时间：2023-09-24 10:50:29
序论：在您撰写医学图像重建时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
核医学影像设备如单光子断层扫描仪(Single Positron Emission Compute Tomography，SPECT)、正电子发射断层扫描仪(Positron Emission Tomo-graphy，PET)融合了当今最高层次的核医学技术，是目前医学界公认的极为先进的大型医疗诊断成像设备，在肿瘤学、心血管疾病学和神经系统疾病学研究中，以及新医药学开发研究等领域中已经显示出它卓越的性能。随着核医学断层影像设备的广泛应用和计算机技术的迅速发展，图像重建方法作为该类设备中的一个关键技术，其研究工作越来越受到人们的重视。本文概述了传统的图像重建方法，并详细介绍了一种具有较高图像质量和较短计算时间的重建算法—有序子集最大期望值方法(Ord-ered Subsets Expectation Maximization，OSEM)在核医学影像设备中的应用。
二、传统的图像重建方法
在核医学影像设备中，需要根据物体某一层面在不同探测器上检测到的投影值来重建该断层图像层面，即二维图像重建。传统的图像重建方法主要分为解析法和迭代法。
解析法是以中心切片定理(Central Slice Theorem)为理论基础的求逆过程。常用的一种解析法称为滤波反投影法(Filtered Back-Projection，FBP)。FBP法首先在频率空间对投影数据进行滤波，再将滤波后的投影数据反投影得到重建断层图像。滤波器选为斜坡函数和某一窗函数的乘积，窗函数用于控制噪声，其形状权衡着统计噪声和空间分辨。常用的窗函数有Hanning窗，Hamming窗，Butterworth窗以及Shepp-Logan窗。
解析法的优点是速度快，可用于临床实时断层重建。但当测量噪声较大或采样不充分时，这类算法的成像效果不甚理想，尤其是在核医学断层图像重建中对小尺寸源的成像效果差(即所谓偏体积效应)。在滤波中如果对高频信号不做抑制，截止频率高，此时空间分辨最好，但所重建的图像不平滑，易产生振荡和高频伪影; 反之，采用较低截止频率，过多压抑高频成分的低通窗函数会造成重建图像的模糊，故在变换法中低噪声和高分辨对滤波器的要求是矛盾的，需折衷选择。且难以在重建中引入各种校正和约束，如衰减校正等。
迭代法是从一个假设的初始图像出发，采用迭代的方法，将理论投影值同实测投影值进行比较，在某种最优化准则指导下寻找最优解。迭代求解方法的基本过程是:
(1) 假定一初始图像f(0);
(2) 计算该图像投影d;
(3) 同测量投影值d对比;
(4) 计算校正系数并更新f值;
(5) 满足停步规则时，迭代中止;
(6) 由新的f作为f(0)从(2)重新开始。
该方法最大优点之一是可以根据具体成像条件引入与空间几何有关的或与测量值大小有关的约束和条件因子，如可进行对空间分辨不均匀性的校正、散射衰减校正、物体几何形状约束、平滑性约束等控制迭代的操作。其中实现对比的方法有多种，施加校正系数的方法也有多种。在某些场合下，比如在相对欠采样、低计数的核医学成像中可发挥其高分辨的优势。但是迭代法收敛速度慢，运算时间长，运算量大，而且重建图像会随着迭代次数的增加而趋于“老化”甚至发散，出现高频伪影，这些缺点极大地限制了它在临床中的应用。
三、OSEM迭代算法
为了加快收敛速度，减少运算时间，提高图像质量，人们提出了很多快速算法，其中有序子集最大期望值法是很有应用前景的一种快速迭代重建算法，它是在最大似然期望法(Maximum Like-lihood Expectationmaximization，MLEM)的基础上发展起来的。
MLEM方法旨在寻找与测量的投影数据具有最大似然性(ML)的估计解，其迭代过程是由最大期望值算法(EM)来实现的。由于是以统计规律为基础，MLEM重建法具有很好的抗噪声能力，是目前公认为最优秀的迭代重建算法之一，尤其是在处理统计性差的数据时，更能显示出它相对于解析法的优越性，但是这种方法仍然存在迭代法的运算量大、运算时间长等缺点。MLEM方法在每一次迭代过程中，使用所有的投影数据对重建图像每一个象素点的值进行校正，重建图像只被替换一次。 转贴于
OSEM方法在每一次迭代过程中将投影数据分成N个子集，每一个子集对重建图像各象素点值校正以后，重建图像便被更新一次，所有的子集运算一遍，称为一次迭代过程，它所需要的运算时间与FBP重建的时间基本相等。在ML-EM方法一次迭代过程中，重建图像被更新一次，而在OSEM方法中重建图像被更新N次，所以OSEM方法具有加快收敛的作用。OSEM算法中子集的选取和划分有很多种，在SPECT中投影数据可以根据每个采样角度实时地进行划分和重建，在PET中由于各个探测器上测得的投影数据是在符合判选之后同时获得的，因此可以在全部投影数据采集完成之后划分子集。不同子集的重建顺序也可以有选择的进行，如可将两个位于相对垂直的角度上的子集按相邻顺序进行重建，以加快收敛速度。
四、数据模拟与临床实验结果
分别采用FBP法、MLEM法和OSEM法对仿真模型和临床数据进行图像重建。仿真模型类似Jaszczak模型，在64×64的 Phantom切片中间的圆形区域上分布着大小不等、呈指数衰减的点状源。选取观测角度个数为32，探测器单元(Bin)的个数为64，模拟实际投影矩阵，投影数据符合泊松随机分布。临床PET的Transmission投影数据由美国密西根大学J.Fessler教授提供，观测角度为192个，探测器Bin个数为160，PET为CTI ECAT EXACT。图1为采用不同方法对临床(人体模型)投影数据的重建结果，其中FBP法选用的滤波器为But-terworth滤波，陡度因子N=2，截止频率为0.2，OSEM法为N =16一次迭代重建结果; 图2为不同子集划分情况下一次迭代 重建结果; 图3为不同子集划分情况下经过适当迭代次数的重建结果。
关键词：医学图像重建 实验教学 基础仿真实验 应用实践实验
中图分类号：G642 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-8181.2014.17.027
1 引言
