醫(yī)學(xué)圖像重建精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識(shí)的探索者，寫(xiě)作是一種獨(dú)特的藝術(shù)，我們?yōu)槟鷾?zhǔn)備了不同風(fēng)格的5篇醫(yī)學(xué)圖像重建，期待它們能激發(fā)您的靈感。

篇1

核醫(yī)學(xué)影像設(shè)備如單光子斷層掃描儀(Single Positron Emission Compute Tomography，SPECT)、正電子發(fā)射斷層掃描儀(Positron Emission Tomo-graphy，PET)融合了當(dāng)今最高層次的核醫(yī)學(xué)技術(shù)，是目前醫(yī)學(xué)界公認(rèn)的極為先進(jìn)的大型醫(yī)療診斷成像設(shè)備，在腫瘤學(xué)、心血管疾病學(xué)和神經(jīng)系統(tǒng)疾病學(xué)研究中，以及新醫(yī)藥學(xué)開(kāi)發(fā)研究等領(lǐng)域中已經(jīng)顯示出它卓越的性能。隨著核醫(yī)學(xué)斷層影像設(shè)備的廣泛應(yīng)用和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像重建方法作為該類(lèi)設(shè)備中的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，其研究工作越來(lái)越受到人們的重視。本文概述了傳統(tǒng)的圖像重建方法，并詳細(xì)介紹了一種具有較高圖像質(zhì)量和較短計(jì)算時(shí)間的重建算法—有序子集最大期望值方法(Ord-ered Subsets Expectation Maximization，OSEM)在核醫(yī)學(xué)影像設(shè)備中的應(yīng)用。

二、傳統(tǒng)的圖像重建方法

在核醫(yī)學(xué)影像設(shè)備中，需要根據(jù)物體某一層面在不同探測(cè)器上檢測(cè)到的投影值來(lái)重建該斷層圖像層面，即二維圖像重建。傳統(tǒng)的圖像重建方法主要分為解析法和迭代法。

解析法是以中心切片定理(Central Slice Theorem)為理論基礎(chǔ)的求逆過(guò)程。常用的一種解析法稱(chēng)為濾波反投影法(Filtered Back-Projection，F(xiàn)BP)。FBP法首先在頻率空間對(duì)投影數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，再將濾波后的投影數(shù)據(jù)反投影得到重建斷層圖像。濾波器選為斜坡函數(shù)和某一窗函數(shù)的乘積，窗函數(shù)用于控制噪聲，其形狀權(quán)衡著統(tǒng)計(jì)噪聲和空間分辨。常用的窗函數(shù)有Hanning窗，Hamming窗，Butterworth窗以及Shepp-Logan窗。

解析法的優(yōu)點(diǎn)是速度快，可用于臨床實(shí)時(shí)斷層重建。但當(dāng)測(cè)量噪聲較大或采樣不充分時(shí)，這類(lèi)算法的成像效果不甚理想，尤其是在核醫(yī)學(xué)斷層圖像重建中對(duì)小尺寸源的成像效果差(即所謂偏體積效應(yīng))。在濾波中如果對(duì)高頻信號(hào)不做抑制，截止頻率高，此時(shí)空間分辨最好，但所重建的圖像不平滑，易產(chǎn)生振蕩和高頻偽影; 反之，采用較低截止頻率，過(guò)多壓抑高頻成分的低通窗函數(shù)會(huì)造成重建圖像的模糊，故在變換法中低噪聲和高分辨對(duì)濾波器的要求是矛盾的，需折衷選擇。且難以在重建中引入各種校正和約束，如衰減校正等。

迭代法是從一個(gè)假設(shè)的初始圖像出發(fā)，采用迭代的方法，將理論投影值同實(shí)測(cè)投影值進(jìn)行比較，在某種最優(yōu)化準(zhǔn)則指導(dǎo)下尋找最優(yōu)解。迭代求解方法的基本過(guò)程是:

(1) 假定一初始圖像f(0);

(2) 計(jì)算該圖像投影d;

(3) 同測(cè)量投影值d對(duì)比;

(4) 計(jì)算校正系數(shù)并更新f值;

(5) 滿(mǎn)足停步規(guī)則時(shí)，迭代中止;

(6) 由新的f作為f(0)從(2)重新開(kāi)始。

該方法最大優(yōu)點(diǎn)之一是可以根據(jù)具體成像條件引入與空間幾何有關(guān)的或與測(cè)量值大小有關(guān)的約束和條件因子，如可進(jìn)行對(duì)空間分辨不均勻性的校正、散射衰減校正、物體幾何形狀約束、平滑性約束等控制迭代的操作。其中實(shí)現(xiàn)對(duì)比的方法有多種，施加校正系數(shù)的方法也有多種。在某些場(chǎng)合下，比如在相對(duì)欠采樣、低計(jì)數(shù)的核醫(yī)學(xué)成像中可發(fā)揮其高分辨的優(yōu)勢(shì)。但是迭代法收斂速度慢，運(yùn)算時(shí)間長(zhǎng)，運(yùn)算量大，而且重建圖像會(huì)隨著迭代次數(shù)的增加而趨于“老化”甚至發(fā)散，出現(xiàn)高頻偽影，這些缺點(diǎn)極大地限制了它在臨床中的應(yīng)用。

三、OSEM迭代算法

為了加快收斂速度，減少運(yùn)算時(shí)間，提高圖像質(zhì)量，人們提出了很多快速算法，其中有序子集最大期望值法是很有應(yīng)用前景的一種快速迭代重建算法，它是在最大似然期望法(Maximum Like-lihood Expectationmaximization，MLEM)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。

MLEM方法旨在尋找與測(cè)量的投影數(shù)據(jù)具有最大似然性(ML)的估計(jì)解，其迭代過(guò)程是由最大期望值算法(EM)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。由于是以統(tǒng)計(jì)規(guī)律為基礎(chǔ)，MLEM重建法具有很好的抗噪聲能力，是目前公認(rèn)為最優(yōu)秀的迭代重建算法之一，尤其是在處理統(tǒng)計(jì)性差的數(shù)據(jù)時(shí)，更能顯示出它相對(duì)于解析法的優(yōu)越性，但是這種方法仍然存在迭代法的運(yùn)算量大、運(yùn)算時(shí)間長(zhǎng)等缺點(diǎn)。MLEM方法在每一次迭代過(guò)程中，使用所有的投影數(shù)據(jù)對(duì)重建圖像每一個(gè)象素點(diǎn)的值進(jìn)行校正，重建圖像只被替換一次。 轉(zhuǎn)貼于

