MC算法在医学图像三维重建中的应用

详细介绍了MC算法,提出了优化网格模型简化算法。优化网格模型简化算法选取坐标点的原则是,尽可能地接近原始网格,通常采用子集选择法或优化选择法。在尽可能保证图像精度的前提下,优化网格模型简化算法可以提高运算速度,而单纯的网格算法由于失真严重而缺乏实用价值。基于体绘制的网格化简化算法重建的三维模型比较完全,且算法简单,在多排螺旋CT等医学图像三维重建中有较好的应用。     

基于标签化医学图像的多阈值三维重建算法

针对传统面绘制重建方法 MC无法一次性提取多个阈值器官的问题,提出一种将MRI图像中靶区及其周边组织进行标签化分割的多阈值三维重建算法。该算法通过将二维图像中的多阈值器官标签化为简单的整数,降低提取等值面时的数据存储量,进而提高等值面的绘制速度。同时,定义了多阈值三维重建时体素顶点索引方式和等值面相交形态,减少了传统MC算法提取多个阈值器官时存在三角面片与顶点复用的情况,且仅需一次性扫描即可重建多个器官等值面。实验结果表明,本文算法较传统MC算法,重建器官数量越多,器官彼此结构越紧密,三角面片与顶点复用情况减少越明显,在保证重建效果的同时,绘制速度可提高30%。     

基于MC算法的MEMS光刻仿真的三维重建方法研究

以MC(Marching Cubes)算法为基础,提出了一种补全重建后生成的三维形体表面出现空洞的方法,使用该方法进行三维重建生成的三维形体具有完整的外表面和良好的可视化效果.提出了一种三维重建时对多个形体进行布尔运算的新方法,该方法以MC算法为基础,将三维重建和布尔运算相结合,可以简单、方便、高效地进行三维重建时的布尔运算.     

浅析三维重建算法

为了将二雏图纸在计算机中自动转换成三维模型并进行交互式显示和各种操作,必须首先从二维图纸中读取所有线条、标注等信息。将这些信息以合适的数据结构进行组织,然后根据这些数据识别相应的几何元素及其位置、尺寸等信息,即进行三维重建。该文对已有的多种三维重建算法进行分类和剖析,归纳出三维重建算法的主要技术难点,并给出了核心的内部数据结构。     

浅析三维重建算法

为了将二维图纸在计算机中自动转换成三维模型并进行交互式显示和各种操作,必须首先从二维图纸中读取所有线条、标注等信息,将这些信息以合适的数据结构进行组织,然后根据这些数据识别相应的几何元素及其位置、尺寸等信息,即进行三维重建。该文对已有的多种三维重建算法进行分类和剖析,归纳出三维重建算法的主要技术难点,并给出了核心的内部数据结构。     

基于形体逼近的三维重建算法

该文提出一种新的由三视图重建三维实体的算法,能扩展自顶向下的三维重建算法的形体覆盖域,并在Auto-CAD平台上验证了算法的有效性。算法的主要步骤是首先用平扫-旋转-求交的实体运算法则构造出与所求实体形状相近的实体———第1参照体,再模拟人脑的识图过程:把第1参照体的三视图与初始三视图对比,根据两者之间的差别构造出差异体,再从第1参照体中逐一减去差异体,得到第2参照体、第3参照体......最后得到所求的实体。     

MC三维重建算法的二义性消除研究

面绘制法进行三维重建是三维重建技术的主要方法,Marching Cubes(移动立方体)算法是经典的面绘制法.本文在剖析了MC算法的基础上,针对其存在的二义性问题,给出了消除二义性的方法,从而使重建效果更加清晰.     

基于VTK的医学图像三维重建研究与实现

医学图像三维重建在放疗规划、解剖教学、医学诊断等方面具有重要的作用。本文首先介绍了可视化工具包VTK,然后对三维重建算法进行了概述,并重点研究了面绘制方法中的移动立方体算法和体绘制方法中的光线投射算法,最后,在VC++6.0环境下,采用可视化工具包VTK分别实现了移动立方体算法和光线投射算法,取得的良好的三维重建效果,并将其应用到了计算机辅助医学诊断软件中。     