医学图像重建课程主要讲解医学成像与分析系统中的现代图像重建技术，内容包括图像重建解析算法和迭代算法以及这些算法在XCT（X-Ray Computed Tomography）、SPECT（Single Photon Emission Computed Tomography）及MRI（Magnetic Resonance Imaging）等医学影像中的应用，是生物医学工程专业的一门十分重要的专业基础课。掌握现有的医学图像重建技术，并基于此研究速度快精度高的新型医学图像重建技术将大大促进医学影像技术的发展与进步。医学图像重建课程要求学生具有基础物理、数学、线性系统、电子电路方面的基础知识，旨在培养学生掌握现代医学成像的物理原理、成像理论以及应用等，是一门理论与实践紧密结合、涉及多个领域的学科。对于本科生来讲，通过这门课程的学习不仅仅需要获得坚实的理论知识，还需要从实验实践中更好的理解知识，掌握更加先进有用的科研技术。医学图像重建课程专业性强，综合性高，并且理论和实践紧密结合。目前大多院校主要开设医学图像处理课程，教学重点在于利用图像处理方法对医学图像进行处理与分析;而医学图像重建属于医学成像技术，课程教学重点在于如何利用算法处理医学影像设备采集的原始数据从而得到医学图像，针对本科生开设该课程的院校不多。而开展该课程教学工作的院校主要限于理论教学，并且由于基础实验设备缺乏，实验条件不成熟等因素影响，极少涉及实验教学，学生对该课程内容的掌握情况并不十分理想。目前，公开文献主要针对医学影像成像课程的教学研究及教学改革，尚没有针对医学图像重建课程的实验教学研究论文公开。笔者结合本校该课程的教学情况，展开一些该课程基础仿真实验与应用实验教学环节的设计研究，以全面培养学生的学习技能，激发学习兴趣，改善教学效果。
2 基础仿真实验设计
为了让学生掌握本课程设计的成像理论以及成像算法，基础仿真实验分为三大部分，分别为XCT图像重建仿真实验，SPECT图像重建仿真实验和MRI图像重建仿真实验，重点为XCT图像重建仿真实验。基础仿真实验要求学生利用计算机仿真实验采集数据，并选取合适的重建算法对实验数据进行重建。以XCT图像重建仿真实验为例，学生2人1组，首先利用Matlab软件产生平行束XCT的360度投影数据;再编写解析重建算法――滤波反投影算法和迭代重建算法――代数迭代重建算法函数程序代码;并将仿真的投影数据作为编写号的函数的输入参数，进行重建，输出重建后的断层图像;最后将重建后的断层图像与理论图像相比较，分析重建算法的性能。对于学习能力较强的学生，可自主选择课本上的其他算法进行图像重建与结果分析。通过基础仿真实验，学生可以深入了解医学成像系统的成像原理与成像过程，掌握图像重建算法，并学会分析比较不同算法的重建性能，真正掌握课程中的医学图像重建理论。
3 应用实践实验设计
医学图像重建是一门理论与实践密切结合的综合性课程，在掌握各种重建方法的同时并将其应用于医学图像重建是学习本课程的最终目标。在课程理论教学以及基础仿真实验基础上，有必要进一步进行应用实践实验的设计，让学生用学到的知识解决实际问题。笔者所在学校的生命科学技术学院定位为研究型学院，搭建了适用于小动物成像的微型XCT硬件系统，并开发了与之配套的图像采集与图像重建软件平台。该微型XCT硬件系统中的X光管和X探测器固定，将成像对象固定在转台上，通过电动控制旋转转台，进行多角度投影数据采集。笔者基于课题组的科研背景以及学院软硬件条件，设计了小鼠XCT成像以及基于XCT图像的小鼠主要器官分割应用实践实验。实验时，学生4人1组，首先准备好实验材料，即麻醉小鼠并尾静脉注射CT造影剂，熟悉微型XCT硬件系统的构成以及性能指标并开启成像软件和硬件系统;采用由8个钢珠构成的仿体对微型XCT系统进行几何校正，消除转台的转动误差以保证成像精度;几何校正完成后，将小鼠固定在转台上，以1度为间隔，旋转360度，采集360幅投影图像;利用软件平台在服务器上对投影图像进行重建，得到小鼠的断层图像和三维结构;基于小鼠的断层图像，利用Amira软件，采用人机交互方法进行小鼠主要器官分割。通过应用实践实验，学生亲自操作微型XCT成像系统，并对采集的投影数据进行重建。经过该实验训练，学生能够熟练掌握微型XCT系统的结构、系统的工作过程以及数据处理流程，对微型XCT成像及其应用有了系统深入的认识，锻炼了动手操作能力。
4 结论
本文结合笔者教学与科研经验，基于学院科研条件，以提高医学图像重建课程教学质量为目标，针对该课程的实验教学环节提出一些改革措施。本课程以有代表性的重建理论和有典型性的应用实践作为实验内容，结合“课堂理论指导、计算机仿真巩固以及真实实验提高”三个层次的教学手段，巩固学生的图像重建理论基础，锻炼学生的实验操作技能，提升学生的综合知识水平，为以后从事相关领域工作奠定坚实基础。
参考文献：
[1]曾更生.医学图像重建[M].高等教育出版社，2010.
[2]黄文亮，吴淑芬，周山.对医学影像技术专业医学影像成像理论与医学影像检查技术课程整合的思考[J].卫生职业教育，2013，（7）.
Abstract: 3D image reconstruction is an attractive field generally in digital image processing techniques, especially in medical imaging. The design and implementation of a 3D medical image reconstruction system VascuView, which can be used to build 3D images from 2D image slice files produced by CT and MRI devices, is introduced. The volume rendering, surface rendering and Multi-Planar rendering are implemented and lots of the 3D operations such as coloring of 3D image based on CLUT can be performed with this software.
