人体髋部组织几何建模程序实现.doc

人体髋部组织几何建模程序实现 　　摘要：为了设计针对人体组织建模和分析的仿真软件，利用Visual C++语言，以Visual Studio 2010为开发工具在Windows平台上设计开发一个人体组织三维建模软件，它既可以单独使用，也可以作为虚拟手术系统的子模块。该软件主要包括医学图像分割和三维重建模块，并能够实现三维模型的可视化显示。通过该软件对人体髋关节肌肉、股骨和髋骨进行分割及三维重建，所生成的三维几何模型能够合理的表达出髋部组织的结构信息 关键词：虚拟手术；图像分割；三维重建；MC算法 DOI：10.15938/j.jhust.2017.02.001 中图分类号： TP301文献标志码： A文章编号： 1007-2683（2017）02-0001-06Geometry Modeling Program Implementation of Human Hip Tissue Abstract：Aiming to design a simulate software of human tissue modeling and analysis， Visual Studio 2010 is selected as a development tool to develop a 3D reconstruction software of human tissue with language C++. It can be used alone. It also can be a module of the virtual surgery systems. The system includes medical image segmentation modules and 3D reconstruction modules， and can realize the model visualization. This software system has been used to reconstruct hip muscles， femur and hip bone accurately. The results show these geometry models can simulate the structure of hip tissues. Keywords：virtual surgery， image segmentation， 3D reconstruction， human hip 0引言 人?w组织三维几何建模是虚拟手术系统的核心模块，也是医学领域研究的热点问题，通过三维几何建模可以辅助医务人员对患者进行准确高效的医疗诊断，提高手术的成功率。本文主要介绍虚拟手术系统中几何建模软件的实现方法。人体组织三维几何建模包括医学图像的预处理和三维重建两部分。图像预处理的核心操作是医学图像的分割， Kayalvizhi R等提出一种新的智能算法-粒子群算法（PSO），并将其应用到传统的阈值分割中[1]。CruzAceves I等提出一种基于活动轮廓模型理论和分布估计算法的自动图像分割方法[2]。Nayak NR等通过评估三种不同的聚类算法，提出了一种适用于灰度图像的改进聚类算法[3]。对于一般的医学图像来说，计算机自动分割方法的准确性都很难达到要求，因此，图像分割的过程中必须有交互式操作，才能得到更加精确的分割结果。Milanova M等提出一种基于视觉来确定位置的图像分割方法[4]。刘再涛等依据人类视觉感知的分层特性，提出一种新的复合医学图像分割方法。该方法通过提取医学图像的底层特征，利用FuzzyART神经网络作为像素的分类器，对医学图像进行连续两次分割[5]。Gonzalo RD等提出一种基于B样条的的交互式图像分割方法。通过控制图像上的一些点来约束曲线的拓扑结构，并设计了一个交互式界面，用户通过手动操作进行图像分割[6]。Aragon AC等为髋关节图像分割提供了一个网络平台，该平台收集志愿者的MRI图像，形成一个解决方案的知识库，提供数据用于训练自动分割算法，用户可以在界面中进行手动和半自动的交互式分割[7]。尽管近年来提出的图像分割方法层出不穷，但由于医学图像分割本身的困难，任何一种单独的计算机图像分割方法，不管是自动分割还是交互式分割都难以得到令人满意的结果。本研究采用的是将基于灰度差的区域生长方法和基于边填充算法的交互式分割方法结合起来的方法对医学图像进行分割，该方法可以满足一般医学图像的分割要求。三维重建的算法很多[8-11]，Habert S等提出一种新的方法将轮廓形状（SFS）方法应用于冠状动脉与血管造影的三维重建中 [12]。CohenSteiner D提出了一种