本文關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像處理

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專利名稱：醫(yī)學(xué)圖像處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種醫(yī)學(xué)圖像處理方法。
背景技術(shù)：
計(jì)算機(jī)斷層掃描(Computed Tomography,簡稱"CT")及磁共振成像 (Magnetic Resonance Imaging,簡稱"MRT )技術(shù)是在醫(yī)學(xué)影像診斷中常用的 成像技術(shù)，其主要通過觀察一組CT或MRI的二維切片圖像去發(fā)現(xiàn)病變體。然 而，，所得到的切片只能提供人體內(nèi)部的二維圖像，二維圖像只能表示某一個(gè)界 面的解剖信息，醫(yī)生只能憑經(jīng)驗(yàn)由多幅二維圖像去估計(jì)病灶的大小及形狀，"構(gòu) 思，，出病灶及其周圍組織的三維幾何關(guān)系，從而給治療帶來了困難。另外，在 放射治療應(yīng)用中，僅由二維圖像上的某些解剖信息進(jìn)行簡單的坐標(biāo)疊加，不能 給出準(zhǔn)確的三維影像，容易造成病變定位的失真和畸變。

發(fā)明內(nèi)容
基于此，有必要提供一種能對二維圖形進(jìn)行處理及三維可視化的醫(yī)學(xué)圖像
處理方法。
所述醫(yī)學(xué)圖像處理方法包括A.對二維圖像進(jìn)行預(yù)處理，并對預(yù)處理后的 二維圖像進(jìn)行分割提��；B.建立表面網(wǎng)格和體網(wǎng)格模型，采用細(xì)分算法進(jìn)行處 理，建立可視化平臺；C.采用基于VTK的光線投影算法對二維圖像進(jìn)行處理， 得到三維可視化圖像。
優(yōu)選地，所述步驟A中對二維圖像進(jìn)行分割提取的過程具體是采用自動(dòng) 分割算法與手動(dòng)分割協(xié)同進(jìn)行的方式對二維圖像進(jìn)行分割提取，以及采用實(shí)時(shí) 的、可定制的三維渲染結(jié)構(gòu)對所述分割提取的結(jié)果進(jìn)4亍觀察和調(diào)整。
優(yōu)選地，所述步驟B中建立表面網(wǎng)格和體網(wǎng)格才莫型的步驟還包括在Visual C十+平臺上，通過算法對所述二維圖像進(jìn)行批量、快速、自動(dòng)處理，實(shí)現(xiàn)多張圖 像顯示、文件信息顯示、圖像局部放大、圖像格式轉(zhuǎn)換、圖像自動(dòng)分割、圖像 銳化、直方圖均衡和圖像偽彩色處理。
而所述步驟C具體可包括數(shù)據(jù)預(yù)處理； 數(shù)據(jù)值分類；
給數(shù)據(jù)點(diǎn)賦顏色值和阻光度值； 進(jìn)行重采樣；
采用圖像合成算法生成最終三維可視化圖像。
進(jìn)一步優(yōu)選地，所述重采樣的步驟具體是從屏幕上的每一個(gè)像素點(diǎn)根據(jù) 設(shè)定的觀察方向發(fā)出一條穿過三維數(shù)據(jù)場的射線，沿所述射線選擇多個(gè)等距的 懫樣點(diǎn)，對距離所述采樣點(diǎn)最近的八個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的顏色值和阻光度值做三次線性 差值，得到所述采樣點(diǎn)的顏色值和阻光度值。
所述重采樣的步驟之前還包括將具有顏色值及阻光度值的三維數(shù)據(jù)場由 物理空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的圖像空間坐標(biāo)，使用中心差分方法得到各數(shù)據(jù)點(diǎn)的 梯度值，用梯度代替法向向量，并計(jì)算得到各數(shù)據(jù)點(diǎn)的光亮度值。
另外，所述方法還可包括利用三維拾取算法拾取所述三維可視化圖像中 對應(yīng)點(diǎn)的空間坐標(biāo)，采用兩點(diǎn)距離計(jì)算公式獲取所述三維可視化圖像中任意兩 點(diǎn)之間的if巨離。
所述方法還可包括通過^L置哰擬切面的法向量和內(nèi)點(diǎn)來對所述三維可一見 化圖像進(jìn)行任意角度的切割，獲取虛擬切片信息以及讀取所述哰擬切片信息并 進(jìn)行顯示。
所述方法還可包括定義切割平面，通過調(diào)整平面經(jīng)過點(diǎn)坐標(biāo)和法向向量 的參數(shù)來確定所述切割平面的位置，實(shí)現(xiàn)對所述三維可視化圖像進(jìn)行任意角度 的平面切割。
所述方法還可包括在屏幕中生成長方體模型，在所述長方體模型的六個(gè) 面以及中心定義可控點(diǎn)，通過對所述可控點(diǎn)的操作進(jìn)行所述三維可視化圖像的 長方體交互切割。
上述醫(yī)學(xué)圖形處理方法，通過對二維圖像進(jìn)行分割提取，并在圖像分割的 基礎(chǔ)上，建立表面網(wǎng)格和體網(wǎng)格模型，實(shí)現(xiàn)對二維圖像的批量、快速、自動(dòng)處 理；并采用基于VTK的光線投影算法對二維圖像進(jìn)行處理，從而得到可視化的 三維圖像。


圖1是一個(gè)實(shí)施例中的醫(yī)學(xué)圖像處理方法的流程圖2是一個(gè)實(shí)施例中采用光線投影算法處理二維圖^f象的流程圖3是一個(gè)實(shí)施例中光線投影算法中的重采樣的原理示意圖。
具體實(shí)施例方式
圖1示出了一個(gè)實(shí)施例中的醫(yī)學(xué)圖像處理方法流程，具體過程如下 在步驟S101中，對二維圖像進(jìn)行預(yù)處理，并對預(yù)處理后的二維圖像進(jìn)行分 割提取。
在步驟S102中，建立表面網(wǎng)格和體網(wǎng)格模型，采用細(xì)分算法進(jìn)行處理，建 立可視化平臺。
在步驟S103中，采用基于VTK的光線投影算法對二維圖像進(jìn)行處理，得 到三維可視化圖像。
上述對二維圖像進(jìn)行的預(yù)處理包括對圖像銳化、去噪聲等處理。在一個(gè)實(shí) 施方式中，采用自動(dòng)分割算法與手動(dòng)分割協(xié)同進(jìn)行的方式對預(yù)處理后的二維圖 像進(jìn)行分割提取。針對不同的分割對象(例如外輪廓、內(nèi)部結(jié)構(gòu)或者其它特殊 部位)，需設(shè)計(jì)不同的自動(dòng)分割算法，并結(jié)合手動(dòng)分割才U孔鰨宰遠(yuǎn)指畹慕峁

本文編號：1065566