电子科技大学UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA 专业学位硕士学位论文MASTER THESIS FOR PROFESSIONAL DEGREE论文题目医学影像三维重建系统的研究与实现专业学位类别工程硕士学号 201322070532作者姓名 卢开文指导教师蒲立新副教授分类号密级UDC注1学 位 论 文医学影像三维重建系统的研究与实现（题名和副题名）卢开文（作者姓名）指导教师 蒲立新 副教授电子科技大学 成 都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别 硕士 专业学位类别 工程硕士工程领域名称 控制工程提交论文日期2016年4月28日论文答辩日期2016年5月9日学位授予单位和日期 电子科技大学2016年6月28日答辩委员会主席 邹见效评阅人 金卫 王子斌 注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。
RESEARCH AND IMPLEMENTAION OF MEDICAL IMAGE 3D RECONSTRUCTIONSYSTEMA Master Thesis Submitted to University of Electronic Science and Technology of ChinaMajor: Master of EngineeringAuthor: Lu KaiwenAdvisor: Pu Li-xinSchool : School of Automation Engineering独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日摘要摘 要医学影像三维重建技术通过二维切片序列重建出组织、器官的完整三维模型，并在重建后的三维图像上进行测量、标注、分割等操作。
完整、准确的三维立体图像可以多角度、多层次的展示组织区域内部的细节信息，为临床诊断、外科手术、放射治疗、假肢制作等医学应用提供重要支撑。
目前的医学影像三维重建系统已应用于医学领域，基本能满足临床对三维重建系统的需求，但还是普遍存在重建速度慢，过度依赖于硬件设备；特定组织重建效果不理想；大数据量序列图像重建失败等不足。
针对当前医学影像三维重建系统的不足，更大的发挥三维重建技术在医学应用中的突出优势，为更多的医学难点提供解决法案，仍是当前三维重建技术研究的一个重点方向。
本文针对当前三维重建系统绘制速度慢、交互不畅的问题，重点研究如何在保证绘制质量的同时提高绘制速度。
深入研究了三维重建中的光线投影算法原理和图形处理单元GPU的硬件架构、工作原理。
利用VTK可视化工具包结合GPU 编程实现了基于GPU的体绘制算法，并与传统算法重建效果进行了对比试验，结果表明基于GPU的重建算法相对传统CPU的重建算法在重建速度上得到大幅度提升。
针对心血管疾病的高发性和临床诊断的高难度问题，本文深入研究了医学图像格式、数字图像处理技术并结合心脏CT图像的影像特点，改进了模糊聚类算法和水平集分割算分，实现了高质量的心脏CT序列自动化分割，并将分割结果用于重建心脏的完整三维图像，为心脏疾病的诊断带来极大的便利。
最后，在Windows7系统、VS2010上结合ITK、DCMTK、VTK工具包搭建了64位工程，采用C++编程语言进行系统实现。
实现了二维图像读取与显示、心脏序列自动分割重建、多平面重建、面绘制重建、体绘制重建和重建后三维图像的人工交互等功能。
采用64位系统提高了系统的吞吐量解决了大数据序列重建失败的问题。
关键词：三维重建，心脏分割，GPUABSTRACTMedical image 3D reconstruction is a technology which reconstructs the two-dimensional(2D) medical image sequences into stereoscopic effect of three dimensional image of organ, and provides users with a series of interactive functions, and the functions of measurement and segmentation on the three-dimensional image. Complete and accurate three-dimensional image can be multi-angle and multi-level show the detail of internal organs, and provide important support for the clinical diagnosis, surgery, radiation therapy, prosthetic production and other medical applications. The current medical image reconstruction system has been used in the medical field, can basically meet the clinical demand for three-dimensional reconstruction of the system, but still widespread have the problem of reconstruction is slow, over-reliance on a hardware device, specific tissue reconstruction is not ideal, and can not reconstruction large amounts of data sequence, etc.Aiming at covering the shortage of the current three-dimensional medical image reconstruction system, to play a greater three-dimensional reconstruction outstanding advantages in medical applications, for more medical difficulties providing solutions bill is still a focus of the current direction of the three-dimensional reconstruction technology research.In this paper, in order to solve the problems of the current system of drawing three-dimensional reconstruction is slow, poor interaction. Focus on how to improve the rendering speed and ensure quality while drawing. Depth study of three-dimensional reconstruction of the ray casting algorithm principle, the hardware architecture and working principle of graphics processing unit GPU. Use VTK visualization toolkit combined with GPU programming implements GPU-based volume rendering algorithm, and with the traditional