Marching Cubes算法详解：三维医学图像的多层面显示

本文主要介绍了三维医学图像技术中的多层面显示方法，特别是通过Marching Squares和Marching Cubes算法实现的三维重建技术。 在三维医学图像技术中，从二维切片数据转换为三维可视化对医生进行临床诊断具有重大意义。这种技术允许医生从任意角度观察组织或器官，提供了比传统二维阅片更直观、更立体的视觉体验，有助于提升诊断准确性和效率。 在三维重建过程中，输入通常是通过CT、MRI等医疗设备扫描获得的一系列二维切片数据，输出则是这些切片数据重构的三维形状。根据应用场景，三维重建分为不同的类别，其中之一就是面显示。面显示特别适用于展示单一组织，如骨骼或皮肤，由于计算速度快且显示清晰，常用于图形引导手术、虚拟内窥镜等应用。面显示还可以实现多层面显示，帮助医生观察不同层次的组织结构。 Marching Squares算法是一种在二维平面上寻找等值线的方法。当已知每个角点的权值和一个参考值（域值）时，算法会通过连接边上的插值点来绘制与域值相等的连续曲线。算法会根据每个小方格内四个顶点的权值与域值的关系，生成16种可能的边连接模式。 Marching Cubes算法则是Marching Squares算法在三维空间的扩展，它用于等值面提取，即找出所有采样值等于特定域值的点，这些点构成的集合即为等值面。在三维体数据集中，每张切片对应一个二维平面，算法通过逐层处理，将相邻切片相对应的顶点组合成一个个立方体（Cell或Voxel）。对于每个立方体，Marching Cubes算法检查其16个顶点的值，根据它们相对于域值的关系，确定立方体各边是否包含等值面，并构建出相应的三角面片，最终形成连续的三维表面。 在具体操作中，算法会先读取两张切片，形成一层，然后处理这层中的所有立方体，接着处理下一层，直到所有切片都被处理完毕，因此得名“Marching Cubes”。 Marching Squares和Marching Cubes算法为医学图像提供了强大的三维重建工具，它们能够将复杂的二维医学数据转化为直观的三维模型，极大地增强了医生的诊断能力和手术规划能力。这些技术的发展和应用，标志着医学图像分析领域的重要进步。