三维医学图像技术：Marching Cubes算法详解

三维医学图像技术的意义-marching cubes MC算法详解 三维医学图像技术的意义： 1. 改变传统的阅片方式（从二维到三维）：三维医学图像技术可以将传统的二维医疗图像转换为三维图形，提供更直观、更真实的图像信息。 2. 给医生提供真实感三维图形：三维医学图像技术可以提供高质量的三维图形，帮助医生更好地理解和观察医疗图像。 3. 任意角度观察：三维医学图像技术可以提供任意角度的观察视图，帮助医生从多方面观察医疗图像。 4. 辅助医生临床诊断：三维医学图像技术可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病。 三维重建的过程： 1. 输入：由CT、MR等设备扫描得到的一系列两维切片数据 2. 输出：组织（器官）的三维形状 三维重建的分类——面显示： 1. 只提取感兴趣的某一种物质（如骨骼） 2. 计算速度快，显示清晰 3. 一般用密集的三角网格来表达 4. 应用广泛（图形引导手术、虚拟内窥镜等） 5. 可以实现多层的面显示，以观察整体效果 MarchingSquares算法： 1. 目的：假设已知每个角点的权值和一个参考值（域值），用线段连接在正方形边上的插值。 2. 对于每个小的方格，将每个顶点的权值与域值相比较，权值＜域值，标记黑点，权值≥域值，标记空心点。 MarchingCubes算法： 1. 是面显示算法中的经典算法，也被称为“等值面提取”（Iso surface Extraction） 2. 所谓等值面，是指在一个网格空间中由采样值等于某一给定值的所有点组成的集合 3. 本质是将一系列两维的切片数据看做是一个三维的数据场，从中将具有某种域值的物质抽取出来，以某种拓扑形式连接成三角面片 MarchingCubes算法描述： 1. 对于一个标准的医学图像的体数据集，它往往是由一系列的二维切片数据组成的，而每张切片都有空间上的分辨率。 2. 假设有一个体数据集，包含58张切片，每张切片的分辨率是512×512，那么它可以被认为是一个连续函数f(x,y,z)在x、y、z三个方向上按一定的间隔分别采样了512、512、58次所得到的。 3. 读出两张切片，形成一层（Layer）； 4. 两张切片上下相对应的四个点构成一个立方体（Cube），也叫Cell、Voxel等； 5. 从左至右，从前到后顺序处理一层中的Cubes（抽取每个Cube中的等值面），然后从下到上顺序处理（n－1）层，算法就结束，故名为MarchingCubes算法。