基于計算機斷層掃描數據的警犬醫學圖像三維重建

徐 陶 李 杰 李細牯 徐 虎 方紹勤 李居東

一、警犬醫學圖像三維重建的方法

警犬醫學圖像三維重建主要有3 個步驟，分別是二維圖像數據的采集，圖像的預處理以及圖像的三維重建。

（一）二維圖像數據的采集

使用CT 掃描儀器對試驗犬進行掃描，得到有一定間距的連續二維圖像，這些二維圖像就是三維重建的原始數據。

醫學圖像與普通圖像最大的區別在于圖像的格式有所不同。常用的醫學圖像格式包括DICOM、BMP、TIFF 等，目前比較通用的格式是基于DICOM協議上的標準格式，即DICOM格式。DICOM標準是美國放射學會和美國電器制造商協會共同組織制定的專門用于醫學圖像存儲和傳輸的標準。該格式已發展到DICOM3.0 標準，其特點包括：保護了存儲資料的原始性，方便了數字化存儲，方便數據調用，可以遠程數據傳輸，有利于網絡化管理。DICOM 標準的圖像為儲存和傳輸提供了方便，但是不能被普通的圖像處理軟件識別和操作，需要專門的軟件將其轉換成一般圖像格式進行查看。

（二）圖像的預處理

醫學圖像具有一定不均勻性和模糊性，所以需要對原始的圖像進行預處理。預處理要經過圖像讀取、圖像去噪和圖像分割等幾個主要流程。預處理的質量直接影響三維重建結果的質量。

1.圖像讀取

圖像讀取是指將DICOM 標準的圖像讀入到VTK 軟件包中。這一步是進行三維重建至關重要的步驟。VTK 是一個用于三維計算機圖形學、圖像處理和可視化等方面的開源軟件包。該軟件自帶多種圖片格式的讀取工具，其中vtkDICOMImageReader類支持對單張DICOM 圖像或序列圖像的直接讀取。

2.圖像去噪

在醫學成像過程中，設備會受到環境中的電磁干擾導致成像中出現不可避免的噪聲。噪聲的存在使得圖像的邊緣和細節變得模糊，從而使得其信噪比降低，圖像整體質量下降，對后續圖形的分割和重建工作都會造成一定影響，所以需要在盡可能不損失圖像本身信息的情況下盡可能多的消除圖像中的噪聲。

圖像噪聲在理論上可以定義為：不可預測，只能用概率統計方法來認識的隨機誤差。一個整體的圖像信號在頻域中可以呈現出一定的存在規律，但是圖像噪聲信號在圖像中的分布是隨機的，沒有規律的，另外圖像信號在頻域中主要分布在低頻部分中，而噪聲信號則主要分布在頻域中的高頻部分，利用這一明顯區別，可以利用不同的去噪方法來去除數字圖像中的噪聲，達到圖像去噪的目的。

根據數字圖像信號和噪聲信號的區別，已經研究出了很多種圖像去噪的方法，不同的方法具有不同的特點。但數字圖形的去噪基本可以歸為兩類：空間域去噪和變換域去噪。最常使用到的是空間域去噪法，其中又以基于偏微分方程的去噪和雙邊濾波最具代表性。偏微分方程的去噪是將準備處理的圖像設為方程初始值，用偏微分方程對初始圖像進行求解，方程的解就是想得到的去噪結果。雙邊濾波是結合圖像的空間鄰近度和像素值相似度的一種折衷處理，同時考慮空域信息和灰度相似性，達到保邊去噪的目的，具有簡單、非迭代、局部性強的特點。

3.圖像分割

在研究和醫療中，在得到1 張醫學圖像后，一般都只會對圖像中的某些特定的部分產生興趣，也只會對這些特定的部分進行分析和研究，而其它不感興趣的部分則可能造成不必要的影響甚至引起錯誤的判斷?；谏鲜鲈颍t學圖像的分割就成為了一個非常重要的圖像處理步驟，圖像分割的準確度和分割的質量也直接影響后續三維重建的操作。

常用的醫學圖像分割法可以大致分為三大類，分別是基于區域的分割法、基于閾值的分割法和基于特定理論的分割法。

基于區域的分割法總體來說就是利用醫學圖像的不同灰度特征來判別目標進行分割。CT 圖像是由從黑到白不同灰度的像素按矩陣排列構成的。根據圖像中灰度和紋理的特征可以將圖像劃分成不同的空間，即形成了圖像的分割。

