医学图像体数据分割及其可视化的研究.pdf

摘 要

医学影像领域的迅速发展极大的推动了现代医学的进步。目前，计算机断层成像
(CT)、核磁共振成像(MRI)、超声等医学影像技术已被广泛地应用于临床诊断和治疗。
本文的主要研究内容是：在计算机的辅助下，从医学图像中分割出医生感兴趣区域，
并结合可视化技术进行三维显示。对该课题的研究能够使医生对人体病变部位的观察
更直观、更清晰，提高诊断的正确率。
在医学图像处理与分析领域中，图像分割一直是经典难题之一。分割是正常组织
和病变组织的三维可视化、手术模拟、图形引导手术等后续处理的基础，分割的准确
性对医生诊断患者的病情至关重要，因此图像分割在医学应用中具有特殊的重要意
义。医学图像可视化是目前医学图像处理的一项重要研究内容，也是科学计算可视化
中最成功的应用领域之一，已成为辅助疾病诊断和治疗的重要手段，并且深入到医学
的各个方面。三维可视化技术主要包括面绘制和体绘制，其中体绘制的渲染图像保留
了原始影像数据中丰富的三维信息，可将人体内各组织的层次关系表现出来，因此本
文主要采用体绘制显示对体数据分割的效果。
本文首先研究了医学图像三维可视化中的基础知识，介绍了几种常用的三维重建
算法；然后对图像分割领域进行深入探索，概括了当前较为成熟的和正在探索中的分
割算法，并分析如何将常见的图像分割算法应用于三维体数据中；接下来针对医学图
像体数据采用几种算法进行分割处理，并通过实现效果分析各算法各自的适用范围以
及优缺点；最后实现一个完整的医学图像三维可视化系统，针对符合 DICOM
的医学 CT 断层图像进行处理。实验结果表明，本文的研究对体数据的分割与可视化
处理较为实用，为临床诊断治疗以及医学教学提供了较好的辅助。
本文对医学图像体数据分割中的关键技术进行了探讨，将序列断层图像所构成的
体数据看作一个整体进行处理，以提高分割效率和准确率。文中实现了几种针对序列
CT 图像的三维分割算法，此外为了提高分割效率，本文提出一种基于八叉树的分裂
合并算法，能够准确而高效地对体数据进行分割处理。
本文最后，对毕业课题所做工作进行总结，并提出进一
i
步的研究设想。

关键词：断层图像；体数据；分割；科学可视化；三维区域增长；分裂合并

作 者：叶 峰
指导老师：崔志明（教授）
ABSTRACT
The rapid development in the medical imaging field has promoted the progress of
modern medicine greatly. Computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI)
and other imaging modalities have been widely used in clinical diagnosis and therapy. The
main thesis of this paper is: in the computer-assisted, extracting regions of interest (ROI)
from medical images and displaying them through 3D visualization techniques, which can
help doctor observes the pathological regions more directly and clearly, consequently
improve the accuracy of diagnosis.
In the field of medical image processing and analysis, segmentation has become one
of the classic problems, it is the basis of the following processing, such as the 3D
visualization of tissue, surgery s