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CT图像处理及三维重建技术1.问题的提出及其研究意义2.国内外的研究现状3.图像处理基本理论及方法4.三维重建基本理论及方法5.参考文献1.问题的提出及其研究意义随着医学数字成像技术的飞速发展及其在临床诊断中的广泛应用，先进的医学断层仪器，如计算机断层扫描等医学成像设备采集人体器官[1]、骨骼[2]、关节[3]等部位的影像数据为医学研究与诊断提供高质量的二维断层图像信息，同时也为反求工程在医学上的应用提供了良好的条件。同时ct技术也已经广泛应用于建筑学，混凝土中的破损机理的分析，实现了混凝土技术的三维重建[4]；人们也利用ct采集无损原木的切片图像，实现图片重建，这对无损检测具有重要意义[5]；在工业上，利用三维重建技术，实现ct图像的可视化研究，提高无损检测准确性[6]。图1切牙牙断层线框图、曲面模型和实体模型（从左到右）图2曲面模型图图3实体图图4重构的原木图像图5飞机叶片照相图和三维重建图像2.国内外研究现状国外已经有医学断层图像反求的商业化系统，在基于断层扫描数据设计人工骨骼方面己经有一些成功的应用。加拿大的Allegro系统是一个独立于设备的系统，它能根据用户需要，与不同厂家的cT扫描设备或MRI设备连接[7]。以色列Elscint公司和美国通用电器公司生产的螺旋CT扫描设备则配有基于图形工作站的医学图像可视化系统，诊断和治疗提供非常方便可靠的手段，但是这些统非常昂贵目前逆向工程在医学应用方面的相关软件较多，如MIMIcs，Geomagie，Imageware，Rapidform，surfaee等，但在医学上的实际应用程度与医学数据的兼容性存在很大差异，其中较有代表性的是比利时Mater1alise公司的MIMIcs软件[8-11]，它是交互式医学图像控制系统的简称，其相对而言较成熟、应用功能较多。我国浙江大学反求工程CAD实验室是国内进行反求工程研究比较早的单位之一,在CT复原三维模型方面开展了大量的工作，推出了RE一SOFT软件系统，解决了该软件和他CAD软件的数据转换问题。上海交通大学逆向工程在医学上的应用起步较早，与临床结合好，己取得很多实际成果，如开发了与Mimics功能相近的Quickform软[12]，并应用于临床，取得很大的成功，在国内影响很大，同时它在医学假体CAD/CAM等领域取得较大成果。以CAD/CAM为基基础的定做式人工髓关节也己经应用到医疗实践中[13]。清华大学激光快速成型中心可以进行ct反求方面的工作。[14]3.图形处理基本理论及方法要实现CT断层图像的三维重建，首先要对二维CT图像处理，提高图片质量。由于医学cT图像本身就是一种数字图像，数字图像处理的基本理论及方法也适用于CT图像。本章系统地介绍了第四章医学图像处理及三维重建软件开发中所运用到的图像预处理、灰度图像二值化、图像增强、图像分割等基本理论及相关的算法。3.1灰度图像二值化灰度图像二值化的目的是对图像进行分割，对于CT图像的分割，主要是骨组织和软组织的分割，而二者的灰度值相差很大，所以可以采用阈值分割法将其分离出来。具体的方法就是根据灰度图像的分布，选定一个灰度值作为标准值，然后将图像矩阵中每像素的灰度值与标准阈值比较，这样就将一幅灰度图像转化为一幅黑白二值图像，实现关节软组织和骨主体边界轮廓的清晰区分实现图像分割3.2中值滤波CT图像的形成中会引入不同的噪音，为了确保图像的质量，需要去除噪音，中值滤波能够有效地去除尖峰信号，削平振动噪音，而对阶梯或陡然下降信号却能很好地保留，因此它既能有效地抑制噪音，又能很好地保留有效信号。另外，中值滤波不需要做乘除运算，处理速度也较高，因此非常适合于CT图像的平滑和去噪处理。中值滤波是抑制噪音的一种非线性的信号处理。3.3图像的平滑与锐化在图像数据的获取过程中，各电子器件的随机扰动不可避免地会带来噪音，造成图像质量的退化、降低。为确保图像质量，需对图像进行预处理，以去除噪音。噪音去除的方法很多，但一般采用不同的滤波方式借助模板结合邻域操作来完成，根据滤波功能又可分为平滑(低通滤波)和锐化(高通滤波)。平滑的目的是模糊，在提取较大目标前去除太小的细节或将目标内的小间断连接起来，并消除噪音;锐化的目的是增强被模糊的细节。3.4图像的边缘检测与增强边缘是指图像局部强度变化最显著的部分。使图像的轮廓更加突出的图像处理法叫做边缘检测和边缘增强。边缘增强是一种重要的区域处理。在对图像进行特征提之前，一般都需要先进行边缘检测，然后再进行二值化处理边缘增强将突出图像的缘，边缘以外图像区域通常将被削弱甚至被完全去掉。处理后边界的亮度与原图中边周围的亮度变化率成正比。所有边缘增强方法都削弱了图像的低频部分，处理后图像亮度保持不变，像素值变化缓慢的区域变黑，而像素变化剧烈的区域被突出。4.三维重建基本理论及方法由一系列二维CT断层图像上的轮廓线重构三维形体，即医学图像的三维重建实质上个三维数据的生成及显示的可视化问题。三维重建技术能充分利用CT、MR工等医学图像数据。医学图象的三维重建就是根据输入的断层图象序列，经分割和提取后，构建出待建组织的三维几何表达，这种三维几何表达的模型最常用的就是表面模型。表面模型一般以平面片特别是三角面片来逼近表示，对于封闭的表面，构成一多面体，这时也称多面体模型。医学图像三维重建的方法主要有面绘制和体绘制两类。面绘制方法是基于二维图像边缘或轮廓线提取，通过几何单元拼接拟合物体表面来描述物体三维结构的，称为基于表面的三维面绘制方法，又称为间接绘制方法。体绘制方法则是直接应用视觉原理，将体素投影到显示平面的方法，称为基于体数据的体绘制方法，又称为直接绘制方法。5.参考文献[l]张建华,甘新莲等.多层螺旋CT三维重建技术在孤立性肺结节的临床应用价值[J].中国医学影像技术，2004，20（12）：1907-1910[2]张玉兰郑晓林等.多层螺旋CT后处理技术在下颌骨骨折中的应用[J].