首页|行业资讯|企业名录|周边产品|数字城市|增强现实|工业仿真|解决方案|虚拟医疗|行业仿真|图形处理|军事战场
资讯首页
行业资讯 >> 专业文献>>正文
虚拟医学三维可视化方法、算法平台的研究进展
2010年11月4日    评论:    分享:

    来源:第三维度
    作者:未知

    1  引言

  自20世纪90年代起,综合了计算机图像处理与分析、真实感计算机图形学、虚拟现实等技术的医学影像的三维可视化一直是国内外研究与应用的热点[1]。三维可视化技术最为关键的部分就是三维重建,即通过对一系列的二维图像进行边界识别等分割处理,重新还原出被检物体的三维图像,使重建后的三维模型“真实”地再现组织确性与科学性。

  医学图像的三维重建最早可以追溯到20世纪70年代初,可视化技术研究在近十年的时间里有了突飞猛进的发展。在美国、德国、日本等发达国家的著名大学、国家实验室及大公司中,可视化的研究工作及应用实验十分活跃,其技术水平正在从后处理向实时跟踪和交互控制发展[2]。我国的中科院自动化所国家模式识别实验室、浙江大学、或器官的表面轮廓,改善可视化的质量。对重建模型施以剖切,可以方便地观察到内部组织或病变体的形状、大小及位置,能够给予医务人员以直观的感觉,从而提高医疗诊断和治疗规划的准清华大学等科研院所和高等学校相继开展了可视化的基础研究工作,皆取得了一系列的研究成果[3]。

  目前能够产生适合三维重建的影像数据的医疗设备产生的都是连续的断层影像,属于有组织的结构化的体数据。通常,体数据的三维重建方法分为两类:一类是三维表面重建,用三角片、多边形等几何图元表示生成的表面;另一类就是体重建,也称为直接体绘制,不需用中间几何图元表示。

    2  基于面绘制的重建方法(Surface Rendering)

  表面绘制是三维物质形状最基本的方法,它可以提供三维物体的全面信息。目前已经发展到较为成熟的阶段,其具体形式有两种:基于轮廓的表面重建和基于体素级的表面重建。

    2.1 基于轮廓的表面重建

  基于切片轮廓表面重建算法的过程可分为如下六步(如图1):


图1表面重建算法的过程

  尽管切片轮廓重建方法可以实现大幅度的数据压缩,但轮廓对应地存在着多义性,特别是出现分叉情况时使得轮廓对应问题的不确定性更加严重,对于复杂的物体重建中会产生大量拼接错误[4]。

    2.2  基于体素的表面重建

  基于体素级的表面重建方法中,主要有立方块法(Cuberille)[5],移动立方体法(Marching     Cubes)和剖分立方体(Dividing Cubes)[6]法。而Lorensen 等人 1987 年提出的移动立方体法是最有影响的等值面构造方法,一直沿用至今。

    2.2.1  立方块(Cuberille)法

  最早的体素级重建方法叫做立方块法,它是用边界体素的六个面拟合等值面,即把边界体素中相互重合的面去掉,只把不重合的面连接起来近似表示等值面。这种方法的特点是算法简单易行,便于并行处理,因为对每个体素的处理都是独立的;主要问题是出现严重的走样,不能很好地显示物体的细节。

    2.2.2  移动立方体(MarchingCubes)法

  移动立方体法(Marching Cubes,MC)是最有影响的等值面构造方法。该方法先确定一个表面阈值,计算每一个体素内的梯度值,并与表面阈值进行比较判断,找出那些含有表面的立方体,利用插值的方法求出这些表面,这其实是抽取等值面的过程。此算法实现容易,得到了广泛的应用。但该算法存在下述缺点:产生的结果是大量散乱的三角面片;对某些层间数据密集度较低的医学图像会产生“台阶”一样的中间层;构造等值面时存在二义性等,这些缺点对三维模型重构显示速度、再现效果及后继简化处理影响很大[7]。后来的移动四面体法(Marching Tetrahedra,MT)是在MC 算法的基础上发展起来的,很好地解决体素构型中二义性的问题[8]。但是,它与MC算法一样,重建的模型所包含的三角面片数量仍然巨大。

