基于异质多区域CT扫描数据处理的多相隐式曲面重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于异质多区域CT扫描数据处理的多相隐式曲面重建方法，包括下述步骤：首先通过模糊聚类对多区域目标粗分割，然后用粗分割结果定义多相水平集模型的初始水平集函数对图像做精分割，提取出CT图像序列中的异质多区域结构轮廓单像素边缘，转化为带有法矢的多区域三维点云数据，最后建立多区域设计规则，重建多相隐式曲面模型，可以解决多区域交界处出现间隙和重叠的问题。域交界处出现间隙和重叠的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于异质多区域CT扫描数据处理的多相隐式曲面重建方法


[0001]本专利技术涉及数字几何处理，尤其涉及一种基于异质多区域CT扫描数据处理的多相隐式曲面重建方法。

技术介绍

[0002]CT扫描的生物对象都是异质多区域组织构成，可以看成是一个复杂的装配体。个性化医学有限元分析经常需要将相互接触的多个异质组织模型作为一个装配体进行分析。机械零件形状规则，可以将零件逐一实体建模进行装配，装配接触面能够很好的贴合，通过商业有限元软件中的粘接命令对实体模型接触面进行共面处理，实现装配体的有限元分析。但是生物组织结构异常复杂，例如人脑的白质、灰质的包含装配，如果通过B样条或者NURBS方式，依次对同质单区域组织进行大量人机交互的曲面建模，后期很难进行空间定位并且模型失真，装配接触面难以完全贴合，很难实现粘接处理。在同一坐标系下对CT体素集进行多阈值面绘制能够同时实现多个表面网格模型的装配，由于图像边缘混叠(锯齿)现象和面绘制算法的限制，导致形成模棱两可的装配接触面，接触交界处含有大量拓扑错误，在不同材质区域的交界处会形成间隙和重叠。使用单一的隐式函数f(x本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于异质多区域CT扫描数据处理的多相隐式曲面重建方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)依次对异质多区域CT序列图像进行分割，提取多个区域对象；(2)对分割出的多个区域对象，抽取相应的多个区域对象轮廓；(3)将形成的含有多个区域对象的二维轮廓数据集转化为带有法矢的三维点云；(4)将异质多区域的三维点云数据进行多相隐式曲面重建。2.如权利要求1所述的基于异质多区域CT扫描数据处理的多相隐式曲面重建方法，其特征在于，步骤(1)中采用模糊聚类获取CT图像多个目标对象的粗分割结果，然后用粗分割结果定义多相水平集模型的初始水平集函数对图像进行精分割。3.如权利要求2所述的基于异质多区域CT扫描数据处理的多相隐式曲面重建方法，其特征在于，明确CT图像中所含目标数，用模糊C
‑
均值聚类模型对图像作粗分割：模糊C
‑
均值聚类将CT图像像素分为c个类：其中，u
ij
为像素x
j
隶属于第i类的隶属度函数，v
i
为第i类的类中心，l为模糊度控制参数；每个像素的隶属度函数u
1j
,u
2j
,...,u
cj
，根据目标数设定水平集函数的相数，从而明确相应的能量函数，确定多相水平集模型的初始水平集函数，进行迭代自动分割，当满足零水平集稳定，则零水平集曲线即为迭代后分割区域的边缘。4.如权利要求3所述的基于异质多区域CT扫描数据处理的多相隐式曲面重建方法，其特征在于，步骤(2)中抽取多个区域对象的轮廓边缘、并进行细化、轮廓追踪，从而获取单像素封闭的二维轮廓，形成含有多个区域对象的二维轮廓数据集。5.如权利要求4所述的基于异质多区域CT扫描数据处理的多相隐式曲面重建方法，其特征在于，步骤(3)：(3
‑
1)依次提取每层含有多个区域对象的轮廓像素空间位置，得到含有多个区域对象的三维点云数据；(3
‑
2)计算含有多个区域对象的三维点云的法矢量。6.如权利要求5所述的基于异质多区域CT扫描数据处理的多相隐式曲面重建方法，其特征在于，依次提取每层含有多个区域对象的轮廓像素空间位置p
i
(x,y,z)，得到含有多个区域对象的三维点云点云使用k
‑
邻域查询，p
j
是k
‑
邻域中的点，为k
‑...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈中，高荣，孙全平，王雅琳，杨玲玲，邱笑阳，袁伟林，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：