关键词：医学图像处理；3D图像重建；VTK；ITK
Key words: medical image processing；3D image reconstruction；VTK；ITK
中图分类号：TP393文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2011）24-0161-02
0引言
计算机断层扫描仪（CT）、核磁共振成像（MRI）和3D-4D超声波立体影像诊断等3D医学成像诊断设备已得到广泛应用。这类设备通常使用切片扫描技术，将所得到的数码切片图像系列以DICOM文件格式保存起来，并据之还原为3D图像。这些设备所生成的数码图像数据也可以导出并存放到其他存储设备如计算机或网络硬盘中，供医生和研究人员采用医学图像软件重建其3D图像进行浏览和分析。
医学3D图像重建技术是计算机可视化领域的一部分，它使用2D切片图像系列来重建三维图像，这些2D切片图像系列可由不同种类的医学扫描设备生成，并以DICOM文件格式存放其图像和各种参数。不同类型的设备有其不同的扫描采样参数，如CT通常使用高对比度平行扫描切片，MRI使用低对比度平行扫描切片，而超声波扫描仪一般使用低对比度的平行或散射切片。一般来说，医学3D图像重建的基本步骤如下：
第一步：将2D切片图像系列（以DICOM格式存放的一组文件）读入内存并还原其位置和排列顺序，组成数据体；
第二步：使用某种绘制技术将数据体转换为3D图像。
通常用于医学图像的绘制技术有多平面绘制（MPR，Multi-Planar Rendering），表面绘制（SR，Surface Rendering）和体绘制（VR，Volume Rendering）等。我们开发的VascuView3D就是一个3D医学图像重建系统，该系统可用于将CT和MRI等设备生成的2D病患切片图像系列转换成3D图像。VascuView3D同时集成了体绘制、表面绘制和多平面绘制等3D视图。
1几种主要绘制技术
1.1 多平面绘制MPR技术多平面绘制技术用于切片结构重建，即根据垂直轴向扫描的切片系列重建出冠状轴向平面投影和矢状轴向平面投影。实际上，VascuView3D所使用的MPR算法并不局限于重构正交方向上的投影，也可以用于重构出三维空间上任意平面方向上的投影图像。MPR技术的优点是计算量较小，因此可用于配置较低的计算机。
1.2 表面绘制SR技术表面绘制技术是用一组等值面来表现3D对象。在各切片上，同一等值面中各点的密度相同。表面绘制技术用于将一种组织和其他组织区分开来，如从头部的切片系列中分离骨头和肌肉，或者从肌肉组织中分离血管等。表面绘制技术通常用于高对比度数据。
在表面绘制技术中，有两种主要的等值面重建方法：
①基于轮廓的表面绘制：使用从各切片中提取的等值面阈值来重建等值面；
②基于体素的重建：直接从标明等值面阈值的体素来重建等值面。在这类算法中，最好的是移动立方体算法，其他类似的算法还有移动四面体算法和分割立方体算法。
在VascuView3D提供的表面绘制算法中，用户可以提供一个等高值以得到更好的绘制效果。
1.3 体绘制VR技术体绘制技术使用穿过对象体的投影光束来实现对象体的透明化。沿着每一根光束，对每个体素计算其透明度和颜色，然后再根据沿各光束计算出的数据重整为图像平面上的像素。体绘制技术所产生的图像是半透明的立体灰度图像，也可以根据不同的需要对其进行着色处理。这种3D图像对理解对象的整体结构非常有用，是医学3D图像软件中最重要的界面视图。体绘制技术的缺点是计算工作量很大，如果用户的计算机配置较低，则响应时间很长，它可用于低对比度数据。在实现体绘制技术时，主要用到下面两种射线投影方法：
①对象顺序法：投影光束从对象体的后方向前投射（从对象体到图像平面）；
②图像顺序或光线投射法：投影光束从前方向后穿过对象体（从图像平面到对象体）。
此外还有一些其他方法可用于3D图像合成，在医学图像处理中常用的有：最大密度投影、最小密度投影，α合成和非实感体绘制等。在实际的三维图像软件中，这些方法通常都和以上各种绘制技术结合起来使用。
在VascuView3D中，同时提供了MPR、VR和SR三种不同的绘制界面供用户选择，在不同的绘制界面中，还提供了相应的参数调整手段，以达到最好的显示效果。
2由平行切片系列重建3D图像
平行切片数据系列可由计算机断层扫描仪（CT）或核磁共振（MPR）等设备生成，并以DICOM文件系列的方式存储。除了2D图像点阵数据外，存放于DICOM文件中的还有关于患者和设备的有关信息，以及各种扫描参数。
平行切片设备所使用的扫描间距通常在0.5到2.0毫米之间。从CT数据重建3D图像比较容易，这是因为CT采用高对比度扫描。在使用上节所述的各种绘制方法得到3D图像之前，首先应在计算机内存中按原来的顺序和位置排列好平行切片来组成数据体。由于数据量很大，所以对计算机的内存容量的要求比较高。
3VascuView3D系统的开发
3D医学图像重建系统VascuVeiw3D是VascuBase医学信息管理系统的一个组成部分，用于从病患医疗档案中存放的CT和MPR图像系列文件中重建其3D图像，供医生和研究人员分析使用。VascuView3D使用Visual C++.NET开发，并使用了可视化工具包VTK（Visualization Toolkit）和ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）中提供的各种3D算法。
3.1 VTKVTK是一个广泛应用于3D计算机图形图像处理和可视化编程的开源软件包。它由一组C++类库和几种交互式界面接口如Tcl/Tk、Java以及Python组成。VTK支持各种可视化算法，包括标量的、矢量的、张量的研究面向容积的算法；支持高级模型算法如：隐式模型、多边形裁剪、网格平滑、分割、等值面，以及德洛内三角（Delaunay Triangulation）算法等。VTK有一个内容丰富的信息可视化框架，有一整套3D交互组件，支持并行处理。VTK可运行于多种操作系统平台上，如Windows、Linux、Unix及Mac。
3.2 ITKITK是一个多平台的图像分析工具的开源软件包，具有强大的医学图像分割和配准功能，包括许多高水平的多维图像分析算法，如用于等值面提取的移动立方体算法。ITK软件并不提供对图像界面的直接支持，因此需要和VTK等可视化软件结合使用。ITK还包含了对DICOM文件的读取功能，这对提取存放于DICOM文件头中的各种参数非常有用。
3.3 VasucView3D软件结构图1说明了VascuView3D系统的结构。作为医学信息管理系统VascuBase的一个组件，VascuView3D被设计成内嵌于VascuBase用户界面的一个OCX控件。
3.4 VascuVeiw3D软件界面设计VascuVeiw3D的主界面类似某些商业医学软件系统，见图2。左面是2D切片系列浏览窗口，右面用于显示重建的3D图像。在3D窗口上方有一个工具条，整合了若干常用功能按钮。VascuView3D还提供了丰富的菜单功能以方便用户。
3.5 VascuView3D的主要类结构
VascuView3D的主要类有：
clsDicomIOclsImageFileReaderclsImageSeriesReaderclsItkVtkData
clsMetaDataDictionary clsMetaDataObject
clsCastImageFilter；clsExtractImageFilter；clsFlipImageFilter；
clsRescaleIntensityImageFilter
vtkMFCWindow clsVascuView
其中Filter类的结构如图3所示。
3.6 VascuView3D的主要功能
VascuView3D的主要功能如下：
①读入2D切片序列文件，从中提取DICOM信息并构造对象数据体；
②选用合适的算法重建3D图像，可提供体绘制（VR）、表面绘制（SR）和多平面绘制（MPR）等视图；
③用户可通过系统界面对生成的3D图像进行各种操作，如旋转、平移、缩放、调整对比度和亮度，以及感兴趣区操作；
④对于体绘制视图，还提供了基于颜色对照表CULT（Color look-up table）的3D图像着色。CLUT是一种将一给定的颜色范围转换为另一组颜色的转换机制，可用于对三维灰度图像的仿真着色或伪彩色着色，以提高图像辨识率；
⑤对于表面绘制，可根据用户给定的轮廓值进行绘制。
4结论
3D医学图像重建软件VascuView3D用于根据CT或MRI输出的2D医学切片图像文件重建其三维图像，供医生和研究人员使用。该系统建立在VTK和ITK之上，使用Visual C++编程。该软件是医学信息管理系统VascuBase的一个重要组成部分，拥有令人满意的三维图像重建速度和方便的用户界面。
参考文献：
[1]曾更生.医学图像重建入门[M].北京：高等教育出版社，2009.