    2.2.3  剖分立方体(Dividing Cubes)法

  剖分立方体法(Dividing Cubes)也是在 MC 算法的基础上发展起来的。与移动立方体方法不同是,分解立方体法算法逐个扫描每个体素,当体素的八个顶点跨越等值面阈值时,将该体素投影到显示图像上,也就是说它是以点代替三角片作为基本图元来构造等值面的。因此,只有当表示等值面的点的密度足够大时,其显示图像才会呈现“实物”,一般要求点的分辨率不低于显示图像的分辨率[9]。

虚拟医学三维可视化方法、算法平台的研究进展

    3 基于体绘制的重建方法

  随着医疗设备CT、MR 等生成的影像的精度越来越高,理论上可以重构出任意精度的断层影像,因此可以对体数据直接绘制,重构出更加细腻的三维形体,不仅能重构出物体的三维表面,还可以显示出物体内部结构,更适合于临床应用。

  直接体绘制技术的基本原理是将体数据映射为某种云状物质的属性,如颜色,阻光度,然后通过描述光线与这些物质的相互作用产生具有云状、半透明效果的图像。体绘制的步骤原则上可分为投射、消隐、渲染和合成等4个步骤。体绘制按处理对象的不同,可分为对三维空间规则数据场的体绘制和对三维空间不规则数据场的体绘制。其中不规则数据场指的是结构化数据场中的不规则数据和非结构化数据,在这类数据场中,体素的形状不同,大小不一,因而导致各种算法的效率降低。迄今为止,研究和开发三维不规则体数据的可视化算法仍然是一个有待进一步解决的问题。而对于规则数据场的体绘制研究趋于成熟,它有四种常用的算法:射线投射法(Ray casting)、抛雪球法(Splatting)、剪切——曲变法(Shear-Warp)、最大强度投影(MIP)算法和基于硬件的纹理映射(Texture-Mapping Hard-ware)[10]法。

    3.1  射线投射法(Ray casting)

   该算法在有关体绘制研究的文献中占有很大篇幅。其基本原理是根据视觉成像原理,构造出理想化的物理视觉模型,即将每个体素都看成为能够透射、发射和反射光线的粒子,然后根据光照模型或明暗模型,依据体素的介质特性得到它们的颜色(灰度图像为亮度)和不透明度,并沿着视线观察方向积分,最后在象平面上形成具有半透明效果的图像。

    3.2  抛雪球法(Splatting)

  与射线投射法不同,抛雪球算法是反复对体素进行运算。它用一个称为足迹(Foot Print)的函数计算每一体素投影的影响范围,用高斯函数定义强度分布(中心强度大,周边强度小),从而计算出其对图像的总体贡献,并加以合成,形成最后的图像。由于这个方法模仿了雪球被抛到墙壁上所留下的一个扩散状痕迹的现象,因而得名“ 抛雪球法”[11]。因为抛雪球算法是“以物体空间为序”的体绘制算法,所以它的优点就是能按照体数据存储顺序来存取对象,同时只有与图像相关的体素,才被投射和显示,这样可以大大减少体数据的存取数量,而且算法适合并行操作。

  从理论上说,使用同样的重构函数权值,抛雪球算法能生成和光线投射算法相同质量的图像。但在实际应用中,于其权值计算比较困难,所以经常使用近似算法,因而图像质量会有所下降。

    3.3  剪切-曲变法(Shear-Warp)

