時間：2023-09-24 10:50:29
序論：在您撰寫醫(yī)學圖像重建時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導您走向新的創(chuàng)作高度。
核醫(yī)學影像設備如單光子斷層掃描儀(Single Positron Emission Compute Tomography，SPECT)、正電子發(fā)射斷層掃描儀(Positron Emission Tomo-graphy，PET)融合了當今最高層次的核醫(yī)學技術，是目前醫(yī)學界公認的極為先進的大型醫(yī)療診斷成像設備，在腫瘤學、心血管疾病學和神經(jīng)系統(tǒng)疾病學研究中，以及新醫(yī)藥學開發(fā)研究等領域中已經(jīng)顯示出它卓越的性能。隨著核醫(yī)學斷層影像設備的廣泛應用和計算機技術的迅速發(fā)展，圖像重建方法作為該類設備中的一個關鍵技術，其研究工作越來越受到人們的重視。本文概述了傳統(tǒng)的圖像重建方法，并詳細介紹了一種具有較高圖像質量和較短計算時間的重建算法—有序子集最大期望值方法(Ord-ered Subsets Expectation Maximization，OSEM)在核醫(yī)學影像設備中的應用。
二、傳統(tǒng)的圖像重建方法
在核醫(yī)學影像設備中，需要根據(jù)物體某一層面在不同探測器上檢測到的投影值來重建該斷層圖像層面，即二維圖像重建。傳統(tǒng)的圖像重建方法主要分為解析法和迭代法。
解析法是以中心切片定理(Central Slice Theorem)為理論基礎的求逆過程。常用的一種解析法稱為濾波反投影法(Filtered Back-Projection，F(xiàn)BP)。FBP法首先在頻率空間對投影數(shù)據(jù)進行濾波，再將濾波后的投影數(shù)據(jù)反投影得到重建斷層圖像。濾波器選為斜坡函數(shù)和某一窗函數(shù)的乘積，窗函數(shù)用于控制噪聲，其形狀權衡著統(tǒng)計噪聲和空間分辨。常用的窗函數(shù)有Hanning窗，Hamming窗，Butterworth窗以及Shepp-Logan窗。
解析法的優(yōu)點是速度快，可用于臨床實時斷層重建。但當測量噪聲較大或采樣不充分時，這類算法的成像效果不甚理想，尤其是在核醫(yī)學斷層圖像重建中對小尺寸源的成像效果差(即所謂偏體積效應)。在濾波中如果對高頻信號不做抑制，截止頻率高，此時空間分辨最好，但所重建的圖像不平滑，易產(chǎn)生振蕩和高頻偽影; 反之，采用較低截止頻率，過多壓抑高頻成分的低通窗函數(shù)會造成重建圖像的模糊，故在變換法中低噪聲和高分辨對濾波器的要求是矛盾的，需折衷選擇。且難以在重建中引入各種校正和約束，如衰減校正等。
迭代法是從一個假設的初始圖像出發(fā)，采用迭代的方法，將理論投影值同實測投影值進行比較，在某種最優(yōu)化準則指導下尋找最優(yōu)解。迭代求解方法的基本過程是:
(1) 假定一初始圖像f(0);
(2) 計算該圖像投影d;
(3) 同測量投影值d對比;
(4) 計算校正系數(shù)并更新f值;
(5) 滿足停步規(guī)則時，迭代中止;
(6) 由新的f作為f(0)從(2)重新開始。
該方法最大優(yōu)點之一是可以根據(jù)具體成像條件引入與空間幾何有關的或與測量值大小有關的約束和條件因子，如可進行對空間分辨不均勻性的校正、散射衰減校正、物體幾何形狀約束、平滑性約束等控制迭代的操作。其中實現(xiàn)對比的方法有多種，施加校正系數(shù)的方法也有多種。在某些場合下，比如在相對欠采樣、低計數(shù)的核醫(yī)學成像中可發(fā)揮其高分辨的優(yōu)勢。但是迭代法收斂速度慢，運算時間長，運算量大，而且重建圖像會隨著迭代次數(shù)的增加而趨于“老化”甚至發(fā)散，出現(xiàn)高頻偽影，這些缺點極大地限制了它在臨床中的應用。
三、OSEM迭代算法
為了加快收斂速度，減少運算時間，提高圖像質量，人們提出了很多快速算法，其中有序子集最大期望值法是很有應用前景的一種快速迭代重建算法，它是在最大似然期望法(Maximum Like-lihood Expectationmaximization，MLEM)的基礎上發(fā)展起來的。
MLEM方法旨在尋找與測量的投影數(shù)據(jù)具有最大似然性(ML)的估計解，其迭代過程是由最大期望值算法(EM)來實現(xiàn)的。由于是以統(tǒng)計規(guī)律為基礎，MLEM重建法具有很好的抗噪聲能力，是目前公認為最優(yōu)秀的迭代重建算法之一，尤其是在處理統(tǒng)計性差的數(shù)據(jù)時，更能顯示出它相對于解析法的優(yōu)越性，但是這種方法仍然存在迭代法的運算量大、運算時間長等缺點。MLEM方法在每一次迭代過程中，使用所有的投影數(shù)據(jù)對重建圖像每一個象素點的值進行校正，重建圖像只被替換一次。 轉貼于
OSEM方法在每一次迭代過程中將投影數(shù)據(jù)分成N個子集，每一個子集對重建圖像各象素點值校正以后，重建圖像便被更新一次，所有的子集運算一遍，稱為一次迭代過程，它所需要的運算時間與FBP重建的時間基本相等。在ML-EM方法一次迭代過程中，重建圖像被更新一次，而在OSEM方法中重建圖像被更新N次，所以OSEM方法具有加快收斂的作用。OSEM算法中子集的選取和劃分有很多種，在SPECT中投影數(shù)據(jù)可以根據(jù)每個采樣角度實時地進行劃分和重建，在PET中由于各個探測器上測得的投影數(shù)據(jù)是在符合判選之后同時獲得的，因此可以在全部投影數(shù)據(jù)采集完成之后劃分子集。不同子集的重建順序也可以有選擇的進行，如可將兩個位于相對垂直的角度上的子集按相鄰順序進行重建，以加快收斂速度。
四、數(shù)據(jù)模擬與臨床實驗結果
分別采用FBP法、MLEM法和OSEM法對仿真模型和臨床數(shù)據(jù)進行圖像重建。仿真模型類似Jaszczak模型，在64×64的 Phantom切片中間的圓形區(qū)域上分布著大小不等、呈指數(shù)衰減的點狀源。選取觀測角度個數(shù)為32，探測器單元(Bin)的個數(shù)為64，模擬實際投影矩陣，投影數(shù)據(jù)符合泊松隨機分布。臨床PET的Transmission投影數(shù)據(jù)由美國密西根大學J.Fessler教授提供，觀測角度為192個，探測器Bin個數(shù)為160，PET為CTI ECAT EXACT。圖1為采用不同方法對臨床(人體模型)投影數(shù)據(jù)的重建結果，其中FBP法選用的濾波器為But-terworth濾波，陡度因子N=2，截止頻率為0.2，OSEM法為N =16一次迭代重建結果; 圖2為不同子集劃分情況下一次迭代 重建結果; 圖3為不同子集劃分情況下經(jīng)過適當?shù)螖?shù)的重建結果。
關鍵詞：醫(yī)學圖像重建 實驗教學 基礎仿真實驗 應用實踐實驗
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1672-8181.2014.17.027
