时间：2023-09-27 09:24:21
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇医学图像重建，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
【关键词】 解剖学
Comparison between images of threedimensional reconstruction of digital virtual pancreas and traditional profiles of anatomy
【Abstract】 AIM: To compare the images of the threedimensional reconstruction of the pancreas with profiles of the traditional teaching materials so as to provide more precise anatomical data for surgery and anatomical study. METHODS: Threedimensional reconstruction images of the pancreas based on the Virtual Chinese HumanF1 were used and compared with the traditional anatomical profiles. RESULTS: There were some distinct differences between the pancreas images of the threedimensional reconstruction and the profiles of traditional teaching materials for anatomy. The threedimensional reconstruction images were more precise and easier to understand. CONCLUSION: Virtual images， more precise in displaying the accurate structure of the human body， is a new approach to anatomical teaching and learning.
【Keywords】 threedimensional reconstruction; virtual image; anatomy
【摘要】 目的： 研究数字化虚拟胰腺三维重建图像与传统解剖学图像，试图为解剖学和临床外科提供更为准确的解剖学依据及解剖学研究方法. 方法： 采用基于虚拟中国人女性一号的胰腺三维重建及三维可视化数字图像资料，与传统的解剖学图像进行对比分析. 结果： 三维重建的图像与传统解剖学图像在某些结构上有明显的差别，三维重建图像更为真实直观，更加便于学习和理解. 结论： 虚拟重建图像形象逼真，能真实还原组织器官结构的本来面貌，是解剖学研究和学习的新途径.
【关键词】 三维重建；虚拟图像；解剖学
0引言
现代医学的发展始于对人尸体的解剖学研究，传统的解剖学是通过对人尸体的剖切、观察、测量，绘图还原人体结构而来的. 而CT，MRI现代影像技术的发展，拓宽了人体器官的观察与研究，通过电子计算机三维重建医学图像的方法开拓解剖学研究的新领域［1］. 我们通过比较胰腺三维重建医学图像与传统解剖学图像，试图为解剖学和临床外科提供更为科学的解剖学依据及解剖学研究方法.
1材料和方法
1.1材料
数据来源与三维图像重建： 本研究的原始数据来源于南方医科大学临床解剖研究所虚拟中国人女性一号（VCHF1）数据集［2］. 我们对经过配准的图像，采用ACDSee看图软件，从边界明显的图像开始，逐张审阅，确定边界. 然后Photoshop7.0对原始图像进行处理，采用套索、钢笔等图像处理工具，描绘胰腺及需要重建的组织结构图像边界，删除无关的图像要素，存盘，完成一次图像分割. 为了保证准确再现胰腺原始构像，图像处理必须从边界明显的图片开始，按图片序列逐一进行分割.
全部图像分割完毕后，将全部图像读入，然后应用高斯平滑算法进行平滑，接着使用等高面的算法进行边界的提取，分别提取胰腺、十二指肠、胆总管、动脉及静脉系统的表面信息，完成表面信息的提取后，再次使用平滑算法，以确保表面的平滑性. 最后将提取出来的表面信息写成Visualization Toolkit（VTK）文件. 至此，使用由VC+编写的GUI程序调用并显示这个VTK文件，就能看到最终的重建结果（Fig 1）.
1.2方法
根据专业研究方向，我们采用传统的解剖学教学例图，选取胰腺、十二指肠及腹部血管有关的解剖图像进行比较.
2结果
2.1重建图像与解剖学中相对应图像的比较在VCHF1数据虚拟重建的图像中，胰腺立体感强，能三维可视化，可以从不同角度进行观察，胰腺的外形复杂，可见胰腺周围组织结构在胰腺表面的压迹，充分反应了胰腺与周围组织互为渗透式结构的复杂性（Fig 1，2）. 传统的解剖学教学例图中的胰腺形态较为规则，未能充分表现胰腺复杂的毗邻关系（Fig 3）.
2.2腹主动脉和下腔静脉在三维重建图像中可见腹主动脉和下腔静脉之间有明显的距离（Fig 4），左右肾静脉不在同一平面汇入下腔静脉，下腔静脉因肾静脉的汇入明显变粗，并且走向有所改变. 传统的解剖学教学例图中的腹主动脉和下腔静脉则紧密相连，关系紧密，与肾静脉的关系表现不够（Fig 5）.
2.3十二指肠三维重建的十二指肠从降段到空肠起始处，肠管外形变化较大，降段扁狭，体现了受胆囊挤压的特点. 十二指肠降段的中下部分及水平段与胰腺的关系紧密，而十二指肠降段的起始部分则与胰腺有明显的距离（Fig 1，6），传统的解剖学教学例图中的十二指肠外形规则，完全包绕胰腺头部（Fig 3）.
2.4胆总管、门静脉、肝总及肝固有动脉解剖学教材中常把三者的解剖关系固定化［3］，三维重建所见的胆总管、门静脉、肝总及肝固有动脉的解剖关系在行程中有明显的变化，胆总管、门静脉及肝固有动脉在十二指肠的上缘较为接近，在十二指肠下缘胆总管与门静脉及肠系膜上静脉的关系并非紧密，有明显的间距（Fig 4， 6）.
2.5肠系膜上动脉及肠系膜上静脉三维重建的肠系膜上动脉和肠系膜上静脉，其主干与肢体上的同名动静脉不同，没有肢体同名动静脉那样的血管鞘，二者不并行，并非传统的解剖学教学例图上的样并行（Fig 7）. 肠系膜上动脉与肠系膜上静脉虽为同名动静脉，但肠系膜上静脉属门静脉系统，并不直接汇入下腔静脉，其功能决定其走向与同名动脉有所不同.