OSEM方法在每一次迭代過(guò)程中將投影數(shù)據(jù)分成N個(gè)子集，每一個(gè)子集對(duì)重建圖像各象素點(diǎn)值校正以后，重建圖像便被更新一次，所有的子集運(yùn)算一遍，稱(chēng)為一次迭代過(guò)程，它所需要的運(yùn)算時(shí)間與FBP重建的時(shí)間基本相等。在ML-EM方法一次迭代過(guò)程中，重建圖像被更新一次，而在OSEM方法中重建圖像被更新N次，所以O(shè)SEM方法具有加快收斂的作用。OSEM算法中子集的選取和劃分有很多種，在SPECT中投影數(shù)據(jù)可以根據(jù)每個(gè)采樣角度實(shí)時(shí)地進(jìn)行劃分和重建，在PET中由于各個(gè)探測(cè)器上測(cè)得的投影數(shù)據(jù)是在符合判選之后同時(shí)獲得的，因此可以在全部投影數(shù)據(jù)采集完成之后劃分子集。不同子集的重建順序也可以有選擇的進(jìn)行，如可將兩個(gè)位于相對(duì)垂直的角度上的子集按相鄰順序進(jìn)行重建，以加快收斂速度。

四、數(shù)據(jù)模擬與臨床實(shí)驗(yàn)結(jié)果

分別采用FBP法、MLEM法和OSEM法對(duì)仿真模型和臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重建。仿真模型類(lèi)似Jaszczak模型，在64×64的 Phantom切片中間的圓形區(qū)域上分布著大小不等、呈指數(shù)衰減的點(diǎn)狀源。選取觀(guān)測(cè)角度個(gè)數(shù)為32，探測(cè)器單元(Bin)的個(gè)數(shù)為64，模擬實(shí)際投影矩陣，投影數(shù)據(jù)符合泊松隨機(jī)分布。臨床PET的Transmission投影數(shù)據(jù)由美國(guó)密西根大學(xué)J.Fessler教授提供，觀(guān)測(cè)角度為192個(gè)，探測(cè)器Bin個(gè)數(shù)為160，PET為CTI ECAT EXACT。圖1為采用不同方法對(duì)臨床(人體模型)投影數(shù)據(jù)的重建結(jié)果，其中FBP法選用的濾波器為But-terworth濾波，陡度因子N=2，截止頻率為0.2，OSEM法為N =16一次迭代重建結(jié)果; 圖2為不同子集劃分情況下一次迭代 重建結(jié)果; 圖3為不同子集劃分情況下經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)螖?shù)的重建結(jié)果。

篇2

Abstract: 3D image reconstruction is an attractive field generally in digital image processing techniques, especially in medical imaging. The design and implementation of a 3D medical image reconstruction system VascuView, which can be used to build 3D images from 2D image slice files produced by CT and MRI devices, is introduced. The volume rendering, surface rendering and Multi-Planar rendering are implemented and lots of the 3D operations such as coloring of 3D image based on CLUT can be performed with this software.

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像處理；3D圖像重建；VTK；ITK

Key words: medical image processing；3D image reconstruction；VTK；ITK

中圖分類(lèi)號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2011）24-0161-02

0引言

計(jì)算機(jī)斷層掃描儀（CT）、核磁共振成像（MRI）和3D-4D超聲波立體影像診斷等3D醫(yī)學(xué)成像診斷設(shè)備已得到廣泛應(yīng)用。這類(lèi)設(shè)備通常使用切片掃描技術(shù)，將所得到的數(shù)碼切片圖像系列以DICOM文件格式保存起來(lái)，并據(jù)之還原為3D圖像。這些設(shè)備所生成的數(shù)碼圖像數(shù)據(jù)也可以導(dǎo)出并存放到其他存儲(chǔ)設(shè)備如計(jì)算機(jī)或網(wǎng)絡(luò)硬盤(pán)中，供醫(yī)生和研究人員采用醫(yī)學(xué)圖像軟件重建其3D圖像進(jìn)行瀏覽和分析。

醫(yī)學(xué)3D圖像重建技術(shù)是計(jì)算機(jī)可視化領(lǐng)域的一部分，它使用2D切片圖像系列來(lái)重建三維圖像，這些2D切片圖像系列可由不同種類(lèi)的醫(yī)學(xué)掃描設(shè)備生成，并以DICOM文件格式存放其圖像和各種參數(shù)。不同類(lèi)型的設(shè)備有其不同的掃描采樣參數(shù)，如CT通常使用高對(duì)比度平行掃描切片，MRI使用低對(duì)比度平行掃描切片，而超聲波掃描儀一般使用低對(duì)比度的平行或散射切片。一般來(lái)說(shuō)，醫(yī)學(xué)3D圖像重建的基本步驟如下：

第一步：將2D切片圖像系列（以DICOM格式存放的一組文件）讀入內(nèi)存并還原其位置和排列順序，組成數(shù)據(jù)體；

第二步：使用某種繪制技術(shù)將數(shù)據(jù)體轉(zhuǎn)換為3D圖像。

通常用于醫(yī)學(xué)圖像的繪制技術(shù)有多平面繪制（MPR，Multi-Planar Rendering），表面繪制（SR，Surface Rendering）和體繪制（VR，Volume Rendering）等。我們開(kāi)發(fā)的VascuView3D就是一個(gè)3D醫(yī)學(xué)圖像重建系統(tǒng)，該系統(tǒng)可用于將CT和MRI等設(shè)備生成的2D病患切片圖像系列轉(zhuǎn)換成3D圖像。VascuView3D同時(shí)集成了體繪制、表面繪制和多平面繪制等3D視圖。

1幾種主要繪制技術(shù)

1.1 多平面繪制MPR技術(shù)多平面繪制技術(shù)用于切片結(jié)構(gòu)重建，即根據(jù)垂直軸向掃描的切片系列重建出冠狀軸向平面投影和矢狀軸向平面投影。實(shí)際上，VascuView3D所使用的MPR算法并不局限于重構(gòu)正交方向上的投影，也可以用于重構(gòu)出三維空間上任意平面方向上的投影圖像。MPR技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算量較小，因此可用于配置較低的計(jì)算機(jī)。

1.2 表面繪制SR技術(shù)表面繪制技術(shù)是用一組等值面來(lái)表現(xiàn)3D對(duì)象。在各切片上，同一等值面中各點(diǎn)的密度相同。表面繪制技術(shù)用于將一種組織和其他組織區(qū)分開(kāi)來(lái)，如從頭部的切片系列中分離骨頭和肌肉，或者從肌肉組織中分離血管等。表面繪制技術(shù)通常用于高對(duì)比度數(shù)據(jù)。

在表面繪制技術(shù)中，有兩種主要的等值面重建方法：

①基于輪廓的表面繪制：使用從各切片中提取的等值面閾值來(lái)重建等值面；

②基于體素的重建：直接從標(biāo)明等值面閾值的體素來(lái)重建等值面。在這類(lèi)算法中，最好的是移動(dòng)立方體算法，其他類(lèi)似的算法還有移動(dòng)四面體算法和分割立方體算法。