中国CT和MRI杂志，2010，8（3）：51-53[3]王胜林.多层螺旋CT三维重建在髋关节疾病及人工关节置换中的临床应用[J].中国组织工程研究与临床康复，2008，12（26）：5113-5116[4]田威，党发宁等.混凝土CT图像的3维重建技术[J].四川大学学报，2010，42（6）：12-16[5]陈雷，杨丽娟等.原木CT图像的三维重建[J].国外电子元器件，2008，（9）：77-79[6]曾理，安贝贝等.工业CT图像中小间隙裂纹的亚像素测量方法[J].计算机工程与应用，2010，46（30）：230-236[7]NieolasJ.Dusaussay，RobertN.Yaneeyetal.ImageProeessingforCT一AssisteReverseEngineeringandPartCharaeterization[J].IEEE，vol.4，no.2，2002.[8]鲍春雨，刘晋浩等.基于CT图像人体脊柱腰椎节段逆向工程研究[J].机械设计，2008，25（9）：16-18[9]李健,杨冬茹等.CT扫描结合Mimics三维成像软件对上颌第二磨牙的三维重建[J].现代口腔医学杂志，2008，22（5）：550-553[10]徐亮,周家镇等.MimicsV1010软件STL模块与FEA模块在医学三维重建中的关系[J].中国现代药物应用，2008，2（6）：17-18[11]谢宏刚,徐亮等.对MimicsV10.0软件三种三维重建方法的研究[J].西部医学，2008，20（5）：1089-1091[12]金刚，李德华，李泽宇.三维激光彩色扫描仪中物体表面色彩信息获取[J].华中理工大学学报，1999，7.[13]刘非，李涤尘等.基于反求工程的个体匹配化骨骼制造方法的研究[J].西安交通大学学报，2002，9(36).[14]AlessandroSarti，RobertoGori，ClaudioLamberti.APhysieallybasedmodeltoSimulatemaxillofaeialsurgeryfrom3DCTimages[J].FutureGenerationComputerSystems，1999，15.[15]赵惠军,王波.基于MRI的盆底组织结构三维重建[J].第四军医大学学报，2008,29（14）：1317-1318.[16]巩磊，傅戈雁.快速成型与逆向工程技术及其在医学中的应用[J].新技术新工艺，2006,（3）：67-69.[17]游素兰，黄远亮.应用Mimics软件建立下颌无牙颌三维有限元模型[J].口腔医学研究，2008,24（4）：381-383[18]黄磊，白光辉.多层螺旋CT三维重建在先天性支气管起源异常诊断中的应用[J].温州医学院学报,2008，38（3）：269-271.[19]BoissonnatJean一Daniel.ShapereeonstructionFromPlanarecrossSeetions[J].CVGIP，1988，44.[20]AsheleyS.FromCADArttoRapidMetalTools[J].MeehaniealEngineering.1997,119(3).[21]FuehsH，KedemZM，UseltonSP.OptimalSurfaceReconstructionfromPlanaContours[J].CommnicationoftheACM，1997，20(10).[22]C.T.Chen，etal.MedicalimagesegmentationbyaconstraintsatisfactionNeuralnetwork[J].IEEETrans.Nuel.SCI,1991,38(2).[23]M.Bhandark，etal.Anedgedetectiontechniqueusinggeneticalgorithm—basedOptimization[J].PatternReeognition，1994，27(9).Radilogy,2000,34.[24]JonesM.W.，ChenM.ANewApproachtotheConstructionofSurfacesfromContourData.Eurographics，94，1994，13(3).[25]LorensenWE，ClineHE.Marinchingcubes:Ahighresolution3DSurfaceConstructionalgorithlm[J].ComputerGraphies，1987，21(4).[26]Keppe1E..ApproximatingComlexSurfacesbyTriangulationofContourL1nes[J].IBMJ.Res.Dev.1975，19.[27][24]KalvinA.D.，TaylorR.H.Surfaces:PolygonalMeshSimPlificationwithBoundedError[J].IEEEComputerGraphicsandApplication，1996，15(3).[25]KerrJ.P.，KnappD.，FrakeB.,SellbergM“True”colorsurfaceanatomy:mappingtheVisibleHumantopatient-specificCTdata[J].ComputerizeMediealImagingandGraPhics，2000，24.[26]LeeT.Y.，WengT.L.，LinC.H.，SunY.N.InteractiveVoxelSurfacerenderinginmedicalApplications[J].ComputerizedMediealImagineandGraphies，1999，23.[27]SalvoliniL，SeeehiEB，CostarelliLetal.CliniealaPplicationsof2Dand3DCTimagingofT