effects of reconstruction algorithm comparison test. The results show that algorithm based on GPU relatively traditional CPU has been improved significantly on the speed of reconstruction.In this paper, in-depth study of medical image format, digital image processing technology combined with imaging features of cardiac CT images, Improved fuzzy clustering algorithm and the algorithm of level set segmentation, to achieve high-quality sequence of cardiac CT automated segmentation. And the segmentation results are used to rebuild the complete 3d image of heart, for the diagnosis of heart disease has broughtgreat convenience.Finally, in Windows7 system, VS2010 combined ITK, DCMTK, VTK toolkit built 64 projects, using the C ++ programming language for system implementation. To achieve a two-dimensional image reading and display, automatic segmentation of cardiac sequence reconstruction, multi-planar reconstruction, surface rendering reconstruction, volume rendering reconstruction and human interactions reconstructed image and other functions. The 64 bit medical image 3D reconstruction system improves the throughput of the system solved the problem of big data sequence reconstruction failure.Keywords: 3D reconstruction, cardiac segmentation algorithm, GPU目录第一章绪论 (1)1.1 课题应用背景与研究意义 (1)1.2 课题研究情况 (3)1.3 论文主要工作 (4)1.4 章节安排 (5)第二章相关技术研究 (7)2.1 概述 (7)2.2 DICOM标准 (8)2.2.1 DICOM标准概要 (8)2.2.2 DICOM文件格式 (9)2.3 相关开发工具包介绍 (10)2.3.1 DCMTK开发包 (10)2.3.2 ITK开发包 (10)2.3.3 VTK开发包 (11)2.4 体绘制技术 (13)2.4.1 体绘制原理 (13)2.4.2 体绘制光学模型 (14)2.5 GPU图像处理单元 (15)2.5.1 GPU概述 (15)2.5.2 GPU、CPU对比 (15)2.5.3 GPU渲染管线 (16)2.6 医学图像体数据多平面重建技术 (16)2.6.1 多平面重建概述 (16)2.6.2多平面重建原理 (17)2.7 本章小结 (18)第三章 心脏CT序列图像分割研究 (19)3.1 医学图像分割概述 (19)3.2 空间模糊聚类在图像分割中的应用 (20)3.3 水平集分割 (22)3.4 基于模糊水平集的心脏分割算法 (23)3.4.1 模糊水平集算法 (23)3.4.2 心脏CT图像分割算法 (24)3.4.3 实验结果及分析 (26)3.5 结论 (28)3.6 本章小节 (28)第四章 三维重建算法与GPU编程 (29)4.1 引言 (29)4.2 基于GPU的光线投影算法加速 (30)4.2.1光线投影算法基本原理 (30)4.2.2基于GPU加速的光线投影算法 (31)4.2.3基于GPU加速的光线投影算法关键步骤 (32)4.3 基于GPU加速的光线投影算法实现 (35)4.4 面绘制的GPU加速 (36)4.4.1 移动立方体算法 (36)4.4.2 GPU加速的移动立方体算法 (36)4.5 实验结果分析与比较 (37)4.6 本章小结 (38)第五章医学影像三维重建系统的设计与实现 (39)5.1 系统开发环境及主要功能模块 (39)5.2 系统结构设计 (39)5.2.1 系统架构 (39)5.2.2 系统的模块设计 (40)5.2.3 系统的界面设计 (40)5.3 系统实现 (41)5.3.1 二维序列读取模块 (41)5.3.2 特定组织提取模块 (43)5.3.3 面绘制模块 (44)5.3.4 体绘制模块 (47)5.3.5 交互模块 (48)5.3.6 多平面重建模块 (50)5.4 本章总结 (52)第六章总结与展望 (53)6.1 工作总结 (53)6.2 存在的问题 (54)6.3 后续工作展望 (54)致谢 (55)参考文献 (56)缩略词表缩略词表英文缩写英文全称中文全称CT ComputerizedTomography 计算机断层扫描MRI MagneticResonanceImaging 核磁共振成像US Ultrasonography 超声检查PET PositronEmissionTomography 正电子发射断层成像SPECT Single Photon Emission ComputedTomography单光子发射计算机断层成像DICOM Digital Imaging and Communications inMedicine数字医学成像与通信GPU Graphics Processing Unit 图像处理单元DCMTK DICOMToolkit DICOM工具包VTK VisualizationToolkit 可视化工具包OPENCV Open Source Computer Vision Library 开放源代码计算机视觉类库VHP Visible Human Project 可视化人体计划ITK Insight Segmentation and RegistrationToolkit图像分割与配准工具包CUDA Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构ACR American College of Radiology 美国放射学会NEMA National Electrical ManufacturersAssociation美国电器制造商学会PACS Picture Archiving and CommunicationSystem影像存档与通信系统WADO Web Access to DICOM Persistent Object DICOM持续对象的Web接入MIMD HypertextTransferProtocol 多指令多数据流处理器SIMD International Classification of Diseases 单指令多数据流处理器第一章绪论第一章绪论1.1 课题应用背景与研究意义19世纪末X射线的发现，成为医学图像发展的一个开端，为多种复杂疾病的诊断带来希望，医学图像成为临床诊断中的一种新的重要手段，因此越来越多的科学工作者开始投身到医学成像领域的研究。