3讨论
3.1解剖学教学及学习的新方法和途径传统的解剖学二维平面图像在阐明三维立体的人体结构上有着先天的不足，美国可视人工程开拓了人体解剖学研究一个新的领域，虚拟中国人工程的成功已经催生了新的解剖学研究［4］. 我们基于VCHF1的胰腺三维重建及三维可视化数据图像资料，是人体胰腺及周围重要组织结构的真实还原，完全展示了胰腺及周围重要组织结构的解剖关系，能以三维可视化的方式从不同角度进行展示，可以根据需要设置不同的透明度，透视观察胰腺、十二指肠、胆总管、动脉及静脉系统的相互关系（Fig 4， 6），结合传统教材的图像与实体解剖，能更好地理解真实的三维人体结构，克服了解剖学教学中剖切后不能很好还原其真实解剖位置的不足，将使解剖学的教学更加充实和丰富多彩，对学习有极大帮助.
3.2解剖学图谱的三维可视化对传统解剖学的补充和发展传统的解剖学是通过对人尸体的剖切、观察、测量，绘图还原人体结构而来的，难免有人为的理想化因素（Fig 3， 5， 7）. 我们在实际工作中也常感到解剖学图谱与真实人体的差别，图谱上的二维平面图像也难以说明人体的三维立体结构. 通过与相应图像的比较，结合实际工作的经历，我们认为即使是传统权威教科书，有些图像与实际人体也是有较明显差别的. Reinig等［5］在美国可视人研究中认为虚拟重建的图像是实时互动真实的解剖学，可以弥补传统解剖学图谱的不足. 虚拟VCHF1数据是高度真实的人体断面数字化图像. 基于VCHF1数据三维重建的胰腺及周围结构三维可视化图像，是人体组织器官立体结构的真实体现，高度真实还原人体的胰腺及周围结构，是对传统教材中失真或理想化图像的完善和补充.
3.3解剖学图谱的三维可视化有助于临床外科的发展通过虚拟重建加深对临床解剖学的理解，是促进外科发展的有效途径. 方驰华等［6］证明三维重建肝脏管道是研究肝脏管道的理想方法. Uchida等［7］以CT图像的三维重建研究胰腺的血供. 充分理解胰腺周围解剖是胰腺十二指肠切除手术的关键，胰头癌根治手术还必须注意肾静脉［8］. 胰腺柔软，离体后不易定形，其在人的真实外形不易理解，胰腺及周围组织结构大多是腹膜后的深在器官，外科医生在一般的腹部手术中难以观察到，也因其复杂的周边结构不易进行探查和触摸，因此，常有高年资的腹部外科医师对胰腺及其周围结构感到陌生，这也可能是胰腺外科手术是腹部外科手术难点的原因之一. 本研究图像资料数字化，以三维可视化的形式，通过任意角度的旋转，全方位显示胰腺及其周围结构. 也可设置不同的透明度，或将任意若干种结构的透明度设置为0，将其隐藏（Fig 4， 6），便于对深面组织结构的观察理解，对临床医师理解掌握胰腺的解剖关系有极大帮助.
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图像三维重建的方法主要有两大类:一类是三维面绘制;另一类是三维体绘制。体绘制更能反应真实的人体结构。由于体绘制算法运算量太大,即使利用高性能的计算机,仍然无法满足实际应用中交互操作的需要,因此,面绘制仍是目前的主流算法。
1.1三维面绘制(SurfaceRending)表面表示是表示三维物质形状最基本的方法,它可以提供三维物体的全面信息,其具体形式用边界轮廓线和表面曲面表示。
1.1.1基于断层轮廓的表面重建
在断层图像中,通过手工或自动方式实现目标轮廓的确定性分割,然后用各层的轮廓线“堆砌”在一起表示感兴趣物体的边界,这种轮廓线表示方法简单且数据量小,但是不很直观。除了以轮廓线表示物体外,还可以由轮廓重建物体的表面来表示。最早的方法是基于多边形技术,主要采用平面轮廓的三角形算法,用三角片面拟合这组表面轮廓的曲面,Bussonnat提出了另外一种基于表面轮廓的Delaunay三角形方法,解决了系列表面轮廓的三维连通性问题。用三角形或多边形的小平面(或曲面)在相邻的边界轮廓线间填充形成物体的表面,所得出的只是分片光滑的表面,Lin采用从轮廓出发的B样条插值重建算法,得到了整体光滑的表面。
1.1.2基于体素(Voxel)的等值面重建[1,2]
所谓等值面是指空间中的一张曲面,该曲面上函数F(x,y,z)的值等于某一给定值。等值面生成的最早研究是从医学图像的应用开始的。由于医学图像数据是三维正交等距网格,组织三维图像的基本六面体单元称为体素(Voxel)。基于体素的等值面重建方法主要有以下几种。
(1)Cuberille方法。该方法将三维图像中的每一像素看成是空间中的一个六面体单元,即体素。在体素内数据场具有相同的值,用边界体素的六个面拟合等值面,即边界体素中相互重合的面去掉,只把不重合的面连接起来近似表示等值面。这种方法的特点是算法简单易行,便于并行处理,因为对每个体素的处理都是独立的;主要问题是出现严重的走样,显示图像给人一种“块状”感觉,尤其在物体边界处锯齿形走样特别醒目,而且显示粗糙,不能很好地显示物体的细节。
(2)MarchingCubes方法[3,4]。这是由Lore2nesen提出的一种基于体素的表面重建方法,MC方法是三维规则数据场等值面生成的经典算法,它先确定一个表面阈值,计算每一个体素内的梯度值,并与表面阈值进行比较判断,找出那些含有表面的立方体,利用插值的方法求出这些表面,这其实是抽取等值面的过程。其主要优点是可以采用比较成熟的计算机图形学方法进行显示。计算量小,运行速度快,借助于专用硬件支持,在高性能PC上面绘制完全可以实现实时交互显示,但它存在连接上的二义性,为解决二义性问题,提出了很多有效的方法。例如MarchingTetrahedral,DiscMC方法。
