医学图像处理方法技术

本发明专利技术提供了一种医学图像处理方法，所述方法包括：Ａ．对二维图像进行预处理，并对预处理后的二维图像进行分割提取；Ｂ．建立表面网格和体网格模型，采用细分算法进行处理，建立可视化平台；Ｃ．采用基于ＶＴＫ的光线投影算法对二维图像进行处理，得到三维可视化图像。采用本发明专利技术提供的医学图像处理方法，能对医学二维图像进行快速批量处理，并能实现二维图像的三维可视化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，更具体地说，涉及一种。
技术介绍
计算机断层扫描(Computed Tomography,简称"CT")及磁共振成像 (Magnetic Resonance Imaging,简称"MRT )技术是在医学影像诊断中常用的 成像技术，其主要通过观察一组CT或MRI的二维切片图像去发现病变体。然 而，所得到的切片只能提供人体内部的二维图像，二维图像只能表示某一个界 面的解剖信息，医生只能凭经验由多幅二维图像去估计病灶的大小及形状，"构 思，，出病灶及其周围组织的三维几何关系，从而给治疗带来了困难。另外，在 放射治疗应用中，仅由二维图像上的某些解剖信息进行简单的坐标叠加，不能 给出准确的三维影像，容易造成病变定位的失真和畸变。
技术实现思路
基于此，有必要提供一种能对二维图形进行处理及三维可视化的医学图像处理方法。所述包括A.对二维图像进行预处理，并对预处理后的 二维图像进行分割提取；B.建立表面网格和体网格模型，采用细分算法进行处 理，建立可视化平台；C.采用基于VTK的光线投影算法对二维图像进行处理， 得到三维可视化图像。优选地，所述步骤A中对二维图像进行分割提取的过程具体是采用自动 分割算法与手动分割协同进行的方式对二维图像进行分割提取，以及采用实时 的、可定制的三维渲染结构对所述分割提取的结果进4亍观察和调整。优选地，所述步骤B中建立表面网格和体网格才莫型的步骤还包括在Visual C十+平台上，通过算法对所述二维图像进行批量、快速、自动处理，实现多张图 像显示、文件信息显示、图像局部放大、图像格式转换、图像自动分割、图像 锐化、直方图均衡和图像伪彩色处理。而所述步骤C具体可包括数据预处理； 数据值分类；给数据点赋颜色值和阻光度值； 进行重采样；采用图像合成算法生成最终三维可视化图像。进一步优选地，所述重采样的步骤具体是从屏幕上的每一个像素点根据 设定的观察方向发出一条穿过三维数据场的射线，沿所述射线选择多个等距的 釆样点，对距离所述采样点最近的八个数据点的颜色值和阻光度值做三次线性 差值，得到所述采样点的颜色值和阻光度值。所述重采样的步骤之前还包括将具有颜色值及阻光度值的三维数据场由 物理空间坐标转换为相应的图像空间坐标，使用中心差分方法得到各数据点的 梯度值，用梯度代替法向向量，并计算得到各数据点的光亮度值。另外，所述方法还可包括利用三维拾取算法拾取所述三维可视化图像中 对应点的空间坐标，采用两点距离计算公式获取所述三维可视化图像中任意两 点之间的if巨离。所述方法还可包括通过^L置虛拟切面的法向量和内点来对所述三维可一见 化图像进行任意角度的切割，获取虚拟切片信息以及读取所述虛拟切片信息并 进行显示。所述方法还可包括定义切割平面，通过调整平面经过点坐标和法向向量 的参数来确定所述切割平面的位置，实现对所述三维可视化图像进行任意角度 的平面切割。所述方法还可包括在屏幕中生成长方体模型，在所述长方体模型的六个 面以及中心定义可控点，通过对所述可控点的操作进行所述三维可视化图像的 长方体交互切割。上述医学图形处理方法，通过对二维图像进行分割提取，并在图像分割的 基础上，建立表面网格和体网格模型，实现对二维图像的批量、快速、自动处 理；并采用基于VTK的光线投影算法对二维图像进行处理，从而得到可视化的 三维图像。附图说明图1是一个实施例中的的流程图2是一个实施例中采用光线投影算法处理二维图^f象的流程图3是一个实施例中光线投影算法中的重采样的原理示意图。具体实施例方式图1示出了一个实施例中的流程，具体过程如下 在步骤S101中，对二维图像进行预处理，并对预处理后的二维图像进行分 割提取。