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本课题是在学校“十五”重点学科建设项目:“计算机集成诊断与治疗系统”的资助下完成的,目的是在普通计算机上实现医学图像的三维可视化、兴趣区的精确显示及快速绘制。三维可视图像的精确性、可靠性和实时性是确保医生有效诊断、治疗或制定手术计划的有力保障,是实施计算机辅助诊疗的重要基础。本文主要工作及创新性成果如下: 1.给出了一种注射造影剂扫描成像的新的定时方法,通过使用 MR 透视法及大幅度提高分辨率的椭圆中心视图命令,减少成像过程中的系统噪声,提高断层图像的质量。该方法具有技术上的先进性,目前国内还尚未见到相关研究。扫描得到的断层图像的数据为 DICOM 格式,论文实现了在普通计算机上读取该数据,并将该数据转变为便于计算机处理的数字图像格式。 2.提出了基于小波变换的图像增强和小波多尺度边缘检测新方法,较好地解决了现有算法存在的强去噪能力和微弱信息保留之间的矛盾,将多尺度边缘融合算法应用于小波逆变换过程中,在边缘点检测的同时完成边缘点的连接,得到高定位精度的光滑的单一像素的边缘轮廓。在此基础上,采用种子填充算法,结合膨胀和小区域面积消去算法,可有效地提取出单层切片上感兴趣的区域或组织。3.针对光线投影算法存在的运算量大,绘制速度慢的问题,综合分析了各种体绘制加速技术,提出了光线投影体绘制中的重采样加速算法:利用重采样点在两坐标系中的矩阵变换特性,减少矩阵运算量;结合三维数据场在像平面的投影减少光线投影数目;利用包围盒技术避免对空体元的采样,加速光线投影的效率。该算法克服了现有加速算法速度提高不明显的缺陷。在保证绘制质量的同时,极大地提高了绘制效率。 4.在使用主动轮廓模型实现图像体分割的过程中,设计了一种新的外部能量函数的构造方法:在主动轮廓模型的边缘点中引入灰度模型,同时引入边缘点的梯度信息进一步修正模型的外部能量函数,通过能量函数的权值参数的自动调节,使轮廓曲线准确收敛于物体的真正边缘。理论分析和实验结果均表明该算法不仅可以充分反映物体边缘的特征,而且可以消除噪声和伪边界点的影响,比较现有体分割算法,提取出的体信息更能精确地反映目标体。 5.提出一种基于小波变换的插值放大新算法,该算法将图像本身作为放大图像的低频成分,通过构造合适的高频成分进行小波逆变换,可以有效地消除图像放大造成的模糊,提高放大后图像的清晰度和分辨率。 最后,本文对整个论文的工作和研究成果进行了总结,并提出了进一步的研究设想和目标。