(3)MarchingTetrahedral方法[5]。Marc2hingTetrahedral算法(简称MT算法)是在MC算法的基础上发展起来的,该算法首先将立方体体素剖分成四面体,然后在其中构造等值面,进行四面体剖分后,等值面在四面体中的剖分模式减少,算法实现简单。其次,构造的等值面较MC算法构造的等值面精度高。而最直接的原因是企图通过在四面体内构造等值面来避免MC算法中存在二义性问题。常见的立方体剖分成四面体的方法有5个、6个和24个四面体剖分法。一般最常用的是5个四面体剖分法。
(4)DividingCubes方法。这种方法是逐个扫描每个体素,当体素的8个顶点越过等值面时,将该体素投影到显示图像上。如果投影面积大于一个像素的大小,则该体素被分割成更小的子体素,使子体素在显示图像上的投影为一像素的大小,每一子体素在图像空间被绘制成一表面点。每一表面点由对应子体素的值,对象空间中的位置和剃度三部分表示,可使用传统的图形学消影技术,将表面点绘制到图像空间中。采用绘制表面点而不是绘制体素内等值面片,从而节省了大量的计算时间。
1.2三维体绘制(VolumeRending)[6]体绘制由于直接研究光线通过体数据场与体素的相互关系,无需构造中间面,体素的许多细节信息得以保留,结果的保真性大为提高。从结果图像的质量上讲,体绘制要优于面绘制,但从交互性能和算法效率上讲,至少在目前的硬件平台上,面绘制还是要优于体绘制的。下面讨论三种体绘制方法。
1.2.1投影法(Projection)首先根据视点位置确定每一体素的可见性优先级,然后,按优先级由低到高或由高到低的次序将所有体素投影到二维像平面上,在投影过程中,利用光学中的透明公式计算当前颜色与阻光度,依投影顺序(即体素可见性优先级)的不同,投影法分为从前至后(Front2to2Back)算法与从后至前(Back2to2Front)算法。一般说来,前一种算法运算速度快,但除需一个颜色缓存区外,还需要一个阻光度缓存区;后一种算法仅需一个颜色缓存区,并在执行过程中产生不同层面的图像,有助于医生更好地理解医学图像。
1.2.2光线跟踪法(Ray2Casting)此法是在体数据进行分类后,从像空间的每一体素出发,根据设定的方法反射一条光线,在其穿过各个切片组成体域的过程中,等间距地进行二次采样,由每个二次采样点的8个领域体素用三次线性插值法得到采样点的颜色和阻光度值,依据光照模型求出各采样点的光亮度值,从而得到三维数据图像。光线跟踪法所面临的问题是运行速度慢,可利用空间相关性提高算法的效率。
1.2.3最大密度投影(MIP)最大密度投影是一种广泛使用的体绘制技术,传统的MIP算法使用光线跟踪法(Ray2Cast2ing)跟踪图像平面上每个像素发出的投影光线与体数据相交的每个体素,逐个比较,找出每条光线上的最大值,将它作为投影平面上对应点的像素值。临床上在病人血管中注入造影剂后进行CT或磁共振成像,然后,用MIP算法显示血管的位置、形状和拓扑结构,也称为血管造影(Angiogra2phy)。几乎所有的商用医学图像系统都包含MIP绘制模块。由于MIP的结果缺少深度信息,观察时要对体数据旋转,这意味着每次要计算5~20帧图像。显然,若不优化,血管造影只能在昂贵的大型工作站上实现。
2三维表面重建MC算法的改进
2.1离散MarchingCubes算法
离散MarchingCubes算法(简称DiscMC)是MONTANIC,SCATENIR和SCOPIGNOR在2000年提出的一种新型的MarchingCubes的改进算法[3],它将三维表面的重构和简化过程融为一体,在等值面的生成过程中就自适应地完成了面片合并。与其它简化算法相比[2],DiscMC具有算法效率高、简化比例高、损失精度小等优点。同时,DiscMC还采用了非常简捷的办法解决了经典MarchingCubes算法中的二义性问题。说明DiscMC的算法流程如图1所示。其中左面是4个相邻的体元(Cubes),带有黑点侧的9个顶点位于等值面内,另外9个顶点位于等值面外,上面一行说明了用经典的MarchingCubes算法构造等值面三角面片的结果,下面一行说明了DiscMC的构造和简化流程。经典MarchingCubes算法直接根据这4个体元顶点的内外状态构造出8个三角面片,这些三角面片的顶点是根据所在边的两个顶点的密度值通过插值计算得出。DiscMC则把整个过程分成三步:(1)扫描(Marching):首先,所有与等值面相交的体元被逐一扫描,根据其8个顶点的内外状态,按照规定好的方式生成三角面片。在这一步中,所有生成的三角面片只是用它所在体元的位置和其形态的编号进行记录,并不计算实际的顶点坐标值。(2)合并(Merging):三角面片生成后,将凡是位于同一平面并且相邻的三角面片得到合并,形成大的多边形,随后,大的多边形又被重新划分为三角形。(3)插值(Interpolating):DiscMC的最后一个步骤是通过线性插值计算出最后所得的三角面片的顶点坐标,这一步和经典的MC算法是相同的。
2.2三维重建的代码实现[7~12]
