CT等医学图像的分割及其三维重建

资 源 简 介

CT等医学图像的分割及其三维重建

详 情 说 明

医学图像分割与三维重建是医学影像处理中的核心技术，广泛应用于疾病诊断、手术规划和教学演示。

医学图像分割 分割旨在从CT等扫描数据中提取目标组织（如肿瘤、骨骼或血管）。常用方法包括： 阈值分割：基于灰度差异分离不同组织，适合高对比度结构。 区域生长：从种子点扩张至相邻相似像素，适用于连续区域。 边缘检测：通过梯度变化识别组织边界，如Canny算法。 深度学习：U-Net等模型通过训练自动学习特征，精度较高但需大量标注数据。

三维重建流程 数据预处理：对DICOM序列进行去噪、插值，确保层间分辨率一致。 分割结果堆叠：将二维分割掩码按扫描顺序排列为三维体数据。 表面生成：通过Marching Cubes等算法提取等值面，构建三角网格模型。 可视化渲染：添加光照、透明度等效果，支持多角度交互观察。

MATLAB实现要点 使用`dicomread`读取序列，`imsegkmeans`进行聚类分割。 通过`isosurface`和`patch`函数生成网格并渲染。 可结合Volume Viewer等工具箱简化交互操作。

该技术可扩展至MRI、超声等多模态数据，未来趋势包括实时重建与AI辅助分割的深度融合。