[2]唐慧，周正东，鲍旭东等.基于GPU的三维医学图像混合可视化系统[J].数据采集与处理，2006.
关键词：三维重建；VTK；体绘制
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)07-1592-03
A Method of Medical Image 3D Reconstruction Using VTK
HU Heng-wu1, ZHANG Jun-lan1, LI Min2
(1.School of Information Engineering, Guangdong Medical College , Dongguan 523808, China; 2.Center of Network and Information, University of South China , Hengyang 421000, China)
Abstract: With the advanced technology in recent years, the increasing demand for an effective medical imaging system, especially the three-dimensional medical image reconstruction, has addressed its significance in diagnosis. None of the existing software show efficiency in terms of cost and computational performance. Owing to this fact, a method of 3D reconstruction using VTK has been discussed in this paper, which has been achieved through a series of processes including DICOM source data, gray interpolations, ray casting and volume rendering. The method shows its future utilities in CT, MRI and Ultrasound image volume rendering, and provides a more informative view in order to assist the medical worker.
Key words: 3D reconstruction ; VTK; volume rendering
随着当前健康医疗技术的快速发展，对诊断的要求也越来越高。特别是用于医疗的CT、MRI及其他大型设备[1~3]，以它们生成的图像进行处理为基础的诊断技术的快速发展，从X光成像的传统二维图像到三维图像处理技术。由美国放射学会(American College of Radiology, ACR)和美国电子制造商协会(National Electrical Manufactures Association, NEMA)提出了医学图像信息转换标准DICOM3.0[4]，解决了不同图像生成设备给图像转换所带来的障碍和困难，用标准的格式进行了规范化。
当前，许多大型医院把DICOM图像嵌入到三维重建软件，近似于一种大型图像处理工作站。这种工作站的一个主要缺点是消耗大量计算资源，需要高性能硬件来完成任务。通常，建这种工作站的成本很高，小型医院没有实力搭建。显然，这种软件在成本上是不可行的，并且仅仅开发此软件的公司才可以实施维护，这就带来了诸多困难和不便。因此，更小且有效的DICOM标准医学图像重建系统的开发有利于克服上述提到的限制[5]，与此同时，小型医院也能拥有自己的三维重建系统。这种系统能够增强诊断的准确性，为病人提供更加可靠的治疗。
1方法
1.1 DICOM资源
DICOM专用于医学数字成像和通信。DICOM标准由ACR和NEMA联合，DICOM超声数据的多个帧被用于体绘制三维重建。收集到的DICOM文件以8字节方式存储，其灰度值范围是0~255。可存储的最大帧数是256帧，如图1所示。
1.2体绘制
在图像预处理中，用于体绘制的源数据是DICOM格式的[6]，体绘制的基本流程（如图2所示），比面绘制更加难实施。其主要的难点是如何为图像体素的不同灰度值设置不同的透明度和颜色值。VTK使用类vtkPiecewiseFunction设置透明度值。这种方法仅需要对透明度的离散灰度值进行少许设置，其值在灰度值范围内连续地变换。但是，想知道不同结构的灰度值是件不容易的事，这就要求我们用反复的尝试和错误来找到合适的灰度值范围。
使用类vtkColorTransferFunction设置颜色值，实际上是提供一个灰度值给map的GRB值。用它来添加不同灰度值给体素，为的是增强可视效果。VTK用类vtkVolumeRayCastFunction实现体绘制，它包含三个子类：vtkVolumeRayCastMIPFunction，vtkVolumeRayCastCompositeFunction，vtkVolumeRayCastIsosurFunction。图2 VTK三维体绘制流程
1.2.1体素
体素是三维中的基本单元，它是由两张邻近切片的各四个点组成的一个立方体[7]。在体素上依次定义了8个不同点；体素在坐标轴的每一边都有一个六面形状，如图3所示。图3体素结构
1.2.2图像插值
通常，来源于医学图像设备生成的图像数据总是含有空间上的间隔，这种间隔比像素间的间隙还要大的多。例如，CT切片的图层内像距一般为0.5~2mm，而空间距离则达到1~15mm。因此，当我们做三维重建时，需要用图层间的插值生成新的切片层。当前的超声图像，间隔值设置为3.57mm。
插值方法主要分成两类：一类是基于图像灰度值插值法，例如邻近、线性[8]和曲线插值法[9]等；另一类是基于匹配（拼接）插值法。这些方法实际上都是针对间隔而设计的。基于灰度插值的图像插值法是最普通也是最简单的插值法。
1.2.3灰度插值法
灰度插值法是在原断层图像序列中插入一定数量的缺失切片图像[10]。现有插值法主要是灰度邻近插值法、线性插值法和高次非线性插值法。线性插值常常被假定为Z轴方向的两邻接域线性变换的灰度值，相当于估算相应点的新的间隔灰度值，其值的确定需要数个灰度层相应点的信息。
假定在已知断层图像V()
2结果
二维图像依赖于感兴趣区域的物理特征。但是，对于多数现存的医学图像成像系统而言，直接生成最佳空间定位的二维图像非常困难。这是因为位置和扫描定向取决于本身的结构及其它的物理限制。因此，三维图像处理在诊断应用中具有较高的价值。
图4 a为未经插值的体绘制结果，b为调整参数的体绘制结果
图4a显示了未经插值的三维体绘制结果。显而易见，重建结果比较粗糙，尤其是在Z轴方向的像素。在这种情况下，感兴趣的颈动脉从三维模型中很难分辨。但是，用vtkOpacityTransferFunction和vtkColorTransferFunction适当调整参数，改善体绘制算法，颈动脉的内部区域都能清晰可辨，如图4b所示。
3结束语
该文提出了一种基于VTK的三维重建体绘制方法。这种方法适用于CT、MRI或超声图像的多种器官组织重建，有利于立体观察损害和正常的器官组织，对于实际临床应用具有重要意义。
参考文献：
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[5] Selvaraj K.Data extraction from computer acquired images of a given 3D environment for enhanced computer vision and its applications in kinematic design of robos[J]. Journal of Computer Science,2010,6(4):425-427.
