分析了目前所用的关键技术,为医学图像三维重建应用软件的开发打下了理论基础.最后使用VTK开发包,以手部骨骼三维重建为例,给出了实现面绘制和体绘制方案和结果.     

基于VTK光线投射法的CT图像三维重建

通过光线投射(Ray-casting)算法中等值面、最大密度映射和合成等三种体绘制方法实现CT图像的三维重建,验证并比较这三种方法在人体模型三维重建的技术上的优缺点.结果表明VTK用于CT图像的三维可视化具有快速、方便、高效的特点,三种方法各有侧重点,实际应用中不同的需要应选用不同的方法.     

一种眼底图象的三维重建方法

将图象处理技术与真实感图形绘制技术相结合，提出了一种眼底图象的三维重建方法。着重阐述了二维图象的三维信息恢复，再利用三维信息及真实感绘制技术来实现三维眼底图象。     

工业CT断层序列图像三维重建的实现

文中对ICT序列断层图像进行三维结构的重建和显示。先对图像进行预处理，去掉空气环，然后再利用Matlab功能强大的函数用体绘制方法进行断层序列图像的三维重建，对某一工业CT机提供的实测数据进行了三维重建，实验结果比较理想。     

医学图象三维重建技术综述

医学图象三维重建技术是是计算机图形学和图象处理在生物医学工程中的重要应用.本文介绍医学图象三维重建技术在医疗中的应用,三维重建技术的分类,并分析了面绘制的MC、MT算法和网格简化技术;体绘制的射线投射法、足迹(模板)法、剪切曲变法及体绘制加速技术,频域体绘制法和基于小波的体绘制技术等典型算法,进一步展望了三维重建技术研究的发展前景.     

A Parallel Implementation of the Katsevich Algorithm for 3-D CT Image Reconstruction

Yu and Wang [1, 2] implemented the first theoretically exact spiral cone-beam reconstruction algorithm developed by Katsevich [3, 4]. This algorithm requires a high computational cost when the data amount becomes large. Here we study a parallel computing scheme for the Katsevich algorithm to facilitate the image reconstruction. Based on the proposed parallel algorithm, several numerical tests are conducted on a high performance computing (HPC) cluster with thirty two 64-bit AMD-based Opteron processors. The standard phantom data [5] is used to establish the performance benchmarks. The results show that our parallel algorithm significantly reduces the reconstruction time, achieving high speedup and efficiency.     

基于二维平行轮廓线的三维表面重建

研究了基于二维平行轮廓线的前列腺三维表现重建问题。采用Roberts边缘检测算子检测前列腺的边缘，提取其轮廓线。分析了BPL1算法在处理相信轮廓线无匹配部分时存在的缺陷。文章采用BPL1算法和相信轮廓线同步前进法相结合的方案被了前列腺表现的三维重建，给出了实验结果。实验表明重建的三维表面清晰、准确。     

有序子集最小二乘OS—LS图像重建迭代算法

为推导一种新的快速图像迭代重建方法，首先将有序子集(ordered subsets，OS)技术应用到最小二乘图像重建迭代算法(least square reconstruction，LS)；然后对仿真Phantom模型数据和实际医用正电子发射断层成像仪(PET)数据进行重建，并研究了在不同子集划分下的重建结果，同时分析比较了不同子集的选取对OS—LS重建罔像质量以及重建收敛速度的影响。重建结果表明，这种基于有序子集的最小二乘图像重建迭代算法(OS—LS)具有较高的重建图像质量和较短的计算时间，相对于传统LS算法的重建，OS—LS的收敛速度加速了约L倍(L为子集个数)．其重建图像质量也好于传统的滤波反投影(FBP)方法的重建．町应用在PET图像重建中。     

基于三维设计的工程图学课程体系的重构

以三维设计理念探索工程图学教育的新体系,是工程图学的新阶段和发展方向.新工程图学课程体系的构建,可将机械设计的全过程与工程制图的学习与实践融为一体,使工程图学的教学过程由被动地学习二维生产图样的绘制方法变为主动地进行机械工程的三维创新设计.这种新体系更适应当前工程设计发展变化的需要,有利于培养学生的空间思维能力,图形表达能力和机械工程的素养,可以更好地满足科技、社会发展和知识经济时代人才培养的需要.     

高精度CT图像重建的并行运算实现

为解决超大图像(2048×2048)的FBP与OR-OSEM扇束图像重建,作者采用PC机群的并行处理技术。将图像重建算法改写为并行运算方式,按角度数均匀地分配计算任务给各个CPU。并行运算结果表明:图像重建速度与CPU的个数基本上成线性正比关系,可提高近25倍(CPU数为25时)。超大图像的在线重建可采用CPU阵列机来高速实现,这一技术对发展高精度CT具有重要的作用。     

基于知识的X光焊缝缺陷三维信息提取

介绍了一种焊缝Ｘ线图象缺陷三维信息提取的方法,一般在二维Ｘ线投影图上,会把沿射线方向的走向裂纹等缺陷当成气孔或夹渣,而且会忽略很薄的面积性缺陷（裂纹和未焊透）,还可能把表面凹坑看成内部气孔,但从三 来考察焊缝缺陷,不仅可避免上述问题,而且可为补焊提供深度信息,为焊接工艺分析提供帮助,因而三维缺陷自动检测技术将引起焊缝无损检测工艺革命性变化和带来巨大的经济效益,由于现场条件限制着投影图的数量,为了有     

超分辨率图像重建方法综述

由于广泛的实用价值与理论价值,超分辨率图像重建(Super-resolution image reconstruction, SRIR 或 SR)技术成为计算机视觉与图像处理领域的一个研究热点, 引起了研究者的广泛关注. 本文 将超分辨率图像重建问题按照不同的输入输出情况进行系统分类, 将超分辨率问题分为基于重建的超分辨率、视频超分辨率、 单帧图像超分辨率三大类. 对于其中每一大类问题, 分别全面综述了该问题的发展历史、常用算法的分类及当前的最新研究成果等 各种相关问题, 并对不同算法的特点进行了比较分析. 本文随后讨论了各不同类别超分辨率算法的互相融合和图像视频质量评价的方法, 最后给出了对这一领域未来发展的思考与展望.     

MPI在CT并行重建中的应用

CT图像重建计算量巨大,为了达到理想的重建时间,并行处理很有必要,CT图像重建过程各个子空间相互独立,具有很好的并行性。采用基于消息传递接口(MPI)的并行算法充分利用了CT图像重建的这个特性,以平行束重建为例,采用卷积反投影重建算法进行CT图像重建过程的并行实现进行分析,实验结果证明,并行处理和单机处理重建结果完全一致,并且能够达到比较理想的加速比,可以扩展到CT的其他重建算法。