摘 要

随着CT、MRI等医学图像技术的普及应用，医生需要掌握的数据信息愈加复杂。如何准确获取病灶器官的发病区域，以供医生能够迅速判别病情成了最近重点研究的课题。而本设计就是通过模拟一条血管中心线，选取一个中心线上的点，得到此点的三视图，即冠状面，矢状面和水平面，并获取过此点垂直弯曲中心线的切面。

本文首先介绍了三线性插值算法、灰度值变换、三视图处理等常用的医学图像处理技术，对传统三视图技术进行仿真；通过B样条曲线对中心线进行等间距采样，精简冗余数据，绘制中心线，之后在Frenet标架的基础上，对所取中心点建立空间坐标系，得出垂直血管的平面，在以上的理论支持下，本研究课题基于matlab来进行相应的仿真和测试，包括原始切片展示，层状等值线图表示，沿任意曲线切片，中心点三视图等功能。通过这些切面来方便医生观察病灶区域，准确做出病情诊断。

在经过一番测试之后，整个研究实现了预定目标，可以正确显示三视图及任意方向的切片图。

关键词：医学图像，切片，matlab，三视图

Abstract

With the popularity of CT, MRI and other medical image technology applications, the data doctors need to master is more complex than before. How to accurately find the lesion area of the patients to help doctors quickly determine the disease has become a recent focus on the subject. By simulating a blood vessel centerline, this design selects a center line point, and get this point of the three views, which are the coronal plane, vertical plane, truncation surface, then get the section which include the center line point.

This thesis introduces some medical image processing technology, such as Tri-linear interpolation, Gray-Scale transformation, three views to simulate the traditional three view . Then we apply the B-Spline to make the center line equally spaced and squeezed. We create space coordinates by using Frenet to observe the slice which include the center line point. With the above theoretical support, the research based on matlab to carry out the corresponding simulation and testing, including the original slice display, layered contour map, along the arbitrary curve slice, the center point of the three views and other functions. The doctor can observe the lesion area through these sections to facilitate accurate diagnosis of the disease.

After some testing, the entire study to achieve the intended target, you can correctly display the three views and any direction of the slice.

Key words : medical image, slice, matlab , three views

目录

第1章 绪论 1

1.1 课题的研究目的及意义 1

1.2 国内外的发展研究现状 1

1.2.1国外的发展研究现状 1

1.2.2国内的发展研究现状 2

1.3 章节安排 3

第2章 医学图像切片提取技术 4

2.1 医学图像的特点 4

2.2 三视图原理 4

2.3 图像插值技术 6

2.3.1插值的概念 6

2.3.2 图像灰度插值的意义 6

2.3.3 三维图像插值方法 6

2.4 医学图像线性灰度变换 7

2.4.1 比例线性拉伸 8

2.4.2 分段线性灰度变换 8

第3章 感兴趣区域的提取 12

3.1 B样条曲线（B-Spline）及数学模型 12

3.1.1 B-Spline曲线 12

3.2.2 B-spline曲线数学模型 12

3.2 Frenet标架及数学模型 13

3.2.1 曲率与挠率的概念 13

3.2.2 Frenet标架的表达式 14

3.2.3 Frenet架构的实现 14

3.3 任意方向切面的实现 15

3.3.1 三维空间中切片的实现 15

3.3.2 平面与直线相交的实现 17

第4章 仿真结果及测试 20

4.1 仿真界面图 20

4.2 原始切片展示及层状等值线图 20

4.3 三视图 22

4.4 斜切面图 22

4.5 测试结果分析 24

第5章 总结与展望 25

5.1 总结 25

5.2 展望 25

参考文献 27

致谢 29

第1章 绪论

• 1. 课题的研究目的及意义

近十年来，随着医学成像技术与硬件水平的不断改革和发展，医学影像处理与分析渐渐发展成为一个新兴的研究领域，并为提高当今医疗水平和医生诊断效率做出巨大贡献，给现代医学带来了巨大的推动力。然而，个体之间的差异和病史加速演变，临床诊断时的复杂多变的情况对医生的要求愈加严苛，由于医生对病情的判断和分析基本上都依赖医学图像的成像效果，所以在对CT等较为复杂的三维医学模型做出判断时可能会为医生诊断过程造成一定的麻烦，因此研究对医学图像的处理和分析是对实际生活非常有意义的。

如今医学图像的CT技术等大多都是对于三维人体模型进行三视图切片，即冠状面，矢状面，水平面等直切片，然后诊断医生通过目视的方法对病理CT切片进行相应的判断分析，这种方法毫无疑问具有很大的缺点。首先是诊断时间消耗长，CT直切片有很大概率无法准确探测到病灶区域，不熟练的医生需要反复对直切片进行分析才能得出相应的结果，再者，切片对比度不强、边界不清，长期阅片引起视觉疲劳，加上客观因素的种种方面，都可能影响病情的诊断和判别。