[6]邢琪.基于光线投射体绘制的医学图像可视化方法研究与实现[D].西安:西安交通大学,2007.
[7]廖秀秀,梁礼健.医学图像三维重构技术[J].中国医学装备,2009,6(2):21-23.
[8]王崴,洪军,王永银,等.基于断层图像的RP三维重构中层间轮廓线性插值算法[J].机械工程学报,2006,42(7):170-174.
【关键词】 解剖学
Comparison between images of threedimensional reconstruction of digital virtual pancreas and traditional profiles of anatomy
【Abstract】 AIM: To compare the images of the threedimensional reconstruction of the pancreas with profiles of the traditional teaching materials so as to provide more precise anatomical data for surgery and anatomical study. METHODS: Threedimensional reconstruction images of the pancreas based on the Virtual Chinese HumanF1 were used and compared with the traditional anatomical profiles. RESULTS: There were some distinct differences between the pancreas images of the threedimensional reconstruction and the profiles of traditional teaching materials for anatomy. The threedimensional reconstruction images were more precise and easier to understand. CONCLUSION: Virtual images， more precise in displaying the accurate structure of the human body， is a new approach to anatomical teaching and learning.
【Keywords】 threedimensional reconstruction; virtual image; anatomy
【摘要】 目的： 研究数字化虚拟胰腺三维重建图像与传统解剖学图像，试图为解剖学和临床外科提供更为准确的解剖学依据及解剖学研究方法. 方法： 采用基于虚拟中国人女性一号的胰腺三维重建及三维可视化数字图像资料，与传统的解剖学图像进行对比分析. 结果： 三维重建的图像与传统解剖学图像在某些结构上有明显的差别，三维重建图像更为真实直观，更加便于学习和理解. 结论： 虚拟重建图像形象逼真，能真实还原组织器官结构的本来面貌，是解剖学研究和学习的新途径.
【关键词】 三维重建；虚拟图像；解剖学
0引言
现代医学的发展始于对人尸体的解剖学研究，传统的解剖学是通过对人尸体的剖切、观察、测量，绘图还原人体结构而来的. 而CT，MRI现代影像技术的发展，拓宽了人体器官的观察与研究，通过电子计算机三维重建医学图像的方法开拓解剖学研究的新领域［1］. 我们通过比较胰腺三维重建医学图像与传统解剖学图像，试图为解剖学和临床外科提供更为科学的解剖学依据及解剖学研究方法.
1材料和方法
1.1材料
数据来源与三维图像重建： 本研究的原始数据来源于南方医科大学临床解剖研究所虚拟中国人女性一号（VCHF1）数据集［2］. 我们对经过配准的图像，采用ACDSee看图软件，从边界明显的图像开始，逐张审阅，确定边界. 然后Photoshop7.0对原始图像进行处理，采用套索、钢笔等图像处理工具，描绘胰腺及需要重建的组织结构图像边界，删除无关的图像要素，存盘，完成一次图像分割. 为了保证准确再现胰腺原始构像，图像处理必须从边界明显的图片开始，按图片序列逐一进行分割.
全部图像分割完毕后，将全部图像读入，然后应用高斯平滑算法进行平滑，接着使用等高面的算法进行边界的提取，分别提取胰腺、十二指肠、胆总管、动脉及静脉系统的表面信息，完成表面信息的提取后，再次使用平滑算法，以确保表面的平滑性. 最后将提取出来的表面信息写成Visualization Toolkit（VTK）文件. 至此，使用由VC+编写的GUI程序调用并显示这个VTK文件，就能看到最终的重建结果（Fig 1）.
1.2方法
根据专业研究方向，我们采用传统的解剖学教学例图，选取胰腺、十二指肠及腹部血管有关的解剖图像进行比较.
2结果
2.1重建图像与解剖学中相对应图像的比较在VCHF1数据虚拟重建的图像中，胰腺立体感强，能三维可视化，可以从不同角度进行观察，胰腺的外形复杂，可见胰腺周围组织结构在胰腺表面的压迹，充分反应了胰腺与周围组织互为渗透式结构的复杂性（Fig 1，2）. 传统的解剖学教学例图中的胰腺形态较为规则，未能充分表现胰腺复杂的毗邻关系（Fig 3）.
2.2腹主动脉和下腔静脉在三维重建图像中可见腹主动脉和下腔静脉之间有明显的距离（Fig 4），左右肾静脉不在同一平面汇入下腔静脉，下腔静脉因肾静脉的汇入明显变粗，并且走向有所改变. 传统的解剖学教学例图中的腹主动脉和下腔静脉则紧密相连，关系紧密，与肾静脉的关系表现不够（Fig 5）.
2.3十二指肠三维重建的十二指肠从降段到空肠起始处，肠管外形变化较大，降段扁狭，体现了受胆囊挤压的特点. 十二指肠降段的中下部分及水平段与胰腺的关系紧密，而十二指肠降段的起始部分则与胰腺有明显的距离（Fig 1，6），传统的解剖学教学例图中的十二指肠外形规则，完全包绕胰腺头部（Fig 3）.