采用格式为dcm的256×256×110的MRI人头图像序列,采用VisualC++6.0进行开发的,应用了MFC,OpenGL等技术,运行于Win2dows2000环境下。这里仅列出DiscMC算法实现的程序框架:DiscMC算法实现的伪代码如下:{清除当前正在显示的三维表面的数据结构;从CT数据与处理文件(PRE)中读取原始数据;if从PRE文件中读取数据{通过轮廓线数据进行体数据的填充;清除断层轮廓线的数据结构;}for(对每一个物体){初始化存储扫描形成的三角面片的两层链表结构INCIDENCE;for(对每个个体元){查表找到对应的三角面片分布情况;将每一个三角面片根据其平面方向和所处位置加入INCIDENCE;}初始化三角面片链表FaceList、顶点链表PointList和多边形链表PolyList;for(对INCIDENCE中的每一个平面){清空用于合并的二维数组Merger;for(对于该平面上的每个三角形或矩形){查表找到该三角形或矩形的边对应于Merger中的编号;以异或模式将每条边写入Merger;}至上而下扫描Merger,将合并的图形划分为凸多边形,加入PolyList;}将PolyList中涉及到的顶点加入PointList,同时建立顶点的逆向索引;for(PolyList中的每个凸多边形){检查其边界上(不含端点)是否有点在PointList中;找到这样的“T”型点,加入该多边形,同时做标记;进行“之”字形的三角形划分,生成的三角面片加入FaceList;if(不能划分完)进行扇状划分;}清除PolyList;清除INCIDENCE;将FaceList中的数据转移到数组FaceArray中;清除FaceList;将PointList中的数据转移到数组VertexArray中,同时进行插值;清除PointList;}对所有顶点计算其法向量;进行OpenGL的有关设置,准备显示。
[关键词] 可视化；医学图像；体绘制；面绘制
[中图分类号]R814.43 [文献标识码] B[文章编号] 1673-7210（2009）03（a）-157-02
随着可视化技术的发展，现代的许多医学图像设备都是向提供三维图像发展，目前三维CT、三维超声均可提供三维影像，如通用电气、西门子等成像设备制造商均生产三维CT产品，但是这些设备价格相当昂贵。通过计算机图像图形学技术和可视化技术，对二维CT图像进行后处理，根据输入的各图像参数直接在PC机上实现三维影像重建具有十分现实的意义。
1 三维可视化系统技术研究
符合DICOM标准的CT图像的三维可视化系统必须具有的基本功能是DICOM文件的解析功能，用于提取出重建的数据场和空间信息。针对医学CT图像的特殊性，必须具有窗宽/窗位的调节功能，还必须具有体数据场的三维可视化功能。
1.1 DICOM文件的解析功能
DICOM标准的提出使得医学图像及各种数字信息在计算机之间的传递有了一个统一的规范，DICOM标准不但规定了通讯的标准，也规定了医学图像特定的存储格式。DICOM文件一般由一个DICOM文件头和一个DICOM数据集构成，在DICOM文件头中包含了标识数据集合的相关信息，DICOM文件的信息主要集中在数据集部分。DICOM数据集又由数据元素组成，数据元素主要由4个部分组成：标签、数据长度VL、数据域和数据描述VR。不同的标签规定了后续数据域中数据对应实体的内容，数据元素按标签的升序排列构成数据集。DICOM文件解析目的是通过分析符合DICOM标准的CT图像的文件中各数据元素，从给定的序列文件中按标签号逐个提取出重建中需要用到的信息，分析判断各图片之间的空间关系，构造数据场，作为可视化系统的原始输入数据。
1.2 窗宽/窗位调节功能
通过DICOM文件解析获得的CT图像各象素比特深度一般为12位，存储位为16位，目前计算机能够显示的灰度级只有8位，因此在重建前要完成16位到8位灰度级的映射功能，这在CT图像的处理中称为窗宽/窗位的调节。
目前常用窗宽/窗位的调节算法有Linear算法、Gamma算法、Logarithmic算法等。Gamma算法和Logarithmic算法都是非线性的，可以补偿人眼对灰度反应的非线性，但是它们的运算量非常大，对于二维图像处理采用可以产生较为理想的效果，如果直接将其运用到三维数据场，则巨大的计算量将影响实时窗宽/窗位的调节。为了有效地进行窗宽／窗位的调节，笔者采用了计算速度快、可以实时交互的Linear算法，效果理想。
1.3 可视化技术
规则数据场的可视化方法一般分为两类：一类是表面绘制法，一类是体绘制法。
通过软件开发，实际比较了表面绘制和体绘制的优劣。发现了表面绘制处理的是整个体数据场中的一小部分数据，具有较快的速度，并且可以快速灵活地进行旋转和变换光照效果，它适合于绘制表面特征分明的组织和器官。但是，由于表面重建对表面分割的依赖较大，对分割的精确程度要求很高，所以对形状不明显、亮度变化小的软组织，以及血管等组织的三维显示，效果不尽如人意。体绘制对于形状特征模糊不清的组织和器官进行三维显示时具有较好的效果。但是由于在原始的体绘制过程中，一般要遍历体数据场中的每一个体素，因而计算量较大，图像成像的速度较慢。当改变光照和视点时，要重新进行投影运算，所以交互的速度较慢。因此，为适应不同的应用要求，系统同时实现了两种重建方法。
2 系统结构设计和功能
根据系统的功能构想和实现目标，笔者将系统结构设计为4个模块：
DICOM文件解析模块：完成由符合DICOM标准的CT图像输入序列到体数据的组织和相关信息获取的功能。该模块首先逐个解析单个的文件，提取出了关键数据，再判断输入的图片是否为同一序列，在空间位置上是否满足重建的要求，然后将删去不符合要求的图片而将符合要求的图片组成列表，提取逐个列表中各文件的象素和空间信息，将各切片数据组织为空间体数据场。
