医学图像三维重建算法研究.docx

摘要：

传统的医疗诊断过程通常需要医生根据自身经验对患者病变组织处的医学图像进行观察，但目前二维医学图像的效果已经无法满足医生对于病情观测准确度的需要，于是对现有医学图像进行三维重建就成为了医学可视化领域的热点问题。

在医学图像三维重建的过程中，人们通常会基于扫描的切片来重建3D模型。但在常规扫描时，原始切片之间的距离会大于扫描切片上像素之间的间隔，这使得通过插值算法得到的重建结果通常具有较高的各向异性。为了向内插切片中添加更多细节，超分辨率重建评价技术被广泛应用于医学图像的三维重建。

目前，3DCNN已经可以直接对目标进行三维重建，但是3DCNN所需要的数据量大、对硬件水平要求