2.4胆总管、门静脉、肝总及肝固有动脉解剖学教材中常把三者的解剖关系固定化［3］，三维重建所见的胆总管、门静脉、肝总及肝固有动脉的解剖关系在行程中有明显的变化，胆总管、门静脉及肝固有动脉在十二指肠的上缘较为接近，在十二指肠下缘胆总管与门静脉及肠系膜上静脉的关系并非紧密，有明显的间距（Fig 4， 6）.
2.5肠系膜上动脉及肠系膜上静脉三维重建的肠系膜上动脉和肠系膜上静脉，其主干与肢体上的同名动静脉不同，没有肢体同名动静脉那样的血管鞘，二者不并行，并非传统的解剖学教学例图上的样并行（Fig 7）. 肠系膜上动脉与肠系膜上静脉虽为同名动静脉，但肠系膜上静脉属门静脉系统，并不直接汇入下腔静脉，其功能决定其走向与同名动脉有所不同.
3讨论
3.1解剖学教学及学习的新方法和途径传统的解剖学二维平面图像在阐明三维立体的人体结构上有着先天的不足，美国可视人工程开拓了人体解剖学研究一个新的领域，虚拟中国人工程的成功已经催生了新的解剖学研究［4］. 我们基于VCHF1的胰腺三维重建及三维可视化数据图像资料，是人体胰腺及周围重要组织结构的真实还原，完全展示了胰腺及周围重要组织结构的解剖关系，能以三维可视化的方式从不同角度进行展示，可以根据需要设置不同的透明度，透视观察胰腺、十二指肠、胆总管、动脉及静脉系统的相互关系（Fig 4， 6），结合传统教材的图像与实体解剖，能更好地理解真实的三维人体结构，克服了解剖学教学中剖切后不能很好还原其真实解剖位置的不足，将使解剖学的教学更加充实和丰富多彩，对学习有极大帮助.
3.2解剖学图谱的三维可视化对传统解剖学的补充和发展传统的解剖学是通过对人尸体的剖切、观察、测量，绘图还原人体结构而来的，难免有人为的理想化因素（Fig 3， 5， 7）. 我们在实际工作中也常感到解剖学图谱与真实人体的差别，图谱上的二维平面图像也难以说明人体的三维立体结构. 通过与相应图像的比较，结合实际工作的经历，我们认为即使是传统权威教科书，有些图像与实际人体也是有较明显差别的. Reinig等［5］在美国可视人研究中认为虚拟重建的图像是实时互动真实的解剖学，可以弥补传统解剖学图谱的不足. 虚拟VCHF1数据是高度真实的人体断面数字化图像. 基于VCHF1数据三维重建的胰腺及周围结构三维可视化图像，是人体组织器官立体结构的真实体现，高度真实还原人体的胰腺及周围结构，是对传统教材中失真或理想化图像的完善和补充.
3.3解剖学图谱的三维可视化有助于临床外科的发展通过虚拟重建加深对临床解剖学的理解，是促进外科发展的有效途径. 方驰华等［6］证明三维重建肝脏管道是研究肝脏管道的理想方法. Uchida等［7］以CT图像的三维重建研究胰腺的血供. 充分理解胰腺周围解剖是胰腺十二指肠切除手术的关键，胰头癌根治手术还必须注意肾静脉［8］. 胰腺柔软，离体后不易定形，其在人的真实外形不易理解，胰腺及周围组织结构大多是腹膜后的深在器官，外科医生在一般的腹部手术中难以观察到，也因其复杂的周边结构不易进行探查和触摸，因此，常有高年资的腹部外科医师对胰腺及其周围结构感到陌生，这也可能是胰腺外科手术是腹部外科手术难点的原因之一. 本研究图像资料数字化，以三维可视化的形式，通过任意角度的旋转，全方位显示胰腺及其周围结构. 也可设置不同的透明度，或将任意若干种结构的透明度设置为0，将其隐藏（Fig 4， 6），便于对深面组织结构的观察理解，对临床医师理解掌握胰腺的解剖关系有极大帮助.
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图像三维重建的方法主要有两大类:一类是三维面绘制;另一类是三维体绘制。体绘制更能反应真实的人体结构。由于体绘制算法运算量太大,即使利用高性能的计算机,仍然无法满足实际应用中交互操作的需要,因此,面绘制仍是目前的主流算法。
1.1三维面绘制(SurfaceRending)表面表示是表示三维物质形状最基本的方法,它可以提供三维物体的全面信息,其具体形式用边界轮廓线和表面曲面表示。
1.1.1基于断层轮廓的表面重建
在断层图像中,通过手工或自动方式实现目标轮廓的确定性分割,然后用各层的轮廓线“堆砌”在一起表示感兴趣物体的边界,这种轮廓线表示方法简单且数据量小,但是不很直观。除了以轮廓线表示物体外,还可以由轮廓重建物体的表面来表示。最早的方法是基于多边形技术,主要采用平面轮廓的三角形算法,用三角片面拟合这组表面轮廓的曲面,Bussonnat提出了另外一种基于表面轮廓的Delaunay三角形方法,解决了系列表面轮廓的三维连通性问题。用三角形或多边形的小平面(或曲面)在相邻的边界轮廓线间填充形成物体的表面,所得出的只是分片光滑的表面,Lin采用从轮廓出发的B样条插值重建算法,得到了整体光滑的表面。
1.1.2基于体素(Voxel)的等值面重建[1,2]
所谓等值面是指空间中的一张曲面,该曲面上函数F(x,y,z)的值等于某一给定值。等值面生成的最早研究是从医学图像的应用开始的。由于医学图像数据是三维正交等距网格,组织三维图像的基本六面体单元称为体素(Voxel)。基于体素的等值面重建方法主要有以下几种。
(1)Cuberille方法。该方法将三维图像中的每一像素看成是空间中的一个六面体单元,即体素。在体素内数据场具有相同的值,用边界体素的六个面拟合等值面,即边界体素中相互重合的面去掉,只把不重合的面连接起来近似表示等值面。这种方法的特点是算法简单易行,便于并行处理,因为对每个体素的处理都是独立的;主要问题是出现严重的走样,显示图像给人一种“块状”感觉,尤其在物体边界处锯齿形走样特别醒目,而且显示粗糙,不能很好地显示物体的细节。
(2)MarchingCubes方法[3,4]。这是由Lore2nesen提出的一种基于体素的表面重建方法,MC方法是三维规则数据场等值面生成的经典算法,它先确定一个表面阈值,计算每一个体素内的梯度值,并与表面阈值进行比较判断,找出那些含有表面的立方体,利用插值的方法求出这些表面,这其实是抽取等值面的过程。其主要优点是可以采用比较成熟的计算机图形学方法进行显示。计算量小,运行速度快,借助于专用硬件支持,在高性能PC上面绘制完全可以实现实时交互显示,但它存在连接上的二义性,为解决二义性问题,提出了很多有效的方法。例如MarchingTetrahedral,DiscMC方法。
