基于多图谱分割的三维可视化研究

发布时间：2019-10-13 20:39

【摘要】：在人体的各个组织器官中,大脑无疑是核心部位,而人脑内部又有着极其复杂的组织结构,通过计算机影像去探索研究人脑组织是解剖学方法之外的另一个重要研究方向。然而人脑中结构异常复杂,而且存在着较大的差异性,使得常用的核磁共振技术的辅助诊断受到了一定的影响,尤其在图像分割方面显得格外突出。因此针对人脑核磁共振图像的组织分割和三维可视化工作成为图像处理领域的热点问题。为解决人脑图像的组织分割,本文采用基于多图谱配准的方法。该方法的核心思想是利用模板图谱和目标图像通过配准生成的形变参数,将需要分割的组织结构映射在标记图像上,便得到了一个多图谱分割结果,再对所有分割结果进行图谱融合,进而成功分割出感兴趣的组织。当前基于多图谱的分割结果往往没有进行针对性的三维重建,缺乏相应的三维可视化算法支持,基于多图谱分割的三维可视化研究也较少。使得分割结果不能直观地展示在人们面前。针对上述情况,本文在对比分析了较主流的三维可视化算法后,选择体绘制算法进行三维重建分割后的结果。研究了体绘制方法的原理,并对体绘制算法中经典的光线投射法进行了研究。首先,体绘制中的传递函数是将三维的体数据映射为光学属性,因此传递函数的设计直接影响到三维显示的效果和质量。传递函数的设计是一个公认的研究难点,本文提出针对多图谱分割的传递函数设计:1.根据多图谱分割的结果的图像数据类型预设合理的传递函数;2.在系统平台的设计中提供手工调节传递函数参数的控件。其次,考虑到多图谱分割算法的复杂性和系统性,本文将适用于多图谱分割结果的传递函数研究成果,以及三维可视化多图谱分割结果的功能集成,设计开发了一套三维可视化软件平台。为深入研究多图谱分割方法提供系统研发软件平台。软件平台结合QT开发工具、VTK可视化工具、ITK图像算法工具包等,可实现对DICOM、NII和RAW等多种医学图像格式的读取和体绘制显示。并将医学图像的分割提取过程、配准过程和融合过程以及三维可视化工作集于一体,系统平台功能完备,具有较高的研究和应用开发参考价值。
【图文】：

融合图像,标记图,扁桃体,海马

再分割，记录下各个最优的分割的结果的相似性度。最后一行是使用本文的ＷＶ融合逡逑算法的分割结果的相似性度。通过对比结果，可以得出结论：所取的各个人脑组织的分割结果，精逡逑度上均是基于多图谱的分割算法要较单图谱算法要好。图２－４至图２－６是对应人脑组织标记图像逡逑和配准融合图的效果对比。逡逑逦表２－１多图谱实验数据逦逡逑Ｈｉｐｐｏｃａｍｐｕｓ邋Ａｍｙｇｄａｌａ邋Ｃｅｒｅｂｅｌｌｕｍ邋ＳＴＧ邋Ｔｈａｌａｍｕｓ邋Ｂｒａｉｎｓｔｅｍ逡逑最优单图谱邋０．８１邋０．７８邋０．９２邋０．８０邋０．８６邋０．８８逡逑Ｗｅｉｇｈｔ－Ｖｏｔｉｎｇ邋０．８６邋０８６邋０９５邋０．８７邋０．８９邋０．９２逡逑■ＢＯＨ逡逑图２－４海马（Ｈｉｐｐｏｃａｍｐｕｓ）、扁桃体（Ａｍｙｇｄａｌａ）的标记图像和融合图像逡逑－８－逡逑

二维图像,粒子模型,二维图像,光学

的体素采样点不具有色彩等光学属最终在二维图像上的显示出来的颜色过算法进行叠加，这里需要引入光学体现在二维图像上像素的作用。逡逑的作用，光线通过三维数据场时发和发射模型［２８］，这个模型假设如下：子均不是透明的，它们对光线是有看见；３、这些粒子也可从本身发出等功能建立单独的模型，再结合光小粒子能够吸收射入的全部光线，建模分析，，己知它的横截面积是Ｅ，：逡逑
【学位授予单位】：宁夏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

【参考文献】