体数据预处理模块：完成窗宽/窗位调节和体数据增强等功能。窗宽／窗位调节采用Linear算法；体数据增强主要是为了消除CT图片中可能存在的噪声而采用的可选的预处理功能，一般的中值滤波器具有消除噪声同时对图像边缘等信息影响不大的优点，在系统中选用该算法实现图像滤波。
可视化模块：设计了表面绘制和体绘制两种算法。表面绘制使用MC算法提取等值面；体绘制算法采用Ray Casting算法。为了加快开发速度，笔者通过比较分析：作为可视化开发工具，VTK是一个开放式的免费软件，具有强大的三维功能，它提供目标函数库，用户可以利用面向对象的技术和方法对它进行二次开发。
交互显示模块：交互显示模块主要完成对重建后的三维影像实现旋转、缩放，获取冠状面、矢状面和实时窗宽/窗位调节的功能。
3 结论
医学CT图像三维可视化系统实现了符合DICOM标准的CT图像的三维显示，为医务人员提供了形象、直观的诊断技术，具有广泛的临床应用价值。系统实现了：DICOM文件的解析；交互式Linear算法窗宽/窗位调节；MC表面绘制法和光线投射法重建医学CT图像；通过软件开发，比较了两种重建方法的优劣；直方图指示，冠状面、矢状面的获得及其旋转、缩放等功能。
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【关键词】虚拟；医学；解剖实验；关键方法；三维图像重建技术
一、虚拟医学解剖实验概述
所谓虚拟医学解剖实验是指利用虚拟现实技术模拟解剖试验的过程，创建一种模拟现实环境的多维信息空间，通过这一空间获取与实际医学解剖实验接近或一致的信息。虚拟医学解剖实验的实现需要综合应用多种技术，包括计算机图形学技术、多媒体技术、人工智能技术、仿真技术、计算机网络技术、多传感技术、并行处理技术等。利用虚拟医学解剖实验室能够对虚拟的标本进行无限次的手术练习，且不受场地、温度等多种因素的限制。若制作的标本仿真度够高，还可用于大型医疗科研项目，其所具有的优越性是不可估量的。虚拟标本仿真度的高低主要由三维图像重建技术决定，因此三维图像重建技术是虚拟医学解剖实验的关键方法[5]。
二、虚拟医学解剖实验关键方法
—三维图像重建的原理三维图像重建这一词汇并不陌生，医疗领域的放射性检查中常应用这一词汇。所谓三维重建是指三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型。该种技术主要依赖计算机和图像处理技术实现，是在计算机中建立、表达客观世界的关键性技术。三维图像重建技术在虚拟医学解剖实验中的应用需要基于LabView平台获取最佳应用效果。现阶段，大部分三维精确重建算法均是以FDK算法为基础算法进行计算得到的，重建原理结合图1进行分析。图1为锥束圆形的扫描轨迹，其中x轴、z轴、y轴分别用于描述扫描区域做标记，u轴和v轴用于描述探测器投影数据坐标系，t轴和s轴用于描述射线源坐标系。以z轴为旋转中心轴进行旋转，s轴会一直经过射线源的中心，并与探测器平面保持垂直关系。为了方便极端，根据集合比例将探测器投影数据转换为经过原点O的平面投影数据，基于FDK算法的三维图像重建需要进行滤波和反投影的计算。滤波的计算公式为：滤波=aa2+b+c姨d•h（e），其中a为射线源中心与原点之间的距离，b和c均为旋转角夼下的投影，d为旋转角夼下的滤波投影数据，h(e)为卷积函数。反投影计算公式为：反投影（f(x,y,z)=2π0乙u2P(p,q)a），其中(p,q)用于描述重建体素点在滤波投影平面上的反投影点位置。
三、三维图像重建技术的应用
三维图像重建技术的应用主要包括两部分，分别为建立虚拟模型和制作虚拟模型，以简单的形体为例，可直接建立整体的三维模型，然后对各个剖切面进行处理，形成一个复杂的组合体。之后借助三维CAD设计虚拟模型的各个部分。本文以人的手臂为例，分析三维图像重建技术的实际应用，具体步骤如下：（1）首先建立一个整体三维模型，然后以剖切面为界限对各个部分进行处理，分别创建组成部分。（2）完成模型建立后使用三维CAD设计软件的输出插件功能生成VRML文件，将三维模型建好后在三维CAD设计软件中应用输出插件导出1wrl格式的文件，与VRML问卷和HTML文件基本相似，并用文本文件对场景和链接进行描述。（3）在VRMLPad中打开查看上一步骤导出的源代码，使用VRMLPad自带的文件压缩功能对文件进行优化压缩，得到人体手臂三维模型。（4）应用VRML的设计交互功能，通过VRML的脚本节点Script对场景对象进行定义和改变。脚本节点Script包括一个Java文件，在脚本节点Script初始化时应用，当收到事件指令后将执行相应的函数，该函数能通过常规的机制发送事件指令或直接向脚本节点Script指向的节点发送事件，最终通过双击“shoubi.1wrl”文件，之后可借助VRML浏览器浏览“shoubi.1wrl”文件。至此，完成了三维图像重建技术在虚拟医学解剖实验中的一次应用。
四、结论
综上所述，三维图像重建技术作为虚拟医学解剖实验的关键方法，能够将大量解剖学知识直接表现出来，使抽象的解剖学概念更加直观化、形象化，不仅能够节约昂贵的实验动物和人体标本，还能提高解剖实验过程的灵活性，避免真实解剖实验研究过程中存在的风险事件。但其也存在一些应用弊端，如在解剖实验教学中的应用，可能会导致学生缺乏对解剖基本技能的重视，忽视相关仪器的使用规范。因此，建议我国医疗领域和高等医学院校合理应用该项技术。
作者:张雷 李斌 单位:张家口学院
参考文献
[1]李一帆,杨茂有,尚云龙等.三维虚拟数字化可视人体在解剖教学中的应用[J].解剖学研究,2012.