二维CAD图纸的三维重建算法规划

三维重建的过程是一个比较复杂的过程,本文对已有的多种三维重建算法进行分类和剖析,归纳出了三维重建算法的主要技术难点,对三维重建算法做出了规划。     

基于AutoCAD2000平台的平面立体三维重建的算法与实现

介绍了在AutoCAD2000平台上用VisualLISP语言编程实现平面立体的三给重建的一些算法和技巧，通过对几个主要步骤的探讨，成功地编写了平面立体三维重建的实用化程序。     

医学图像重建MC算法三角片的合并与实现

提出一种算法对Marching Cubes算法中产生的大量三角片进行合并。根据三角片顶点的空间位置，按照所给的约束条件对顶点进行判断，合并符合条件的顶点，以减少三角片的数目。这个方法在保留图像细节的前提下，改善影像的显示速度，以期实现三维医学图像实时显示。对数据量大的医学图像的三维重建尤为必要。     

基于图像分割的三维重构

三维重构方法是医学图像可视化系统、治疗计划系统的重要技术。基于图像分割的三维重构方法结合了图像分割、等值面抽取、网格简化三种技术,是不同于传统Marching Cubes算法的一种三维重构方法。它首先将医学图像分割为二值图,然后利用Marching Cubes方法进行等值面抽取,最后对得到的网格模型进行简化。实验结果表明,基于图像分割的三维重构方法加快了Marching Cubes的运算速度,改善了重构的效果,有利于实现对基于三维重构的大型几何模型的实时绘制和交互。     

一种面向三维点集的快速表面重构算法

在对目前比较流行的空间三角化算法进行对比研究的基础上 ,对 Hugues Hoppe提出的算法进行了改进 ,即借鉴 Marching Cubes算法的基本思想 ,首先通过自动选取适当的参数 ,用包围盒方法将三维散乱点划分为数据区域 ;然后求取点的切平面及法向 ,同时采用广度优先算法遍历数据点来调整法向和快速地求取 Marching Cubes的等势函数 ;最后用基于查表法的 Marching Cubes来输出三角面片 ,即得到表面模型 .实验结果表明 ,改进后的算法效率有较大的提高 .新算法不仅适用于表面三维散乱点数据 ,也可以对体数据进行重构 ,具有一定的通用性 .     

针对脊柱CT图像三维重构MC方法的改进

对原始MC（Marching Cubes）方法存在的问题和局限进行改进,并以此为基础重构脊柱三维模型,使之满足术前分析和远程手术的要求。采用双曲渐近线判别式消除面二义性问题,利用插值函数的空间连续性解决体二义性问题。提出基于对象相关性的cube连通性判断,减少三角面片过多的问题,进一步采用Decimation算法消减面片网格。实验证明了上述改进方法的有效性和正确性,可得到良好的三维重构效果。     

一种医学图像三维表面重建的快速算法

阐述了医学图像三维重建的方法和过程,提出了一种基于跨距空间的快速种子体素搜索算法,利用等值面繁衍算法快速提取三角形等值面,并对由中点近似产生的共面三角形等值面进行合并。实验结果显示,本文提出的算法加快了重建的速度,有利于实现对基于医学图像的大规模数据三维重建的实时绘制和交互。     

离散Marching Cubes算法在骨科手术模拟系统的应用

为保证模型相对准确和满足模拟手术过程中三维交互的实时性要求,手术模拟系统要求在保持模型拓扑结构的前提下简化模型。该文详细介绍了离散MarchingCubes(DiscMC)算法及其实现,在实现过程中使用查表法,解决了二义性问题,提高了程序的运行效率。实验表明,DiscMC算法在保持模型的拓扑结构基础上大幅度减少了三角面片数目,缩减比例达66%。DiscMC算法作为计算机模拟骨科手术系统的三维表面模型重构和简化算法是合适的。     

MC 算法在 CT 医学图像三维重建中的应用*

MC 算法是三维重建面绘制的经典方法,采用等值面提取的方式把所需的数据分离出来进行重建。通过对 MC 算法的原理进行分析,结合 VTK 类库编程,研究基于 MC 算法提取CT 图像病灶的方法,并通过坐标平滑的方法对算法进行改进,提高三维重建的平滑显示效果和重建速度。     

MC算法与MT算法的比较

三维医学图像表面重建算法是近来的一个研究热点,目前已有多种算法,其中最具代表性的是Marching Cubes(MC)算法和Marching Tetrahedra(MT)算法.本文对这两种算法的实现原理进行了分析比较,给出了实现这两种算法的数据结构,分析了两者的实现过程,并针对具体的实验结果比较了两者的优劣.