三维重建及3D打印技术在肺部外科手术中的应用

发布时间：2018-05-30 16:05

  本文选题：三维重建 + CT　； 参考：《黑龙江大学自然科学学报》2017年05期

【摘要】：因肺部CT图像的三维重建在医学影像分析领域需求较大且难度较高,单独使用一种分割算法的去噪声效果不理想,故提出了将总变分模型与模糊C-均值聚类方法相结合,对CT数据进行分割去噪的方法。将分割后的图像导入自主研发的三维重建软件TM_MIS,它以VTK工具包为基础,使用MC算法和光线投影法对平滑去噪后的CT图像进行三维重建,得到三维虚拟模型。再用3D打印生成肺部血管及病灶的3D模型,代替传统的医生查看CT片的方法,为术前方案的制定及手术过程的模拟提供了更加科学的依据。实验表明,将肺部CT数据通过总变分模型进行去噪平滑,再结合模糊C-均值聚类方法进行分割得到的图像更加清晰,重建后的模型效果更理想。
[Abstract]:Because the 3D reconstruction of lung CT image is very difficult and demanding in the field of medical image analysis, it is not ideal to use one segmentation algorithm to remove noise, so the total variation model is combined with the fuzzy C-means clustering method. The method of segmentation and denoising of CT data. The segmented images are imported into the 3D reconstruction software TMMS developed by ourselves. Based on the VTK toolkit, the 3D virtual model is obtained by using MC algorithm and ray projection method to reconstruct the smooth and de-noised CT images. The 3D model of pulmonary blood vessels and lesions was generated by 3D printing instead of the traditional CT images which provided a more scientific basis for the formulation of preoperative scheme and the simulation of the operation process. The experimental results show that the lung CT data can be de-noised and smoothed by the total variation model, and then segmented with fuzzy C-means clustering method, and the reconstructed model is more effective.
【作者单位】： 东北林业大学信息与计算机工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(31570712)
【分类号】：TP391.41;TP391.73

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本文编号：1955894