摘 要 目的：探讨螺旋CT三维图像重建对诊断软组织肿瘤的临床价值。方法：收治软组织肿瘤患者30例，采用MRI检查10例，行螺旋CT血管造影并进行三维图像重建（MM3DR）检查20例。结果：20例患者行螺旋CT血管造影及MM3DR检查，共确诊16例，诊断符合率80.0%，10例患者行MRI检查，共确诊7例，诊断符合率70.0%，两组比较差异有统计学意义（P
关键词 螺旋CT三维图像重建 软组织肿瘤 MRI检查 应用研究
Research on the three-dimensional image reconstruction of spiral CT application in the diagnosis of soft tissue tumors
Li Xiaofen
Department of Radiology，the Traditional Chinese Medicine Hospital of Xuyi County，Huai'an City，Jiangsu 211700
Abstract Objective：To investigate the clinical value of three-dimensional image reconstruction of spiral CT in diagnosis of soft tissue tumors.Methods：30 patients with soft tissue tumors were selected，10 cases with MRI examination，20 cases with spiral CT angiography and three-dimensional image reconstruction（MM3DR）examination.Results：In 20 patients with spiral CT angiography and MM3DR examination，16 cases were diagnosed，and the diagnostic accordance rate was 80%.In 10 patients with MRI examination，7 cases were diagnosed，the diagnostic accordance rate was 70%，the difference was statistically significant between two groups（P
Key words Three-dimensional image reconstruction of spiral CT；Soft tissue tumors；MRI examination；Application research
软组织肿瘤是起源于间叶组织位于软组织内的肿瘤，发病率较低，一般依赖病理检查，螺旋CT三维图像可以立体地观察病灶的位置与周围结构，近年来对螺旋CT三维图像重建在诊断软组织肿瘤中的应用研究比较多。本文收集我院2010-2013年被病理学诊断为软组织肿瘤的患者的螺旋CT三维图像，进行回顾性分析，现报告如下。
资料与方法
2010-2013年收治软组织肿瘤患者30例，其中良性23例，恶性7例；男20例，女10例；年龄35～79岁，平均59.6岁。病变发生部位：四肢8例，腹部7例，纵膈8例，头颈部7例。30例患者采用MRI检查检查10例，行螺旋CT血管造影并进行三维图像重建（MM3DR）检查20例。
方法：①MRI检查：设置扫描参数T1WI（TR/TE：340～550ms/14～20ms）；T2WI（TR/TE：4000～4500ms/100～180ms） 。②螺旋CT血管造影并进行三维图像重建（MM3DR）检查：造影层厚2～4mm，重建层厚5～7mm。血管造影选用100ml，300mg/ml的碘海醇对比剂，采用注射速率3.5ml/秒，进行高压注射器注射，分别延时5、15、30、60、120、300秒，动态增强扫描病灶，采用半准直间距后重建。源像输入工作站作MM3DR，采用多平面重建（MPR）、最大密度投影、表面遮盖显示及容积再现等技术重建。
结 果
20例患者行螺旋CT血管造影及MM3DR检查，共确诊16例，诊断符合率80.0%，10例患者行MRI检查，共确诊7例，诊断符合率70.0%，两组比较差异有统计学意义（P
讨 论
螺旋CT三维图像重建技术是应用计算机软件，将螺旋CT连续螺旋薄层扫描所获得的大量容积数据通过计算机后处理，重建出我们所需要的直观的立体图像，其中的仿真技术是利用三维的角度，对病灶区域建立虚拟的图像，给病灶提供了全方位识别视角[1～3]。由于传统的三维图像的信息有限，无法根据提供的信息作出疾病诊断和进行量化。近年来，CT三维图像重建的出现弥补了这些缺点，其三维医学图像为诊断提供了非常强大的依据[4]。相对于常见的实体肿瘤来说，传统的CT增强扫描对软组织肿瘤的显影不够清晰，无法对肿瘤提供早期诊断的依据和术前决策[5]。尹东等采用螺旋CT三维图像重建技术，用来辅助诊断骨骼与肌肉疾病，且与MRI比较，发现三维图像重建更有利于显示病灶的立体图像及毗邻的血管形态和走向[6]。
本组资料结果显示，20例患者行螺旋CT血管造影及MM3DR检查，共确诊16例，诊断符合率80.0%，10例患者行MRI检查，共确诊7例，诊断符合率70.0%，两组比较差异有统计学意义（P
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摘要：介绍了图像处理技术在医学领域的发展，阐释了图像分割、图像融合和图像重建技术在医学领域的发展。提出了图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。
关键词：图像处理技术 图像分割 图像融合 图像重建
图像处理技术是20世纪60年展起来的一门新兴学科。近几十年来，由于大规模集成电路和计算机科学技术的迅猛发展，离散数学理论的创立和完善，以及军事、医学和工业等方面需求的不断增长，图像处理的理论和方法的更加完善，已经在宇宙探测、遥感、生物医学、工农业生产、军事、公安、办公自动化、视频和多媒体系统等领域得到了广泛的应用，成为计算机科学、信息科学、生物学、医学等学科研究的热点。
图像处理在医学界的应用非常广泛，无论是病理研究还是临床诊断都大量采用图像处理技术。它因直观、无创伤、方便安全等优点而受到人们青睐。图像处理首先应用于细胞分类、染色体分类和放射图像分析等，20世纪70年代图像处理在医学上的应用有了重大突破，1972年X射线断层扫描CT得到实用：1977年白血球自动分类仪问世：1980实现了CT的立体重建。随着科学技术的不断发展，现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理，医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT(计算机断层扫描)图像、MRI(核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X光机图像、X射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。但由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制，使得人眼对某些图像很难直接做出准确的判断。计算机技术的应用可以改变这种状况，通过图像变换和增强技术来改善图像的清晰度，突出重点内容，抑制次要内容，来适应人眼的观察和机器的自动分析，这无疑大大提高了医生临床诊断的准确性和正确性。
