计算机图形学课程设计--计算机图形学在医学图像中的应用.docVIP

计算机图形学课程设计--计算机图形学在医学图像中的应用.doc

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计算机图形学 课程设计 题目名称:计算机图形学在医学图像中的应用 班级: 学号: 姓名: 计算机图形学在医学图像中的应用 摘 要 该文通过医学应用和研究领域几个有代表性的例子引入了计算机图形图像相关技术在医学中的应用,同时简单介绍了这些相关技术的概念、意义和发展。对医学虚拟现实系统进行了技术内涵的分解与应用外延的划分, 医学虚拟现实按表现形式可以分为参数化虚拟现实和增强现实, 按设施的使用方式又可以分为交互式视景虚拟系统和交互式沉浸虚拟系统。对系统的构成诸要素、要件及过程做了简要描述和分析。对国外虚拟医学的研究进行了分析和评价, 涵盖了该领域的基本概念、基本理论和进展。虚拟医学系统的产生和相关理论的兴起形成了虚拟医学, 并使虚拟医学系统化—理论系统化和软硬件系列化。 关键词:虚拟医学系统;计算机图形图像技术;VTK;可视化;三维重建;虚拟内窥镜技术 一 医学应用背景简介 1.1 诊断 1.1.1 基于医学影像信息的三维视图 1895年, 伦琴发现了X射线, 医学影像技术从此得到发展。利用仪器设备获得人体有关部位的断层影像, 这一方法给医生对病情诊断带来了革命性的飞跃。随着相应技术和研究的发展, 先后有了计算机断层扫描成像技术(CT)、螺旋 CT技术、磁共振成像技术(MRI)、正电子放射断层成像技术(PET)等。医生可以通过对医学影像设备获得的照片分析病因。然而, 因为照片都是二维的,分析起来对医生的想象力和经验要求都很高,而且对病灶的判断也不很直观。另一方面, 这些照片通常是通过胶片的形式储存, 对影像数据的管理和充分利用都十分不方便。为了弥补这些不足,引入了信息处理技术, 主要包括从这些二维图像信息中重构出三维模型直接在计算机显示设备中显示出来, 让医生通过三维的角度来观察感兴趣的部位。若需要, 还可将数据按一定的数据库模式存储起来建立相应的图像资料库供建立医疗档案使用。这样不仅可以让医生看到生动而且具体的三维图形,直观地查找病灶,同时也对影像信息进行了充分利用[1]。 1.1.2 虚拟内窥镜技术 内窥镜技术也是医学诊断中的一种重要手段。诊断时,通过向病人体内插入内窥探头,利用光纤的导光性,将探头所及部位的情形传导并显示出来。虽然这一技术给疾病的诊疗带来了方便,但在实施过程中对病人造成很大的痛苦,也不便于医生的操作。引入计算机图形图像技术以后,通过对病人有关部位影像信息的提取和三维重建,构建出虚拟的人体器官图形,并能像真正的内窥镜一样在其中漫游, 甚至有更强的操控性。这样不仅没有给病人带来插入探头的痛苦, 同时还可以置身于探头不能到达的人体部位。这种通过三维重构图形来得到内窥镜效果的方法便叫做虚拟内窥镜技术(Virtual Endoscope , VE)[2]。虚拟内窥镜技术是随着计算机技术、计算机图形学、计算机图像处理尤其是虚拟现实等学科的发展而逐步形成的一种独特的医学图像处理技术。 1.2 数字人研究 1.2.1 简介 数字人研究是基于人体真实切片图像数据,通过计算机技术, 进行人体组成及功能研究的一个新领域, 是信息技术与医学等学科相互结合的前沿性交叉课题。1989年美国就开启了这一项目的先河,由美国国立医学图书馆(National Library of Medicine,NLM )提出,称之为可视人计划(Visible Human Project VHP )。1994年和1995年由Colorado大学首次完成了男女人体断面数据的采集,其中包括CT图像、MRI图像和切片图像,为后续的虚拟人体三维重建工作奠定了基础[3]。我国于2001开始数字人的研究, 从数据采集技术开始,到数据的分类和共享以及数据的可视化研究都已获得了较快进展。作为数字人研究的重要组成部分,信息技术担当着重要的角色, 从图形图像技术到虚拟现实技术,从数据存储技术到网络通讯技术,都需要进行大量的研究和开发工作。 1 .2.2 科学意义 21世纪被认为是以人为中心的科技得到充分发展的世纪。数字人研究的科学意义在于将人体结构数字化与可视化,建立起能够为计算机处理的数学模型, 使计算机的定量分析计算和精确模拟成为可能。随着信息获取和处理技术的进步、数据采集精度的提高,将在越来越广泛和精确程度上模拟人体的功能和行为, 这将为多学科研究与应用提供基础。有效利用人的信息, 开发多层次需求,将成为许多高新技术产业发展的关键因素。数字化虚拟人体模型的建立, 具有广泛的应用前景,可用于医学、航天航空、国防、汽车、建筑、家具、服装、影视、广告制作、体育运动等与人直接相关的领域。 1.2.3 发展方向 随着信息技术、虚拟仿真技术和医学研究的深入, 数字人的研究将经历数字化可视人,数字化物理人,数字化生理人,数字化智能人四个阶段。这将

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