超声序列图像实时体渲染系统设计与实现

设计并实现了对超声序列图像实时体渲染的可视化系统。该系统能够对目前的二维超声设备进行扩展,利用对视频数据的重采样和预处理得到三维切片体数据,并通过GPU加速达到了对DDR与MINIP光照模型的实时体渲染。阐述系统的设计模块与基于VTK的实现过程,最后通过对实际肝脏超声数据实验结果说明了系统对二维超声数据分析的有效性。     

改进的B-Snake模型肝脏CT图像分割算法

肝脏模型的个性化是肝脏虚拟手术系统中的一个关键技术,而肝脏模型的个性化又是以肝脏CT图像的三维分割为前提的。针对B-Snake模型的特点,提出一种结合区域填充的改进B-Snake模型图像分割算法。将相邻的上一张切片的分割结果映射到当前切片上,根据一定的规则进行区域填充,并将填充后的结果与前一张切片的分割结果按一定的算法进行比较,进一步优化。得到的初始轮廓很接近肝脏的真实边界,而且大部分曲线已在边界上,将其作为改进的B-Snake模型算法的初始轮廓,只需对其进行部分控制点的优化调整,就可得到准确的分割结果。以此类推,直到处理完所有切片图。实验表明,该算法能有效提高分割的准确度,获得较满意的分割结果。     

肝脏三维管道系统提取方法

针对肝脏CT序列图像数据中目标血管与背景灰度差别小、肝脏内管道系统复杂及噪声较多等问题,提出一种肝脏管道系统提取和处理的方法。首先用基于统计的阈值分割方法粗分割血管,然后用一种基于空间连通域的三维血管树追踪的方法得到空间连通的三维管道系统,从而达到去除噪声的目的。最后利用傅里叶描述子的多尺度曲线平滑方法来平滑血管图的边缘。实验表明,该方法快速有效地提取到肝脏的各个管道系统。     

基于层级血管树的肝脏分段方法

针对经典肝脏功能性分段方法对门静脉血管数据的敏感性,结合Couinaud肝脏分段理论和门静脉分布特征,提出了基于层级血管树的肝脏分段方法：首先对腹腔CT数据进行肝脏分割、血管提取和骨架化;接着统计分析血管树分支半径,确定二级子树集合,按照供血区域对二级子树进行聚类完成对二级子树的归类划分;进而采用最短距离归类算法划分肝脏,得到各个肝段;最后运用三维可视化方法展现肝脏内部的解剖结构,并进行肝段诠析,提取临床感兴趣信息。实验结果表明该方法对分支较多、结构较复杂的血管树可以取得较好的分级效果,考虑了大部分二级分支的供血作用,分割得到的肝段分布和属性信息也符合Couinaud肝段分割理论。     

新颖的网格模型压缩算法——网格切片

针对三维(3D)网格模型的存储与网络传输问题,提出一种新颖的三维模型压缩算法。该算法基于对网格模型的切片处理,主要由以下三个步骤组成:切片顶点的计算、切片边界的均匀采样以及对切片所得图像的编码。对于一个给定的三维模型,首先,计算模型的包围盒;然后,沿包围盒长度最长的方向进行切片;同时计算切片与网格模型表面每条边的交点,构成一个多边形,这个多边形即为切片的边界;其次,对切片边界进行均匀的重采样,使每层切片具有相同的顶点数;最后,把每层的顶点坐标转化为极坐标形式,这样,所有层顶点的ρ-坐标以及θ-坐标能分别构成一张图像,原始的三维模型即能由这两张图像表示。这种表示方法具有以下两个明显的优势:第一,降低了数据的维度,有效减少了数据量;第二,具有极大的数据相关性,进一步减少了数据的熵。基于这两个优势,该算法对图像数据进行差值编码以及算术编码,最后得到压缩后的文件。与增量参数细化(IPR)方法相比,在解码模型同等质量的前提下,所提算法的编码效率提高了23%。实验结果表明,所提算法在模型存储和传输应用中能取得很好的压缩效率,有效减少了数据量。     

三维CT数据任意切片的交互式获取技术

基于VTK开发包提出了一种交互式获取三维CT数据任意切片的方法。首先由CT图像序列构造出三维体数据,并实现了体数据切片的显示,然后利用VTK的交互功能实现体数据任意切片信息的获取和显示。结果表明该方法有助于医生从不同截面对同一组织进行观察和诊治。     

基于分割的肝癌三维可视化研究与实现

提出一种基于分割的肝癌三维可视化方法.利用动态自适应区域生长算法分别把肝脏、肿瘤以及肝内血管从图像中提取出来;通过调用VTK开发包中的MC面绘制三维蕈建算法,对这些器官和组织进行三维绘制.这种方法分割准确.重建的三维器官模型立体感强,形态逼真,便于观察肿瘤与其它器官组织的空间位置关系.     