  剪切-曲变法目前被认为是一种速度最快的体绘制算法。它采用一种关于体素和图像的编码方案,在遍历体素和图像的同时可以略去不透明的图像区域和透明的体素。在预处理时,体素经过不透明度初分类,再按行程长度编码(Run-Length Encoded,RLE),然后用类似于射线投射法的方法进行绘制。其绘制过程可简化为通过剪切出适当的编码体素使射线正交于所有的体素层,利用双线性插值在遍历的体素层内得到它们的采样值,再通过曲变将体素平行于基准平面的图像转换为屏幕图像。

    3.4  最大强度投影算法(Maximum Intensity Projection )

  MIP[12]是一种能够有效提高实体定位、形状和拓扑信息显示效果的体绘制方法。它的主要思想是在场景域内沿着视线方向上的体素的最大值作为绘制图像相应位置处像素的值。MIP主要用于对体数据中高灰度值的结构进行可视化,因而特别适合描述血管信息,常用于做 CT 或 MR 血管造影图像。通常MIP 方法不需计算明暗信息和深度信息,这使得高灰度实体在低灰度实体后面的体绘制结构呈现相反的效果,从而导致投影体素不规则的深度位置。消除这类错觉的通用办法是在观察过程中动态改变视角参数和实现动画显示,因而对于 MIP 绘制的研究重点主要集中在交互MIP 和提高 MIP的绘制质量上。

    3.5  基于硬件的纹理映射(Texture-Mapping Hard-ware)法

  传统的方法计算量非常巨大,无法做到实时交互。后来就出现了借助硬件加速的纹理映射体绘制方法。基于硬件的纹理映射最先由 Cabral 应用于无明暗处理的体绘制。其方法是先将体数据装载到纹理内存,再由硬件将平行于视平面的多边形层片转变为图像[13]。目前,这种方法已被推广应用到具有明暗处理的体绘制中,但所生成的明暗效果有所欠缺,且只有高档的图形工作站才配有其所需的昂贵的三维纹理映射硬件,另一方面大量的体数据块需要和有限的纹理内存进行交换操作限制了该算法的有效应用,但随着计算机硬件的发展及三维纹理映射增加明暗效果研究的展开,相信三维纹理映射算法将在普通PC机上得到成功应用。

    4  算法性能的比较

  通过以上分析,可以看出面绘制要构造中间曲面进行表示,这必然要通过阈值或数值方法提取出中间曲面,即分割过程。而分割过程常会造成三维数据场中许多细节信息的丢失,从而降低结果的保真性。面绘制的主要优点是可以利用成熟的计算机图形学算法对物体表面进行绘制,并且可以借助硬件加速技术来提高绘制速度,通过对重建物体表面进行网格简化处理后,实现实时绘制。但面绘制需要精确的体数据分类,适用于绘制表面特征分明的组织和器官,而对于形状特征不明显、有亮度变化特性的软组织,以及血管、细支气管等精细组织或器官的三维显示,则效果不佳。另外面绘制方法不能保留体数据的完整性,其物体仅显示为一个空壳,表面里面没有实体,从而制约了其在医学诊断方面的广泛应用。体绘制由于直接研究光线通过体数据场时与体素的相互关系,适合于形状特征模糊不清的组织和器官的三维显示。体绘制方法另一个显著特征就是它可以显示体数据的内部信息和细节特征,有利于保留三维医学图像中的细节信息。但由于体绘制过程需要遍历每个体素,因而计算量大,图像生成速度慢,实时性难以得到保证。

  表面绘制与直接体绘制相结合的混合绘制方法,现在逐渐引起研究者的兴趣,混合方法能以表面特征表现组织或器官的层次结构,同时保留内部细节信息,因而,能够绘制出表面特征清晰、层次分明的组织器官,有巨大的发展潜力。