在VascuView3D提供的表面繪制算法中，用戶(hù)可以提供一個(gè)等高值以得到更好的繪制效果。

1.3 體繪制VR技術(shù)體繪制技術(shù)使用穿過(guò)對(duì)象體的投影光束來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)象體的透明化。沿著每一根光束，對(duì)每個(gè)體素計(jì)算其透明度和顏色，然后再根據(jù)沿各光束計(jì)算出的數(shù)據(jù)重整為圖像平面上的像素。體繪制技術(shù)所產(chǎn)生的圖像是半透明的立體灰度圖像，也可以根據(jù)不同的需要對(duì)其進(jìn)行著色處理。這種3D圖像對(duì)理解對(duì)象的整體結(jié)構(gòu)非常有用，是醫(yī)學(xué)3D圖像軟件中最重要的界面視圖。體繪制技術(shù)的缺點(diǎn)是計(jì)算工作量很大，如果用戶(hù)的計(jì)算機(jī)配置較低，則響應(yīng)時(shí)間很長(zhǎng)，它可用于低對(duì)比度數(shù)據(jù)。在實(shí)現(xiàn)體繪制技術(shù)時(shí)，主要用到下面兩種射線(xiàn)投影方法：

①對(duì)象順序法：投影光束從對(duì)象體的后方向前投射（從對(duì)象體到圖像平面）；

②圖像順序或光線(xiàn)投射法：投影光束從前方向后穿過(guò)對(duì)象體（從圖像平面到對(duì)象體）。

此外還有一些其他方法可用于3D圖像合成，在醫(yī)學(xué)圖像處理中常用的有：最大密度投影、最小密度投影，α合成和非實(shí)感體繪制等。在實(shí)際的三維圖像軟件中，這些方法通常都和以上各種繪制技術(shù)結(jié)合起來(lái)使用。

在VascuView3D中，同時(shí)提供了MPR、VR和SR三種不同的繪制界面供用戶(hù)選擇，在不同的繪制界面中，還提供了相應(yīng)的參數(shù)調(diào)整手段，以達(dá)到最好的顯示效果。

2由平行切片系列重建3D圖像

平行切片數(shù)據(jù)系列可由計(jì)算機(jī)斷層掃描儀（CT）或核磁共振（MPR）等設(shè)備生成，并以DICOM文件系列的方式存儲(chǔ)。除了2D圖像點(diǎn)陣數(shù)據(jù)外，存放于DICOM文件中的還有關(guān)于患者和設(shè)備的有關(guān)信息，以及各種掃描參數(shù)。

平行切片設(shè)備所使用的掃描間距通常在0.5到2.0毫米之間。從CT數(shù)據(jù)重建3D圖像比較容易，這是因?yàn)镃T采用高對(duì)比度掃描。在使用上節(jié)所述的各種繪制方法得到3D圖像之前，首先應(yīng)在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中按原來(lái)的順序和位置排列好平行切片來(lái)組成數(shù)據(jù)體。由于數(shù)據(jù)量很大，所以對(duì)計(jì)算機(jī)的內(nèi)存容量的要求比較高。

3VascuView3D系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)

3D醫(yī)學(xué)圖像重建系統(tǒng)VascuVeiw3D是VascuBase醫(yī)學(xué)信息管理系統(tǒng)的一個(gè)組成部分，用于從病患醫(yī)療檔案中存放的CT和MPR圖像系列文件中重建其3D圖像，供醫(yī)生和研究人員分析使用。VascuView3D使用Visual C++.NET開(kāi)發(fā)，并使用了可視化工具包VTK（Visualization Toolkit）和ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）中提供的各種3D算法。

3.1 VTKVTK是一個(gè)廣泛應(yīng)用于3D計(jì)算機(jī)圖形圖像處理和可視化編程的開(kāi)源軟件包。它由一組C++類(lèi)庫(kù)和幾種交互式界面接口如Tcl/Tk、Java以及Python組成。VTK支持各種可視化算法，包括標(biāo)量的、矢量的、張量的研究面向容積的算法；支持高級(jí)模型算法如：隱式模型、多邊形裁剪、網(wǎng)格平滑、分割、等值面，以及德洛內(nèi)三角（Delaunay Triangulation）算法等。VTK有一個(gè)內(nèi)容豐富的信息可視化框架，有一整套3D交互組件，支持并行處理。VTK可運(yùn)行于多種操作系統(tǒng)平臺(tái)上，如Windows、Linux、Unix及Mac。

3.2 ITKITK是一個(gè)多平臺(tái)的圖像分析工具的開(kāi)源軟件包，具有強(qiáng)大的醫(yī)學(xué)圖像分割和配準(zhǔn)功能，包括許多高水平的多維圖像分析算法，如用于等值面提取的移動(dòng)立方體算法。ITK軟件并不提供對(duì)圖像界面的直接支持，因此需要和VTK等可視化軟件結(jié)合使用。ITK還包含了對(duì)DICOM文件的讀取功能，這對(duì)提取存放于DICOM文件頭中的各種參數(shù)非常有用。

3.3 VasucView3D軟件結(jié)構(gòu)圖1說(shuō)明了VascuView3D系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。作為醫(yī)學(xué)信息管理系統(tǒng)VascuBase的一個(gè)組件，VascuView3D被設(shè)計(jì)成內(nèi)嵌于VascuBase用戶(hù)界面的一個(gè)OCX控件。

3.4 VascuVeiw3D軟件界面設(shè)計(jì)VascuVeiw3D的主界面類(lèi)似某些商業(yè)醫(yī)學(xué)軟件系統(tǒng)，見(jiàn)圖2。左面是2D切片系列瀏覽窗口，右面用于顯示重建的3D圖像。在3D窗口上方有一個(gè)工具條，整合了若干常用功能按鈕。VascuView3D還提供了豐富的菜單功能以方便用戶(hù)。

3.5 VascuView3D的主要類(lèi)結(jié)構(gòu)

VascuView3D的主要類(lèi)有：

clsDicomIOclsImageFileReaderclsImageSeriesReaderclsItkVtkData

clsMetaDataDictionary clsMetaDataObject

clsCastImageFilter；clsExtractImageFilter；clsFlipImageFilter；

clsRescaleIntensityImageFilter

vtkMFCWindow clsVascuView

其中Filter類(lèi)的結(jié)構(gòu)如圖3所示。

3.6 VascuView3D的主要功能

VascuView3D的主要功能如下：

①讀入2D切片序列文件，從中提取DICOM信息并構(gòu)造對(duì)象數(shù)據(jù)體；

②選用合適的算法重建3D圖像，可提供體繪制（VR）、表面繪制（SR）和多平面繪制（MPR）等視圖；

③用戶(hù)可通過(guò)系統(tǒng)界面對(duì)生成的3D圖像進(jìn)行各種操作，如旋轉(zhuǎn)、平移、縮放、調(diào)整對(duì)比度和亮度，以及感興趣區(qū)操作；