1 引言
醫(yī)學圖像重建課程主要講解醫(yī)學成像與分析系統(tǒng)中的現(xiàn)代圖像重建技術，內容包括圖像重建解析算法和迭代算法以及這些算法在XCT（X-Ray Computed Tomography）、SPECT（Single Photon Emission Computed Tomography）及MRI（Magnetic Resonance Imaging）等醫(yī)學影像中的應用，是生物醫(yī)學工程專業(yè)的一門十分重要的專業(yè)基礎課。掌握現(xiàn)有的醫(yī)學圖像重建技術，并基于此研究速度快精度高的新型醫(yī)學圖像重建技術將大大促進醫(yī)學影像技術的發(fā)展與進步。醫(yī)學圖像重建課程要求學生具有基礎物理、數(shù)學、線性系統(tǒng)、電子電路方面的基礎知識，旨在培養(yǎng)學生掌握現(xiàn)代醫(yī)學成像的物理原理、成像理論以及應用等，是一門理論與實踐緊密結合、涉及多個領域的學科。對于本科生來講，通過這門課程的學習不僅僅需要獲得堅實的理論知識，還需要從實驗實踐中更好的理解知識，掌握更加先進有用的科研技術。醫(yī)學圖像重建課程專業(yè)性強，綜合性高，并且理論和實踐緊密結合。目前大多院校主要開設醫(yī)學圖像處理課程，教學重點在于利用圖像處理方法對醫(yī)學圖像進行處理與分析;而醫(yī)學圖像重建屬于醫(yī)學成像技術，課程教學重點在于如何利用算法處理醫(yī)學影像設備采集的原始數(shù)據(jù)從而得到醫(yī)學圖像，針對本科生開設該課程的院校不多。而開展該課程教學工作的院校主要限于理論教學，并且由于基礎實驗設備缺乏，實驗條件不成熟等因素影響，極少涉及實驗教學，學生對該課程內容的掌握情況并不十分理想。目前，公開文獻主要針對醫(yī)學影像成像課程的教學研究及教學改革，尚沒有針對醫(yī)學圖像重建課程的實驗教學研究論文公開。筆者結合本校該課程的教學情況，展開一些該課程基礎仿真實驗與應用實驗教學環(huán)節(jié)的設計研究，以全面培養(yǎng)學生的學習技能，激發(fā)學習興趣，改善教學效果。
2 基礎仿真實驗設計
為了讓學生掌握本課程設計的成像理論以及成像算法，基礎仿真實驗分為三大部分，分別為XCT圖像重建仿真實驗，SPECT圖像重建仿真實驗和MRI圖像重建仿真實驗，重點為XCT圖像重建仿真實驗?；A仿真實驗要求學生利用計算機仿真實驗采集數(shù)據(jù)，并選取合適的重建算法對實驗數(shù)據(jù)進行重建。以XCT圖像重建仿真實驗為例，學生2人1組，首先利用Matlab軟件產(chǎn)生平行束XCT的360度投影數(shù)據(jù);再編寫解析重建算法――濾波反投影算法和迭代重建算法――代數(shù)迭代重建算法函數(shù)程序代碼;并將仿真的投影數(shù)據(jù)作為編寫號的函數(shù)的輸入?yún)?shù)，進行重建，輸出重建后的斷層圖像;最后將重建后的斷層圖像與理論圖像相比較，分析重建算法的性能。對于學習能力較強的學生，可自主選擇課本上的其他算法進行圖像重建與結果分析。通過基礎仿真實驗，學生可以深入了解醫(yī)學成像系統(tǒng)的成像原理與成像過程，掌握圖像重建算法，并學會分析比較不同算法的重建性能，真正掌握課程中的醫(yī)學圖像重建理論。
3 應用實踐實驗設計
醫(yī)學圖像重建是一門理論與實踐密切結合的綜合性課程，在掌握各種重建方法的同時并將其應用于醫(yī)學圖像重建是學習本課程的最終目標。在課程理論教學以及基礎仿真實驗基礎上，有必要進一步進行應用實踐實驗的設計，讓學生用學到的知識解決實際問題。筆者所在學校的生命科學技術學院定位為研究型學院，搭建了適用于小動物成像的微型XCT硬件系統(tǒng)，并開發(fā)了與之配套的圖像采集與圖像重建軟件平臺。該微型XCT硬件系統(tǒng)中的X光管和X探測器固定，將成像對象固定在轉臺上，通過電動控制旋轉轉臺，進行多角度投影數(shù)據(jù)采集。筆者基于課題組的科研背景以及學院軟硬件條件，設計了小鼠XCT成像以及基于XCT圖像的小鼠主要器官分割應用實踐實驗。實驗時，學生4人1組，首先準備好實驗材料，即麻醉小鼠并尾靜脈注射CT造影劑，熟悉微型XCT硬件系統(tǒng)的構成以及性能指標并開啟成像軟件和硬件系統(tǒng);采用由8個鋼珠構成的仿體對微型XCT系統(tǒng)進行幾何校正，消除轉臺的轉動誤差以保證成像精度;幾何校正完成后，將小鼠固定在轉臺上，以1度為間隔，旋轉360度，采集360幅投影圖像;利用軟件平臺在服務器上對投影圖像進行重建，得到小鼠的斷層圖像和三維結構;基于小鼠的斷層圖像，利用Amira軟件，采用人機交互方法進行小鼠主要器官分割。通過應用實踐實驗，學生親自操作微型XCT成像系統(tǒng)，并對采集的投影數(shù)據(jù)進行重建。經(jīng)過該實驗訓練，學生能夠熟練掌握微型XCT系統(tǒng)的結構、系統(tǒng)的工作過程以及數(shù)據(jù)處理流程，對微型XCT成像及其應用有了系統(tǒng)深入的認識，鍛煉了動手操作能力。
4 結論
本文結合筆者教學與科研經(jīng)驗，基于學院科研條件，以提高醫(yī)學圖像重建課程教學質量為目標，針對該課程的實驗教學環(huán)節(jié)提出一些改革措施。本課程以有代表性的重建理論和有典型性的應用實踐作為實驗內容，結合“課堂理論指導、計算機仿真鞏固以及真實實驗提高”三個層次的教學手段，鞏固學生的圖像重建理論基礎，鍛煉學生的實驗操作技能，提升學生的綜合知識水平，為以后從事相關領域工作奠定堅實基礎。
參考文獻：
[1]曾更生.醫(yī)學圖像重建[M].高等教育出版社，2010.
[2]黃文亮，吳淑芬，周山.對醫(yī)學影像技術專業(yè)醫(yī)學影像成像理論與醫(yī)學影像檢查技術課程整合的思考[J].衛(wèi)生職業(yè)教育，2013，（7）.
Abstract: 3D image reconstruction is an attractive field generally in digital image processing techniques, especially in medical imaging. The design and implementation of a 3D medical image reconstruction system VascuView, which can be used to build 3D images from 2D image slice files produced by CT and MRI devices, is introduced. The volume rendering, surface rendering and Multi-Planar rendering are implemented and lots of the 3D operations such as coloring of 3D image based on CLUT can be performed with this software.