一、图像处理技术及其在医学领域的应用
(一)图像分割
图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分开来，这些区域使互不相交的每一个区域都满足特定区域的一致性。它是图像处理与图像分析中的一个经典问题。比如基于三维可视化系统结合fast marching算法和watershed变换的医学图像分割方法，能得到快速、准确的分割结果。图像分割同时又是进行三维重建的基础，分割的效果直接影响到三维重建后模型的精确性，分割可以帮助医生将感兴趣的物体(病变组织等)提取出来，帮助医生能够对病变组织进行定性及定量的分析，进而提高医生诊断的准确性和科学性。由于解决和分割有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键一步，因此，将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。
(二)图像融合
图像融合的主要目的是通过对多幅图像间的冗余数据的处理来提高图像的可读性。对多幅图像问的互补信息的处理来提高图像的清晰度。利用可视化软件对多种模态的图像进行图像融合，可以准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状和它与周围生物组织之间的空间关系，从而及时高效地诊断疾病。目前的图像融合技术可以分为两类：一类是以图像像素为基础的融合方法：另一类是以图像特征为基础的融合方法。以图像特征为基础的融合方法原理上不够直观且算法复杂，但是实现效果较好。在图像融合技术研究中，不断有新的方法出现，其中小波变换、基于有限元分析的非线性配准以及人工智能技术在图像融合中的应用将是今后图像融合研究的热点与方向。随着三维重建显示技术的发展，三维图像融合技术的研究也越来越受到重视。
(三)图像重建
图像重建是从数据到图像的处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果也是图像。CT是图像重建处理的典型应用实例。目前，图像重建与计算机图形学相结合，把多个二维图像合成为三维图像，并加以光照模型和各种渲染技术，能生成各种具有强烈真实感的图像。
二、图像处理技术在医学领域未来发展方向
当前，医学图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法，构造新的处理系统。未来发展方向大致可归纳为以下几点：
(一)图像处理技术的发展将围绕研制高清晰度医学显示设备、更先进的医学成像设备，向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。
(二)图像、图形相结合，朝着三维成像或多维成像的方向发展。
关键词：超分辨率；插值；凸集投影；迭代反投影
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 01-0013-03
1 引言
目前图像处理技术广泛应用于视频监控，安全防范，航空拍摄，医学成像等领域。图像分辨率依赖于传感器的物理特性，光线，密度和检测器元素的空间响应。受拍摄场景、采集图像硬件设备限制等因素影响，获得的图像有时分辨率较低，清晰度较差，参考价值不高。改善传感器等硬件设备来提升图像分辨率往往很难实现，而利用图像复原方法能够提高低分辨率图像的清晰度[1]。传统图像复原技术不能将频率复原到衍射极限相应的截止频率外，从而丢失能量和信息，图像的分辨率得不到真正提高，而图像超分辨率重建技术能够提高图像分辨率，改善图像质量。图像超分辨率重建方法的核心思想是利用一幅或者多幅具有互补信息的低分辨率图像来重构一幅或者多幅细节更丰富的高分辨率图像。
图像超分辨率重建思想源于20世纪60年代Harris和Goodman提出的单幅图像重建的概念和方法[2，3]。1984年Tsai和Huang[4]提出由低分辨率图像序列进行单幅高分辨率图像重建，图像的超分辨率重建技术已成为图像处理中的一个热门研究方向。单幅图像超分辨率重建主要利用对高分辨率图像的先验知识和以混叠形式存在的高频信息进行复原，恢复出图像获取时丢失的信息[5]。序列图像超分辨率重建除了可以利用单幅图像中包含的信息，还可以利用相邻图像之间的互补信息进行重建，重建效果要优于单幅图像重建的效果。实际拍摄时由于各种条件限制，同一场景不具备拍摄多帧图像的条件，对单帧图像的超分辨率重建在这些情况有更高的实用价值。
2 超分辨率重建方法
从图5、图6可以看出，只进行双线性插值重建的结果图像边缘部分锯齿状纹理较多，图像锐化效果较好，而双三次插值重建结果图像边缘相对平滑，锯齿较少，图像整体较模糊，锐化效果较差。
从表1和图5、图6可以看出，基于双三次插值的IBP重建算法比基于双线性插值的IBP算法PSNR更大，重建结果边缘锐化效果较好，整体图像也更清晰，边缘振荡效应较明显，没有后者平滑；基于双三次插值的POCS算法比基于双线性插值的POCS重建方法PSNR更大，整体图像清晰度比后者高，图像中边缘振荡效应较后者大，且重建图像都出现边框；从客观评价指标数据可以看出IBP算法重建结果PSNR高于POCS算法重建结果。主观观测重建结果图可以看出基于双三次插值的IBP算法的重建效果最好，基于双三次差值的POCS方法重建结果比基于双线性插值的IBP方法重建结果的PSNR值小，但重建效果更好，整体图像更清晰。IBP算法和POCS算法的重建效果都比只进行双线性插值或者双三次插值放大的效果要好，这两种方法都能在提高图像分辨率的同时较好地保持图像的细节信息。这表明重建图像质量高低不能仅依靠MSE和PSNR客观评价指标的高低来判断。
4 结论
本文针对单幅图像的超分辨率重建方法进行了研究和仿真实验，比较了双线性插值、双三次插值、插值与IBP相结合的算法及插值与POCS相结合算法对单幅图像超分辨率重建的效果。利用IBP算法和POCS算法的重建效果都优于单纯的利用双线性插值或者双三次插值对单幅图像的放大。对于一些不同场景、不同内容的单幅图像进行超分辨率重建需要采用何种重建方法能得到更好的重建效果还有待进一步研究。
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[7]郭伟伟，章品正.基于迭代反投影的超分辨率图像重建[J].计算机科学与探索，2009，03：321-329.