使用形状变化描述三维模型

针对三维模型检索中的形状特征提取问题,提出利用三维模型自身形状变化信息构造形状特征描述符的方法.首先选择一组等间距互相平行的平面切割三维模型,得到三维模型的切片集合;然后定义相邻切片的 差来描述切片间的形状变化,并通过所有相邻切片间的差值来反映三维模型自身的形状变化,以此作为三维模型的形状特征描述符.该方法与三维模型的旋转、平移无关,同时不依赖于模型的点云分布,并且精简模型三角面片对算法的影响较小.实验结果验证了该方法的有效性.     

基于工业CT切片数据的CAD模型重构

为了使工业CT（computed tomography）扫描获得的切片数据能够被CAD软件直接处理并进行模型重构，在得到切片轮廓点坐标数据的基础上，提出了用IGES（Initial Graphics Exchange Specification）格式作为边缘轮廓坐标数据和CAD软件交换标准的方法，并采用VC^＋＋设计了IGES格式转换软件。实现了IGES格式文件的生成，并用逆向软件Imageware重构出三维CAD模型，取得了较好的效果。     

心内膜散乱点云边界点检测算法研究

针对心内膜散乱点云预处理中的边界点检测,利用截线云理论将散乱点云进行等间隔区域分层,将点云投影至点云切片,得到切片的散乱点集,同时建立链表结构分区存储点云数据;由平面上点的二维坐标定位,提出区域"十"字算法进行切片数据边界点提取,获取切片数据的最外层点,将检测到的边界点存回原始三维数据源,完成预处理过程。实验结果证明,该算法对边界点具有较强的识别能力,能够在快速、有效地简化点云数据的同时保持原始特征的信息,可以提高后续三维建模的精度和速度。     

医学图像三维可视化中任意平面切片的研究与实现

对医学图像的三维重建技术进行研究,利用介于面绘制和体绘制之间的切片法来实现三维体数据可视化,并针对断层图像序列所生成三维体数据的切片方法进行了深入讨论。提出一种可操作性很强的切片方法,能较好地实现三维体数据中冠状面、矢状面、特别是任意平面的切片。同时,该方法已经用VC6．0结合VTK（Visualization Toolkit）编程进行实现,效果符合医学诊断要求,并得到了有关应用。     

复合纤维缠绕模型的缺陷仿真设计

为解决复合纤维缠绕制品三维设计仿真、应力和变形分析问题,以复杂三维模型构造方法为研究对象,提出基于三维模型数据重构的程序驱动方法创建三维大型缠绕纤维模型.首先以网格化的数据结构作为三维模型中心线上控制点坐标信息的组织形式;然后以圆柱形螺旋方程为基础,结合几何图形变换的方法生成全部控制点坐标;再根据用户输入的缺陷参数,由缠绕于芯轴上的第1层纤维起逐层向外查找缺陷产生的位置并依次修正控制点的坐标参数,生成有缺陷的纤维缠绕模型.该方法将较为复杂的圆锥螺旋线缺陷计算问题转变为对三维圆柱螺旋线上点坐标计算和几何图形变换问题,简化了中心线上控制点的定位坐标计算和逻辑关系判定.实验结果表明,文中方法可以创建任意长度纤维缠绕时具有多个缠绕缺陷,且单层轴向累计误差小于等于1.5倍纤维直径的复合缠绕缺陷模型.     

