基于MATLAB的血管三维重建技术

"血管切片的三维重建技术是医学图像处理中的一个重要应用，主要涉及MATLAB图像处理、图像骨架提取、最小二乘曲线拟合、三维重建以及重合度计算等关键概念。 首先，该文利用100张血管的切片图像作为数据基础，这些图像被转换成二值矩阵，以便于进一步分析。在二值矩阵中，提取出边界矩阵和骨架矩阵，骨架矩阵有助于确定血管的中心线。通过寻找每个切片截面上的最大内切圆，可以确定血管壁的边界以及血管半径。这个内切圆的圆心被视为切片截面与血管中轴线的交点，而内切圆的半径则代表血管的直径。 接下来，利用最小二乘法对这些交点进行曲线拟合，以确定血管的中轴线方程。这一过程涉及到在XYZ三个坐标平面上对中轴线进行精准定位，通常使用多项式拟合来实现。在MATLAB环境中，通过polyfit函数找到合适的拟合次数，以最小化误差平方和，同时避免过拟合，确保模型的稳定性和准确性。 在得到中轴线方程后，可以构建血管的空间曲面方程。通过设置不同的Z值，如Z=0:1:99，将空间曲面方程切割成100个截面，这相当于得到一组新的血管切片图像。然后，通过比较这些新切片与原始切片的重合程度，即计算相同点的个数占总点数的百分比，定义为重合度。高重合度表明模型的重建效果较好。文中提到的最高重合度达到了某个具体的百分比，证明了重建模型的精确性。 关键词中的“MATLAB图像处理”指的是使用MATLAB工具进行图像分析和重构，“图像骨架”是指从图像中提取的主要结构线，“最小二乘曲线拟合”用于优化数据点的拟合曲线，“三维重建”是整个研究的核心，即通过一系列二维切片构建血管的三维模型，“重合度”则用来评估重建模型的准确性。 该研究通过一系列数学和计算方法，成功地从血管切片图像中重建了三维血管模型，并通过重合度验证了模型的可靠性。这项技术在医学诊断、血管疾病的研究以及手术规划等领域具有重要的应用价值。"