基于閾值的分割法總體來說是通過導數計算圖像中的像素是否屬于圖像中某個區域的邊緣來達到圖像分割的目的。圖像邊緣是指圖像某一區域和另一區域的交接處，是區域程度發生較大變化的位置。圖像邊緣存在灰度的間斷，而且灰度的變化滿足幅度和方向兩個要素，即順著邊緣方向的像素值變化慢，垂直于邊緣方向的像素值變化大。通過一階導數識別某個像素是否是邊緣，通過二階導數判斷該像素屬于哪個區域，即形成了圖像的分割。

基于特定理論的分割法是圖像分割發展中出現的新的分割方法。如基于模擬形態的分割、基于圖論的分割、基于模糊粗糙集的分割、基于小波分析的分割、基于神經網絡的分割等。

（三）圖像的三維重建

醫學圖像的三維重建又稱為三維可視化，是使用三維數據場可視化技術，將醫學影像設備取得的圖像創建成具有真實感的三維立體模型。

醫學圖像的三維重建的方法有兩種，一種是面繪制，另一種是體繪制。面繪制技術簡單的說就是設置一個特定的閾值，使其接近目標組織的表面屬性，然后體數據中與設定值相對應的數據點被提取出來，最后根據三角刨分將其分為若干個三角面片集，再參照圖形學中的光照模型完成對三角面片的可視化渲染，得到三維圖像。常見的面繪制方法有立方塊法、移動立方體法、剖分立方體法，最經典的面繪制方法是基于體素的移動立方體法，該方法自提出以來一直延用至今，面繪制相關研究大多也是基于移動立方體算法。面繪制只能表現物體表面的信息。體繪制技術通過對體數據重新采樣來直接合成三維圖像，是一種直接基于視覺原理的三維重建技術。該方法將每一個體素都看成是能夠接受或者發出光線的粒子，然后配置光線強度和不透明度，沿實現方向積分，最后形成投影圖像。體繪制的常用算法有光線投射法、錯切-變形法、拋雪球法和基于紋理映射方法。其中應用最廣泛的是光線投射法，該方法繪制出的三維圖像質量極高，可以極其真實的反映物體表面和內部的三維信息。體繪制可以反映出物體的內部結構，但缺點是需要處理的數據量非常巨大。

二、試驗案例分析

（一）試驗犬基本信息

試驗犬為昆明犬，狼青品系，2 歲，公，體重25.4kg，試驗前預埋留置針并肌肉注射舒泰50 常規麻醉。留置針接高壓輸液泵，使用350mg/100mL的碘海醇30mL按1.5mL/秒的速度灌注進行血管造影（見圖1）。設置CT 掃描儀電壓為120kV，電流為200mA，對試驗犬進行全身薄層平掃，共獲得CT 圖像2370 張。選取第814 至1150張的圖像數據對試驗犬進行心臟的三維重建。

（二）原始CT 圖像

讀取第999、第1042 張CT 圖像的效果圖，見圖2?？梢姡糃T 圖像存在偽輪廓點，圖像灰度分布也不均勻，需要對圖像進行去噪處理。

圖1 試驗犬麻醉后準備進行CT 掃描

圖2 原始CT 圖像

（三）去噪后結果圖

對圖像去噪處理后的圖像結果，見圖3。可見，經過去噪處理的圖像灰度明顯更加均勻，組織邊界更加光滑，更加清晰。

圖3 圖像去噪后的效果圖

（四）分割后的效果圖

使用Mimics 軟件對圖像進行分割，結果見圖4。

圖4 分割后的效果圖

（五） 三維重建結果

對處理后的心臟圖像進行體繪制，結果見圖5。

圖5 體繪制結果

三、結論

基于CT 數據的警犬醫學圖像三維重建可形成更為直觀的三維模型。該模型空間感、立體感更強，可以按照需求進行角度的任意旋轉和模型面的切割，可以進行模型的放大和縮小以及精確測量。通過對警犬進行醫學圖像的三維重建可有利于對警犬器官的形態學研究，有利于對警犬疾病的診斷以及虛擬手術的實現，有利于警犬解剖等學科的教學工作。

警犬的三維重建也存在一定的局限性，主要表現在以下方面：一是在三維重建中，部分臟器的輪廓和臟器內的血管可能無法識別需要手工添加和修改；二是對CT 圖像的要求較高，需要薄層掃描，數據量十分巨大；三是三維重建的軟件價格高昂且多為國外引進，對該技術的推廣造成了困難。