骨骼CT图像处理技术在RP中的应用研究

"面向RP的骨骼CT图像处理技术研究 (2003年)，该研究讨论了如何有效地处理骨骼CT图像，以支持骨骼的三维重构和快速成型（RP）过程。研究提出了一个处理流程，包括图像滤波、二值化、轮廓提取和矢量化等步骤，并分析了中值滤波和最大类间方差法在图像处理中的适用性。" 这篇论文详细阐述了在快速成型技术应用于医学领域，特别是骨骼三维重构和定制假体设计时，CT图像处理的重要性。作者李占利、姚国鹏和倪俊峰来自西安科技学院计算机科学与技术系，他们提出了一套针对骨骼CT图像的处理方法，以生成精确的骨骼轮廓数据。 首先，研究指出图像滤波是去除噪声的关键步骤，实验结果表明中值滤波在骨髓图像去噪方面表现优异，能有效去除CT图像中的椒盐噪声和其他不规则噪声，同时保持骨骼边缘的清晰度。 接着，二值化是将图像转化为黑白两色的过程，用于区分骨骼和周围组织。通过对比不同二值化方法，研究发现最大类间方差法在骨髓图像上效果最佳，因为它能够准确地分割出密度差异明显的骨骼部分。 然后，轮廓提取是从二值化图像中识别和分离出骨骼边缘的过程，这对于后续的三维重构至关重要。研究中，这一步骤可能涉及到边缘检测算法，如Canny边缘检测或Sobel算子，以找到骨骼的精确边界。 最后，轮廓的矢量化是将轮廓转换为可用于RP设备的线条数据，这一过程可以确保在制造骨骼原型时的精度和细节保留。 这篇论文的贡献在于提供了面向RP的骨骼CT图像处理的理论基础和实践经验，为医学领域的快速成型应用提供了有力的技术支持。通过对图像处理算法的优化，研究为提高骨髓三维重构的准确性以及制造个性化医疗设备奠定了基础。同时，它也为其他医学图像处理问题提供了参考，特别是在需要高精度的医学成像和分析的场合。