基于肝脏CT图像的三维建模与体积计算方法研究

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目前,中国肝癌发病率高居全球之首,每年因肝癌而失去生命的患者大约占全球总数的一半,因此对肝脏疾病的检测与诊断方法的研究十分重要。CT检查由于其操作简便、费用低廉,因此是目前肝脏疾病检测的主要方法之一。然而通过CT检查而获得的结果是一组多张独立的二维图像,医生并不能通过这些独立的图像准确知道肝脏的体积占比(即病灶部分占整个肝脏体积的比值),体积占比是肝脏手术中的一项重要指标,是决定能否进行手术的重要依据,而在现阶段的临床治疗中,大都是医生根据二维CT图像以及多年行医经验进行大致的估算,这往往会存在较大的误差,对肝脏的手术治疗造成不利影响。因此本文对肝脏的三维建模方法以及体积占比的计算方法进行研究。本文研究并实现了三种建模方法,分别是面绘制、体绘制和快速点绘制。面绘制是从肝脏CT图像序列中提取等值面进行绘制,然而传统的面绘制方法计算量较大。本文提出了一种基于三维区域生长的MC算法,通过种子立方体寻找等值面大大减少了建模时间。体绘制是一种直接由三维数据场生成二维图像的技术,能够很好的体现肝脏内部信息,本文通过光线投影算法实现了肝脏的体绘制。快速点绘制是对分割好的肝脏图像序列进行边缘提取,用点代替三角面绘制到三维空间。快速点绘制处理数据小,因此建模速度快,可用来快速查看肝脏模型。最后,本文分析了公式法计算肝脏体积的缺陷和实际操作的困难,提出了基于像素统计和基于三维区域生长MC算法两种计算肝脏体积占比的方法。像素统计法是统计像素点数量作为面积,把相邻两张肝脏部分看作梯形体计算体积进行逐层累加;三维区域生长MC算法计算肝脏体积的方式是统计立方体的数目,从而计算出体积。通过本文提出的两种肝脏体积计算方法能够计算出整个肝脏的体积以及病灶部分的体积,从而获得体积占比。
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