肝脏CT图像分割及可视化系统实现

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医学可视化系统是将二维的医学DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)图像序列通过三维重建技术将患者的检查部位以立体的形式展现在计算机的显示器上,便于医患的直接交流。在一套完整的可视化系统当中,需要的初始输入只有二维图像序列,输出则为三维立体图像,因此,一套正规的可视化系统应当包括二维图像的处理以及三维重建技术。本文的主要研究内容是一套可视化系统,包括图像的分割算法以及三维重建算法,本文重点研究的是对于肝脏CT(Computed Tomography)图像的分割和三维重建,通过深入研究DICOM标准、图像处理算法和三维重建算法,以OPENCV(Open Source Computer Vision Library)、DCMTK(DICOM Toolkit)和VTK(visualization toolkit)为辅助,开发出了一套医学可视化系统。本文的主要研究内容如下:1、深入研究DICOM标准,并深入剖析DICOM图像,获取图像中的相关信息,并深入研究DCMTK、VTK以及OPENCV,为实现图像相关算法奠定理论和实践基础。2、深入研究了图像预处理算法,通过各种算法之间的综合效果对比,采用各向异性扩散滤波算法对图像进行预处理。3、深入研究肝脏CT图像的各种分割算法,根据其具体的分割效果,本文对在原来算法的基础之上进行了创新,将需要手动的分割算法变为自动分割,并且利用实验结果证明本文使用的神经网络结合自适应变形率的区域生长算法具有较好的分割效果。4、通过深入3种可视化算法,并深入研究了体绘制算法原理,利用体绘制中的光线投射算法进行了具体实现,发现体绘制算法虽然效果较好,但重建速度慢的缺点。因此,本文使用GPU(Graphics Processing Unit)进行硬件加速,提升三维重建的速度。5、通过算法的论证,本文实现了一套基于MFC(Microsoft Foundation Classes)医学可视化系统,实现可视化系统的规范化操作。最后对本套系统的成果进行展示,并对此套系统进行了测试,具备一定的实用价值。
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