    5  可视化工具

  除了在算法研究方面的努力外,一些研究组织为了更好地利用现有的算法,避免重复的劳动,开发了许多算法平台,极大地便利了医学影像领域的研究者。国内比较常用的三维重建工具为Matlab、OpenGL 、VRML(Virtual Reality Modeling Language虚拟建模语言) 等。这些工具各有长处,但也存在一些缺点, Matlab 代码执行效率低, VRML 的计算能力差, OpenGL 的三维图形功能比较底层。目前在医学影像研究人员中使用最广泛的两个算法平台是VTK(Visualization Toolkit)和ITK(Insight Segmentation and Registration ToolKit),而由中科院研发的集成化的医学影像处理与分析算法平台--MITK(Medical Imaging Toolkit)则丰富了国际上的医学影像算法平台[14]。

    5.1  VTK

  VTK是一种基于OpenGL的用于3D图形学、图像处理及可视化的一种工具。最早在1993年12月由美国GE公司研发部门首次发布。VTK中利用了流行的面向对象技术,可以在Windows、Unix等操作系统下运作,其内核独立于Windows。VTK事实上仅仅是一个目标库,这些目标库可以嵌入应用程序中,同时还可以在VTK基本函数的基础上开发自己的库函数。VTK提供了非常强大的功能,提供了超过300个C++类,并且支持跨平台开发,可以直接用C++、TCL、Java或Python编写代码。由于VTK是开放式的免费软件,而且具有强大的三维图形功能(提供了表面绘制、体绘制、一部分数字几何处理算法)、好的体系结构和高度的灵活性、可移植性,目前在美国、西欧等各个高校、研究所已经得到了广泛的应用。目前,VTK的稳定版本已经发行到5.0版,已经称为通用可视化领域内最负盛名的软件开发包[15]。

    5.2  ITK

  ITK的主要目的是提供一个医学影像分割与配准的算法平台,起源是基于美国的可视人体项目。ITK功能强大,提供很多C++类库;可以跨平台,支持Windows、Unix、Linux、Mac等多种平台;支持多种脚本语言,如Tcl、Python、Java等;是一个专注于图像配准和分割处理的开源软件工具包,实现了目前大部分流行的分割、配准算法(Active contour、Level Set、Fuzzy Connecteness、刚性配准、非刚性配准等)。目前ITK的稳定版本已经发行到3.0,提供了几乎所有主流的医学影像分割和配准算法,并且现在还一直在持续地进化,ITK计划在2007年陆续推出其3.2、3.4、3.6版本。它已经并且将继续为医学影像领域内的研究人员提供一个分割与配准算法的仓库和基础[16]。

  尽管VTK和ITK目前已经称为知名的可视化与医学影像处理开发平台,但是它们的一些缺陷影响了其在更大范围的广泛应用。首先,VTK是一个面向通用可视化领域的一个开发平台,并非医学影像领域专用,规模庞大,增加了复杂性;其次,ITK并不提供可视化的能力,一般要与其他可视化软件联合起来使用。最后,ITK设计的时候使用了非常多的现代C++语言的新特性,而VTK是使用标准的C语言编写,两者的风格并不相同[17]。

    5.3  MITK

  MITK是 Medical Imaging ToolKit 的缩写。是由中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室开发的集成化的医学影像处理与分析C++类库.开发MITK的灵感得自于开源软件 VTK 和 ITK 的巨大成功, 其目的主要是为医学影像领域提供一套整合了医学图像分割、配准和可视化等功能的,具有一致接口的、可复用的、灵活高效的算法开发工具.和VTK的风格类似, MITK采用传统的面向对象的设计方法, 而没有采用ITK的范型编程风格. 因而其语法和接口是简单而直观的. 目前MITK是免费软件, 可以免费用于科研和教育目的.