在步骤S102中，建立表面网格和体网格模型，采用细分算法进行处理，建 立可视化平台。在步骤S103中，采用基于VTK的光线投影算法对二维图像进行处理，得 到三维可视化图像。上述对二维图像进行的预处理包括对图像锐化、去噪声等处理。在一个实 施方式中，采用自动分割算法与手动分割协同进行的方式对预处理后的二维图 像进行分割提取。针对不同的分割对象(例如外轮廓、内部结构或者其它特殊 部位)，需设计不同的自动分割算法，并结合手动分割才喿作，对自动分割的结果 进行修正和补充。在一个实施例中，采用实时的、可定制的三维渲染结构对分 割提取的结果进行观察和调整。在一个实施方式中，在图像分割提取的基础上，建立表面网格和体网格模 型。为了提高网格质量，采用细分算法进行处理，进一步完善网格生成、表面 渲染、体渲染的速度和质量。在一个实施例中，在VisualC+十平台上，通过算法 进行医学二维图像的批量、快速、自动处理，实现多张图像显示、文件信息显 示、图像局部放大、图像格式转换、图像自动分割、图像锐化、直方图均衡和 图像伪彩色处理等操作。完成表面网格和体网格后，建立可视化平台。上述VTK (Visualization Toolkit)是针对2D、 3D图形图像和可视化用户设 计的软件工具包，其能嵌入任何一种开发工具中。VTK融合了三维计算机图形 学、图像处理和可视化三大技术，包括了众多图像处理和图形生成算法，是一 种流行的图像应用软件开发平台。图2示出了一个实施例中采用光线投影算法处理二维图像的方法流程，具 体过程如下在步骤S201中，进行数据预处理。在一个实施方式中，对数据进行预处理 包括原始数据的格式转换、剔除冗余数据及导出所需要的数据等功能。 在步骤S202中，进行数据值分类。在步骤S203中，给数据点赋颜色值和阻光度值。在一个实施方式中，根据 数据值的不同，将其分为若干类，并给每类数据赋予不同的颜色值和阻光度值， 以求较准确地表示多种物质的不同分布或单一物质的不同属性。在步骤S204中，进行重采样。如图3所示，在一个实施方式中，重采样的 具体过程是从屏幕上的每一个像素点根据设定的观察方向发出一条穿过三维 数据场的射线，沿所述射线选择多个等距的采样点，对距离所述采样点最近的 八个数据点的颜色值和阻光度值做三次线性差值，得到所述采样点的颜色值和 阻光度值。在一个实施例中，在进行重采样前，需将具有颜色值及阻光度值的三维数 据场由物理空间坐标转换为相应的图像空间坐标。为增加逼真度，需增加明暗 效应，使用中心差分方法得到各数据点的梯度值如下g,=/2 <g,/2.gz=/2其中，/(/，力t)表示三维空间数据。用梯度代替法向向量，可采用传统 的Phone模型计算出各数据点的光亮度值。在步骤S205中，采用图像合成算法生成三维可视化图像。在一个实施例中， 步骤S205的具体过程是将每条射线上各采样点的颜色值及阻光度值使用图像 合成算法，得到发出该射线的像素点处的颜色值，生成最终的三维可视化图像。得到三维可视化图像后，可通过人机交互，实现对可视化后的三维图像进 行旋转、缩放、平移等简单的交互操作。另外，还可对可视化后的三维图像进 行各种复杂交互操作，下面将对这些复杂交互操作进行详细阐述。 (1)定量测量利用三维拾取算法拾取三维可视化图像中对应点的空间坐标，采用两点距离计算公式获取三维可视化图像中任意两点之间的距离。在一个实施方式中，VTK类库提供vtkPointPicker类来实现对点的拾取，其 原理是本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种医学图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：　Ａ．对二维图像进行预处理，并对预处理后的二维图像进行分割提取；　Ｂ．建立表面网格和体网格模型，采用细分算法进行处理，建立可视化平台；　Ｃ．采用基于ＶＴＫ的光线投影算法对二维 图像进行处理，得到三维可视化图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：胡战利，郑海荣，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：94[中国|深圳]