關鍵詞：醫(yī)學圖像處理；3D圖像重建；VTK；ITK
Key words: medical image processing；3D image reconstruction；VTK；ITK
中圖分類號：TP393文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2011）24-0161-02
0引言
計算機斷層掃描儀（CT）、核磁共振成像（MRI）和3D-4D超聲波立體影像診斷等3D醫(yī)學成像診斷設備已得到廣泛應用。這類設備通常使用切片掃描技術，將所得到的數(shù)碼切片圖像系列以DICOM文件格式保存起來，并據(jù)之還原為3D圖像。這些設備所生成的數(shù)碼圖像數(shù)據(jù)也可以導出并存放到其他存儲設備如計算機或網(wǎng)絡硬盤中，供醫(yī)生和研究人員采用醫(yī)學圖像軟件重建其3D圖像進行瀏覽和分析。
醫(yī)學3D圖像重建技術是計算機可視化領域的一部分，它使用2D切片圖像系列來重建三維圖像，這些2D切片圖像系列可由不同種類的醫(yī)學掃描設備生成，并以DICOM文件格式存放其圖像和各種參數(shù)。不同類型的設備有其不同的掃描采樣參數(shù)，如CT通常使用高對比度平行掃描切片，MRI使用低對比度平行掃描切片，而超聲波掃描儀一般使用低對比度的平行或散射切片。一般來說，醫(yī)學3D圖像重建的基本步驟如下：
第一步：將2D切片圖像系列（以DICOM格式存放的一組文件）讀入內存并還原其位置和排列順序，組成數(shù)據(jù)體；
第二步：使用某種繪制技術將數(shù)據(jù)體轉換為3D圖像。
通常用于醫(yī)學圖像的繪制技術有多平面繪制（MPR，Multi-Planar Rendering），表面繪制（SR，Surface Rendering）和體繪制（VR，Volume Rendering）等。我們開發(fā)的VascuView3D就是一個3D醫(yī)學圖像重建系統(tǒng)，該系統(tǒng)可用于將CT和MRI等設備生成的2D病患切片圖像系列轉換成3D圖像。VascuView3D同時集成了體繪制、表面繪制和多平面繪制等3D視圖。
1幾種主要繪制技術
1.1 多平面繪制MPR技術多平面繪制技術用于切片結構重建，即根據(jù)垂直軸向掃描的切片系列重建出冠狀軸向平面投影和矢狀軸向平面投影。實際上，VascuView3D所使用的MPR算法并不局限于重構正交方向上的投影，也可以用于重構出三維空間上任意平面方向上的投影圖像。MPR技術的優(yōu)點是計算量較小，因此可用于配置較低的計算機。
1.2 表面繪制SR技術表面繪制技術是用一組等值面來表現(xiàn)3D對象。在各切片上，同一等值面中各點的密度相同。表面繪制技術用于將一種組織和其他組織區(qū)分開來，如從頭部的切片系列中分離骨頭和肌肉，或者從肌肉組織中分離血管等。表面繪制技術通常用于高對比度數(shù)據(jù)。
在表面繪制技術中，有兩種主要的等值面重建方法：
①基于輪廓的表面繪制：使用從各切片中提取的等值面閾值來重建等值面；
②基于體素的重建：直接從標明等值面閾值的體素來重建等值面。在這類算法中，最好的是移動立方體算法，其他類似的算法還有移動四面體算法和分割立方體算法。
在VascuView3D提供的表面繪制算法中，用戶可以提供一個等高值以得到更好的繪制效果。
1.3 體繪制VR技術體繪制技術使用穿過對象體的投影光束來實現(xiàn)對象體的透明化。沿著每一根光束，對每個體素計算其透明度和顏色，然后再根據(jù)沿各光束計算出的數(shù)據(jù)重整為圖像平面上的像素。體繪制技術所產(chǎn)生的圖像是半透明的立體灰度圖像，也可以根據(jù)不同的需要對其進行著色處理。這種3D圖像對理解對象的整體結構非常有用，是醫(yī)學3D圖像軟件中最重要的界面視圖。體繪制技術的缺點是計算工作量很大，如果用戶的計算機配置較低，則響應時間很長，它可用于低對比度數(shù)據(jù)。在實現(xiàn)體繪制技術時，主要用到下面兩種射線投影方法：
①對象順序法：投影光束從對象體的后方向前投射（從對象體到圖像平面）；
②圖像順序或光線投射法：投影光束從前方向后穿過對象體（從圖像平面到對象體）。
此外還有一些其他方法可用于3D圖像合成，在醫(yī)學圖像處理中常用的有：最大密度投影、最小密度投影，α合成和非實感體繪制等。在實際的三維圖像軟件中，這些方法通常都和以上各種繪制技術結合起來使用。
在VascuView3D中，同時提供了MPR、VR和SR三種不同的繪制界面供用戶選擇，在不同的繪制界面中，還提供了相應的參數(shù)調整手段，以達到最好的顯示效果。
2由平行切片系列重建3D圖像
平行切片數(shù)據(jù)系列可由計算機斷層掃描儀（CT）或核磁共振（MPR）等設備生成，并以DICOM文件系列的方式存儲。除了2D圖像點陣數(shù)據(jù)外，存放于DICOM文件中的還有關于患者和設備的有關信息，以及各種掃描參數(shù)。
平行切片設備所使用的掃描間距通常在0.5到2.0毫米之間。從CT數(shù)據(jù)重建3D圖像比較容易，這是因為CT采用高對比度掃描。在使用上節(jié)所述的各種繪制方法得到3D圖像之前，首先應在計算機內存中按原來的順序和位置排列好平行切片來組成數(shù)據(jù)體。由于數(shù)據(jù)量很大，所以對計算機的內存容量的要求比較高。
3VascuView3D系統(tǒng)的開發(fā)
3D醫(yī)學圖像重建系統(tǒng)VascuVeiw3D是VascuBase醫(yī)學信息管理系統(tǒng)的一個組成部分，用于從病患醫(yī)療檔案中存放的CT和MPR圖像系列文件中重建其3D圖像，供醫(yī)生和研究人員分析使用。VascuView3D使用Visual C++.NET開發(fā)，并使用了可視化工具包VTK（Visualization Toolkit）和ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）中提供的各種3D算法。
3.1 VTKVTK是一個廣泛應用于3D計算機圖形圖像處理和可視化編程的開源軟件包。它由一組C++類庫和幾種交互式界面接口如Tcl/Tk、Java以及Python組成。VTK支持各種可視化算法，包括標量的、矢量的、張量的研究面向容積的算法；支持高級模型算法如：隱式模型、多邊形裁剪、網(wǎng)格平滑、分割、等值面，以及德洛內三角（Delaunay Triangulation）算法等。VTK有一個內容豐富的信息可視化框架，有一整套3D交互組件，支持并行處理。VTK可運行于多種操作系統(tǒng)平臺上，如Windows、Linux、Unix及Mac。
3.2 ITKITK是一個多平臺的圖像分析工具的開源軟件包，具有強大的醫(yī)學圖像分割和配準功能，包括許多高水平的多維圖像分析算法，如用于等值面提取的移動立方體算法。ITK軟件并不提供對圖像界面的直接支持，因此需要和VTK等可視化軟件結合使用。ITK還包含了對DICOM文件的讀取功能，這對提取存放于DICOM文件頭中的各種參數(shù)非常有用。
3.3 VasucView3D軟件結構圖1說明了VascuView3D系統(tǒng)的結構。作為醫(yī)學信息管理系統(tǒng)VascuBase的一個組件，VascuView3D被設計成內嵌于VascuBase用戶界面的一個OCX控件。
3.4 VascuVeiw3D軟件界面設計VascuVeiw3D的主界面類似某些商業(yè)醫(yī)學軟件系統(tǒng)，見圖2。左面是2D切片系列瀏覽窗口，右面用于顯示重建的3D圖像。在3D窗口上方有一個工具條，整合了若干常用功能按鈕。VascuView3D還提供了豐富的菜單功能以方便用戶。
3.5 VascuView3D的主要類結構
VascuView3D的主要類有：
clsDicomIOclsImageFileReaderclsImageSeriesReaderclsItkVtkData
clsMetaDataDictionary clsMetaDataObject
clsCastImageFilter；clsExtractImageFilter；clsFlipImageFilter；
clsRescaleIntensityImageFilter
vtkMFCWindow clsVascuView
其中Filter類的結構如圖3所示。
3.6 VascuView3D的主要功能
VascuView3D的主要功能如下：
①讀入2D切片序列文件，從中提取DICOM信息并構造對象數(shù)據(jù)體；
②選用合適的算法重建3D圖像，可提供體繪制（VR）、表面繪制（SR）和多平面繪制（MPR）等視圖；
③用戶可通過系統(tǒng)界面對生成的3D圖像進行各種操作，如旋轉、平移、縮放、調整對比度和亮度，以及感興趣區(qū)操作；
④對于體繪制視圖，還提供了基于顏色對照表CULT（Color look-up table）的3D圖像著色。CLUT是一種將一給定的顏色范圍轉換為另一組顏色的轉換機制，可用于對三維灰度圖像的仿真著色或偽彩色著色，以提高圖像辨識率；
⑤對于表面繪制，可根據(jù)用戶給定的輪廓值進行繪制。
4結論
3D醫(yī)學圖像重建軟件VascuView3D用于根據(jù)CT或MRI輸出的2D醫(yī)學切片圖像文件重建其三維圖像，供醫(yī)生和研究人員使用。該系統(tǒng)建立在VTK和ITK之上，使用Visual C++編程。該軟件是醫(yī)學信息管理系統(tǒng)VascuBase的一個重要組成部分，擁有令人滿意的三維圖像重建速度和方便的用戶界面。
參考文獻：
[1]曾更生.醫(yī)學圖像重建入門[M].北京：高等教育出版社，2009.
