基于CT数据的医学图像处理系统设计

蒋文娟 李富芸 海南师范大学

1 基于CT数据的医学图像处理系统开发架构介绍

基于CT数据的医学图像处理系统有效的将图像的切割、重组等相关工作全面的融合到医学图像处理系统当中，其开展的目的在于提供一块极速阅览同时科学处理医学图像的软件系统，从而更好的帮助用户开展医疗诊断以及相关医学科研的剖析。医学图像处理系统的底层编译语言为C++，运作平台要求为win7以上的64位操作系统。

医学图像处理系统一般运用常用的结构框架，也就是依照底层、中层、上层的标准化框架结构。上层便是数据信息运用层，主要功能为进行图像的显示以及有关参数调整等；中层便是数据整理层，主要功能为进行图像的读取以及三维模型的重新创建等，是开展业务逻辑的基础架构；底层便是算法库以及系统包括的底层性架构，也可以方便的给予中层开展调用操作。

2 基于CT数据的医学图像处理系统功能模块介绍

2.1 图像预处理

图像预处理主要包括有特定波段频率滤除处理以及形态学处理，这当中形态学处理也可以作为分解后的处理。此环节通常需要分别调用 itk Binary Erode Image Filter、itk Binary Dilate Image Filter、itk Grayscale Fillhole Image Filter、itkBinary Fillhole Image Filter、vtk Image GaussianSmooth、vtkI mage Convolve以及相关的成员函数进行展现。

2.2 图像分割

图像分割环境而当中主要包括了三种常用的分解方式：阈值分割、区域生长分割和水平集分割。

阈值分割。阈值分割环节主要包括有二值化最佳阈值分解参数调配、二值化最佳阈值分解、大津法分解三个模块。这当中，由日本非常著名的学者大津展之所提出的大津法分解是一种立足于图像的智能化分解的运算方式，大津法分解不需要特别的输入以及设置参数。二值分解则需要特别的输入上门以及下门的相应限定数值，并且需要点击系统菜单栏当中的“阈值分割”选项，从而在弹出的“二值阈值分割参数设置”系统对话框当中，展开参数的调配。

区域生长分割。用户提供分割的区域点，可以借助“区域生长分割参数设置”对话框开展相关的参数调配。

水平集分割。其可以借助“水平集分割参数设置”对话框开展相关的参数调配。

2.3 图像重建

多维度重建环节主要包括面绘制换机环节以及体绘制环节。面绘制所运用的是移动立方体算法，调配获取空间中某一曲面的值，在“空间中的一个曲面”选项框当中可调配相应的数值。

体绘制环节极好的运用了光线投射法以及最高密度都投射法这两种基本的绘制方式，通常运用标准化参数有效的开展体绘制。在交互过程当中，提供了视觉化工具函式库当中最为广泛运用的交互，可以更好的实现对应模型的方向调整、大小调节等基础功能。同时加入定制化的渲染窗口交互器，可以更好的实现模型随意方向的平面化切割。

体绘制界面主要分为两个模块，一个是运用最高密度投射法来有效的展现体绘制的最终结果，另一个则是平台切割之后所获得的切割平面的影像。在实际操作的过程当中，具体的操作方式为用鼠标常用键拖住穿过切割平面的箭头从而更好的实现调整切割方向，用鼠标拖住平面当中的随机一点展开上下方面的挪动，进而可以获得不同点位的切割图像，整体的操作进程极为的简便。

3 结论

医学诊断水平和医学图像识别技术关系紧密，现如今医学图像识别技术已经应用于骨科病治疗等多个领域中，通过真实的3D图像可以帮助医生准确判断病人患病位置及病情，提高诊断的准确性，提升诊断工作的效率，降低医患冲突发生的概率。本文基于Windows平台，利用C++ 的openCV库，采用 VS2013 和 QT5.8.0 IDE，并调用VTK、ITK 标准类库，设计并开发了基于CT数据的医学图像处理系统。本软件和常用的医学图像处理软件相比，在图像的处理效率上有了很大的提升，本系统共包含图像读取和保存、图像预处理、基于CT数据的图像分割、三维图像重构4个主要模块。由于图像处理效率的关键是图像分割算法，因此未来图像分割算法的优化将是主要发展方向。