医学图像可视化.ppt

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1、第第7 7章章 医学图像可视化医学图像可视化数据可视化（1）：数据曲线与图表75.080.085.090.095.0100.0CSFGMWMCortexNoise=3% INU=20% Noise=3% INU=40%Noise=9% INU=20%南极上空臭氧层 HURRICANE FRAN7.1 生物医学三维可视化 用计算机处理医学图象的过程是先对人体有关部位扫描，将连续的、实际的人体解剖结构数字化，然后再对这些离散化的体数据进行加工和处理。还要用合适的显示技术将处理结果显示出来，增强人们对有关解剖与病理的观察和理解。医学图象的显示技术主要包括色彩的运用和形态的真实再现。 形态的表示涉及3

2、D图象重建技术。图象的重建就是要从获取的采样数据恢复物体的三维结构，即物体的原型。 从本质上说，重建是一个逆问题。 医学图象的显示问题还不仅是个重建问题，由于许多功能成像技术，使我们不但能够看到潜藏在内部的物体结构，而且可以看到那些就是使用介入手术也无法看到的人体功能信息。 图象显示方式有多种多样，从大的方面可以分为三类：(1) 反射式显示(2) 透射式显示(3) 断层（剖面）显示 反射式显示： 从体数据的感性趣区提取被观察物体的表面，施以一定的光照模型，选择某一视角从物体外部观察物体表面形态的显示方式。典型的如表面绘制技术（Surface Rendering）。 透射式显示： 类似于X射线成

3、像原理，将反映医学图象特性的图象强度看作对光线不同吸收的特性，光线穿透物体的最大吸收或累加吸收效果构成物体的结构图象。典型的技术有最大强度投影（Maximum Intensity Projection，MIP）及体绘制技术（Volume Rendering）。 断层（剖面）显示： 不经3D重建，直接显示过空间某一点的三个正交剖面的形态结构。有时为了帮助理解，同时给出切除部分结构的3D投影图。7.2 表面绘制技术（Surface Rendering） 我们这里说的“绘制”一词，英文是“Rendering”。还经常被译做“描绘”、“渲染”、“重建”或“显示”等。它的比较严格定义应该是：实际3D物体

4、的2D照相写真式表示。属于3D物体在2D平面真实感投影，二者有严格定量关系及视觉真实感。7.2.1 7.2.1 基于体素的表面重建基于体素的表面重建 这是一种直接从体数据提取物体表面的方法。代表性的是Lorensen等人提出的移动立方体法（Marching Cube）。下面以人脑图象为例加以说明。在剔除大脑皮层、颅骨和其它非脑成分之后，仅剩下大脑部分。由于我们感兴趣的是脑表面的形态而不考虑其内部的细节，因此，要把位于大脑表面上的像素与大脑内部分开，这个过程称做轮廓提取（Contouring）。 对一个单元及给定的该单元点的标量值组合计算所有可能拓扑状态。拓扑状态数取决于单元顶点个数及一个顶点可

5、能对于轮廓值内/外关系数。如果顶点灰度值大于轮廓线的灰度值（阈值），则认为该顶点在轮廓之内。否则认为在轮廓之外。例如，如果一个单元有四个顶点，每个顶点可以在轮廓内部或外部。因此，轮廓通过该单元共有24=16种方式。构型表（Case Tables）1.轮廓提取 物体的表面实际上是一个闭合的灰度的等值面，其灰度值称做阈值。在该等值面的内部，所有的像素灰度值都大于这个阈值，在等值面的外部，所有的像素灰度值都小于这个阈值（或相反），从而将物体与背景分开。显然，等值面上的体素内部灰度是不均匀的，即体素的一部分灰度大于这个阈值，另一部分灰度小于这个阈值。 构型表的索引值可对每个顶点做二进制数字编码。对用矩

6、形网格表示的2D数据，用4位索引值表示16种状态。选定某一合适的状态后，可以用内插法计算轮廓线与单元边缘交点。该算法处理完一个单元后，然后移动或前进到另一个单元。当所有单元都走过后，轮廓就完成了。步进算法可总结如下： 选择一个单元； 计算该单元每个顶点的内/外状态； 生成每个顶点二进制状态的编码索引值； 用该索引值查构型表得到所需的拓扑状态； 用内插计算构型表中每边的轮廓位置。 由于此过程是对每个单元单独处理，不同的单元边界处可能重复使用一些顶点或边缘，可以通过程序消除重复的运算。注意，沿每条边的内插应按相同方向进行。不然的话，数值舍入可能会使产生符合的点不精确符合，不能正确地合并。3D步进立