[2]唐慧，周正東，鮑旭東等.基于GPU的三維醫(yī)學圖像混合可視化系統(tǒng)[J].數(shù)據(jù)采集與處理，2006.
關鍵詞：三維重建；VTK；體繪制
中圖分類號：TP311文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2012)07-1592-03
A Method of Medical Image 3D Reconstruction Using VTK
HU Heng-wu1, ZHANG Jun-lan1, LI Min2
(1.School of Information Engineering, Guangdong Medical College , Dongguan 523808, China; 2.Center of Network and Information, University of South China , Hengyang 421000, China)
Abstract: With the advanced technology in recent years, the increasing demand for an effective medical imaging system, especially the three-dimensional medical image reconstruction, has addressed its significance in diagnosis. None of the existing software show efficiency in terms of cost and computational performance. Owing to this fact, a method of 3D reconstruction using VTK has been discussed in this paper, which has been achieved through a series of processes including DICOM source data, gray interpolations, ray casting and volume rendering. The method shows its future utilities in CT, MRI and Ultrasound image volume rendering, and provides a more informative view in order to assist the medical worker.
Key words: 3D reconstruction ; VTK; volume rendering
隨著當前健康醫(yī)療技術的快速發(fā)展，對診斷的要求也越來越高。特別是用于醫(yī)療的CT、MRI及其他大型設備[1~3]，以它們生成的圖像進行處理為基礎的診斷技術的快速發(fā)展，從X光成像的傳統(tǒng)二維圖像到三維圖像處理技術。由美國放射學會(American College of Radiology, ACR)和美國電子制造商協(xié)會(National Electrical Manufactures Association, NEMA)提出了醫(yī)學圖像信息轉換標準DICOM3.0[4]，解決了不同圖像生成設備給圖像轉換所帶來的障礙和困難，用標準的格式進行了規(guī)范化。
當前，許多大型醫(yī)院把DICOM圖像嵌入到三維重建軟件，近似于一種大型圖像處理工作站。這種工作站的一個主要缺點是消耗大量計算資源，需要高性能硬件來完成任務。通常，建這種工作站的成本很高，小型醫(yī)院沒有實力搭建。顯然，這種軟件在成本上是不可行的，并且僅僅開發(fā)此軟件的公司才可以實施維護，這就帶來了諸多困難和不便。因此，更小且有效的DICOM標準醫(yī)學圖像重建系統(tǒng)的開發(fā)有利于克服上述提到的限制[5]，與此同時，小型醫(yī)院也能擁有自己的三維重建系統(tǒng)。這種系統(tǒng)能夠增強診斷的準確性，為病人提供更加可靠的治療。
1方法
1.1 DICOM資源
DICOM專用于醫(yī)學數(shù)字成像和通信。DICOM標準由ACR和NEMA聯(lián)合，DICOM超聲數(shù)據(jù)的多個幀被用于體繪制三維重建。收集到的DICOM文件以8字節(jié)方式存儲，其灰度值范圍是0~255。可存儲的最大幀數(shù)是256幀，如圖1所示。
1.2體繪制
在圖像預處理中，用于體繪制的源數(shù)據(jù)是DICOM格式的[6]，體繪制的基本流程（如圖2所示），比面繪制更加難實施。其主要的難點是如何為圖像體素的不同灰度值設置不同的透明度和顏色值。VTK使用類vtkPiecewiseFunction設置透明度值。這種方法僅需要對透明度的離散灰度值進行少許設置，其值在灰度值范圍內連續(xù)地變換。但是，想知道不同結構的灰度值是件不容易的事，這就要求我們用反復的嘗試和錯誤來找到合適的灰度值范圍。
使用類vtkColorTransferFunction設置顏色值，實際上是提供一個灰度值給map的GRB值。用它來添加不同灰度值給體素，為的是增強可視效果。VTK用類vtkVolumeRayCastFunction實現(xiàn)體繪制，它包含三個子類：vtkVolumeRayCastMIPFunction，vtkVolumeRayCastCompositeFunction，vtkVolumeRayCastIsosurFunction。圖2 VTK三維體繪制流程
1.2.1體素
體素是三維中的基本單元，它是由兩張鄰近切片的各四個點組成的一個立方體[7]。在體素上依次定義了8個不同點；體素在坐標軸的每一邊都有一個六面形狀，如圖3所示。圖3體素結構
1.2.2圖像插值
通常，來源于醫(yī)學圖像設備生成的圖像數(shù)據(jù)總是含有空間上的間隔，這種間隔比像素間的間隙還要大的多。例如，CT切片的圖層內像距一般為0.5~2mm，而空間距離則達到1~15mm。因此，當我們做三維重建時，需要用圖層間的插值生成新的切片層。當前的超聲圖像，間隔值設置為3.57mm。
插值方法主要分成兩類：一類是基于圖像灰度值插值法，例如鄰近、線性[8]和曲線插值法[9]等；另一類是基于匹配（拼接）插值法。這些方法實際上都是針對間隔而設計的?；诨叶炔逯档膱D像插值法是最普通也是最簡單的插值法。
1.2.3灰度插值法
灰度插值法是在原斷層圖像序列中插入一定數(shù)量的缺失切片圖像[10]?，F(xiàn)有插值法主要是灰度鄰近插值法、線性插值法和高次非線性插值法。線性插值常常被假定為Z軸方向的兩鄰接域線性變換的灰度值，相當于估算相應點的新的間隔灰度值，其值的確定需要數(shù)個灰度層相應點的信息。
假定在已知斷層圖像V()
2結果
二維圖像依賴于感興趣區(qū)域的物理特征。但是，對于多數(shù)現(xiàn)存的醫(yī)學圖像成像系統(tǒng)而言，直接生成最佳空間定位的二維圖像非常困難。這是因為位置和掃描定向取決于本身的結構及其它的物理限制。因此，三維圖像處理在診斷應用中具有較高的價值。
圖4 a為未經(jīng)插值的體繪制結果，b為調整參數(shù)的體繪制結果
圖4a顯示了未經(jīng)插值的三維體繪制結果。顯而易見，重建結果比較粗糙，尤其是在Z軸方向的像素。在這種情況下，感興趣的頸動脈從三維模型中很難分辨。但是，用vtkOpacityTransferFunction和vtkColorTransferFunction適當調整參數(shù)，改善體繪制算法，頸動脈的內部區(qū)域都能清晰可辨，如圖4b所示。
3結束語
該文提出了一種基于VTK的三維重建體繪制方法。這種方法適用于CT、MRI或超聲圖像的多種器官組織重建，有利于立體觀察損害和正常的器官組織，對于實際臨床應用具有重要意義。
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【關鍵詞】 解剖學
Comparison between images of threedimensional reconstruction of digital virtual pancreas and traditional profiles of anatomy
【Abstract】 AIM: To compare the images of the threedimensional reconstruction of the pancreas with profiles of the traditional teaching materials so as to provide more precise anatomical data for surgery and anatomical study. METHODS: Threedimensional reconstruction images of the pancreas based on the Virtual Chinese HumanF1 were used and compared with the traditional anatomical profiles. RESULTS: There were some distinct differences between the pancreas images of the threedimensional reconstruction and the profiles of traditional teaching materials for anatomy. The threedimensional reconstruction images were more precise and easier to understand. CONCLUSION: Virtual images， more precise in displaying the accurate structure of the human body， is a new approach to anatomical teaching and learning.
