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医学图像的三维可视化 上海理工大学 聂升东 泰山医学院 邱建峰 三维可视化的意义 多排螺旋CT等的应用使的使用三维形式显示组织和器官变得可行且必要。 图像三维显示技术可以更好的显示数据和诊断信息，为医生提供逼真的显示手段和定量分析工具。 三维显示还可以避免医生陷入二维图像的数据“海洋”，防止过多浏览断层图像而造成漏诊率上升。 三维可视化的定义和分类 也称三维重建，是指通过对获得的数据或二维图像信息进行处理，生成物体的三维结构，并按照人的视觉习惯进行不同效果的显示。 常见的可视化形式有多平面重建（Multiplanar reconstruction，MPR）、 曲面显示(Curved multiplanar reconstruction，CMPR)、表面阴影显示(Shaded surface Display，SSD)、最大（小）密度投影(Maximum/minimum intensity projection，MIP)、虚拟内窥镜(Virtual endoscopy，VE)等。 基本的三维可视化技术 面绘制（Surface Rendering）技术 体绘制（Volume Rendering）技术 此外，多平面显示和曲面显示属于将三维体视数据进行再切面，并将二维切面影像显示出来的技术形式，因此也称二维重建或图像重排。 面绘制 面绘制实际上是显示对三维物体在二维平面上的真实感投影，就像当视角位于某一点时，从该点对三维物体进行“照相”，相片上显示的三维物体形象。 面绘制示例 面绘制的方法 通过配准及插值后，建立面绘制所需的基本三维体数据，选定作为表面显示的等值面的灰度阈值 紧邻上下两层数据对应的四个像素点构成一个立方体，或对应成一个体素； 体素的共8个顶点按照前面得到的等值面阈值进行分类，超过或等于阈值，则顶点算作等值面的内部点；小于阈值，顶点算作等值面的外部点； 生成一个代表顶点内外部状态的二进制编码索引表 移动（前进）至下一个立方体，重复3－7步。 用此索引表查询一个长度为256的构型查找表，得到轮廓（等值面）与立方体空间关系的具体拓扑状态（构型）； 根据构型，通过线性插值确定等值面与立方体相交的三角片顶点坐标，得到轮廓的具体位置； 体绘制 直接由三维数据场产生屏幕上的二维图象，称为体绘制算法。这种方法能产生三维数据场的整体图象，包括每一个细节，并具有图象质量高、便于并行处理等优点。体绘制不同于面绘制，它不需要中间几何图元，而是以体素为基本单位，直接显示图像。 体绘制示例 体绘制的方法 光线投射(Ray Casting)算法 对三维体数据进行预处理，包括对各断层二维图像进行降噪； 从显示屏幕的拟显示矩阵中的每个像素按照观察视角发出光线，光线穿过三维数据场，直接将采样点值作为顶点值或插值； 使用梯度计算法计算各采样点的法向量，根据光照模型进行物体表面明暗显示。 计算射线对屏幕显示矩阵中像素的贡献，即沿射线由远及近的计算采样点的颜色和α值。 最大（小）密度投影 最大密度投影认为每个三维数据体的体素是一个小的光源。按照图象空间绘制的理论，显示矩阵的像素向外发出射线，沿观察者的视线方向，射线穿过数据场遇到最大光强（最大密度值）时，与最大密度相关的数据值投影在对应的屏幕上的每个像素中形成最终图像。它可以看作是最简单的一种图像空间体绘制，不需要定义体数据和颜色值间的转换关系。最小密度投影道理相同，但选择最小密度值作为屏幕像素值。 磁共振MRA(最大密度投影) 重建实例一——利用MATLAB实现CT断层图像的三维重建 医学图像三维重建为人体结构提供了真实、直观的反映，便于医学人员对病灶的观察及手术的进行。但图像三维重建编程实现困难，不易被非计算机专业人士所掌握。 MATLAB MATLAB6.5 MATLAB6.5的图像处理工具箱实现了断层图像的三维表面重建及体重建，原理简单，编程实现方便。 在对头部CT图片进行的三维表面重建及体重建实验中，重建速度快，显示效果良好，便于各类非计算机专业人士推广应用。 三维重建技术的实现方法包括两种： 一种是通过几何单元拼接拟合物体表面来描述物体的三维结构，称为表面绘制； 另一种是直接将体像素以一定的颜色和透明度投影到显示平面的方法，称为体绘制。 表面重建运算量小，表面显示清晰，但对边缘检测的要求比较高； 而体重建直接基于体数据进行显示，避免了重建过程中所造成的伪像痕迹，但运算量较大。 预处理 为了有利于从图像中准确地提取出有用的信息，需要对原始图像进行预处理，以突出有效的图像信息，消除或减少噪声的干扰。 图像格式的转换与读写 正确读取DICOM图像后，通过选择合适的窗宽、窗位，将窗宽范围内的值通过线性或非线性变换转换为小于256的值，将CT图像转换为256色