7、方体法的15种基本构型 与步进正方形相似，3D时为步进立方体法。每个体素有8个顶点。根据这8个顶点与灰度阈值的关系一共有28=256种构型。 2D图像的轮廓是由直线段连接而成，3D图像的轮廓则复杂的多。3D图像的轮廓是由许许多多的小三角形面片镶嵌而成的。 考虑到各构型的对称和互补性，上页的图给出简化后的15种基本构型。对于3D图像遍历，根据各体素的构型情况产生三角形面片镶嵌的表面轮廓的方法称作移动立方体法。 实际应用中要用到全部256种构型，因为仅靠15种基本构型的组合往往会在表面轮廓上产生空洞。 为了方便起见，实用的遍历法是对每个体素用查表法。将体素的8个顶点与灰度阈值比较所产生的逻辑值依序

8、构成一个8位的二进制编码索引值，全部256种构型的信息组成一个“构型三角剖分”查找表。它包含256个索引项，每个索引项包含索引号以及指向该种三角剖分中的一个指针。通过查表可以直接得到轮廓段的拓扑信息、哪一个边与体素相交、应当使用那些顶点内插产生交点等。对于每个体素，根据它的索引号在“构型三角剖分”查找表中确定其三角剖分形式。还要对相邻正方形一致边合并。最终产生由小三角形面片镶嵌成的表面轮廓。仔细观察步进正方形的5号和10 号状态，步进立方体的3，6，7，10，12和13号状态，都是一个单元可以用多于一种方式来提取轮廓。在2D或3D中，当对角顶点是同一状态（1或0），而邻边上点为不同状态时，就会

9、发生二义性。任选步进立方体状态会导致等值面中的孔洞轮廓的二义性问题 2. 等值面的明暗显示 要想真实地显示物体表面的情况，须采用等值面的明暗显示。三角片的生成仅仅完成了等值面的构造，要真正显示出物体在一定光照条件的形态，还必须解决物体在特定的光照模型下的表面法向量的计算。光照模型所采用的光照模型为 其中,I :三角片的光强, Ia :环境的光强,Is :光源的光强, :三角片指向物体外部的法向量与光线的夹角,显然，三角片的光强与光源的方向和强度均有关。三角片的表面法向量的计算是真实、准确显示物体表面的关键问题。 cos)(asaIIII 表面法向量的计算 基于灰度梯度的法向量估计方法是一种很有

10、效的方法。首先，用灰度差分计算体素顶点(i, j, k)上的灰度梯度 ，其中2/1,1,2/, 1, 1,2/, 1, 1kjiskjisgkjiskjisgkjiskjisgzyxS(i, j, k)是体素顶点灰度值。),(zyxgggg 对g进行归一化，得到(gx/|g|, gy/|g|, gz/|g|)作为(i,j,k)上的单位法向量。然后，对体素八个顶点上法向量进行线性插值就可得到位于体素棱边上的三角片的各个顶点上的法向量。设计算得到的某个三角片的三个顶点上的单位法向量分别为(x1,y1,z1), (x2,y2,z2), 和(x3,y3,z3),这个三角片的几何重心为（cx,cy,cz

11、)，则该三角片的法向量起始于(cx,cy,cz)，终止于(x1+x2+x3)/3+cx,(y1+y2+y3)/3+cy,(z1+z2+z3)/3+cz）。代入光照模型公式，就可计算出小三角片表面的光强(灰度)。将其投影在某个特定的二维平面上进行显示，从而显示出物体富有光感的整个表面形态。投影中的消隐问题投影是实现三维到二维转换的有效手段，消隐是其中一个不可忽略的问题。采取的策略为遍历体素集合，相对视点采用从后至前的次序，后显示到屏幕上的三角片将覆盖先显示的三角片，这样就达到消除隐藏面的目的，这就是著名的画家算法的思想。右图是用移动立方体法重建的脚骨图象。7.2.2 划分立方体法 随着CT、MR

12、等成像技术不断地进步和发展，断层数据的层片间距越来越小，层片内部的空间分辨越来越高， Marching Cube算法在体素上产生的小三角面片数目激增。而屏幕显示的空间分辨有限，直接生成的小三角面片比显示屏幕上的像素还小，这时就无需再计算小三角面片了，于是产生了划分立方体法（Dividing Cubes）。基本思想是通过生成与显示像素对应的点元直接形成显示图像。基于点元的绘制要比基于小三角面片的绘制在存储和计算方面都具有较大优越性。 考察与等值面相交的体素，如果该体素在显示平面的投影面积大于一个像素的大小，就要将该体素细分为n1xn2xn3个子体素，使子体素在显示平面的投影面积等于一个像素的大小

