基本信息

• 商品名稱：醫學圖像三維重建
• 作者：諸葛斌
• 代碼：30
• 出版社：浙江工商大學
• 書號：9787811400250

其他參考信息

• 出版時間：2008-12-01
• 印刷時間：2010-05-02
• 版次：1
• 印次：2
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：187
• 字數：243千字

內容提要

醫學圖像三維重建不僅能提高醫療診斷水平，同時還在手術規劃與模擬、解剖學教育和醫學研究中發揮著重要作用。本書針對大規模的醫學切片圖像數據集合，講解如何采用不同的三維重建算法，根據不同的應用以及圖像質量、繪制速度的差異，選擇不同的加速繪制算法。此外，本書還對數據量 大的數字人切片圖像數據集合的預處理、切片瀏覽和三維重建算法進行了深入闡述。力圖通過對多種三維重建應用的分析，使讀者對醫學圖像三維重建的算法和實現有 深入的了解與認識，並能獨立從事相關算法的研究和軟件開發。本書可作為醫學圖像處理專業研究生的教材，也可作為從事醫學圖像處理、可視化技術研究應用人員的參考書。
    

目錄

前言
第1章 緒論
1.1 醫學圖像三維重建的研究意義
1.2 醫學圖像三維重建的應用
1.3 外三維重建研究現狀
1.4 本書內容簡介
第2章 三維重建算法概述
2.1 體數據三維數學模型
2.2 醫學圖像體數據
2.2.1 CT層片圖像
2.2.2 磁共振層片圖像
2.3 直接三維重建算法
2.3.1 三維繪制模型
2.3.2 圖像空間為序的直接三維重建算法
2.3.3 物體空間為序的直接三維重建算法
2.4 間接三維重建算法
2.4.1 基於等值面抽取的三維表面重建算法
2.4.2 頻域體繪制技術
2.5 三維重建中的加速技術
2.6 本章小結
第3章 三維重建中關鍵技術研究
3.1 Shear-warp投影算法原理
3.1.1 物體空間中基本視向的選取
3.1.2 Shear-warp變換的因子分解
3.2 有序體數據的數據結構
3.3 體素分類的快速三線性插值
3.3.1 分類插值的體素模型
3.3.2 體素分類插值運算量分析
3.3.3 分類插值對三維重建效果分析比較
3.4 本章小結
第4章 基於 密度投影的血管造影算法
4.1 血管造影算法實現
4.1.1 CT層片圖像骨組織半自動分割去除算法
4.1.2 采用傳統光線追蹤的 密度投影算法的實現
4.2 傳統光線追蹤算法優化分析
4.2.1 密度投影算法中簡化流程可行性分析
4.2.2 采用多模式的 密度投影效果比較
4.2.3 對MRI圖像血管造影結果條紋干擾的優化
4.3 基於有序體數據的 密度投影算法
4.3.1 密度投影算法的計算量分析
4.3.2 基於有序體數據 密度投影算法的偽代碼
4.3.3 有序體數據的 密度投影算法繪制速度比較分析
4.3.4 血管造影圖像質量比較分析
4.3.5 頭部MRI層片圖像組血管造影結果
4.3.6 頭頸部MRI層片圖像組血管造影結果
4.4 本章小結
第5章 基於等值面的三維表面重建
5.1 對等值面的三維表面重建算法分類
5.2 層片二維輪廓線三角形網格的表面重構
5.2.1 二維輪廓線三角形網格劃分算法的描述
5.2.2 多分辨率三角形網格劃分算法實現
5.2.3 多分辨率三維表面重建結果
5.3 對等值面的直接三維表面重建算法
5.3.1 基於Shear-warp投影算法的直接三維表面重建
5.3.2 三維表面體素的光照處理模型
5.3.3 基於Shear-warp投影算法的直接三維表面重建流程
5.3.4 繪制結果比較分析
5.4 基於有序體數據的直接三維表面重建
5.4.1 對在光線追蹤算法中的等值面定位問題討論
5.4.2 有序體數據中等值面體素集的數值區間確定
5.4.3 基於有序體數據的三維表面重建算法的流程
5.4.4 不同數值區間時繪制速度和圖像質量之間的關繫分析
5.4.5 直接三維表面重建結果比較
5.5 本章小結
第6章 三維體數據的直接體繪制
6.1 直接體繪制中的光學模型
6.2 直接體繪制算法流程
6.2.1 對體數據中體素分類方法的討論
6.2.2 不透明度和顏色變換函數的確定
6.2.3 光線吸收和發射模型的離散體繪制方程
6.3 光線吸收和發射模型的直接體繪制算法實現
6.3.1 采用體素值分段確定變換函數的方法
6.3.2 采用光線追蹤法的直接體繪制實現
6.3.3 基於shear-warp投影算法的直接體繪制實現
6.4 基於有序體數據的光線吸收發射模型的直接體繪制算法
6.4.1 基於有序體數據直接體繪制算法實現流程
6.4.2 對體數據分段直接體繪制的結果分析
6.4.3 直接體繪制結果分析比較
6.5 本章小結
第7章 基於微機三維重建繫統的軟件實現
7.1 采用 密度投影的血管造影模塊
7.2 對等值面的直接三維表面重建模塊
7.3 層片輪廓線的三角形網格重構模塊
7.4 基於有序體數據的直接體繪制模塊
7.5 三維重建繫統主調用模塊
7.6 本章小結
第8章 數字人數據集的預處理
8.1 數字人簡介
8.2 中國數字人數據獲取
8.2.1 彩色照片圖像
8.2.2 CT層片圖像
8.2.3 磁共振層片圖像
8.2.4 中國數字人女嬰一號
8.3 照片數據集的位置配準
8.3.1 定位點自動選取
8.3.2 定位點手工調整
8.3.3 二維圖像配準
8.3.4 配準結果
8.4 照片數據集的顏色校正
8.4.1 校正算法
8.4.2 標準CMYK色卡
8.4.3 色卡的自動分割
8.4.4 顏色校正結果
8.5 背景去除
8.6 本章小結
第9章 數字人數據集的三維重建
9.1 二維多分辨率切片瀏覽
9.2 數字人彩色圖像的交互分割平臺
9.2.1 人體器官三維表面的半自動分割
9.2.2 彩色圖像分割平臺繫統構成
9.2.3 彩色圖像交互分割平臺
9.2.4 彩色圖像分割步驟
9.2.5 彩色圖像分割實驗結果
9.3 基於VTK和VRML的三維表面顯示
9.3.1 男性一號CT數據集的三維表面重建
9.3.2 男性一號CT數據集的氣管虛擬內窺
9.3.3 女嬰一號數據集的三維表面重建
9.3.4 娃娃魚數據集的三維表面重建
9.4 基於表面點的三維表面顯示
9.4.1 表面點的光照模型
9.4.2 數字人的三維重建繫統框架
9.4.3 CT數據集三維表面重建
9.4.4 照片數據集三維表面重建算法
9.4.5 美國數字人照片數據集三維表面重建結果
9.4.6 女嬰一號照片數據集三維表面重建結果
9.5 本章小結
0章 數字人眼角膜三維表面重建
10.1 角膜三維重建算法
10.2 裂隙掃描圖像獲取
10.2.1 角膜輪廓線提取
10.2.2 角膜高光的剔除
10.3 三維表面模型建立
10.4 本章小結
附錄一 圖目錄
附錄二 表目錄
參考文獻
後記