【Keywords】 threedimensional reconstruction; virtual image; anatomy
【摘要】 目的： 研究數(shù)字化虛擬胰腺三維重建圖像與傳統(tǒng)解剖學圖像，試圖為解剖學和臨床外科提供更為準確的解剖學依據(jù)及解剖學研究方法. 方法： 采用基于虛擬中國人女性一號的胰腺三維重建及三維可視化數(shù)字圖像資料，與傳統(tǒng)的解剖學圖像進行對比分析. 結果： 三維重建的圖像與傳統(tǒng)解剖學圖像在某些結構上有明顯的差別，三維重建圖像更為真實直觀，更加便于學習和理解. 結論： 虛擬重建圖像形象逼真，能真實還原組織器官結構的本來面貌，是解剖學研究和學習的新途徑.
【關鍵詞】 三維重建；虛擬圖像；解剖學
0引言
現(xiàn)代醫(yī)學的發(fā)展始于對人尸體的解剖學研究，傳統(tǒng)的解剖學是通過對人尸體的剖切、觀察、測量，繪圖還原人體結構而來的. 而CT，MRI現(xiàn)代影像技術的發(fā)展，拓寬了人體器官的觀察與研究，通過電子計算機三維重建醫(yī)學圖像的方法開拓解剖學研究的新領域［1］. 我們通過比較胰腺三維重建醫(yī)學圖像與傳統(tǒng)解剖學圖像，試圖為解剖學和臨床外科提供更為科學的解剖學依據(jù)及解剖學研究方法.
1材料和方法
1.1材料
數(shù)據(jù)來源與三維圖像重建： 本研究的原始數(shù)據(jù)來源于南方醫(yī)科大學臨床解剖研究所虛擬中國人女性一號（VCHF1）數(shù)據(jù)集［2］. 我們對經(jīng)過配準的圖像，采用ACDSee看圖軟件，從邊界明顯的圖像開始，逐張審閱，確定邊界. 然后Photoshop7.0對原始圖像進行處理，采用套索、鋼筆等圖像處理工具，描繪胰腺及需要重建的組織結構圖像邊界，刪除無關的圖像要素，存盤，完成一次圖像分割. 為了保證準確再現(xiàn)胰腺原始構像，圖像處理必須從邊界明顯的圖片開始，按圖片序列逐一進行分割.
全部圖像分割完畢后，將全部圖像讀入，然后應用高斯平滑算法進行平滑，接著使用等高面的算法進行邊界的提取，分別提取胰腺、十二指腸、膽總管、動脈及靜脈系統(tǒng)的表面信息，完成表面信息的提取后，再次使用平滑算法，以確保表面的平滑性. 最后將提取出來的表面信息寫成Visualization Toolkit（VTK）文件. 至此，使用由VC+編寫的GUI程序調用并顯示這個VTK文件，就能看到最終的重建結果（Fig 1）.
1.2方法
根據(jù)專業(yè)研究方向，我們采用傳統(tǒng)的解剖學教學例圖，選取胰腺、十二指腸及腹部血管有關的解剖圖像進行比較.
2結果
2.1重建圖像與解剖學中相對應圖像的比較在VCHF1數(shù)據(jù)虛擬重建的圖像中，胰腺立體感強，能三維可視化，可以從不同角度進行觀察，胰腺的外形復雜，可見胰腺周圍組織結構在胰腺表面的壓跡，充分反應了胰腺與周圍組織互為滲透式結構的復雜性（Fig 1，2）. 傳統(tǒng)的解剖學教學例圖中的胰腺形態(tài)較為規(guī)則，未能充分表現(xiàn)胰腺復雜的毗鄰關系（Fig 3）.
2.2腹主動脈和下腔靜脈在三維重建圖像中可見腹主動脈和下腔靜脈之間有明顯的距離（Fig 4），左右腎靜脈不在同一平面匯入下腔靜脈，下腔靜脈因腎靜脈的匯入明顯變粗，并且走向有所改變. 傳統(tǒng)的解剖學教學例圖中的腹主動脈和下腔靜脈則緊密相連，關系緊密，與腎靜脈的關系表現(xiàn)不夠（Fig 5）.
2.3十二指腸三維重建的十二指腸從降段到空腸起始處，腸管外形變化較大，降段扁狹，體現(xiàn)了受膽囊擠壓的特點. 十二指腸降段的中下部分及水平段與胰腺的關系緊密，而十二指腸降段的起始部分則與胰腺有明顯的距離（Fig 1，6），傳統(tǒng)的解剖學教學例圖中的十二指腸外形規(guī)則，完全包繞胰腺頭部（Fig 3）.
2.4膽總管、門靜脈、肝總及肝固有動脈解剖學教材中常把三者的解剖關系固定化［3］，三維重建所見的膽總管、門靜脈、肝總及肝固有動脈的解剖關系在行程中有明顯的變化，膽總管、門靜脈及肝固有動脈在十二指腸的上緣較為接近，在十二指腸下緣膽總管與門靜脈及腸系膜上靜脈的關系并非緊密，有明顯的間距（Fig 4， 6）.
2.5腸系膜上動脈及腸系膜上靜脈三維重建的腸系膜上動脈和腸系膜上靜脈，其主干與肢體上的同名動靜脈不同，沒有肢體同名動靜脈那樣的血管鞘，二者不并行，并非傳統(tǒng)的解剖學教學例圖上的樣并行（Fig 7）. 腸系膜上動脈與腸系膜上靜脈雖為同名動靜脈，但腸系膜上靜脈屬門靜脈系統(tǒng)，并不直接匯入下腔靜脈，其功能決定其走向與同名動脈有所不同.
