探讨多模态三维体绘制重建在微血管减压术术前的评估价值

目的探讨多模态三维体绘制重建对微血管减压术术前评估的价值。方法对术前运用3D Slicer体绘制重建并接受微血管减压术的34例患者(20例三叉神经痛及14例面肌痉挛)及同一手术组术前未进行三维重建的28例微血管减压患者(19例三叉神经痛和9例面肌痉挛)进行临床统计,比较两组在术前判断责任血管的准确度、手术效果及术后并发症等方面的差异。结果与未重建组相比,重建组在术前判断责任血管的准确率、术后近期及远期手术效果方面明显高于未重建组,术后发生并发症率及复发率明显低于未重建组。结论术前运用多模态三维体绘制重建方法不仅可以更有效地判断责任血管,并能准确地模拟术中术野情景,使术者在微血管减压术中快速准确分辨责任血管,从而提高手术疗效并减少手术并发症。

CT用于非人体目标几何体的三维重建

当被扫描物体存在镂空、遮挡和狭小空间时,需要大量图像拍摄或激光扫描工作;利用三维点云构建三角网格时,需要大量人工交互操作,且三维面绘制容易丢失特征信息。为解决上述问题,提出了采用CT对非人体目标几何体进行三维重建,再用体绘制进行显示的方法。基于医用CT对瓷器、陶器、木器和青铜器等材质的工艺品进行三维扫描,直接基于体绘制算法进行三维显示,同时提取CT图像轮廓点实现面绘制建模。结果表明,CT扫描重建精度高、体绘制效果好且人工工作量小、速度快。因此CT扫描及体绘制在非人体目标的三维重建中具有可行性,并且可以提高效率和精度。

在Matlab环境下实现体绘制法的生物切片图象的三维重建

在生物学领域,如何将生物切片图象进行三维重建并显示,日益受到人们所重视。体绘制法能够避免重建过程所造成的伪象痕迹,缩短了在体数据中寻找、计算物体表面的时间和不丢失细节,更加准确地反映出体数据所包含的形状结构。Matlab提供了各种矩阵运算、操作和图象显现工具,文章利用Matlab工具箱采用体绘制法进行生物切片图象的三维重建,试验结果理想。

医学图像三维重建Splatting体绘制的研究与改进

采用Splatting(抛雪球)体绘制法对医学图像进行三维重建.论述了体绘制和Splatting算法的成像理论,分析了Splatting算法的重建误差,并对Splatting算法的图像合成进行了改进.使用Visual C++和Open-GL,实现了改进的Splatting体绘制算法,消除了Splatting体绘制中的条纹现象,取得了较好的成像效果.

医学体数据三维重建的体绘制加速算法研究

研究有效的体绘制加速算法.在抛雪球法的基础上,采用提取最近表面体素的方法实现加速.提出新的分割方法,以体素原有的灰度值作为颜色值的3个分量,将所有体素的不透明度设为0.9或1.0,结果表明,加速算法能满足显示要求且加速作用明显.该加速算法结合了表面绘制方法和体绘制方法的优点,但只适用于不透明物体的重建显示.

基于体绘制法的头部CT图像的三维重建

介绍了体绘制法重建医学三维图像的方法,基于真实CT图像数据,使用MATLAB的图像处理工具箱重建了头部的三维图像。

基于一种改进的光线投影体绘制算法的三维重建

提出了一种改进的光线投影体绘制算法,利用重采样点在两坐标系中的矩阵变换特性,减少矩阵的运算量,加快重采样计算过程,从而加速了光线投影的效率。实验结果表明改进后的算法,可以利用OpenGL图形标准及硬件加速对图像序列进行三维重建,重建效果逼真,重建速度较快,具有算法简单、实现容易的特点。

医院图像分割和三维重建技术的研究

医学图像分割及三维重建技术是医学影像处理中的关键技术,可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。我们通过举例对肺部CT图像进行分割和三维重建,探讨了其应用现状、技术原理和未来发展趋势。

基于体绘制法的多孔材料三维重建

为了从根本上研究多孔材料的扩散、渗流等特性,首先需弄清其微观结构,而重现多孔材料的三维结构是一种直接有效的方法。采用体绘制法,并借助于Matlab工具箱实现了多孔材料的三维重建、剖面显示和骨架结构的提取,结果显示重建效果较好。三维重建的研究为揭示多孔材料微观结构提供了一种较好的方法,同时也为进一步研究多孔材料的特性奠定了良好的基础。

基于GPU的医学图像三维重建体绘制技术综述

体绘制技术能够很好地显示对象内部的细节信息,对于医学诊断有着很好的实用价值。但由于当前用于重建的图像数据量与以往相比有显著增加,传统的基于CPU的体绘制技术在三维重建中存在着绘制速度慢、交互不流畅等问题,从而使基于图形处理芯片(GPU)的体绘制技术有了很大研究价值。随着GPU并行计算能力和可编程性的快速发展,GPU用于医学图像实时绘制成为可能。首先对体绘制技术进行简单介绍,并对GPU进行系统阐述,然后对一种基于GPU的体绘制技术的实现做出综述,最后对基于GPU的体绘制技术进行总结和展望。