④對(duì)于體繪制視圖，還提供了基于顏色對(duì)照表CULT（Color look-up table）的3D圖像著色。CLUT是一種將一給定的顏色范圍轉(zhuǎn)換為另一組顏色的轉(zhuǎn)換機(jī)制，可用于對(duì)三維灰度圖像的仿真著色或偽彩色著色，以提高圖像辨識(shí)率；

⑤對(duì)于表面繪制，可根據(jù)用戶(hù)給定的輪廓值進(jìn)行繪制。

4結(jié)論

3D醫(yī)學(xué)圖像重建軟件VascuView3D用于根據(jù)CT或MRI輸出的2D醫(yī)學(xué)切片圖像文件重建其三維圖像，供醫(yī)生和研究人員使用。該系統(tǒng)建立在VTK和ITK之上，使用Visual C++編程。該軟件是醫(yī)學(xué)信息管理系統(tǒng)VascuBase的一個(gè)重要組成部分，擁有令人滿(mǎn)意的三維圖像重建速度和方便的用戶(hù)界面。

參考文獻(xiàn)：

[1]曾更生.醫(yī)學(xué)圖像重建入門(mén)[M].北京：高等教育出版社，2009.

[2]唐慧，周正東，鮑旭東等.基于GPU的三維醫(yī)學(xué)圖像混合可視化系統(tǒng)[J].數(shù)據(jù)采集與處理，2006.

篇3

[關(guān)鍵詞] 可視化；醫(yī)學(xué)圖像；體繪制；面繪制

[中圖分類(lèi)號(hào)]R814.43 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] B[文章編號(hào)] 1673-7210（2009）03（a）-157-02

隨著可視化技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代的許多醫(yī)學(xué)圖像設(shè)備都是向提供三維圖像發(fā)展，目前三維CT、三維超聲均可提供三維影像，如通用電氣、西門(mén)子等成像設(shè)備制造商均生產(chǎn)三維CT產(chǎn)品，但是這些設(shè)備價(jià)格相當(dāng)昂貴。通過(guò)計(jì)算機(jī)圖像圖形學(xué)技術(shù)和可視化技術(shù)，對(duì)二維CT圖像進(jìn)行后處理，根據(jù)輸入的各圖像參數(shù)直接在PC機(jī)上實(shí)現(xiàn)三維影像重建具有十分現(xiàn)實(shí)的意義。

1 三維可視化系統(tǒng)技術(shù)研究

符合DICOM標(biāo)準(zhǔn)的CT圖像的三維可視化系統(tǒng)必須具有的基本功能是DICOM文件的解析功能，用于提取出重建的數(shù)據(jù)場(chǎng)和空間信息。針對(duì)醫(yī)學(xué)CT圖像的特殊性，必須具有窗寬/窗位的調(diào)節(jié)功能，還必須具有體數(shù)據(jù)場(chǎng)的三維可視化功能。

1.1 DICOM文件的解析功能

DICOM標(biāo)準(zhǔn)的提出使得醫(yī)學(xué)圖像及各種數(shù)字信息在計(jì)算機(jī)之間的傳遞有了一個(gè)統(tǒng)一的規(guī)范，DICOM標(biāo)準(zhǔn)不但規(guī)定了通訊的標(biāo)準(zhǔn)，也規(guī)定了醫(yī)學(xué)圖像特定的存儲(chǔ)格式。DICOM文件一般由一個(gè)DICOM文件頭和一個(gè)DICOM數(shù)據(jù)集構(gòu)成，在DICOM文件頭中包含了標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)集合的相關(guān)信息，DICOM文件的信息主要集中在數(shù)據(jù)集部分。DICOM數(shù)據(jù)集又由數(shù)據(jù)元素組成，數(shù)據(jù)元素主要由4個(gè)部分組成：標(biāo)簽、數(shù)據(jù)長(zhǎng)度VL、數(shù)據(jù)域和數(shù)據(jù)描述VR。不同的標(biāo)簽規(guī)定了后續(xù)數(shù)據(jù)域中數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)實(shí)體的內(nèi)容，數(shù)據(jù)元素按標(biāo)簽的升序排列構(gòu)成數(shù)據(jù)集。DICOM文件解析目的是通過(guò)分析符合DICOM標(biāo)準(zhǔn)的CT圖像的文件中各數(shù)據(jù)元素，從給定的序列文件中按標(biāo)簽號(hào)逐個(gè)提取出重建中需要用到的信息，分析判斷各圖片之間的空間關(guān)系，構(gòu)造數(shù)據(jù)場(chǎng)，作為可視化系統(tǒng)的原始輸入數(shù)據(jù)。

1.2 窗寬/窗位調(diào)節(jié)功能

通過(guò)DICOM文件解析獲得的CT圖像各象素比特深度一般為12位，存儲(chǔ)位為16位，目前計(jì)算機(jī)能夠顯示的灰度級(jí)只有8位，因此在重建前要完成16位到8位灰度級(jí)的映射功能，這在CT圖像的處理中稱(chēng)為窗寬/窗位的調(diào)節(jié)。

目前常用窗寬/窗位的調(diào)節(jié)算法有Linear算法、Gamma算法、Logarithmic算法等。Gamma算法和Logarithmic算法都是非線(xiàn)性的，可以補(bǔ)償人眼對(duì)灰度反應(yīng)的非線(xiàn)性，但是它們的運(yùn)算量非常大，對(duì)于二維圖像處理采用可以產(chǎn)生較為理想的效果，如果直接將其運(yùn)用到三維數(shù)據(jù)場(chǎng)，則巨大的計(jì)算量將影響實(shí)時(shí)窗寬/窗位的調(diào)節(jié)。為了有效地進(jìn)行窗寬／窗位的調(diào)節(jié)，筆者采用了計(jì)算速度快、可以實(shí)時(shí)交互的Linear算法，效果理想。

1.3 可視化技術(shù)

規(guī)則數(shù)據(jù)場(chǎng)的可視化方法一般分為兩類(lèi)：一類(lèi)是表面繪制法，一類(lèi)是體繪制法。

通過(guò)軟件開(kāi)發(fā)，實(shí)際比較了表面繪制和體繪制的優(yōu)劣。發(fā)現(xiàn)了表面繪制處理的是整個(gè)體數(shù)據(jù)場(chǎng)中的一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，具有較快的速度，并且可以快速靈活地進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和變換光照效果，它適合于繪制表面特征分明的組織和器官。但是，由于表面重建對(duì)表面分割的依賴(lài)較大，對(duì)分割的精確程度要求很高，所以對(duì)形狀不明顯、亮度變化小的軟組織，以及血管等組織的三維顯示，效果不盡如人意。體繪制對(duì)于形狀特征模糊不清的組織和器官進(jìn)行三維顯示時(shí)具有較好的效果。但是由于在原始的體繪制過(guò)程中，一般要遍歷體數(shù)據(jù)場(chǎng)中的每一個(gè)體素，因而計(jì)算量較大，圖像成像的速度較慢。當(dāng)改變光照和視點(diǎn)時(shí)，要重新進(jìn)行投影運(yùn)算，所以交互的速度較慢。因此，為適應(yīng)不同的應(yīng)用要求，系統(tǒng)同時(shí)實(shí)現(xiàn)了兩種重建方法。

