基于图论的肺部CT图像三维重建方法

本文主要探讨了医学CT图像三维重建技术在肺部成像领域的应用，由崔宝侠、田佳、段勇和黄利刚四位作者合作完成，发表在中国科技论文在线。研究的核心是提升软组织特别是肺部CT图像的三维重建质量。作者强调了在三维重建过程中，图像分割的精度对最终结果至关重要。 他们基于经典的Marching Cubes (MC) 算法，这是一种用于表面渲染和图像分割的三维重建算法，特别适合处理医疗图像中的复杂结构。然而，对于肺部这种轮廓不清晰的图像，传统的分割方法可能效果不佳。因此，他们提出了一个创新的方法，即结合图论中的最小生成树理论进行图像预处理分割。最小生成树算法能够在保持图像关键特征的同时，有效地去除噪声和冗余信息，提高了分割的精确度。 通过这种方法，他们在对预处理后的CT图像进行分割后，利用MC算法进行三维重建，成功地实现了肺部图像的立体显示。实验结果显示，这种基于最小生成树的分割策略在处理轮廓模糊的肺部图像时，不仅显著提高了处理速度，而且显著改善了三维重建的质量，使得重建结果更为准确且逼真。 本研究的关键点包括图像处理技术、肺部CT图像分析、Marching Cubes算法的应用、最小生成树的优化分割策略以及三维重建技术的实践。这项工作对于医疗影像诊断、手术模拟以及疾病研究具有实际价值，有助于提高医疗成像的精度和效率。通过这篇论文，研究人员为医学图像处理领域提供了一种新的有效方法，推动了该领域的发展。