结合改进分水岭和GVF的三维肝脏分割方法

三维肝脏分割是当前医学图像处理的热点问题,如何准确快速地从腹部CT序列中分割出肝脏是肝部病变诊断的基础。针对传统活动轮廓模型对轮廓线敏感、运算量大的问题,改进了传统轮廓线设置方法,并把算法扩展到三维。首先,在一幅腹部CT图片中采用改进的分水岭算法,按照灰度和纹理的相似性原则从一个种子块开始生长出整个肝脏,再用其边缘作为相邻CT序列的起始轮廓,用GVF算法从序列图片中分割出肝脏,重复该过程,直至分割出整个腹部序列图像的切片,进行三维重建。     

过程模型切片技术的研究

将程序切片技术引入到过程模型中,定义过程模型中的关联关系和数据连接关系,在此基础上给出了过程模型的切片定义,并定义了过程模型的三种切片：前向切片,后向切片和双向切片,提出了前向切片、后向切片和双向切片的算法,最后通过实例分析证明了该算法的可行性和实用性。     

基于MITK的血管三维重建

利用二维血管内超声图像序列重建三维血管模型,并对三维模型进行虚拟剖切,可以方便地看到内部组织,便于观察和诊断.针对血管内超声图像亮度变化小、形状特征不明显和图像分割效果不好等问题,基于MITK平台,采用光线投射算法对二维超声图像序列进行体绘制三维重建.对重建模型进行旋转、缩放和任意平面裁剪等交互操作,裁剪掉一部分无关体素,有助于医生观察血管的内部结构和细节信息.此外,通过调节体素的阻光度值,可以得到层次清晰的三维血管模型.     

虚拟肝脏的规则和非规则手术切除技术

为了提高肝癌手术治疗计划的可靠性,在利用腹部CT图像数据进行肝脏三维重建的基础上,实现了任意角度对虚拟肝脏进行平面切割和切割面结构的显示;通过构造可以调节大小、位置的球体模型,实现了球体切除;通过在肝脏三维模型表面上勾画不规则封闭区域,实现了任意曲面肝脏切除;并依据肝内血管结构进行肝段划分,实现了解剖性肝段切除.临床实验结果表明,文中所述的技术能够满足虚拟手术的需求,有利于医生制定安全可靠的术前计划,提高手术成功率.     

一种基于切片的三维模型检索算法*

为了更加高效地从三维模型库中检索出相似模型,提出了一种基于切片的三维模型检索算法。首先应用主元分析对三维模型进行预处理;然后对预处理后的模型在不同位置和不同方向上进行切片,根据所得切片断面的相对面积进行三维模型检索。基于该算法设计并实现了三维模型检索系统。实验采用PSB(PrincetonShape Benchmark)提供的三维模型数据库,结果表明把模型的切片截面作为三维模型的特征描述,能有效地区分不同模型,并取得了较好的检索效果。     

虚拟手术中肝脏体实时切割系统

在检测二维医学图像的过程中利用医学图像的三维可视化技术有利于医生更加全面地分析图像数据,从而对病情做出准确的应对措施.以肝脏为例,首先提取可视人体数据集中连续横断面图像,采用区域生长的图像分割算法从连续的横断面图像中提取出肝脏轮廓的区域.然后对肝脏轮廓进行层间插值,利用VTK工具包结合面绘制方法构建出肝脏的三维模型.接着对初始模型进行一定程度的网格削减,降低数据冗余度,完成虚拟肝脏体的三维重建.采用CUDA架构进行肝脏体纹理的合成与映射工作,兼顾了体纹理的真实感和虚拟手术系统的实时性,对虚拟肝脏手术的发展有着重要的促进作用.     

面向三维模型分割的边界感知点云神经网络

为了能够更好地应用深度神经网络学习三维模型的空间特征,获得更好的三维模型分割效果,提出面向三维模型分割的边界感知点云神经网络.首先,采用边界感知的网格点云化方法,将网格分割问题转化成点云标记问题;然后,利用数据切片方法对转化而来的点云数据进行重采样;最后,利用不同大小卷积核的滤波器提取点云数据的空间特征,并将点云标记的结果对应到原网格模型,得到三维模型分割的结果.在ShapeNetCore数据库上的实验结果表明,该方法不仅能够明显地提高分割的准确率,而且具有边界感知的特性,能够有效地避免过分割现象.     

基于切片二维图像的血管三维重建研究

血管三维重建对于解决各种心脑血管疾病的诊断和治疗具有非常重要的指导意义,国内外医学及生物学专业学者为了进一步立体的观察到生物体图像,开始关注三维重建的研究.本文针对2011年"高教社杯"全国大学生数学建模竞赛A题血管的三维重建进行一系列研究,并绘制出三维图像.通过对题目的分析,首先可知切片半径平均值的结果即为血管管道的半径;接着可利用切片圆形坐标得出散点图拟合解得中轴线;最后在此基础上即可绘制投影图并得到三维图像.