2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和功能

根據(jù)系統(tǒng)的功能構(gòu)想和實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，筆者將系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)為4個(gè)模塊：

DICOM文件解析模塊：完成由符合DICOM標(biāo)準(zhǔn)的CT圖像輸入序列到體數(shù)據(jù)的組織和相關(guān)信息獲取的功能。該模塊首先逐個(gè)解析單個(gè)的文件，提取出了關(guān)鍵數(shù)據(jù)，再判斷輸入的圖片是否為同一序列，在空間位置上是否滿(mǎn)足重建的要求，然后將刪去不符合要求的圖片而將符合要求的圖片組成列表，提取逐個(gè)列表中各文件的象素和空間信息，將各切片數(shù)據(jù)組織為空間體數(shù)據(jù)場(chǎng)。

體數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：完成窗寬/窗位調(diào)節(jié)和體數(shù)據(jù)增強(qiáng)等功能。窗寬／窗位調(diào)節(jié)采用Linear算法；體數(shù)據(jù)增強(qiáng)主要是為了消除CT圖片中可能存在的噪聲而采用的可選的預(yù)處理功能，一般的中值濾波器具有消除噪聲同時(shí)對(duì)圖像邊緣等信息影響不大的優(yōu)點(diǎn)，在系統(tǒng)中選用該算法實(shí)現(xiàn)圖像濾波。

可視化模塊：設(shè)計(jì)了表面繪制和體繪制兩種算法。表面繪制使用MC算法提取等值面；體繪制算法采用Ray Casting算法。為了加快開(kāi)發(fā)速度，筆者通過(guò)比較分析：作為可視化開(kāi)發(fā)工具，VTK是一個(gè)開(kāi)放式的免費(fèi)軟件，具有強(qiáng)大的三維功能，它提供目標(biāo)函數(shù)庫(kù)，用戶(hù)可以利用面向?qū)ο蟮募夹g(shù)和方法對(duì)它進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。

交互顯示模塊：交互顯示模塊主要完成對(duì)重建后的三維影像實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)、縮放，獲取冠狀面、矢狀面和實(shí)時(shí)窗寬/窗位調(diào)節(jié)的功能。

3 結(jié)論

醫(yī)學(xué)CT圖像三維可視化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了符合DICOM標(biāo)準(zhǔn)的CT圖像的三維顯示，為醫(yī)務(wù)人員提供了形象、直觀(guān)的診斷技術(shù)，具有廣泛的臨床應(yīng)用價(jià)值。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了：DICOM文件的解析；交互式Linear算法窗寬/窗位調(diào)節(jié)；MC表面繪制法和光線(xiàn)投射法重建醫(yī)學(xué)CT圖像；通過(guò)軟件開(kāi)發(fā)，比較了兩種重建方法的優(yōu)劣；直方圖指示，冠狀面、矢狀面的獲得及其旋轉(zhuǎn)、縮放等功能。

[參考文獻(xiàn)]

[1]李樹(shù)祥.醫(yī)學(xué)圖像技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用[J].中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào),1996,1(1):281.

[2]唐澤圣.三維數(shù)據(jù)場(chǎng)可視化[M].北京:清華大學(xué)出版社,1999.

[3]姚富光,魏彪．基于醫(yī)用X-CT的三維重建系統(tǒng)研究[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2004,25(4):439.

篇4

關(guān)鍵詞:三維重建;改進(jìn)的光線(xiàn)投射法;自適應(yīng)改進(jìn)求交;線(xiàn)性八叉樹(shù);深度;片段;層次包圍盒

中圖分類(lèi)號(hào):TB811文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A文章編號(hào):1009-3044(2010)10-2470-02

The Overview about 3D Reconstruction of Medical Image Based on RayCCasting Method

WEI Wei, ZHENG Yong-guo

(College of Information Science & Engineering,Shandong University of Science & Technology, Qingdao 266510, China)

Abstract: This paper summarizes some improved algorithm of Ray-casting algorithm apply to current Three-dimensional reconstruction of medical images and compare their merits and demerits.

Key words: 3D reconstruction; improved ray-casting algorithm; adaptive improved-intersecting; linear Oc tree-based; depth-based; segment-based; hierarchical bounding volumes

磁共振(MRI)、計(jì)算機(jī)斷層(CT)掃描等醫(yī)學(xué)成像設(shè)備能提供醫(yī)學(xué)序列二維斷面,但是由序列二維斷面想象復(fù)雜的三維結(jié)構(gòu)很困難。近幾十年來(lái),人們一直在研究由序列二位斷面重構(gòu)并顯示三維結(jié)構(gòu)的方法,這一領(lǐng)域被稱(chēng)為醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)可視化。目前體繪制方法主要分兩類(lèi):以圖像空間為序的體繪制方法和以物體空間為序的體繪制方法。光線(xiàn)投射算法是一種基于圖像空間的經(jīng)典體繪制算法,由Levoy提出。光線(xiàn)投影法是體繪制技術(shù)中圖像效果較好的方法,且算法原理簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)。

1 光線(xiàn)投射算法簡(jiǎn)介

光線(xiàn)投射算法[1](Ray-Casting)它的基本思想是:從屏幕上的每一像素點(diǎn)發(fā)出1條視線(xiàn),這條視線(xiàn)穿過(guò)三維場(chǎng)的體元矩陣,沿這條視線(xiàn)等距設(shè)置采樣點(diǎn),將距離采樣點(diǎn)最近的8個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)所組成體素的顏色值及不透明度進(jìn)行三次線(xiàn)形插值,求出該采樣點(diǎn)的不透明度及顏色值。然后可以按從前到后或從后到前的合成公式對(duì)所有采樣點(diǎn)的顏色和不透明度進(jìn)行合成。當(dāng)對(duì)所有像素點(diǎn)都進(jìn)行以上過(guò)程后,就會(huì)得到此數(shù)據(jù)場(chǎng)的體繪制圖像。在醫(yī)學(xué)上可表現(xiàn)出各組織器官的屬性、特征及層次關(guān)系,從而使圖像更加豐富。

2 幾種改進(jìn)的光線(xiàn)投射算法

2.1 改進(jìn)求交的自適應(yīng)光線(xiàn)投射法[2]

