医学图像的交互分割及三维表面重建

提出一种基于灰度信息的三维医学图像交互分割方法,并对分割提取的组织或区域进行了三维表面重建,在分割过程中,首先对图像进行滤波,确定阈值范围进行二值化,然后根据待提取组织或区域的特征,选取合适的数学形态学操作,最后对区域进行种子填充,这一过程是一个交互的过程,对提取出的区域用MT算法构造等值面,用灰度梯度法计算表面法微量,并实现高质量三维显示。     

基于光流法的冠状动脉造影图像序列中血管运动的估计

利用冠状动脉造影图像序列进行二维血管运动的分析，对于准确估计与解释心脏的运动，从而正确诊断心血管和心脏疾病十分关键。同时也是由血管造影图进行冠状动脉树三维重建的重要步骤。笔者采用光流法对单面冠状动脉造影图像序列进行血管运动估计，以动脉分叉点作为运动跟踪的标志，并提出在很短的时间间隔内冠状动脉上很小部分的运动可以认为是简单平移的假设，从而计算出血管以及相关心外膜的运动参数。     

应用血管内超声与X射线造影图像融合的血管三维重建

针对X射线血管造影和血管内超声各自显示血管形态的局限以及互补性问题,提出将两种数据进行融合,准确重建血管的方法。首先从在超声导管回撤路径起点拍摄的两个角度的造影图像对中提取出导管并进行三维重建。然后采用基于snake模型的半自动方法从各帧超声图像中提取出血管壁的内外膜边缘。最后,在Frenet-Serret标架中确定各相邻帧超声图像间的相对方位后,利用非迭代的统计优化方法确定各帧超声图像沿导管轴向的绝对方位,完成两种数据的融合。采用临床数据的实验结果验证了算法的可行性,并分析了可能存在的误差和计算成本。     

变形模型技术在冠状动脉造影图像序列后处理中的应用

以冠状动脉血管轴线的三维运动跟踪和心脏的形状建模为例,论述了变形模型在X射线心血管造影图像序列后处理中的应用.首先采用3D snake模型,表示血管轴线的曲线在三维空间中的变形,完成对血管骨架的序列重建.然后以各时刻的血管骨架点作为采样点,采用基于扩展超二次曲面的变形模型,建立心脏形状模型,通过分析不同时刻模型参数的变化,获得心脏变形参数的估计.     

冠脉造影图像最佳造影角度的研究

冠心病是目前危害人类健康的首要疾病。在冠心病的临床诊断中,由于透视投影成像导致的血管缩短会引起血管段长度、血管直径和血管狭窄百分比等参数的二维定量分析结果错误,而血管缩短与造影角度的选择有关。因此,作者在冠状动脉树三维重建的基础上,利用平面拟合法计算感兴趣血管段最佳造影角度,并通过冠状动脉树实物模型进行实验。实验结果表明,最佳造影角度下的定量分析能够有效地提高临床医学参数的测量精度,用于指导介入性治疗。     

基于图像的启发式三维火焰重建算法

研究了火焰的重建,为改进现有稀疏视角输入下的层析成像算法的重建精度,提出了一种基于图像的启发式火焰重建方法。该重建方法通过迭代优化求解能量约束模型,实现对火焰三维温度场的重建。算法允许复杂的成像模型应用于重建过程中,使渲染过程更接近火焰真实成像过程,并对数据平滑性进行约束,以提高重建结果质量。算法在迭代过程中使用启发式规则引导温度场数据调整,使算法快速收敛,并通过使用图形处理器加速重建过程。使用模拟数据和真实捕获数据进行实验,结果表明,与现有方法相比,提出的方法有效提高了重建结果的精度及平滑性,验证了提出方法的有效性。     

造影图像序列中动脉血管的三维测量

针对X射线心血管造影图像的后处理问题,本文提出一种采用两个近似正交的单面X射线造影图像序列对冠状动脉的三维形状和运动参数进行定量测量的方法.该方法首先采用snake技术从两个角度的图像中重建出各时刻的三维血管轴线.根据三维重建和二维提取的结果,完成对血管形状参数(如长度和腔径)的测量.然后将血管运动场的估计转化为对相邻时刻间血管分支轴线的逐点匹配,并获得位移幅值和运动轨迹等重要参数.最后分别采用模型的X射线图像、计算机模拟数据和临床图像对该方法进行了验证.实验结果表明,该方法是可行的.     

