規(guī)則數(shù)據(jù)場(chǎng)的三維醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)可視化研究.pdf

1、本論文針對(duì)醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)，從科學(xué)可視化的角度出發(fā)，通過(guò)分析大量文獻(xiàn)，重點(diǎn)研究了水平集的分割算法和基于分割的三維重建方法。論文所做的主要工作及創(chuàng)新成果包括： 1. 討論了規(guī)則數(shù)據(jù)場(chǎng)、醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)可視化分割和三維重建技術(shù)的相關(guān)概念，分析了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外的發(fā)展情況。 2. 對(duì)進(jìn)行研究，提出了水平集的快速行進(jìn)法和窄帶法相結(jié)合的圖像分割算法，從規(guī)則的醫(yī)學(xué)圖像中準(zhǔn)確地提取出目標(biāo)組織器官，為接下來(lái)的三維重建做基礎(chǔ)；與此同時(shí)，根據(jù)感興趣區(qū)的特性和

2、其所處的環(huán)境合理選取種子點(diǎn)，解決分割中對(duì)種子選取的瓶頸問(wèn)題。 3. 根據(jù)規(guī)則的醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)，利用本文提出的分割方法，研究了基于分割的改進(jìn)的Marching Cubes 方法和基于顏色填充的光線(xiàn)投影體繪制方法，用實(shí)驗(yàn)表明，比傳統(tǒng)的重建方法具有較高的可視化效果。 4. 仔細(xì)研究了國(guó)內(nèi)外正在普遍使用的VTK(Visualization Toolkit) 和ITK(insightsegmentation and registrat