利用光線(xiàn)和平面簇相交簡(jiǎn)化光線(xiàn)求交過(guò)程,確定采樣點(diǎn),直線(xiàn)和平面族的交點(diǎn)并非是需要的采樣點(diǎn),采樣是不等間隔的,但仍然可以保證采樣的密度,使直線(xiàn)上的所有體素都能獲得采樣點(diǎn)。在預(yù)處理階段確定自適應(yīng)采樣步長(zhǎng)Δt的大小、計(jì)算Δt個(gè)體元的總不透明度和顏色值。傳統(tǒng)光線(xiàn)投射算法在進(jìn)行進(jìn)行三線(xiàn)性插值時(shí)的時(shí)間復(fù)雜度為O(n3)。采用光線(xiàn)快速求交方法的法復(fù)雜度略高于O( n2)但低于O(n3);利用自適應(yīng)采樣確定采樣點(diǎn)能使算法速度能提高30%左右。

2.2 基于線(xiàn)性八叉樹(shù)的光線(xiàn)投射體繪制算法[3]

基于線(xiàn)性八叉樹(shù)的光線(xiàn)投射體繪制算法具有時(shí)間復(fù)雜度與數(shù)據(jù)場(chǎng)基本無(wú)關(guān)的特點(diǎn),其基本思想類(lèi)似于空間跳躍采樣,基于線(xiàn)性八叉樹(shù)的光線(xiàn)投射體繪制算法的效率主要取決于兩個(gè)操作:1) 計(jì)算射線(xiàn)在當(dāng)前八分體上的出口點(diǎn);2) 查找沿射線(xiàn)前進(jìn)方向與當(dāng)前八分體相鄰的下一個(gè)八叉樹(shù)葉結(jié)點(diǎn)所代表的八分體。

只有當(dāng)由于減少采樣而節(jié)約的時(shí)間大于求交計(jì)算所耗費(fèi)的時(shí)間時(shí)才會(huì)產(chǎn)生加速效果。當(dāng)數(shù)據(jù)場(chǎng)比較復(fù)雜、每個(gè)結(jié)點(diǎn)都接近于最小分辨率時(shí),運(yùn)算負(fù)擔(dān)會(huì)相應(yīng)增加,此時(shí)就不能采用八叉樹(shù)的方法;當(dāng)不透明度值很大時(shí)也難以取得明顯的加速效果,因此,該改進(jìn)算法適用條件是:空間物體不同屬性部分的連續(xù)性較高、數(shù)據(jù)場(chǎng)越大,加速效果越明顯。

2.3 基于深度的光線(xiàn)投影體繪制算法[4]

深度是指繪制起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的物理距離,一定深度下的圖像是對(duì)小于此深度的信息予以透明化的結(jié)果。基于深度的光線(xiàn)投影體繪制算法是在繪制過(guò)程中引入深度信息,通過(guò)觀(guān)察角度和深度的交互來(lái)有效繪制體數(shù)據(jù)內(nèi)部層次的信息,同時(shí)將其上下文信息予以繪制和保存。通過(guò)基于深度的交互,信息被由外向里地繪制出來(lái),基于深度的光線(xiàn)投影體繪制是把高于目標(biāo)深度的信息以及上下文信息都保留,對(duì)低于目標(biāo)深度的信息予以忽略。

算法繪制的過(guò)程是深度和光線(xiàn)投射兩者的結(jié)合。分為以下幾步:

1)數(shù)據(jù)預(yù)處理,把數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分割,賦予相應(yīng)的顏色值。

2)基于數(shù)據(jù)量設(shè)定深度函數(shù)節(jié)點(diǎn)。

3)進(jìn)行光線(xiàn)投射重采樣,應(yīng)用深度函數(shù)求解透明度值。

4)合成透明度值與強(qiáng)度值,繪制圖像。

5)調(diào)整深度函數(shù),重新繪制輸出。

在基于深度的光線(xiàn)投射體繪制算法整個(gè)繪制過(guò)程中,通過(guò)深度的不斷增加,重建圖像內(nèi)部信息從側(cè)面開(kāi)始逐漸作為整體被繪制出來(lái),保證了對(duì)特征的信息的判斷提供幫助。

2.4 基于片段的光線(xiàn)投射算法[5]

基于片段的光線(xiàn)投射算法(segment-based ray-casting, SRC)是利用體數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)一致性對(duì)傳統(tǒng)的光線(xiàn)投射算法進(jìn)行簡(jiǎn)化從而提高了繪制性能。體數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)一致性是指在體數(shù)據(jù)中,相鄰體素通常具有相似或者相同的值,因此可以認(rèn)為相鄰的重采樣點(diǎn)之間具有相似或者相同的光學(xué)屬性。基于片段的光線(xiàn)投射算法將相似的連續(xù)重采樣點(diǎn)合并成片段,并將融合的基本單位由重采樣點(diǎn)擴(kuò)大為片段,從而減少了融合次數(shù),提高了繪制性能。結(jié)合GPU加速技術(shù)可以將繪制速度提高數(shù)倍,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)中小規(guī)模體數(shù)據(jù)高質(zhì)量的實(shí)時(shí)繪制。

基于片段的光線(xiàn)投射算法認(rèn)為體數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)一致性總是存在的,并且密度值相近的體數(shù)據(jù)總是具有相同的光學(xué)屬性,這種假設(shè)在某些特殊的情形下會(huì)丟失一些細(xì)節(jié),如傳遞函數(shù)在某一點(diǎn)處發(fā)生跳躍有可能就會(huì)被忽略,因此為了提高繪制性能,基于片段的光線(xiàn)投射算法在一定程度上要犧牲圖像質(zhì)量。SRC中有閾值S和片段長(zhǎng)度的最大值M兩個(gè)重要參數(shù),這兩個(gè)參數(shù)是決定圖像質(zhì)量和繪制性能的關(guān)鍵。片段相似度閾值S是用來(lái)判定連續(xù)重采樣點(diǎn)是否屬于同一個(gè)片段,片段長(zhǎng)度的最大值決定了一個(gè)片段可能存在的最大長(zhǎng)度,設(shè)置片段的最大長(zhǎng)度可以適度限制不合理的片段相似度帶來(lái)的圖像走樣。

2.5 層次包圍盒與GPU實(shí)現(xiàn)相結(jié)合的光線(xiàn)投射算法[6]

該算法的基本思想為:根據(jù)體數(shù)據(jù)大小構(gòu)建包圍盒,令包圍盒的頂點(diǎn)顏色與空間坐標(biāo)在數(shù)值上相等,然后繪制包圍盒的前表面,繪制結(jié)果為投射光線(xiàn)進(jìn)入體數(shù)據(jù)的起始點(diǎn)坐標(biāo)。最后繪制包圍盒的后表面,繪制結(jié)果為投射光線(xiàn)離開(kāi)體數(shù)據(jù)的終點(diǎn)坐標(biāo),終點(diǎn)坐標(biāo)減去起點(diǎn)坐標(biāo)獲取投射光線(xiàn)的方向向量。該算法避免了復(fù)雜的頂點(diǎn)著色程序,通過(guò)對(duì)體數(shù)據(jù)分塊構(gòu)建包圍盒樹(shù)來(lái)跳過(guò)空體素,在不影響圖像繪制質(zhì)量的情況下,以縮短投射光線(xiàn)在體數(shù)據(jù)內(nèi)的有效采樣長(zhǎng)度來(lái)提高光線(xiàn)積分的效率,從而加快了繪制速度。該算法構(gòu)造包圍盒樹(shù)的處理時(shí)間短,不改變?cè)俭w數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式,與體裁剪操作結(jié)合時(shí)響應(yīng)時(shí)間快,有較好的應(yīng)用前景。但是,由于圖形硬件存儲(chǔ)空間的限制,當(dāng)體數(shù)據(jù)量過(guò)大并且不能一次載入時(shí)無(wú)法進(jìn)行處理。

