CT三维图像技术综述.docx

?

?

CT三维图像技术综述

?

?

摘要：CT三维图像技术是近年来科学计算可视化中最为活跃的研究领域之一。本文对CT三维图像技术的方法作了较详细的归类，并分别进行了综述。最后在归纳总结以前的技术的基础上，论文从三维重构和三维重建两个方面展望了CT三维图像技术的发展和应用前景。

关键词：CT;三维图像技术;三维重构;三维重建

0.引言

二十世纪七十年代初，英国电器工程师Hounsfield发明CT技术并用于医学诊断，1979年摩根又将CT从医学界转入工业界进行工业无损探伤。自此，CT在工业领域得到了广泛应用，早期的医学CT图像和近期的工业CT图像基本上是二维断层图像。但是二维图像存在一个很大的缺点--直观性很差，对于一些人体或工件内部的立体细节，无法得到清楚形象的认识。随着计算机硬件和可视化技术的发展，三维建模变得越发容易。为了得到目标物体的三维模型，研究者们使用序列断层CT图像进行三维重构，得到三维的立体显示和表面显示。后来，多层螺旋CT和螺旋锥束CT出现并广泛应用于医学领域，随后螺旋锥束工业CT扫描系统也研制成功，CT三维图像因此可以由采集数据直接进行三维重建而得到。

1.三维重构

三维重构（3-DRebinning）是指以序列断层CT图线维原始数据，通过体绘制或面绘制方法建立三维模型。早期建立三维模型的最简单方法是序列二维断层图线以一定频率进行逐层显示，已达到三维图像的效果。但是这种方法不能十分清晰的再现立体信息，因此具有很大的局限性。后来发展的体绘制方法和面绘制方法则能弥补上述不足，因此被广泛应用到CT图像的后处理上，下文将介绍一些常见的体绘制方法和面绘制方法。

1.1.体绘制方法

体绘制方法能够在不构造物体表面几何描述的情况下直接对体数据进行显示，因此也称为直接体绘制。根据不同的处理数据的域，体绘制方法主要分为二类：空间域方法和变换域方法。前者又包括以图线空间为序的体绘制算法（如体光线投射法）和以对象空间为序的体绘制算法（如体单元投射法等），而后者包括频域体绘制发和小波域体绘制方法。

1.2.面绘制方法

面绘制法是一种在体元内产生等直面的方法。其中，最有代表性的是移动立方体方法、移动四面体方法和剖切立方体方法。面绘制可以有效的绘制三维体的表面，较好的表现空间层次，而且由于处理的轮廓数据量小，因此具有较快的绘制速度。但是面绘制方法缺乏内部信息的表达，不能清晰显示无明显表面边界的结构。

2.三维重建

三维重建是指CT扫描利用面阵探测器获得二维投影数据，再根据一定的算法直接重建出被检测体的三维图像，因此也称为直接三维重建。由于在实际应用中图线的重建速度是很重要的，因此通常采用分析的算法。分析的算法又包含精确算法和近似算法。一般认为：如果采集数据完整且无噪声，则选择精确重建算法;如果采集数据有噪声或有物体运动造成影像的，则采用近似重建算法;而若数据不可靠或被截断时，迭代方法可以有较好的性能。当数据严重不完整时，无论近似算法还是迭代算法都会产生伪影。

2.1.精确算法

精确算法主要用于拥有垂直双圆或圆加直线等非平面锥顶轨迹CT的图像重建。在实际的使用中，得出锥束精确重建的充分条件是：在每个横截物体的平面上至少存在一个锥束的源点。

2.2.近似算法

近似算法主要用于锥顶轨迹为圆的锥束CT图像重建。Feldkamp等尝试性的将传统的等距扇束重建算法改进为实现圆形扫描轨迹的近似锥束重建算法。这种方法适当地修正体素到源点的距离和角度差，然后对不同角度的投影数据进行水平滤波并沿着X射线方向进行三锥反投影。其重建的体素值是通过该体素的所有方向水平倾斜的扇束的贡献之和。Feldkamp方法的本质可看作把锥束数据转换为扇束数据，而后用转换后的扇束数據来重建图像。这种方法可以解决小、中锥角效应对图像重建的影响，而且对于重建数目有限的层面或较小的感兴趣区域效率特别高，因此应用比较广泛。

2.3.迭代算法

非迭代算法有一个显著的特点，那就是这些方法中隐含着投影数据无噪声、无缺损条件。但是噪声是投影数据的一个固有特征，根本无法消除，又由于CT可看作一个参数估计问题，所以统计方法可以用于CT的三维图像重建。迭代算法就是一种基于统计的方法。这种方法的一般过程是：先假设在三维模型内的所有点都具有相同的值，并将假设值与预测值比较，进行修正使量者一致，然后一遍遍的重复，直到假设值与测量值一样或在允许的范围内为止。因为迭代算法具有较强的处理噪声影响和不可改善图像质量的能力，所以在X射线CT中更显重要。

3.CT三维图像技术的展望

CT三维图像由于其直观性好的特点，被越来越广泛的应用到医学诊断和工业检测中。根据我们了解的国内外的研究动态，对于三维CT技术的未来，我们可以作如下展望。

（1）在三维重构方法方面，体绘制算法和面绘制算法依然是研究的热点。特别