    6  结束语

  目前,关于医学图像可视化的研究仍处在发展阶段,有许多问题有待于进一步的研究解决。(1)不同影像设备获取的体数据之间的融合问题(2)体数据在计算机里的表示方式涉及到存储需求与计算效率之间矛盾的问题。目前,一个引人注目的研究方向是体数据的压缩以及对压缩的体数据的直接进行体视[18],它能够比较好地处理存储和计算之间的矛盾。(3)完全从图像本身提取特征并利用这些特征实现准确匹配的全自动匹配方法目前仍处于研究阶段。(4)关于高维的、非规则的或者向量型体数据的可视化基本上处在未知状态。(5)对于描述烟云等的无形数据场的显示仍是一个没有很好解决的难题。(6)体数据显示速度也是一个亟待解决的问题,现在各种体数据处理硬件正处在研制当中,一些公司将在今后几年内推出它们的产品。除了从硬件角度加快体视化速度之外,体数据显示算法的研究也是一个重要方向。

  虚拟现实技术是近年来兴起的一个新的研究领域,可视化技术与虚拟现实技术的结合是今后发展的必然趋势。目前对可视化的研究工作主要集中在体数据的显示和分析上,对体数据的操作都是比较简单的。只有把可视化与虚拟现实技术结合起来才能真正创造出符合人操作习惯的三维工作环境,使用户可以方便而直观地对体数据所表示的世界进行操作和探索,也才能进行逼真的动态模拟[3]。将超级计算机、光纤高速网、高性能图形工作站及虚拟现实四者结合起来成为可视化这一领域技术发展的重要方向。

  今后,关于可视化的研究会越来越深入,可视化技术的应用会越来越深入。目前,发达国家在今后两三年内,可视化专用硬件系统(如三维显示器)将逐步走向实用,这将极大地促进体视化发展。有关专家预测,在未来的几年内,可视化技术将从理论、方法到实用系统都会有一个新的飞跃


 

标签:医学医疗三维可视化
上一篇:科技成果—虚拟人重建与虚拟手术
下一篇:高分辨数字虚拟人体三维可视化结构数据集的构建
网友评论:虚拟医学三维可视化方法、算法平台的研究进展
评论
留名: 验证码:
您可能还需要关注一下内容:
·VR技术在前颅底脑膜瘤术前计划中的应用探讨
·三维立体显示技术在医学诊疗中的应用
·虚拟膝关节镜手术仿真系统的关键技术研究
·经鼻入路显露鞍旁结构的三维可视化研究
·国产“数字虚拟人” 撬开千亿级市场
·基于三维编辑的四肢骨折快速虚拟复位
·虚拟现实于复健医学之运用
·看 3D Systems 如何玩转 3D 医疗
·联合入路中经额与经眶颧方向显露海绵窦手术的虚拟现实量化比较
·周围神经虚拟三维中神经束功能及形态定位的组织化学染色方法研究
☏ 推荐产品

Ladybug5全景
商家:力方国际

ProJet®
商家:力方国际

ProJet®
商家:视科创新

Premium1.5
商家:视科创新

巴可HDX主动立体投
商家:德浩科视

巴可HDF-W26投
商家:德浩科视

巴可30000流明2
商家:德浩科视

巴可4万流明2K投影
商家:德浩科视
☞ 外设导航
☏ 企业名录
【广州】中科院广州电子技术有限公司
【北京】第二空间(北京)科技有限公司
【北京】幻维世界(北京)网络科技有限公司
【厦门】厦门惠拓动漫科技有限公司
【厦门】厦门幻眼信息科技有限公司
【深圳】深圳南方百捷文化传播有限公司
【北京】北京思源科安信息技术有限公司
【上海】上海殊未信息科技有限公司
【北京】北京赢康科技开发有限公司
【武汉】武汉科码软件有限公司
友情链接 关于本站 咨询策划 行业推广 广告服务 免责声明 网站建设 联系我们 融资计划
北京第三维度科技有限公司 版权所有 京ICP备09001338
2008-2016 Beijing The third dimension Inc. All Rights Reserved.
Tel:010-57255801 Mob:13371637112(24小时)
Email:d3dweb@163.com  QQ:496466882
扫一扫 第三维度
官方微信号