3討論
3.1解剖學教學及學習的新方法和途徑傳統(tǒng)的解剖學二維平面圖像在闡明三維立體的人體結構上有著先天的不足，美國可視人工程開拓了人體解剖學研究一個新的領域，虛擬中國人工程的成功已經(jīng)催生了新的解剖學研究［4］. 我們基于VCHF1的胰腺三維重建及三維可視化數(shù)據(jù)圖像資料，是人體胰腺及周圍重要組織結構的真實還原，完全展示了胰腺及周圍重要組織結構的解剖關系，能以三維可視化的方式從不同角度進行展示，可以根據(jù)需要設置不同的透明度，透視觀察胰腺、十二指腸、膽總管、動脈及靜脈系統(tǒng)的相互關系（Fig 4， 6），結合傳統(tǒng)教材的圖像與實體解剖，能更好地理解真實的三維人體結構，克服了解剖學教學中剖切后不能很好還原其真實解剖位置的不足，將使解剖學的教學更加充實和豐富多彩，對學習有極大幫助.
3.2解剖學圖譜的三維可視化對傳統(tǒng)解剖學的補充和發(fā)展傳統(tǒng)的解剖學是通過對人尸體的剖切、觀察、測量，繪圖還原人體結構而來的，難免有人為的理想化因素（Fig 3， 5， 7）. 我們在實際工作中也常感到解剖學圖譜與真實人體的差別，圖譜上的二維平面圖像也難以說明人體的三維立體結構. 通過與相應圖像的比較，結合實際工作的經(jīng)歷，我們認為即使是傳統(tǒng)權威教科書，有些圖像與實際人體也是有較明顯差別的. Reinig等［5］在美國可視人研究中認為虛擬重建的圖像是實時互動真實的解剖學，可以彌補傳統(tǒng)解剖學圖譜的不足. 虛擬VCHF1數(shù)據(jù)是高度真實的人體斷面數(shù)字化圖像. 基于VCHF1數(shù)據(jù)三維重建的胰腺及周圍結構三維可視化圖像，是人體組織器官立體結構的真實體現(xiàn)，高度真實還原人體的胰腺及周圍結構，是對傳統(tǒng)教材中失真或理想化圖像的完善和補充.
3.3解剖學圖譜的三維可視化有助于臨床外科的發(fā)展通過虛擬重建加深對臨床解剖學的理解，是促進外科發(fā)展的有效途徑. 方馳華等［6］證明三維重建肝臟管道是研究肝臟管道的理想方法. Uchida等［7］以CT圖像的三維重建研究胰腺的血供. 充分理解胰腺周圍解剖是胰腺十二指腸切除手術的關鍵，胰頭癌根治手術還必須注意腎靜脈［8］. 胰腺柔軟，離體后不易定形，其在人的真實外形不易理解，胰腺及周圍組織結構大多是腹膜后的深在器官，外科醫(yī)生在一般的腹部手術中難以觀察到，也因其復雜的周邊結構不易進行探查和觸摸，因此，常有高年資的腹部外科醫(yī)師對胰腺及其周圍結構感到陌生，這也可能是胰腺外科手術是腹部外科手術難點的原因之一. 本研究圖像資料數(shù)字化，以三維可視化的形式，通過任意角度的旋轉，全方位顯示胰腺及其周圍結構. 也可設置不同的透明度，或將任意若干種結構的透明度設置為0，將其隱藏（Fig 4， 6），便于對深面組織結構的觀察理解，對臨床醫(yī)師理解掌握胰腺的解剖關系有極大幫助.
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圖像三維重建的方法主要有兩大類:一類是三維面繪制;另一類是三維體繪制。體繪制更能反應真實的人體結構。由于體繪制算法運算量太大,即使利用高性能的計算機,仍然無法滿足實際應用中交互操作的需要,因此,面繪制仍是目前的主流算法。
1.1三維面繪制(SurfaceRending)表面表示是表示三維物質形狀最基本的方法,它可以提供三維物體的全面信息,其具體形式用邊界輪廓線和表面曲面表示。
1.1.1基于斷層輪廓的表面重建
在斷層圖像中,通過手工或自動方式實現(xiàn)目標輪廓的確定性分割,然后用各層的輪廓線“堆砌”在一起表示感興趣物體的邊界,這種輪廓線表示方法簡單且數(shù)據(jù)量小,但是不很直觀。除了以輪廓線表示物體外,還可以由輪廓重建物體的表面來表示。最早的方法是基于多邊形技術,主要采用平面輪廓的三角形算法,用三角片面擬合這組表面輪廓的曲面,Bussonnat提出了另外一種基于表面輪廓的Delaunay三角形方法,解決了系列表面輪廓的三維連通性問題。用三角形或多邊形的小平面(或曲面)在相鄰的邊界輪廓線間填充形成物體的表面,所得出的只是分片光滑的表面,Lin采用從輪廓出發(fā)的B樣條插值重建算法,得到了整體光滑的表面。
1.1.2基于體素(Voxel)的等值面重建[1,2]
所謂等值面是指空間中的一張曲面,該曲面上函數(shù)F(x,y,z)的值等于某一給定值。等值面生成的最早研究是從醫(yī)學圖像的應用開始的。由于醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)是三維正交等距網(wǎng)格,組織三維圖像的基本六面體單元稱為體素(Voxel)?；隗w素的等值面重建方法主要有以下幾種。
(1)Cuberille方法。該方法將三維圖像中的每一像素看成是空間中的一個六面體單元,即體素。在體素內數(shù)據(jù)場具有相同的值,用邊界體素的六個面擬合等值面,即邊界體素中相互重合的面去掉,只把不重合的面連接起來近似表示等值面。這種方法的特點是算法簡單易行,便于并行處理,因為對每個體素的處理都是獨立的;主要問題是出現(xiàn)嚴重的走樣,顯示圖像給人一種“塊狀”感覺,尤其在物體邊界處鋸齒形走樣特別醒目,而且顯示粗糙,不能很好地顯示物體的細節(jié)。
(2)MarchingCubes方法[3,4]。這是由Lore2nesen提出的一種基于體素的表面重建方法,MC方法是三維規(guī)則數(shù)據(jù)場等值面生成的經(jīng)典算法,它先確定一個表面閾值,計算每一個體素內的梯度值,并與表面閾值進行比較判斷,找出那些含有表面的立方體,利用插值的方法求出這些表面,這其實是抽取等值面的過程。其主要優(yōu)點是可以采用比較成熟的計算機圖形學方法進行顯示。計算量小,運行速度快,借助于專用硬件支持,在高性能PC上面繪制完全可以實現(xiàn)實時交互顯示,但它存在連接上的二義性,為解決二義性問題,提出了很多有效的方法。例如MarchingTetrahedral,DiscMC方法。
(3)MarchingTetrahedral方法[5]。Marc2hingTetrahedral算法(簡稱MT算法)是在MC算法的基礎上發(fā)展起來的,該算法首先將立方體體素剖分成四面體,然后在其中構造等值面,進行四面體剖分后,等值面在四面體中的剖分模式減少,算法實現(xiàn)簡單。其次,構造的等值面較MC算法構造的等值面精度高。而最直接的原因是企圖通過在四面體內構造等值面來避免MC算法中存在二義性問題。常見的立方體剖分成四面體的方法有5個、6個和24個四面體剖分法。一般最常用的是5個四面體剖分法。