医学体数据三维重建体绘制技术研究

在分析医学体数据三维重建基本过程的基础上,介绍了光线投射法、足迹法、错切-变形法和基于小波变换的体绘制等典型算法,讨论了各类算法的优缺点以及改进方向,并展望了医学体数据体绘制技术的未来研究方向。

基于VTK的体绘制三维重建方法

Visualization Toolkit是一个面向对象的可视化类库,它为从事可视化应用程序开发的广大科研工作者提供直接的技术支持,VTK具有强大的可视化功能和图像处理功能。本文介绍了VTK的机制框架和体绘制原理,在VC++的编译环境下实现医学图像的三维重建。

医学图像三维重建体绘制算法研究

医学图像三维重建体绘制不仅可以显示物体的表面形态,还能显示出物体的内部结构,比面绘制具有更好的绘制效果。本文首先简单介绍了体绘制的原理,其次详细论述了体绘制中常用的光线投射法,然后简单介绍了体绘制中抛雪球法、错切变形法和纹理映射法,最后简单论述了变换域体绘制中的频域体绘制和基于小波的体绘制。

基于物体空间序法的CT图像三维重建算法的研究

首先对三维可视化方法进行了分类概述。接着对基本的物体空间序法及其改进算法———抛雪球法做了详细的描述 ,并且通过对两组CT数据进行三维重建实验 ,得到高质量的重构图像。最后 ,本文研究并采用了提取表面体素进行体绘制加速的方法 ,实现了基于等值面提取表面的加速算法 。

基于直接体绘制的三维数据场交互可视化系统SinoVis

文中描述了基于直接体绘制的三维数据场交互可视化系统SinoVis的系统设计框架与具体实现。SinoVis是一个纯软件的可视化分析系统,SinoVis绘制的图像精细,可视化参数的设置与调整方便灵活,可以在任意选择的体元分类转移函数下对规模为1283～2563的体数据实现高速交互绘制,在相当广泛的研究与工程领域里有潜在的应用价值。

医学三维动态超声实时体绘制

三维动态超声具有非常广泛的发展前景和临床应用。但是三维动态超声的数据结构不属于三维规则数据场,所以不能直接在微机上采用三维纹理加速算法实现实时体绘制。本文首先介绍了基于微机平台的针对三维规则数据场三维纹理体绘制加速算法。通过现代微机显卡结构的分析讨论,本文提出了利用现代微机显卡中的顶点渲染器编程实现三维动态扇扫数据场到三维规则数据场的快速变换,然后利用显卡中的三维纹理快速运算功能,从而在普通微机平台上实现了三维动态超声的实时体绘制。本方法具有很广泛的应用价值。

基于MITK的三维体绘制系统设计

在MITK(Medical Imaging Toolkit)算法平台的基础上,采用Microsoft Visual C++语言设计基于MITK的三维体绘制系统。三维体绘制系统主要将光线投射法和错切变形法结合,构成一个三维重建系统,方便使用者在高质量绘制和实时绘制间自由作出选择。该系统可进行二维序列切片图像的显示和三维重建,并能调节三维图像的阻光度,展现出不同的三维立体绘制效果。

使用GPU编程的光线投射体绘制算法

将传统的光线投射体绘制算法在具有可编程管线的图形处理器(GPU)上重新实现.首先将体数据作为三维纹理保存在显存中,然后通过编写顶点程序和片段程序将光线进入点/离开点计算和光线遍历的计算移入GPU中执行,最后根据不同的采样点颜色混合公式实现不同的绘制效果.文中算法仅需绘制一个四边形即可完成三维重建.实验结果表明:在进行光照效果的重建时,该算法能够达到实时交互的绘制要求,并能实现半透明等复杂绘制效果.

基于改进光线投影算法的医学图像三维重建

针对经典光线投影算法在医学图像三维重建中渲染速度慢的问题进行了研究,提出一种改进的光线投影算法。首先在每条经过三维数据场的射线上,根据观察者视点与图像远近的不同,使用曲面法线切点处的偏导数与视点和切点之间的距离的比例关系来调整采样频率,改变经典算法对所有射线上的采样频率都一视同仁的做法,实现当物体距离视点较近时,采样频率较高,模型表示较为细致,反之则采样频率较低,模型表示也较粗糙;其次在图像合成算子的计算上,设定对未到达屏幕的射线不参与不透明度和颜色值的合成计算。临床数据实验证明,改进算法不仅能够有效提高图像渲染速度,而且还避免了伪影的产生,明显改善了图像的质量。

医学图像三维重建方法的研究与实现

介绍了医学图像三维重建的分类及其重建方法与基本原理,对医学图像三维重建的方法作了归纳,最后详细地介绍了离散Marching Cubes算法的机理与实现过程。