MITK醫學圖像設計范文

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1三維面繪制設計

面繪制是通過一系列的二維圖像進行邊界識別等分割處理，重新還原出被檢物體的三維模型，并以表面的方法顯示出來，為用戶提供具有較強真實感的三維醫學圖像，便于醫生從多角度、多層次進行觀察和分析［3］。在mitk中，表面重建算法被抽象成一個Volu-meToMeshFilter，其接收n張兩維的切片生成數據，表示為一個mitkVolume輸入，經過處理后的輸出數據是一個以三角網絡來表示的三維表面模型，表示為mitkMesh對象。MITK中跟面繪制相關的Model是SurfaceModel，它的主要任務是實現父類里規定的接口Render()來繪制表面重建算法生成的三角網格數據。SurfaceModel擁有3個類成員:Mesh提供對生成的三角面片數據的訪問;SurfacePropery維護表面模型的材質屬性，并且提供給用戶修改屬性參數的接口;SurfaceRenderer負責最終實際的繪制工作［4-6］。//提供取得指向mitkVolume指針的接口mitkVolume*GetVolume(){returnm_Volume;}//提供取得指向mitkMesh指針的接口mitkMesh*GetMesh(){returnm_Mesh;}…//生成一個mitkMarchingCubes對象mitkMarchingCubes*mc=newmitkMarchingCubes;//將從圣誕框中得到的閾值設置給MarchingCubes算法［7-8］mc-＞SetThreshold(dlg．m_LowValue，dlg．m_HighValue);//設置輸入數據mc-＞SetInput(m_Volume);//從mitkMarchingCubes算法得到輸出結果m_Mesh=mc-＞GetOutput();m_Mesh-＞AddReference();…//產生mitkView對象m_SceneView=newmitkView;//顯示mitkViewm_SceneView-＞Show();//生成一個mitkSurfaceModelm_SurfaceModel=newmitkSurfaceModel;//將Model加入到View中m_SceneView-＞AddModel(m_SurfaceModel);實驗數據為一組頭顱CT斷層圖像，數據規模為256×256×99，執行MC算法面繪制重建后可以得到質量較好的三維圖像，并基本可以達到實時操作的效果。

2體繪制設計

在MITK體繪制算法框架中，VolumeModel來實現父類里面規定的接口Render函數。mitkVolumeModel對應一個以體繪制方式顯示在場景中的實體，通過SetData函數得到mitkVolume數據。用mitkVol-umeProperty來管理mitkVolumeModel的屬性結構，如光源參數、插值類型、傳遞函數等;用mitkVolumeRen-derer這個抽象的繪制類來負責實際的繪制工作［9］。在該系統中，用RayCasting［10-11］(光束投射法)來實現圖像的體繪制。在VC6．0中用建立好基本框架后，新增一個DrawParam來定義圖像的著色參數，在CMITKTestView添加函數將著色參數應用于傳遞函數。通過調用mitkVolumeRendererRayCasting來實現光束投射算法，其部分代碼如下://創建VolumeModelm_VolModel=newmitkVolumeModel;//取得模型屬性mitkVolumeProperty*prop=m_VolModel-＞GetProperty();…//將VolumeModel加入Viewm_View-＞AddModel(m_VolModel);…//將volume指定給modelm_VolModel-＞SetData(volume);…//將一個mitkVolumeRendererRayCastingLoD的實例指定給m_VolModelmitkVolumeRendererRayCastingLoD*ren=newmitkVol-umeRendererRayCastingLoD;CopyPlanes(m_VolModel-＞GetRenderer()，ren);m_VolModel-＞SetRenderer(ren);執行上述算法后，把前面256×256×99規模的斷層圖像輸入后，得到的體繪制圖像(阻光度=0．001)。

3基于MITK的圖像分割

圖像分割的目的是為了將圖像中某一感興趣的區域劃分出來，分割結果是圖像定量分析后續處理的基礎。MITK中提供了一些主流的分割算法，如閾值分割［12-［13］、區域生長等［14］，本文以區域生長算法來設計分割的實現。該算法假設當前處理的區域中的點灰度值為gc，其相鄰點灰度值為gn，用戶選定的種子點灰度值為gs，則當相鄰點灰度值滿足條件|gn-gc|＜dv和|gn-gs|＞cv時認為該相鄰點也屬于分割區域而將其合并到區域中。在系統中，分割功能通過一個繼承自mitkVolu-meToVolumeFilter的mitkRegionGrowImageFilter的類來實現。設計好一個區域生長對話框(如圖4所示)后，在對話框中添加兩個mitkImageView，分別用來顯示源圖像和分割結果。用m_DifferentValue和m_ChangeValue來表示用戶設定的灰度值，從mitkIm-ageModel派生一個類mitkRegionGrowImageModel，來實現對標記圖像的顯示。用SetLabelImage函數將外部輸入的標記數據合并到m_LabelImage中，再通過重載mitkImageModel的Render函數，在其中使用OpenGL的繪制函數加入對標記圖像的繪制。圖4區域生長對話框拖動滑塊，可以選擇切片，在左側的“源圖像”窗口中用鼠標選取種子點，然后修改DifferentValue和ChangeValue值(即dv和cv)，即可得到不同的分割結果，分割區域用紅色標記。在輸入一組切片后進行分割，得到分割成像效果如圖5所示。圖5分割成像效果圖dv=6，cv=20

4結束語

MITK作為一個專門用于醫學圖像處理和可視化的工具包，在實現三維可視化功能方面，能取得較好的成像速度和繪制結果，同時可以添加自己的圖像處理算法，增強了MITK的靈活性。本文基于MITK的繪制模型和分割技術，設計了三維重建和分割系統，滿足部分使用的要求，具有一定的實用價值。同時也是作為以后研究的一個基礎，添加新的圖像處理算法，擴展功能。