(4)DividingCubes方法。這種方法是逐個掃描每個體素,當體素的8個頂點越過等值面時,將該體素投影到顯示圖像上。如果投影面積大于一個像素的大小,則該體素被分割成更小的子體素,使子體素在顯示圖像上的投影為一像素的大小,每一子體素在圖像空間被繪制成一表面點。每一表面點由對應子體素的值,對象空間中的位置和剃度三部分表示,可使用傳統(tǒng)的圖形學消影技術,將表面點繪制到圖像空間中。采用繪制表面點而不是繪制體素內等值面片,從而節(jié)省了大量的計算時間。
1.2三維體繪制(VolumeRending)[6]體繪制由于直接研究光線通過體數(shù)據(jù)場與體素的相互關系,無需構造中間面,體素的許多細節(jié)信息得以保留,結果的保真性大為提高。從結果圖像的質量上講,體繪制要優(yōu)于面繪制,但從交互性能和算法效率上講,至少在目前的硬件平臺上,面繪制還是要優(yōu)于體繪制的。下面討論三種體繪制方法。
1.2.1投影法(Projection)首先根據(jù)視點位置確定每一體素的可見性優(yōu)先級,然后,按優(yōu)先級由低到高或由高到低的次序將所有體素投影到二維像平面上,在投影過程中,利用光學中的透明公式計算當前顏色與阻光度,依投影順序(即體素可見性優(yōu)先級)的不同,投影法分為從前至后(Front2to2Back)算法與從后至前(Back2to2Front)算法。一般說來,前一種算法運算速度快,但除需一個顏色緩存區(qū)外,還需要一個阻光度緩存區(qū);后一種算法僅需一個顏色緩存區(qū),并在執(zhí)行過程中產(chǎn)生不同層面的圖像,有助于醫(yī)生更好地理解醫(yī)學圖像。
1.2.2光線跟蹤法(Ray2Casting)此法是在體數(shù)據(jù)進行分類后,從像空間的每一體素出發(fā),根據(jù)設定的方法反射一條光線,在其穿過各個切片組成體域的過程中,等間距地進行二次采樣,由每個二次采樣點的8個領域體素用三次線性插值法得到采樣點的顏色和阻光度值,依據(jù)光照模型求出各采樣點的光亮度值,從而得到三維數(shù)據(jù)圖像。光線跟蹤法所面臨的問題是運行速度慢,可利用空間相關性提高算法的效率。
1.2.3最大密度投影(MIP)最大密度投影是一種廣泛使用的體繪制技術,傳統(tǒng)的MIP算法使用光線跟蹤法(Ray2Cast2ing)跟蹤圖像平面上每個像素發(fā)出的投影光線與體數(shù)據(jù)相交的每個體素,逐個比較,找出每條光線上的最大值,將它作為投影平面上對應點的像素值。臨床上在病人血管中注入造影劑后進行CT或磁共振成像,然后,用MIP算法顯示血管的位置、形狀和拓撲結構,也稱為血管造影(Angiogra2phy)。幾乎所有的商用醫(yī)學圖像系統(tǒng)都包含MIP繪制模塊。由于MIP的結果缺少深度信息,觀察時要對體數(shù)據(jù)旋轉,這意味著每次要計算5~20幀圖像。顯然,若不優(yōu)化,血管造影只能在昂貴的大型工作站上實現(xiàn)。
2三維表面重建MC算法的改進
2.1離散MarchingCubes算法
離散MarchingCubes算法(簡稱DiscMC)是MONTANIC,SCATENIR和SCOPIGNOR在2000年提出的一種新型的MarchingCubes的改進算法[3],它將三維表面的重構和簡化過程融為一體,在等值面的生成過程中就自適應地完成了面片合并。與其它簡化算法相比[2],DiscMC具有算法效率高、簡化比例高、損失精度小等優(yōu)點。同時,DiscMC還采用了非常簡捷的辦法解決了經(jīng)典MarchingCubes算法中的二義性問題。說明DiscMC的算法流程如圖1所示。其中左面是4個相鄰的體元(Cubes),帶有黑點側的9個頂點位于等值面內,另外9個頂點位于等值面外,上面一行說明了用經(jīng)典的MarchingCubes算法構造等值面三角面片的結果,下面一行說明了DiscMC的構造和簡化流程。經(jīng)典MarchingCubes算法直接根據(jù)這4個體元頂點的內外狀態(tài)構造出8個三角面片,這些三角面片的頂點是根據(jù)所在邊的兩個頂點的密度值通過插值計算得出。DiscMC則把整個過程分成三步:(1)掃描(Marching):首先,所有與等值面相交的體元被逐一掃描,根據(jù)其8個頂點的內外狀態(tài),按照規(guī)定好的方式生成三角面片。在這一步中,所有生成的三角面片只是用它所在體元的位置和其形態(tài)的編號進行記錄,并不計算實際的頂點坐標值。(2)合并(Merging):三角面片生成后,將凡是位于同一平面并且相鄰的三角面片得到合并,形成大的多邊形,隨后,大的多邊形又被重新劃分為三角形。(3)插值(Interpolating):DiscMC的最后一個步驟是通過線性插值計算出最后所得的三角面片的頂點坐標,這一步和經(jīng)典的MC算法是相同的。
2.2三維重建的代碼實現(xiàn)[7~12]
采用格式為dcm的256×256×110的MRI人頭圖像序列,采用VisualC++6.0進行開發(fā)的,應用了MFC,OpenGL等技術,運行于Win2dows2000環(huán)境下。這里僅列出DiscMC算法實現(xiàn)的程序框架:DiscMC算法實現(xiàn)的偽代碼如下:{清除當前正在顯示的三維表面的數(shù)據(jù)結構;從CT數(shù)據(jù)與處理文件(PRE)中讀取原始數(shù)據(jù);if從PRE文件中讀取數(shù)據(jù){通過輪廓線數(shù)據(jù)進行體數(shù)據(jù)的填充;清除斷層輪廓線的數(shù)據(jù)結構;}for(對每一個物體){初始化存儲掃描形成的三角面片的兩層鏈表結構INCIDENCE;for(對每個個體元){查表找到對應的三角面片分布情況;將每一個三角面片根據(jù)其平面方向和所處位置加入INCIDENCE;}初始化三角面片鏈表FaceList、頂點鏈表PointList和多邊形鏈表PolyList;for(對INCIDENCE中的每一個平面){清空用于合并的二維數(shù)組Merger;for(對于該平面上的每個三角形或矩形){查表找到該三角形或矩形的邊對應于Merger中的編號;以異或模式將每條邊寫入Merger;}至上而下掃描Merger,將合并的圖形劃分為凸多邊形,加入PolyList;}將PolyList中涉及到的頂點加入PointList,同時建立頂點的逆向索引;for(PolyList中的每個凸多邊形){檢查其邊界上(不含端點)是否有點在PointList中;找到這樣的“T”型點,加入該多邊形,同時做標記;進行“之”字形的三角形劃分,生成的三角面片加入FaceList;if(不能劃分完)進行扇狀劃分;}清除PolyList;清除INCIDENCE;將FaceList中的數(shù)據(jù)轉移到數(shù)組FaceArray中;清除FaceList;將PointList中的數(shù)據(jù)轉移到數(shù)組VertexArray中,同時進行插值;清除PointList;}對所有頂點計算其法向量;進行OpenGL的有關設置,準備顯示。
