基于口腔CT重建數(shù)據(jù)的牙齒分割與可視化研究.pdf

1、近些年來，各種醫(yī)學成像技術飛速發(fā)展，衍生出了各種以此類技術為基礎的計算機輔助診斷系統(tǒng)，針對不同目的的計算機輔助系統(tǒng)的研究成為該領域的熱點課題。低劑量口腔CT正是針對牙科以及口腔頜面部的保健檢查和疾病診療而設計的計算機診斷輔助系統(tǒng)，而在口腔CT的工作過程中，圖像分割和三維可視化是實現(xiàn)檢查以及診療疾病的關鍵技術。
　　圖像分割一直是一個傳統(tǒng)而具有挑戰(zhàn)性的課題，是計算機輔助分析、醫(yī)學影像可視化以及疾病診斷的前提和基礎。對于醫(yī)學圖像分割問

2、題，一般可分為兩個部分:一是圖像中特定目標的識別;二是目標區(qū)域完整性的描述和提取。相對于一般圖像，醫(yī)學圖像的多樣性和復雜性，使得傳統(tǒng)的分割方法很難得到理想的分割結(jié)果，而借鑒一些流體中的重要思想，Osher和Sethian首次提出了水平集算法，這是一種有效解決曲線演化問題的數(shù)值方法，并且計算穩(wěn)定，適合任意維度空間。水平集方法的出現(xiàn)，極大地推動了主動輪廓模型的發(fā)展，水平集方法和曲線演化模型相結(jié)合，克服了傳統(tǒng)Snake模型的諸多固有缺陷，大大

3、拓展了主動輪廓模型的應用領域。針對牙齒結(jié)構的多目標特性，本文主要研究了基于Chan-Vese模型的水平集方法，通過對傳統(tǒng)的水平集方法和無需重新初始化的水平集方法的研究，將其應用到口腔CT重建圖像中，逐層的提取出目標區(qū)域（牙齒），為后續(xù)的圖像可視化做準備。
　　醫(yī)學圖像的可視化技術是計算機圖形學和圖像處理在生物醫(yī)學工程中的重要應用，醫(yī)學上能將人體的組織和病變部位以三維形式顯示出來，為醫(yī)生的臨床診斷和治療提供幫助。醫(yī)生可以無損的獲得人