醫(yī)學(xué)圖像的分割與三維可視化.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像三維可視化可以將人體器官組織從二維的醫(yī)學(xué)圖像序列中的數(shù)字信息轉(zhuǎn)化為屏幕上顯示的三維模型，為醫(yī)生的診斷提供幫助。醫(yī)學(xué)圖像分割是可視化的基礎(chǔ)，需要將某個(gè)器官組織區(qū)域分割出來，為進(jìn)行可視化做預(yù)處理，而且分割結(jié)果的質(zhì)量會直接影響三維可視化的應(yīng)用。醫(yī)學(xué)圖像分割和可視化是兩個(gè)不可分離的功能，對于醫(yī)學(xué)診斷、手術(shù)模擬及人體解剖等方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值，是近年來醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　本文基于醫(yī)療設(shè)備采集到的醫(yī)學(xué)圖像序列，實(shí)現(xiàn)了對醫(yī)學(xué)圖像

2、序列的目標(biāo)分割和三維可視化。目標(biāo)分割主要分為兩個(gè)步驟，首先是基準(zhǔn)層醫(yī)學(xué)圖像分割，然后是將基準(zhǔn)層的分割結(jié)果作為輪廓對比模板的初始值，完成相鄰層的目標(biāo)輪廓分割。在完成目標(biāo)分割后，將得到的目標(biāo)對象進(jìn)行三維可視化。
　　醫(yī)學(xué)圖像分割是三維可視化處理的前期準(zhǔn)備工作，本文利用醫(yī)學(xué)圖像序列相鄰層之間目標(biāo)邊界的相關(guān)性，提出了一種基于Graph-Cut和VFCCV-Snake的分割優(yōu)化算法，該優(yōu)化算法總共有3步。首先在醫(yī)學(xué)圖像序列中選取一張質(zhì)量較好

3、的醫(yī)學(xué)圖像作為基準(zhǔn)層，采用改進(jìn)的Graph-Cut算法進(jìn)行分割，將分割結(jié)果作為相鄰層醫(yī)學(xué)圖像的輪廓對比模板。然后根據(jù)輪廓對比模板選取相鄰層的粗分割，通過對粗分割進(jìn)行優(yōu)化作為VFCCV-Snake算法的初始輪廓，從而完成相鄰層目標(biāo)輪廓的分割。再將相鄰層的目標(biāo)輪廓作為下一層的輪廓對比模板，重復(fù)第二步，直到醫(yī)學(xué)圖像序列的每一層都完成目標(biāo)對象的分割。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)分析，本文的分割算法只需要在基準(zhǔn)層做簡單交互，具有分割結(jié)果好和效率高的優(yōu)點(diǎn)。