(3)MarchingTetrahedral方法[5]。Marc2hingTetrahedral算法(简称MT算法)是在MC算法的基础上发展起来的,该算法首先将立方体体素剖分成四面体,然后在其中构造等值面,进行四面体剖分后,等值面在四面体中的剖分模式减少,算法实现简单。其次,构造的等值面较MC算法构造的等值面精度高。而最直接的原因是企图通过在四面体内构造等值面来避免MC算法中存在二义性问题。常见的立方体剖分成四面体的方法有5个、6个和24个四面体剖分法。一般最常用的是5个四面体剖分法。
(4)DividingCubes方法。这种方法是逐个扫描每个体素,当体素的8个顶点越过等值面时,将该体素投影到显示图像上。如果投影面积大于一个像素的大小,则该体素被分割成更小的子体素,使子体素在显示图像上的投影为一像素的大小,每一子体素在图像空间被绘制成一表面点。每一表面点由对应子体素的值,对象空间中的位置和剃度三部分表示,可使用传统的图形学消影技术,将表面点绘制到图像空间中。采用绘制表面点而不是绘制体素内等值面片,从而节省了大量的计算时间。
1.2三维体绘制(VolumeRending)[6]体绘制由于直接研究光线通过体数据场与体素的相互关系,无需构造中间面,体素的许多细节信息得以保留,结果的保真性大为提高。从结果图像的质量上讲,体绘制要优于面绘制,但从交互性能和算法效率上讲,至少在目前的硬件平台上,面绘制还是要优于体绘制的。下面讨论三种体绘制方法。
1.2.1投影法(Projection)首先根据视点位置确定每一体素的可见性优先级,然后,按优先级由低到高或由高到低的次序将所有体素投影到二维像平面上,在投影过程中,利用光学中的透明公式计算当前颜色与阻光度,依投影顺序(即体素可见性优先级)的不同,投影法分为从前至后(Front2to2Back)算法与从后至前(Back2to2Front)算法。一般说来,前一种算法运算速度快,但除需一个颜色缓存区外,还需要一个阻光度缓存区;后一种算法仅需一个颜色缓存区,并在执行过程中产生不同层面的图像,有助于医生更好地理解医学图像。
1.2.2光线跟踪法(Ray2Casting)此法是在体数据进行分类后,从像空间的每一体素出发,根据设定的方法反射一条光线,在其穿过各个切片组成体域的过程中,等间距地进行二次采样,由每个二次采样点的8个领域体素用三次线性插值法得到采样点的颜色和阻光度值,依据光照模型求出各采样点的光亮度值,从而得到三维数据图像。光线跟踪法所面临的问题是运行速度慢,可利用空间相关性提高算法的效率。
1.2.3最大密度投影(MIP)最大密度投影是一种广泛使用的体绘制技术,传统的MIP算法使用光线跟踪法(Ray2Cast2ing)跟踪图像平面上每个像素发出的投影光线与体数据相交的每个体素,逐个比较,找出每条光线上的最大值,将它作为投影平面上对应点的像素值。临床上在病人血管中注入造影剂后进行CT或磁共振成像,然后,用MIP算法显示血管的位置、形状和拓扑结构,也称为血管造影(Angiogra2phy)。几乎所有的商用医学图像系统都包含MIP绘制模块。由于MIP的结果缺少深度信息,观察时要对体数据旋转,这意味着每次要计算5~20帧图像。显然,若不优化,血管造影只能在昂贵的大型工作站上实现。
2三维表面重建MC算法的改进
2.1离散MarchingCubes算法
离散MarchingCubes算法(简称DiscMC)是MONTANIC,SCATENIR和SCOPIGNOR在2000年提出的一种新型的MarchingCubes的改进算法[3],它将三维表面的重构和简化过程融为一体,在等值面的生成过程中就自适应地完成了面片合并。与其它简化算法相比[2],DiscMC具有算法效率高、简化比例高、损失精度小等优点。同时,DiscMC还采用了非常简捷的办法解决了经典MarchingCubes算法中的二义性问题。说明DiscMC的算法流程如图1所示。其中左面是4个相邻的体元(Cubes),带有黑点侧的9个顶点位于等值面内,另外9个顶点位于等值面外,上面一行说明了用经典的MarchingCubes算法构造等值面三角面片的结果,下面一行说明了DiscMC的构造和简化流程。经典MarchingCubes算法直接根据这4个体元顶点的内外状态构造出8个三角面片,这些三角面片的顶点是根据所在边的两个顶点的密度值通过插值计算得出。DiscMC则把整个过程分成三步:(1)扫描(Marching):首先,所有与等值面相交的体元被逐一扫描,根据其8个顶点的内外状态,按照规定好的方式生成三角面片。在这一步中,所有生成的三角面片只是用它所在体元的位置和其形态的编号进行记录,并不计算实际的顶点坐标值。(2)合并(Merging):三角面片生成后,将凡是位于同一平面并且相邻的三角面片得到合并,形成大的多边形,随后,大的多边形又被重新划分为三角形。(3)插值(Interpolating):DiscMC的最后一个步骤是通过线性插值计算出最后所得的三角面片的顶点坐标,这一步和经典的MC算法是相同的。
2.2三维重建的代码实现[7~12]
采用格式为dcm的256×256×110的MRI人头图像序列,采用VisualC++6.0进行开发的,应用了MFC,OpenGL等技术,运行于Win2dows2000环境下。