本文選題：三維重建 + CT�。� 參考：《黑龍江大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報》2017年05期

【摘要】：因肺部CT圖像的三維重建在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域需求較大且難度較高,單獨使用一種分割算法的去噪聲效果不理想,故提出了將總變分模型與模糊C-均值聚類方法相結(jié)合,對CT數(shù)據(jù)進行分割去噪的方法。將分割后的圖像導(dǎo)入自主研發(fā)的三維重建軟件TM_MIS,它以VTK工具包為基礎(chǔ),使用MC算法和光線投影法對平滑去噪后的CT圖像進行三維重建,得到三維虛擬模型。再用3D打印生成肺部血管及病灶的3D模型,代替?zhèn)鹘y(tǒng)的醫(yī)生查看CT片的方法,為術(shù)前方案的制定及手術(shù)過程的模擬提供了更加科學(xué)的依據(jù)。實驗表明,將肺部CT數(shù)據(jù)通過總變分模型進行去噪平滑,再結(jié)合模糊C-均值聚類方法進行分割得到的圖像更加清晰,重建后的模型效果更理想。
[Abstract]:Because the 3D reconstruction of lung CT image is very difficult and demanding in the field of medical image analysis, it is not ideal to use one segmentation algorithm to remove noise, so the total variation model is combined with the fuzzy C-means clustering method. The method of segmentation and denoising of CT data. The segmented images are imported into the 3D reconstruction software TMMS developed by ourselves. Based on the VTK toolkit, the 3D virtual model is obtained by using MC algorithm and ray projection method to reconstruct the smooth and de-noised CT images. The 3D model of pulmonary blood vessels and lesions was generated by 3D printing instead of the traditional CT images which provided a more scientific basis for the formulation of preoperative scheme and the simulation of the operation process. The experimental results show that the lung CT data can be de-noised and smoothed by the total variation model, and then segmented with fuzzy C-means clustering method, and the reconstructed model is more effective.
【作者單位】： 東北林業(yè)大學(xué)信息與計算機工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(31570712)
【分類號】：TP391.41;TP391.73

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本文編號：1955894