3 比較及結(jié)論

用連續(xù)的460張基于DICOM標(biāo)準(zhǔn)的空間分辨率為512×512、掃描間隔1 mm的頭部CT圖像做三維重建,比較以上幾種方法發(fā)現(xiàn),采用改進(jìn)求交的自適應(yīng)光線(xiàn)投射法繪制出的圖像質(zhì)量沒(méi)受到明顯影響,改進(jìn)后耗時(shí)4.45秒,相對(duì)改進(jìn)前的5.73秒速度提高了30%左右。采用基于線(xiàn)性八叉樹(shù)的光線(xiàn)投射體繪制算法,設(shè)采樣步長(zhǎng)和不透明度為1時(shí),體繪制時(shí)間為3.95秒,采樣步長(zhǎng)和不透明度越小,加速效果越顯著。缺點(diǎn)是只有當(dāng)減少采樣節(jié)約的時(shí)間大于求交計(jì)算所耗費(fèi)的時(shí)間時(shí),才會(huì)產(chǎn)生加速效果。當(dāng)不透明度值很大時(shí),也難以取得明顯的加速效果。采用基于深度的光線(xiàn)投影體繪制算法,隨著深度的增加,組織內(nèi)部逐漸繪制,通過(guò)這種深度和觀(guān)察角度交互有效地定位目標(biāo)信息并保存上下文信息。需要改進(jìn)的是特征信息定位的交互性和實(shí)時(shí)性及提取效果的再優(yōu)化。采用基于片段的光線(xiàn)投射算法,由于沒(méi)有簡(jiǎn)化重采樣操作,對(duì)繪制性能的提升十分有限,SRC可以在保持繪制圖像質(zhì)量的基礎(chǔ)上,提高繪制速度。缺點(diǎn)是與其他幾種方法,繪制速度相對(duì)較慢。層次包圍盒方法與八叉樹(shù)加速效果相當(dāng),但加入體裁剪操作后能快速響應(yīng),因此具有更好的實(shí)用性。缺點(diǎn)是普遍受圖形硬件存儲(chǔ)空間的限制,當(dāng)體數(shù)據(jù)量過(guò)大或不能一次載入時(shí)無(wú)法對(duì)體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

參考文獻(xiàn):

[1] Harvey R H P.Raycasting architectures for volume visualization[J].IEEE Trans on Visualization and Computer Graphics,1999,5(3):210-223.

[2] 樊鵬,郭寶龍.一種改進(jìn)求交的自適應(yīng)光線(xiàn)投射體繪制算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2008,44(4):70-72.

[3] 顏輝武,費(fèi)立凡,馬晨燕.基于線(xiàn)性八叉樹(shù)的光線(xiàn)投射體繪制算法改進(jìn)研究[J].遙感信息,2004(3).

[4] 羅暉,吳百鋒,孫曉光.基于深度的光線(xiàn)投射體繪制算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2008(1).

篇5

【關(guān)鍵詞】 胸部外傷； 多層螺旋CT； 圖像重建

中圖分類(lèi)號(hào) R826.63 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 B 文章編號(hào) 1674-6805（2013）29-0045-02

隨著交通、建筑業(yè)的飛速發(fā)展，胸部外傷逐漸成為急診科中的常見(jiàn)病、多發(fā)病。胸部外傷是臨床常見(jiàn)急診，因胸腔內(nèi)含有心臟和肺臟兩個(gè)重要臟器，故死亡率高，文獻(xiàn)報(bào)道可達(dá)25%[1]。胸部外傷患者病情危急，如何能夠在短時(shí)間內(nèi)快速、準(zhǔn)確地診斷，成為診斷中的重點(diǎn)。多層螺旋CT及三維重建圖像處理軟件的應(yīng)用，為臨床提供了便捷、快速、直觀(guān)的影像檢查方法。筆者回顧性分析本院胸部外傷患者280例，目的在于探討多層螺旋CT及圖像重建處理軟件在胸部外傷中的應(yīng)用價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

病例資料來(lái)自本院2010年8月-2012年10就診的胸部外傷患者，所有病例均行多層螺旋CT檢查、圖像重建，共280例，男195例，女85例，患者年齡18～75歲。

1.2 方法

使用SIEMENS Sensation多層螺旋CT機(jī)，采用容積掃描，掃描參數(shù)：螺距1.45：1，層厚7.5 mm，120 kV，200 mAs；重建層厚1.0 mm，間隔0.7 mm。掃描范圍包括整個(gè)胸廓范圍。掃描完成后，將圖像發(fā)送至Syngo工作站，進(jìn)行MPR（多平面重建）、CPR（曲面重建）、SSD（表面遮蓋法）、VRT（容積再現(xiàn)）等圖像后處理軟件處理。由兩名資深影像科醫(yī)師對(duì)所得資料進(jìn)行評(píng)估、診斷。

2 結(jié)果

本組資料共280例患者中，多層螺旋CT掃描及圖像重建都發(fā)現(xiàn)異常，其中部分為復(fù)合外傷，肋骨骨折280例590處，合并肩胛骨骨折54例，液氣胸158例，肺挫傷223例，其他部位骨折共48例（其中胸骨15例，鎖骨26例，胸椎17例）；腹部臟器損傷24例，軟組織損傷80例。

3 討論

在常規(guī)胸部外傷患者中，首選檢查為X線(xiàn)平片檢查，以其方便快捷、低廉而被臨床廣泛應(yīng)用，但是X線(xiàn)平片檢查具有圖像重疊多、定位不準(zhǔn)確、密度分辨率低等客觀(guān)原因，容易造成漏診、誤診情況的發(fā)生。常規(guī)CT的推廣應(yīng)用，在一定程度上解決了X線(xiàn)平片中所遇到的問(wèn)題，但是也存在定位不準(zhǔn)確的問(wèn)題。多層螺旋CT的應(yīng)用推廣，為胸外傷患者提供了強(qiáng)有力的檢查技術(shù)支撐。有學(xué)者通過(guò)對(duì)比研究論證了多層螺旋CT較單層螺旋CT更具有全方面功能及特定的優(yōu)越性[2]。多層螺旋CT機(jī)的采用真正實(shí)現(xiàn)了短時(shí)間、大范圍容積掃描，真正實(shí)現(xiàn)了各向同性，能夠真實(shí)的反映人體的解剖結(jié)構(gòu)；同時(shí)配合圖像后處理工作站，能夠直觀(guān)、快速、全方位地實(shí)現(xiàn)圖像重建，節(jié)約了外傷患者的檢查時(shí)間，實(shí)現(xiàn)了多臟器一站式快速檢查，為及時(shí)發(fā)現(xiàn)病變，搶救患者生命，提供了保障。同時(shí)也為法醫(yī)鑒定帶來(lái)了一種全新的診斷思路[3]，為鑒定結(jié)論的科學(xué)性、準(zhǔn)確性提供了保障。