13、。每个子体素绘制为一个表面点。子体素顶点处灰度通过线性插值获得。对于与等值面相交的子体素，简单地在其中心生成一个点，再用线性插值方法计算出法向量，进行亮度明暗计算得到光照效果。 划分立方体 划分立方体算法：1. 输入三维体数据，设定等值面灰度阈值；2. 首次读入连续4层数据；3. 两个连续层面的8个数据邻点组成一个立方体（体素），在体素每个顶点处计算灰度梯度向量分量，数值等于该顶点沿每个坐标轴前后邻点灰度差。4. 对体素分类：如果每个顶点灰度值均高于灰度阈值，体素是内部体素；反之，如果每个顶点灰度值均低于灰度阈值，体素是外部体素；否则，等值面通过该体素。5. 细分立方体：将包含等值面的体素细分

14、为n1xn2xn3个子体素，使得每个子体素在显示平面上是一个像素大小。即每个子体素相当一个表面点，子体素的8个顶点灰度值由原体素顶点灰度值线性插值获得。6. 如第5步，检测还有那些子体素与等值面相交。7. 对每个与等值面相交的子体素计算8个顶点的灰度梯度向量。确定子体素中心点，法向量为8个顶点的灰度梯度向量的平均值。8. 计算每个表面点的光强：法向量沿视方向投影的标量积。9. 移出最上层数据，读入下一层数据，重复步骤3-9，直至遍历全部体数据。7.2.3 基于切片的表面重建由切片轮廓重建物体的方法称作基于切片的表面重建。该方法的主要步骤是：第第1 1步：步：平面轮廓的提取。平面轮廓的提取一般基

15、于物体与背景间灰度或其它属性的差异进行分割和 提取。高质量的轮廓提取往往需要生物医学领域知识的引导。第第2 2步：步：片间轮廓的对应。片间轮廓的对应具有较大的任意性。一般可通过对不同层面上轮廓重叠部分定量比较，或应用一些能够描述轮廓形状的椭圆拟合、柱体生长等方法判断。第第3 3步：步：轮廓拼接。确定了对应的轮廓之后，还需要确定对应轮廓上的对应点。第第4 4步：步：曲面拟合。小三角形面片结构只能是物体表面的粗略表示，较为精确的方法可用曲面拟合。即用通过小三角形顶点的曲面代替三角形平面。常用的有三次B样条插值。更为精细的有非均匀有理B样条（NURBS）7.3 体绘制技术 表面绘制是绘制不透明物体。

16、即假设物体在其表面反射、散射，而没有光线射入它们内部。虽然绘制不透明物体很有用，但很多应用中，绘制透明物体也很重要。透明度在体绘制中有重要的应用。半透明绘制：该方法使物体透明，使我们可以看到表面所围区域的内部。例如使皮肤半透明，能够看到内部的器官。7.3.1 透明度与值 透明度（Transparency）及阻光度（Opacity）是两个互补的概念，称为值。半透明的值是0.5；=1代表完全不透明物体，=0代表完全透明物体。是整个原色（Entire Actor）的一个重要性质，可以单独说明，也可以与三种原色等同地表示。 按照光线跟踪过程，视线从相机投射到世界坐标，依次与每一种原色板相交。若原色板是

17、不透明的，要绘制的颜色就是光线方程到此部得到的颜色；对于半透明原色板，必须用光照方程求解穿过这个原色板得到的结果，并且继续投射，看它是否还与其它原色板相交。最后得到的颜色是所相交全部原色板作用的合成。bssbsssbsssbsssAAAABABABGAGAGRARAR)1 ()1 ()1 ()1 (考虑光线穿过三个透明度均为0.5的、颜色分别为红、绿、兰的多边形平面，如果红色多边形在前，背景为黑色，得到的RGBA色为（0.4，0.2，0.1，0.875）。值的合成7.3.2 纹理映射 纹理映射（Texture Mapping）是无需对细节建模而给图像添加细节的一种技术。纹理映射可以看作是将一幅

18、图像粘贴到一个物体表面的技术。使用纹理映射需要两种信息：纹理映射图及纹理坐标。纹理影射图是我们要粘贴的图像，纹理坐标规定图像粘贴的位置。更一般地说，纹理映射是在对物体绘制时对其颜色、强度与/或透明度的查表技术。纹理图及坐标大多数情况下是二维的，但三维纹理图及坐标正变得普遍起来。7.3.3 体绘制 体积绘制技术有两种：最大强度投影法（Maximum Intensity Projection，MIP）及三维体绘制技术（3D Rendering Technique）。MIP 是沿观察者视线方向，选择每条与数据体积相交直线上全部象素中的最大强度值作为图象投影平面强度值。该方法适于做CT 或MR 血管造

