基于MC算法的医学图像三维重建的研究

• 作 者: 杨亚静
• 机 构: 河北工业大学
• 出 处: 河北工业大学
• 发表日期: 2012年01期
• 关键词: 移动立方体算法 三维重建技术 医学图像 可视化

医学图像可视化是近年来一个研究热点问题，它的任务就是从一系列连续的二维图像中重建出三维图像。它能够为医生提供更清晰逼真的器官或组织的三维立体图像，辅助医生进行定性及定量分析，提高了医疗诊断的准确率。因此，对于医学图像三维重建算法的研究具有重要的意义。移动立方体（Marching Cubes,MC）算法是面绘制中的经典算法，它使用的中间几何图元的基本表达元素为三角面片。这种表达适用于医学体数据，并且MC算法本身比较简单有效且应用广泛，所以其对于面绘制的研究产生了深远的影响。但是MC算法本身也有一定的缺点。例如MC算法在生成等值面过程中会产生大量冗余三角形，同时在该过程中要遍历所有的立方体，这样就造成了算法执行效率低。本课题针对该问题进行了研究，主要从提高绘制速度和改善绘制效果两方面对标准MC算法进行改进。本课题尝试了两种方法提高重建速度。一种是采用基于二次误差测度的消减类，它可以在保证绘制效果的条件下，有效的减少生成的三角面片数量，提高重建速度。另一种方法是采用类似于区域增长法与MC算法相结合的快速MC算法。该方法是通过减少无用立方体访问来达到提高重建速度的目的。本课题采用了计算法向量、网格平滑和连通性技术对绘制效果进行改善，得到了真实可靠的组织重建模型。经过实验结果分析可知：采用基于二次误差测度的消减类可以在保证绘制效果的条件下，有效的减少生成的三角面片数量，提高了重建速度。快速MC算法由于减少了无用立方体的扫描，提高了重建速度。快速MC算法的绘制效果与标准MC基本相同，且去掉了与组织非连通的噪声。从数据量与重建时间的关系可以看到，数据量越大，所消耗的重建时间越多，快速MC算法的重建效率高于标准MC算法。采用计算法向量、网格平滑和连通性技术改善绘制效果，消除了标准MC算法生成的模型中存在的小面效应、阶梯效应和与组织非连通的噪声，得到了逼真的组织模型。