基于光栅成像的织物悬垂三维形态重建算法

根据织物悬垂三维形态测试仪的基本原理,提出了一种织物悬垂性图像的三维形态重建算法。首先识别出试样的边缘轮廓,然后从全景光栅图像中提取等高线信息,对光栅条纹进行定位,计算出光栅条纹所在位置的空间高度,从而得到试样上光栅取样点的三维坐标数值,再利用双三次贝赛尔曲面重建试样悬垂形态的三维图像。结合实例陈述了该算法的设计和实现过程。     

基于Delaunay三角剖分的层析图像离散数据表面重建算法

提出一种基于Delaunay三角剖分思想的层析图像离散数据的表面重建算法。该算法考虑了组成最优重建表面的三角片的形态特点,以三角片集的内角矢量最大为优化目标,根据Delaunay三角剖分思想,采用局部判定的方法,逐次选取最佳几何形态的三角片,组成最优的重建表面。     

采用模拟退火算法的冠状动脉三维重建优化研究

在心脏冠状动脉的三维重建过程中,为了达到较好的重建结果,常常需要在造影前对造影系统进行标定,以得到较为精确的几何参数,但标定这一过程增加了三维重建在临床应用上的复杂度.本文提出了一种优化方法,不需要对造影系统进行标定,根据实际血管投影和三维重建血管投影之间的误差最小化这一原则,采用自适应模拟退火算法对重建后的结果进行迭代优化.结果显示优化后的结果较未优化前有了很大的改善.     

基于B样条的冠状动脉树骨架三维重建方法

以B样条曲线为基元，根据两幅不同角度的冠脉造影图像重建冠状动脉树的三维骨架。首先采用B样条曲线的“迭代最近点拟合算法”拟合二维血管中心线，由二维控制点计算三维控制点，然后根据曲线拟合误差和对应点匹配误差优化三维B样条控制点，最后得到冠状动脉树三维骨架的B样条描述。利用临床冠脉造影图像进行冠脉树骨架的三维重建实验，结果表明本重建方法比传统方法在重建精度和算法复杂性上都有较大的改善。     

基于变形网格法的高密点云曲面重建

针对散乱点云庞大的特点,为提高其曲面重构效率,提出了一种三维高密散乱点云的曲面重建方法。该法首先构建一均匀网格,再通过拟合网格每个单元格的顶点到所输入点集中最近的点来实现对网格单元格进行变形,然后根据每个单元格中顶点状态模型构建三角片。该方法运行速度快,占用内存少。最后通过实例分析验证了该方法的有效性。     

基于冠脉造影序列信息的基础矩阵计算方法

在冠脉造影的三维重建过程中,由于在成像过程中不同方向上的对应图像形状差别很大,通过常规的特征点匹配方法得不到匹配点,因此只能手动选取血管中轴的分叉点作为特征点,这样得到的特征点的数目有限,一般为十个左右,这样对于基础矩阵的精确计算是一个难点.为了解决这一难题,本文利用冠状动脉造影序列信息提取大样本匹配点对,将景物重建中的常用的随机采样一致性(RANSAC)方法应用到冠状动脉造影三维重建中来.试验表明本方法对冠脉造影的对极几何估计具有很强的适应性和鲁棒性.     

网格曲面T-样条分片重建

提出了一个多方法耦合的参数曲面分片重建新方法,即普通分片采用T-splines最小二乘拟合,而奇异点附近则采用T-NURCCs逼近.虽然不同分片的重建方法有别,但皆为T-splines表示,数据结构一致,生成方式统一.该方法适合于工业造型和其它复杂模型的重建.     

三维散乱数据曲面重构技术综述

三维散乱数据曲面重构技术是复杂曲面测量几何造型系统的关键技术。它有整体拟合和局部拟合两种方法。局部拟合因其具有与通用CAD系统相同的数学模型，所以它是复杂曲面到量几何造型系统的常用方法。目前，国内外专家学者在这方面做了大量的理论研究和实际探索，并取得丰硕成果。这种将测量系统与造型系统结合起来的曲面重构技术在工程实际中具有广阔的应用前景。     

逆向工程中曲面重建的研究进展

曲面重建是逆向工程的重要研究内容之一,在工业制造、医疗、军事等应用领域意义重大,已成为国内外的研究热点。笔者总结了从三维散乱数据点集重建物体曲面的技术,重点介绍了其中的一些典型方法。分析了它们的基本思想、主要特点和应用情况,并指出了各自存在的不足和局限性,最后就曲面重建研究今后可能的发展方向作了一些探讨。     

稠密采样点模型的快速隐式曲面重建

算法以稠密采样点模型表面局部区域内的双边滤波函数值为依据,模型表面附近任意一点的函数值通过与该点最近的模型表面的K个采样点数据直接计算得到。与已有的隐式曲面重建方法相比,该方法既不用曲面内部或外部的支撑点,也不用求解线性和非线性方程,其重建速度快。此外,由于采用双边滤波函数作为其重建的隐式曲面的函数值,因此还能对带有噪声的采样点模型进行特征保持的表面重建。实验结果表明,对于稠密采样点模型,该方法可以快速重建出逼近程度高,效果好的曲面。