【关键词】颈椎病；多排螺旋CT；图像重建
【中图分类号】R816.8 【文献标识码】A 【文章编号】1004―7484（2013）10―0791―01
CT检查是诊断颈椎病的有效诊断方法。随着螺旋CT的应用，尤其是多排螺旋CT技术的产生和应用，使颈椎病的检查与治疗上了一个新的台阶。本文对65例颈椎患者的资料进行分析总结，探讨多排螺旋CT图像重建对颈椎病的价值。
1 资料与方法
1.1 一般资料
以2012年12月～2013年6月在我院就诊，采用多排螺旋CT扫描的颈椎病患者65例，男42例，女23例；年龄30～79岁，平均54.5岁。临床表现有头颈部僵硬、酸痛，肩背部疼痛，单侧或双侧上肢麻木、异样感，手指抓握失灵，有时伴有下肢无力、走路不稳，头晕、头痛、血压不稳。
1.2 检查方法
使用东芝TOSHIBA Aquilion 16排螺旋CT机，配有三维图像处理工作站，患者采用仰卧轴位平扫，扫描范围包括颈1椎体上缘至胸1椎体水平。本组15例增强扫描观察椎动脉，采用优维显，用量1.5ml/kg。扫描结束后，以层厚1mm重建图像传送至工作站，分别进行多平面重建技术（MPR）、最大密度投影（MIP）及容积再现重建（VR）获得多平面的三维图像。
1.3观察方法及内容
①骨质改变，通过MPR重建或三维立体图像观察。②采用斜面重建观察椎间孔，使用切割技术，显示椎间孔的内口，外口和长轴。③椎间盘突出的程度、方位、类型，通过MPR重建横断面和矢状面图像观察（图1）。④通过重建图像观察软组织及韧带的钙化（图2）。⑤通过重建横突孔图像，结合增强观察椎动脉的形态，钙化或狭窄；结合透明化处理去除骨质，显示椎动脉的全貌（图3）。⑥通过矢状面面图像观察颈椎生理曲度改变及椎间隙改变（图4）。
图1横断重建椎间隙层面图像示椎间盘中央型突出（黑箭）。图2矢状重建椎体图像示颈椎生理曲度变直，后纵韧带钙化（黑箭），项韧带钙化（白箭），颈4、5椎体后缘增生骨质突向椎管内，颈4/5椎间隙变窄。图3增强后VR及MPR图像示颈5/6、颈6/7间钩椎关节骨质增生压迫椎动脉（黑箭）。图4矢状重建椎体图像示颈椎生理曲度变直，颈5/6椎间隙变窄。
2 结果
2.1 椎间盘突出31例，其中中央型20例，侧方突出11例，单个或多节段椎间盘突出，以C4/5，C5/6椎间盘最多。
2.2 钩椎及小关节增生肥大16例，钩椎及小关节不同程度骨质增生、肥大，边缘毛糙，伴椎间孔狭窄。
2.3 椎体边缘骨质增生55例：表现为椎体两侧方或前后缘弧形、波浪状或齿状突起。
2.4 项韧带钙化14例，后纵韧带钙化8例，前、后纵韧带钙化6例。
2.5 椎管、侧隐窝、横突孔狭窄：本组椎管前后径小于10mm以下12例，侧隐窝前后经小于2.0mm以下9例，横突孔直径小于5.0mm以下6例，其中双侧2例。
2.6 颈椎生理弧度改变：生理弧度变直52例，反曲5例。
2.7 椎间隙变窄22例。
2.8 椎动脉钙化或狭窄10例。
3 讨论
3.1 颈椎病多见于老年人，一般认为系颈椎退行性变，由于椎间盘、小关节软骨退行性变，引起骨质增生和韧带钙化，压迫和刺激脊神经根、脊髓和椎动脉，产生相应的临床征候群[1]。但随着生活节奏加快，颈椎病发病有年轻化趋势，可能与长期伏案、应用电脑、驾车、睡软床等因素有关。本组40岁以下12例，其中6例有不同程度的外伤史，说明中青年颈椎病的发生与颈部外伤可能有一定的关系；50岁以上病例41例，表明中老年人颈椎病以退行性改变为主。
3.2 扫描注意事项：扫描时患者尽量保持静止不动，避免图像产生伪影；扫描前设定完善的扫描计划，在定位图上划定出充分感兴趣区范围，避免扫描后发现范围不够而前功尽弃；选择设当的重建间隔，间隔越窄，重叠图像越多，重建的三维图像越平滑，但处理时间会随之延长，因此要根据实际情况选择。
3.3 多排螺旋CT图像重建诊断颈椎病的优势：在行颈椎螺旋扫描取得原始图像信息后，在工作站上能进行薄层、薄距（最薄0.3mm）、冠状面、矢状面、三维立体重建，在超薄层观察椎间盘病变及横突孔有否变形、变小的基础上，还能对椎体骨质增生及钩椎、小关节突退变进行多方位观察；在矢状面能观察到椎间盘脱出及硬膜囊受压的情况；三维立体不但可以显示各颈椎锥孔的大小和形状，而且可以逼真地展示颈椎全貌；这些弥补了普通CT只能显示横断面影像，不能进行纵断面扫描，缺乏整体观，且不能观察颈椎的生理曲度变化的不足。另外，增强螺旋CT成像技术能够清晰显示椎动脉走形和形态，可以观察到椎动脉血管的病变。
总之，多排螺旋CT重建图像能够提供丰富的影像信息，其融合了平片的立体和常规CT精细显示的优点，在颈椎病的诊断中具有很重要的应用价值。
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