[關鍵詞] 可視化；醫(yī)學圖像；體繪制；面繪制
[中圖分類號]R814.43 [文獻標識碼] B[文章編號] 1673-7210（2009）03（a）-157-02
隨著可視化技術的發(fā)展，現(xiàn)代的許多醫(yī)學圖像設備都是向提供三維圖像發(fā)展，目前三維CT、三維超聲均可提供三維影像，如通用電氣、西門子等成像設備制造商均生產(chǎn)三維CT產(chǎn)品，但是這些設備價格相當昂貴。通過計算機圖像圖形學技術和可視化技術，對二維CT圖像進行后處理，根據(jù)輸入的各圖像參數(shù)直接在PC機上實現(xiàn)三維影像重建具有十分現(xiàn)實的意義。
1 三維可視化系統(tǒng)技術研究
符合DICOM標準的CT圖像的三維可視化系統(tǒng)必須具有的基本功能是DICOM文件的解析功能，用于提取出重建的數(shù)據(jù)場和空間信息。針對醫(yī)學CT圖像的特殊性，必須具有窗寬/窗位的調節(jié)功能，還必須具有體數(shù)據(jù)場的三維可視化功能。
1.1 DICOM文件的解析功能
DICOM標準的提出使得醫(yī)學圖像及各種數(shù)字信息在計算機之間的傳遞有了一個統(tǒng)一的規(guī)范，DICOM標準不但規(guī)定了通訊的標準，也規(guī)定了醫(yī)學圖像特定的存儲格式。DICOM文件一般由一個DICOM文件頭和一個DICOM數(shù)據(jù)集構成，在DICOM文件頭中包含了標識數(shù)據(jù)集合的相關信息，DICOM文件的信息主要集中在數(shù)據(jù)集部分。DICOM數(shù)據(jù)集又由數(shù)據(jù)元素組成，數(shù)據(jù)元素主要由4個部分組成：標簽、數(shù)據(jù)長度VL、數(shù)據(jù)域和數(shù)據(jù)描述VR。不同的標簽規(guī)定了后續(xù)數(shù)據(jù)域中數(shù)據(jù)對應實體的內容，數(shù)據(jù)元素按標簽的升序排列構成數(shù)據(jù)集。DICOM文件解析目的是通過分析符合DICOM標準的CT圖像的文件中各數(shù)據(jù)元素，從給定的序列文件中按標簽號逐個提取出重建中需要用到的信息，分析判斷各圖片之間的空間關系，構造數(shù)據(jù)場，作為可視化系統(tǒng)的原始輸入數(shù)據(jù)。
1.2 窗寬/窗位調節(jié)功能
通過DICOM文件解析獲得的CT圖像各象素比特深度一般為12位，存儲位為16位，目前計算機能夠顯示的灰度級只有8位，因此在重建前要完成16位到8位灰度級的映射功能，這在CT圖像的處理中稱為窗寬/窗位的調節(jié)。
目前常用窗寬/窗位的調節(jié)算法有Linear算法、Gamma算法、Logarithmic算法等。Gamma算法和Logarithmic算法都是非線性的，可以補償人眼對灰度反應的非線性，但是它們的運算量非常大，對于二維圖像處理采用可以產(chǎn)生較為理想的效果，如果直接將其運用到三維數(shù)據(jù)場，則巨大的計算量將影響實時窗寬/窗位的調節(jié)。為了有效地進行窗寬／窗位的調節(jié)，筆者采用了計算速度快、可以實時交互的Linear算法，效果理想。
1.3 可視化技術
規(guī)則數(shù)據(jù)場的可視化方法一般分為兩類：一類是表面繪制法，一類是體繪制法。
通過軟件開發(fā)，實際比較了表面繪制和體繪制的優(yōu)劣。發(fā)現(xiàn)了表面繪制處理的是整個體數(shù)據(jù)場中的一小部分數(shù)據(jù)，具有較快的速度，并且可以快速靈活地進行旋轉和變換光照效果，它適合于繪制表面特征分明的組織和器官。但是，由于表面重建對表面分割的依賴較大，對分割的精確程度要求很高，所以對形狀不明顯、亮度變化小的軟組織，以及血管等組織的三維顯示，效果不盡如人意。體繪制對于形狀特征模糊不清的組織和器官進行三維顯示時具有較好的效果。但是由于在原始的體繪制過程中，一般要遍歷體數(shù)據(jù)場中的每一個體素，因而計算量較大，圖像成像的速度較慢。當改變光照和視點時，要重新進行投影運算，所以交互的速度較慢。因此，為適應不同的應用要求，系統(tǒng)同時實現(xiàn)了兩種重建方法。
2 系統(tǒng)結構設計和功能
根據(jù)系統(tǒng)的功能構想和實現(xiàn)目標，筆者將系統(tǒng)結構設計為4個模塊：
DICOM文件解析模塊：完成由符合DICOM標準的CT圖像輸入序列到體數(shù)據(jù)的組織和相關信息獲取的功能。該模塊首先逐個解析單個的文件，提取出了關鍵數(shù)據(jù)，再判斷輸入的圖片是否為同一序列，在空間位置上是否滿足重建的要求，然后將刪去不符合要求的圖片而將符合要求的圖片組成列表，提取逐個列表中各文件的象素和空間信息，將各切片數(shù)據(jù)組織為空間體數(shù)據(jù)場。
體數(shù)據(jù)預處理模塊：完成窗寬/窗位調節(jié)和體數(shù)據(jù)增強等功能。窗寬／窗位調節(jié)采用Linear算法；體數(shù)據(jù)增強主要是為了消除CT圖片中可能存在的噪聲而采用的可選的預處理功能，一般的中值濾波器具有消除噪聲同時對圖像邊緣等信息影響不大的優(yōu)點，在系統(tǒng)中選用該算法實現(xiàn)圖像濾波。
可視化模塊：設計了表面繪制和體繪制兩種算法。表面繪制使用MC算法提取等值面；體繪制算法采用Ray Casting算法。為了加快開發(fā)速度，筆者通過比較分析：作為可視化開發(fā)工具，VTK是一個開放式的免費軟件，具有強大的三維功能，它提供目標函數(shù)庫，用戶可以利用面向對象的技術和方法對它進行二次開發(fā)。
交互顯示模塊：交互顯示模塊主要完成對重建后的三維影像實現(xiàn)旋轉、縮放，獲取冠狀面、矢狀面和實時窗寬/窗位調節(jié)的功能。
3 結論
醫(yī)學CT圖像三維可視化系統(tǒng)實現(xiàn)了符合DICOM標準的CT圖像的三維顯示，為醫(yī)務人員提供了形象、直觀的診斷技術，具有廣泛的臨床應用價值。系統(tǒng)實現(xiàn)了：DICOM文件的解析；交互式Linear算法窗寬/窗位調節(jié)；MC表面繪制法和光線投射法重建醫(yī)學CT圖像；通過軟件開發(fā)，比較了兩種重建方法的優(yōu)劣；直方圖指示，冠狀面、矢狀面的獲得及其旋轉、縮放等功能。
[參考文獻]
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[2]唐澤圣.三維數(shù)據(jù)場可視化[M].北京:清華大學出版社,1999.
[3]姚富光,魏彪．基于醫(yī)用X-CT的三維重建系統(tǒng)研究[J].儀器儀表學報,2004,25(4):439.