这里仅列出DiscMC算法实现的程序框架:DiscMC算法实现的伪代码如下:{清除当前正在显示的三维表面的数据结构;从CT数据与处理文件(PRE)中读取原始数据;if从PRE文件中读取数据{通过轮廓线数据进行体数据的填充;清除断层轮廓线的数据结构;}for(对每一个物体){初始化存储扫描形成的三角面片的两层链表结构INCIDENCE;for(对每个个体元){查表找到对应的三角面片分布情况;将每一个三角面片根据其平面方向和所处位置加入INCIDENCE;}初始化三角面片链表FaceList、顶点链表PointList和多边形链表PolyList;for(对INCIDENCE中的每一个平面){清空用于合并的二维数组Merger;for(对于该平面上的每个三角形或矩形){查表找到该三角形或矩形的边对应于Merger中的编号;以异或模式将每条边写入Merger;}至上而下扫描Merger,将合并的图形划分为凸多边形,加入PolyList;}将PolyList中涉及到的顶点加入PointList,同时建立顶点的逆向索引;for(PolyList中的每个凸多边形){检查其边界上(不含端点)是否有点在PointList中;找到这样的“T”型点,加入该多边形,同时做标记;进行“之”字形的三角形划分,生成的三角面片加入FaceList;if(不能划分完)进行扇状划分;}清除PolyList;清除INCIDENCE;将FaceList中的数据转移到数组FaceArray中;清除FaceList;将PointList中的数据转移到数组VertexArray中,同时进行插值;清除PointList;}对所有顶点计算其法向量;进行OpenGL的有关设置,准备显示。
[关键词] 可视化；医学图像；体绘制；面绘制
[中图分类号]R814.43 [文献标识码] B[文章编号] 1673-7210（2009）03（a）-157-02
随着可视化技术的发展，现代的许多医学图像设备都是向提供三维图像发展，目前三维CT、三维超声均可提供三维影像，如通用电气、西门子等成像设备制造商均生产三维CT产品，但是这些设备价格相当昂贵。通过计算机图像图形学技术和可视化技术，对二维CT图像进行后处理，根据输入的各图像参数直接在PC机上实现三维影像重建具有十分现实的意义。
1 三维可视化系统技术研究
符合DICOM标准的CT图像的三维可视化系统必须具有的基本功能是DICOM文件的解析功能，用于提取出重建的数据场和空间信息。针对医学CT图像的特殊性，必须具有窗宽/窗位的调节功能，还必须具有体数据场的三维可视化功能。
1.1 DICOM文件的解析功能
DICOM标准的提出使得医学图像及各种数字信息在计算机之间的传递有了一个统一的规范，DICOM标准不但规定了通讯的标准，也规定了医学图像特定的存储格式。DICOM文件一般由一个DICOM文件头和一个DICOM数据集构成，在DICOM文件头中包含了标识数据集合的相关信息，DICOM文件的信息主要集中在数据集部分。DICOM数据集又由数据元素组成，数据元素主要由4个部分组成：标签、数据长度VL、数据域和数据描述VR。不同的标签规定了后续数据域中数据对应实体的内容，数据元素按标签的升序排列构成数据集。DICOM文件解析目的是通过分析符合DICOM标准的CT图像的文件中各数据元素，从给定的序列文件中按标签号逐个提取出重建中需要用到的信息，分析判断各图片之间的空间关系，构造数据场，作为可视化系统的原始输入数据。
1.2 窗宽/窗位调节功能
通过DICOM文件解析获得的CT图像各象素比特深度一般为12位，存储位为16位，目前计算机能够显示的灰度级只有8位，因此在重建前要完成16位到8位灰度级的映射功能，这在CT图像的处理中称为窗宽/窗位的调节。
目前常用窗宽/窗位的调节算法有Linear算法、Gamma算法、Logarithmic算法等。Gamma算法和Logarithmic算法都是非线性的，可以补偿人眼对灰度反应的非线性，但是它们的运算量非常大，对于二维图像处理采用可以产生较为理想的效果，如果直接将其运用到三维数据场，则巨大的计算量将影响实时窗宽/窗位的调节。为了有效地进行窗宽／窗位的调节，笔者采用了计算速度快、可以实时交互的Linear算法，效果理想。
1.3 可视化技术
规则数据场的可视化方法一般分为两类：一类是表面绘制法，一类是体绘制法。
通过软件开发，实际比较了表面绘制和体绘制的优劣。发现了表面绘制处理的是整个体数据场中的一小部分数据，具有较快的速度，并且可以快速灵活地进行旋转和变换光照效果，它适合于绘制表面特征分明的组织和器官。但是，由于表面重建对表面分割的依赖较大，对分割的精确程度要求很高，所以对形状不明显、亮度变化小的软组织，以及血管等组织的三维显示，效果不尽如人意。体绘制对于形状特征模糊不清的组织和器官进行三维显示时具有较好的效果。但是由于在原始的体绘制过程中，一般要遍历体数据场中的每一个体素，因而计算量较大，图像成像的速度较慢。当改变光照和视点时，要重新进行投影运算，所以交互的速度较慢。因此，为适应不同的应用要求，系统同时实现了两种重建方法。
2 系统结构设计和功能
根据系统的功能构想和实现目标，笔者将系统结构设计为4个模块：
DICOM文件解析模块：完成由符合DICOM标准的CT图像输入序列到体数据的组织和相关信息获取的功能。该模块首先逐个解析单个的文件，提取出了关键数据，再判断输入的图片是否为同一序列，在空间位置上是否满足重建的要求，然后将删去不符合要求的图片而将符合要求的图片组成列表，提取逐个列表中各文件的象素和空间信息，将各切片数据组织为空间体数据场。
体数据预处理模块：完成窗宽/窗位调节和体数据增强等功能。窗宽／窗位调节采用Linear算法；体数据增强主要是为了消除CT图片中可能存在的噪声而采用的可选的预处理功能，一般的中值滤波器具有消除噪声同时对图像边缘等信息影响不大的优点，在系统中选用该算法实现图像滤波。
可视化模块：设计了表面绘制和体绘制两种算法。表面绘制使用MC算法提取等值面；体绘制算法采用Ray Casting算法。为了加快开发速度，笔者通过比较分析：作为可视化开发工具，VTK是一个开放式的免费软件，具有强大的三维功能，它提供目标函数库，用户可以利用面向对象的技术和方法对它进行二次开发。
交互显示模块：交互显示模块主要完成对重建后的三维影像实现旋转、缩放，获取冠状面、矢状面和实时窗宽/窗位调节的功能。
3 结论
医学CT图像三维可视化系统实现了符合DICOM标准的CT图像的三维显示，为医务人员提供了形象、直观的诊断技术，具有广泛的临床应用价值。系统实现了：DICOM文件的解析；交互式Linear算法窗宽/窗位调节；MC表面绘制法和光线投射法重建医学CT图像；通过软件开发，比较了两种重建方法的优劣；直方图指示，冠状面、矢状面的获得及其旋转、缩放等功能。
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