19、影图象。缺点是图象象素的强度失去三维空间信息。由于所有投影象素都是选取最大强度值，因而整个图象的平均背景强度随之加大，这在很多情况下（例如肾或肝中血管）会影响对一些结构的观察效果。有时，高强度的象素（例如CT图象中的骨结构或钙化点）会对使用造影剂的血管图象产生伪迹。用光线投射技术生成的最大强度投影神经元图像最大强度投影或MIP是可视化体积数据最常用方法之一。该技术具有较好的抗噪声特性，能够产生对处理数据直观了解的图像。这种方法的缺点是不可能从一幅静止图像看出沿光线什么地方得到的最大值。例如图中所示的神经元图像，很难从这幅静止图像完全了解神经元的结构，因为我们不能确定该神经元的某些分支是在其他分

20、支的前面还是后面。与MIP不同，体绘制技术是对每条视线上每个像素强度计算加权和，将结果作为投影像素的灰度值。下图以一个具体例子说明体绘制技术的成像原理。图中中间部位带有数值的小方块表示视线通路上的各像素强度值。图上部是该直线上像素强度的直方图及阻光度曲线。强度值低于5的阻光度为0%，强度值大于9的设为100%。一些中间值6, 7和 8 的阻光度分别设为25%, 50%和 75%，图的下部是计算加权和的公式与几个计算步骤。体绘制图像的显示结果由像素强度与设定的阻光度（权重）两者共同决定。 肺动脉的MIP与体绘制图像比较。左图：MIP图像，右图：体绘制图像 MIP实际包括了所有的血管，但不够清晰，

21、不能看出单个结构及相互之间的空间位置关系。体绘制的图像则清楚的多。7.3.4 按图像顺序体绘制 图像顺序绘制又常称做光线投射或光线跟踪。 基本思想是，发出一条光线通过像素进到场景中，然后用某一特定的为计算像素值的函数计算沿光线所遇到的数据。确定图像平面中每个像素值。光线投射过程如图所示。此例使用一个标准正投影栅格投影。所有光线互相平行，并与视平面垂直。沿每条光线的数据值是按一个光线函数处理的，并将其转换为灰级像素值。按图像顺序体绘制几种基本光线函数类型。下图表示光线通过8位灰度体积数据时数据值剖面，灰度数据值范围为0-255。剖面的X轴表示到视平面的距离，Y轴代表数据值。光线投射剖面右图显示的

22、是使用四个不同简单光线函数转化为灰级值的显示结果。前两个光线函数，最大值及平均值，是对标量值本身的基本操作。第三个光线函数计算沿光线首次遇到等于标量值为30处的距离，第四个函数使用合成技术，将沿光线的值看作按单位距离累积的阻光度样本值。 四种不同光线函数绘制的结果由于体积用3D结构点数据集表示的，标量值又是在规则栅格点上定义的。因此光线穿越体积就有不同的计算方法。例如，在光线通路上按均匀间隔采样。这会遇到许多非格点（任意位置）的数据如何确定的问题。一般是用插值的方法。另一种方法是不通过采样计算沿光线通路的数据，对经过体积时所遇到的每个体素（或最近临的体素）计算。 体绘制的两种基本光线穿越方法离

23、散光线分类离散光线分类三种不同步长的光线投射法得到的图像7.3.5 按对象顺序体绘制 按对象顺序体绘制方法是对体数据集逐层、逐行、逐个地计算每一个数据点对图像平面中像素的贡献，并加以合成，形成最后的图像。 使用合成法时，体数据可以按照距图像平面由前到后的顺序投影，也可以按照由后向前的顺序投影。 若用图形硬件进行合成，从后向前顺序为好，因为无须帧缓冲器中的位平面就可以完成混合。 如果使用软件合成法，从前向后顺序更普遍，因为部分图像结果更具视觉意义。在一个像素接近完全不透明时，可以免除附加的处理。基于到视平面的距离的体素排序也并不一定非做不可，因为某些体绘制操作，如MIP或平均法，可以按任何顺序进

24、行，都能得到正确结果。 下图是一个简单的对象顺序体绘制示例，从后向前将体积内体素做正透视投影。 穿越体素是从离视平面最远处体素开始，并连续地逐渐移向较近体素，直到所有体素都被访问。整个过程由一个三重嵌套循环完成，即从外层到内层，先遍历体积中的平面，再处理一个平面中的一行，最后是一行中的体素。 高斯核投影到视平面产生溅射足迹 一种称做溅射（Splatting）的体绘制技术通过将一个体素的能量分配到许多像素的方式说明这个问题。溅射是由Westover提出的按对象顺序体绘制技术，如其名字所意味的，每次它都将一个体素的能量在图像平面投影成一个色斑，或痕迹。每个数据样本周围存在一个有限范围的核。痕迹是该样本到图像平面的投影贡献，并通过沿视方向对核积分计算，并将结果存在一个2D痕迹表中。