胸部外傷患者常用的圖像重建技術(shù)及特點(diǎn)。VRT具有立體感強(qiáng)，可多方位、多角度觀(guān)察的優(yōu)點(diǎn)，可以利用容積數(shù)據(jù)重建出類(lèi)似立體的圖像，能為判斷肋骨骨折線(xiàn)及移位情況提供幫助。在實(shí)際工作中，僅僅依靠MPR來(lái)判斷哪一根肋骨骨折是有難度的，通過(guò)在VRT多方位、多角度觀(guān)察，可以對(duì)肋骨骨折的部位進(jìn)行準(zhǔn)確定位。外傷所致的肺內(nèi)改變（肺挫裂傷、氣胸、軟組織損傷等）在VRT上則往往難以顯示。SSD和VRT均屬于三維成像技術(shù)，SSD以經(jīng)過(guò)薄層重建的軸位圖像為基礎(chǔ)，依據(jù)預(yù)定的CT閾值來(lái)取得成像容積以?xún)?nèi)的2D圖像，并有工作站將CT閾值以上的連續(xù)像素3D合成[4]，以顯示目標(biāo)表面為目標(biāo)。SSD和VRT均可以實(shí)現(xiàn)任意軸向和多角度的觀(guān)察，尤其是顯示復(fù)雜結(jié)構(gòu)區(qū)域的三維關(guān)系。由于SSD僅僅是利用的表面數(shù)據(jù)，所以在成像過(guò)程中丟失的信息較多，因此，閾值的設(shè)定決定圖像的清晰度，如果閾值設(shè)置不當(dāng)就很容易造成假象。MPR是在薄層重建基礎(chǔ)上進(jìn)行成像，可以從冠狀位、矢狀位或任意為斜面觀(guān)察解剖結(jié)構(gòu)及形態(tài)，重復(fù)性好。骨折的部位、斷端移位情況及鄰近組織改變都可以通過(guò)調(diào)整窗寬、窗位直接顯示；對(duì)于肺內(nèi)改變（氣管損傷、肺挫裂傷、胸腔積液等）等情況也都可以全面、清晰顯示。CPR能夠顯示肋骨的全貌，可以進(jìn)行曲面全景式的重建。有資料統(tǒng)計(jì)CPR、MPR的聯(lián)合應(yīng)用對(duì)骨折、脫位、骨折片的顯示率達(dá)100%[5]。本組病例MPR、CPR對(duì)各部位骨折及肺內(nèi)改變的診斷完全準(zhǔn)確。

統(tǒng)計(jì)本組資料，肋骨骨折360處、胸骨骨折16例、胸椎骨折13例在軸位圖像上未見(jiàn)異常，但在圖像重建中發(fā)現(xiàn)存在骨折；肺野情況的改變，需要調(diào)整窗寬、窗位仔細(xì)觀(guān)察，在軸位圖像、MPR、CPR圖像中均能清晰顯示。軸位像、MPR、CPR在顯示各部位的骨折及肺野、軟組織的改變效果為佳。窗寬、窗位的綜合調(diào)整，有利于顯示骨折部位和肺組織損傷情況，常常可顯示X線(xiàn)平片漏診的隱蔽性骨折[6-7]；MPR、VRT重建在顯示各部位骨折具有優(yōu)勢(shì)。因此，在胸部外傷患者中，充分靈活利用多層螺旋CT的圖像重建（MPR、CPR、SSD、VRT）對(duì)掃描區(qū)進(jìn)行仔細(xì)、全方位、多角度觀(guān)察，才能有效檢出病變，從而避免漏診、誤診的發(fā)生，為臨床、法醫(yī)鑒定提供可靠的依據(jù)。

通過(guò)本組病例分析，在多層螺旋CT圖像重建中需要注意以下問(wèn)題：外傷患者的躁動(dòng)、不配合或金屬等陽(yáng)性異物，極易在圖像重建中產(chǎn)生偽影及假象，造成病變的高估或假陽(yáng)性診斷等問(wèn)題的發(fā)生。因此，在工作中要注意甄別區(qū)分，通過(guò)本組病例分析發(fā)現(xiàn)假性骨折常呈多發(fā)對(duì)稱(chēng)、骨折線(xiàn)多不銳利，橫斷位圖像不支持，并且與臨床癥狀不相符；調(diào)整窗寬、窗位時(shí)軟組織可見(jiàn)帶狀偽影。重復(fù)檢查時(shí)假陽(yáng)性征象消失。因此，檢查前盡量去除體外異物、取得患者的配合、掌握好掃描時(shí)機(jī)，是減少偽影、避免漏診、誤診的關(guān)鍵。

多層螺旋CT掃描及圖重建的應(yīng)用，能夠一站式多臟器檢查，快速、直觀(guān)、全方位顯示病變部位、程度；為胸部外傷患者診斷、治療及判斷預(yù)后提供了可靠、詳實(shí)的影像學(xué)依據(jù)。

參考文獻(xiàn)

[1]劉蓓蒂.胸部創(chuàng)傷的X線(xiàn)和CT診斷價(jià)值分析[J].南通醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào)，2003，23（1）：100.

[2]王敏君，周志堅(jiān)，龔洪翰.多層螺旋CT三維重建在骨關(guān)節(jié)損傷中的應(yīng)用[J].實(shí)用放射學(xué)雜志，2004，20（1）：562-564.

[3]賈應(yīng)武，蔣兆飛.螺旋CT三維成像在肋骨骨折法醫(yī)鑒定中的應(yīng)用[J].刑事技術(shù)，2003，28（2）：34

[4]Rubin C D，Date M D，Napel S A，et al.Three-dimensional spiral CT angiography of the abdomen：initial clinical esperence[J].Radiology，1993，186（1）：147-151.

[5]王廣麗，張成琪.多層螺旋CT在骨關(guān)節(jié)創(chuàng)傷中的應(yīng)用[J].醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志，2005，15（7），610-611.

[6]黃崇權(quán)，張麗敏，斯洋，等.多層螺旋CT三維重建在胸部外傷骨折中的應(yīng)用價(jià)值[J].醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志，2009，19（3）：278-281.