GVF主动轮廓模型在医学图像分割与三维绘制中的应用

"这篇硕士论文主要探讨了基于GVF（Guided Vector Flow）主动轮廓模型在医学图像分割中的应用，并详细阐述了如何利用该模型进行三维数据场体绘制。作者栗亚在生物医学工程领域，师从钱晓平教授，于2004年提交此论文。" 医学图像分析是现代医疗诊断的重要组成部分，随着CT、B超、MRI等成像技术的发展，图像的数字化和多样化为疾病的诊断提供了便利。然而，这些图像往往含有噪声，且仅能提供二维信息，难以直观展现病变体的空间特征和与周围组织的关系。因此，对二维图像进行精确的边界检测和三维重建显得至关重要。 GVF主动轮廓模型是一种有效的图像分割方法，它允许用户通过初始化轮廓来引导模型自动寻找目标区域的边界。模型会动态调整参数，使得初始轮廓逐步收敛到感兴趣的边界，从而实现对图像细节的精确捕捉。这种模型特别适合于医学图像，因为它结合了操作者的解剖学知识，能够更好地适应复杂的图像环境。 在完成二维图像的轮廓提取后，论文进一步讨论了如何生成三维数据场的体数据文件。通过对序列图像的整合，可以构建出反映实际组织结构的三维模型。为了可视化这些数据，论文采用了光线投射法，这是一种常用的三维数据场体绘制技术。光线投射法通过从视点发射光线，沿着光线路径采样数据，计算像素的光照强度，进而构建出逼真的图像效果。此外，论文还提及了如何使用光线投射法同时显示多等值面和混合物质的边界，增强了三维数据的可视化能力。 这篇论文深入研究了GVF主动轮廓模型在医学图像分割中的应用，以及利用光线投射法进行三维数据场的体绘制，对于理解和改进医学图像分析技术具有重要的理论和实践意义。