多层螺旋CT联合三维重建技术诊断复杂性肛瘘的效果

目的:探讨多层螺旋CT联合三维重建技术诊断复杂性肛瘘的效果。方法:选取2015年1月-2018年12月本院收治的复杂性肛瘘患者58例。患者术前均给予多层螺旋CT联合三维重建和直肠腔内超声(EAUS)检查,以手术结果为最终诊断结果,比较两种方法对复杂性肛瘘的内口、瘘管的检出准确率以及对复杂性肛瘘分级的准确性。结果:58例患者手术共检出62个内口、74条瘘管;多层螺旋CT联合三维重建对内口和瘘管的检出准确率分别为98.39%、97.30%,均高于EAUS的88.71%、89.19%,差异均有统计学意义(P<0.05);多层螺旋CT联合三维重建、手术对复杂性肛瘘分级诊断准确性比较,差异无统计学意义(P>0.05),EAUS、手术对复杂性肛瘘分级诊断准确性比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:多层螺旋CT联合三维重建技术能够更精准地确定肛瘘内口和瘘管的位置,准确地对肛瘘进行分级,为手术方案的确定和手术的顺利进行提供可靠保证。     

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.     

一种鲁棒的可视外壳生成算法*

针对各种传统可视外壳生成算法中数据冗余、精确度低、健壮性不足等问题, 提出了一种新的可视外壳生成算法,即采用加权线段求交、线段集合中心线性过滤、多边形边界检测等方法重建物体模型。与传统方法相比,本算法能够更稳定地计算线段交集,表面边界提取更加准确,重建结果精确逼近真实物体。实验表明, 通过该算法计算的物体可视外壳能够更好地逼近真实模型,精度高。     

医学CT断层图像三维重建的Matlab实现方法

介绍了运用Matlab软件进行CT断层图像的三维重建的原理及实现方法。运用计算机图形学和图像处理技术将计算机断层扫描（CT）等成像设备得到的人体断层二维图像序列,在计算机中重建成三维图像数据,并在屏幕上形象逼真地显示人体器官的立体视图。可以对重构出的器官图像进行诸如旋转、缩放等操作,重建方法简单,显示效果良好。     

基于自适应聚合与深度优化的三维重建算法

针对现有基于多视图的三维重建方法未充分考虑像素点在其余视图的可见性,从而导致重建完整度不足,且在弱纹理和遮挡区域重建困难等问题,提出了一种应用于高分辨率的三维重建网络。首先提出了一种引入可见性感知的自适应成本聚合方法用于成本量的聚合,通过网络获取视图中像素点的可见性,可以提高遮挡区域重建完整性;采用基于方差预测每像素视差范围,构建空间变化的深度假设面用于分阶段重建,在最后一阶段提出了基于卷积空间传播网络的深度图优化模块,以获得优化的深度图;最后采用改进深度图融合算法,结合所有视图的像素点与3D点的重投影误差进行一致性检查,得到密集点云。在DTU 数据集上与其他方法的定量定性比较结果表明,提出的方法可以重建出细节上表现更好的场景。     

组件感知的高分辨率三维物体重建方法

基于体素表示的三维物体重建计算代价会随着体素分辨率的增加呈立方增长.为了缓解这一问题,提出组件感知的三维物体重建方法,将三维物体分解成多个组件,通过预测组件几何结构和组装组件的方式重建三维物体,从而将高分辨率三维物体的重建问题分解成一系列低分辨率组件的重建问题.组件感知的三维物体重建方法使用组件位置预测模块预测所有组件的位置;使用组件特征提取模块融合组件表观特征与组件几何特征生成组件联合特征;使用组件几何结构重建模块根据组件联合特征重建组件的几何形状;最后将所有组件按其位置信息组装成高分辨率的三维物体.实验使用ShapeNet数据集在一个拥有12 GB内存的NVIDIA 1080 Maxwell GPU上进行.对比方法包括一个基于八叉树的高分辨率重建方法、一个基于LSTM的低分辨率重建方法和一个使用编码器-解码器架构的Baseline方法.高分辨率重建结果显示,组件感知的三维物体重建方法能够以较小的计算代价取得满意的高分辨率三维物体重建精度.在低分辨率重建实验上,该方法也取得了更高的重建精度,在13个类别上的平均精度达到了0.618.     

基于摄影测量的数码影像三维物体空间重建

近景摄影测量作为一种非接触性量测手段,其基本任务是通过数码相机(摄影机)获取图像信息,计算三维空间物体的几何信息以重建和识别物体。基于摄影测量原理,利用数码相机从不同方向拍摄物体使之构成立体像对,加之利用一定数量的控制点进行控制,即可实现小区域的三维物体空间重建。本文以未检校的数码相机对某浮雕进行外业摄影,并通过内业处理实现三维建模,验证该方法的有效性。     

面向大尺度三维重建的多核并行SIFT算法

针对大尺度三维重建中图像数据集较大、其特征提取和匹配时间消耗过长等问题,提出了一种针对有序图像数据集的滑动窗口匹配算法.该算法采用并行计算实现了对SIFT特征提取和匹配算法的加速,并在图形处理器上得以实现,减少了匹配计算量.实验结果表明,算法大大提高了特征提取和匹配的运算速度,保证了特征的稳定性和匹配精度,有效地缩短了大尺度三维重建的运算时间,确保了重建精度.     

基于RGB-D数据的目标分割与实时重建方法

应用RGB-D传感器进行三维重建具有速度和成本的优势,并可获取纹理信息,但扫描数据易受干扰。针对有干扰的外部环境,提出一种基于RGB-D数据的目标分割与重建方法。首先为改善输入图像质量,采用多帧叠加的中值滤波对信息缺失的位置进行预处理。接着,利用静态减除和动态3D Mean-shift相结合的方法分割目标,实现对目标物体的实时定位。最后使用一种优化的点到面ICP方法进行配准,并在此基础上利用随机抽样算法对点云的配准进行加速。采用该方法实现的原型系统能够支持含有背景和一定干扰下的小物体配准,且能有效提高三维重建的速度和自动化程度。     

基于MITK的医学图像系统设计

为丰富断层医学图像的数据信息,本文在MITK（Medical Imaging ToolKit）算法平台基础上,利用Visual C＋＋6.0开发环境,设计一个图像处理系统来实现二维断层图像的三维重建和图像分割。并取得了较好的成像效果,满足了部分使用者对数据的需求。