本书针对大规模的医学切片图像数据集合，讲解如何采用不同的三维重建算法，对于不同的应用，根据图像质量和绘制速度选择不同的加速绘制算法，从而指导读者开发实时医学图像三维重建系统。此外，本书对原始数字人数据预处理的方法和建立对中国数字人三维浏览的算法进行了深入研究。对原始数据集的预处理研究包括断层照片的位置配准、断层照片的颜色校正和照片中背景去除。然后采用基于表面点的三维重建技术对器官进行三维浏览。最后，本书还对中国数字人的眼角膜表面重建作了研究，提出了一种获取角膜表面模型的新方法。

医学图像三维重建不仅能提高医疗诊断水平，同时还在手术规划与模拟、解剖学教育和医学研究中发挥着重要作用。本书针对大规模的医学切片图像数据集合，讲解如何采用不同的三维重建算法，根据不同的应用以及图像质量、绘制速度的差异，选择不同的加速绘制算法。此外，本书还对数据量更大的数字人切片图像数据集合的预处理、切片浏览和三维重建算法进行了深入阐述。力图通过对多种三维重建应用的分析，使读者对医学图像三维重建的算法和实现有更深入的了解与认识，并能独立从事相关算法的研究和软件开发。本书可作为医学图像处理专业研究生的教材，也可作为从事医学图像处理、可视化技术研究应用人员的参考书。

前言

第1章 绪论

 1.1 医学图像三维重建的研究意义

 1.2 医学图像三维重建的应用

 1.3 国内外三维重建研究现状

 1.4 本书内容简介

第2章 三维重建算法概述

 2.1 体数据三维数学模型

 2.2 医学图像体数据

2.2.1 CT层片图像

2.2.2 磁共振层片图像

 2.3 直接三维重建算法

2.3.1 三维绘制模型

2.3.2 图像空间为序的直接三维重建算法

2.3.3 物体空间为序的直接三维重建算法

 2.4 间接三维重建算法

2.4.1 基于等值面抽取的三维表面重建算法

2.4.2 频域体绘制技术

 2.5 三维重建中的加速技术

 2.6 本章小结

第3章 三维重建中关键技术研究

 3.1 Shear-warp投影算法原理

3.1.1 物体空间中基本视向的选取

3.1.2 Shear-warp变换的因子分解

 3.2 有序体数据的数据结构

 3.3 体素分类的快速三线性插值

3.3.1 分类插值的体素模型

3.3.2 体素分类插值运算量分析

3.3.3 分类插值对三维重建效果分析比较

 3.4 本章小结

第4章 基于最大密度投影的血管造影算法

 4.1 血管造影算法实现

4.1.1 CT层片图像骨组织半自动分割去除算法

4.1.2 采用传统光线追踪的最大密度投影算法的实现

 4.2 传统光线追踪算法优化分析

4.2.1 最大密度投影算法中简化流程可行性分析

4.2.2 采用多模式的最大密度投影效果比较

4.2.3 对MRI图像血管造影结果条纹干扰的优化

 4.3 基于有序体数据的最大密度投影算法

4.3.1 最大密度投影算法的计算量分析

4.3.2 基于有序体数据最大密度投影算法的伪代码

4.3.3 有序体数据的最大密度投影算法绘制速度比较分析

4.3.4 血管造影图像质量比较分析

4.3.5 头部MRI层片图像组血管造影结果

4.3.6 头颈部MRI层片图像组血管造影结果

 4.4 本章小结

第5章 基于等值面的三维表面重建

 5.1 对等值面的三维表面重建算法分类

 5.2 层片二维轮廓线三角形网格的表面重构

5.2.1 二维轮廓线三角形网格划分算法的描述

5.2.2 多分辨率三角形网格划分算法实现

5.2.3 多分辨率三维表面重建结果

 5.3 对等值面的直接三维表面重建算法

5.3.1 基于Shear-warp投影算法的直接三维表面重建

5.3.2 三维表面体素的光照处理模型

5.3.3 基于Shear-warp投影算法的直接三维表面重建流程

5.3.4 绘制结果比较分析

 5.4 基于有序体数据的直接三维表面重建

5.4.1 对在光线追踪算法中的等值面定位问题讨论

5.4.2 有序体数据中等值面体素集的数值区间确定

5.4.3 基于有序体数据的三维表面重建算法的流程

5.4.4 不同数值区间时绘制速度和图像质量之间的关系分析

5.4.5 直接三维表面重建结果比较

 5.5 本章小结

第6章 三维体数据的直接体绘制

 6.1 直接体绘制中的光学模型

 6.2 直接体绘制算法流程

6.2.1 对体数据中体素分类方法的讨论

6.2.2 不透明度和颜色变换函数的确定

6.2.3 光线吸收和发射模型的离散体绘制方程

 6.3 光线吸收和发射模型的直接体绘制算法实现

6.3.1 采用体素值分段确定变换函数的方法

6.3.2 采用光线追踪法的直接体绘制实现

6.3.3 基于shear-warp投影算法的直接体绘制实现

 6.4 基于有序体数据的光线吸收发射模型的直接体绘制算法

6.4.1 基于有序体数据直接体绘制算法实现流程

6.4.2 对体数据分段直接体绘制的结果分析

6.4.3 直接体绘制结果分析比较

 6.5 本章小结

第7章 基于微机三维重建系统的软件实现

 7.1 采用最大密度投影的血管造影模块

 7.2 对等值面的直接三维表面重建模块

 7.3 层片轮廓线的三角形网格重构模块

 7.4 基于有序体数据的直接体绘制模块

 7.5 三维重建系统主调用模块

 7.6 本章小结

第8章 数字人数据集的预处理

 8.1 数字人简介

 8.2 中国数字人数据获取

8.2.1 彩色照片图像

8.2.2 CT层片图像

8.2.3 磁共振层片图像

8.2.4 中国数字人女婴一号

 8.3 照片数据集的位置配准

8.3.1 定位点自动选取

8.3.2 定位点手工调整

8.3.3 二维图像配准

8.3.4 配准结果

 8.4 照片数据集的颜色校正

8.4.1 校正算法

8.4.2 标准CMYK色卡

8.4.3 色卡的自动分割

8.4.4 颜色校正结果

 8.5 背景去除

 8.6 本章小结

第9章 数字人数据集的三维重建

 9.1 二维多分辨率切片浏览

 9.2 数字人彩色图像的交互分割平台

9.2.1 人体器官三维表面的半自动分割

9.2.2 彩色图像分割平台系统构成

9.2.3 彩色图像交互分割平台

9.2.4 彩色图像分割步骤

9.2.5 彩色图像分割实验结果

 9.3 基于VTK和VRML的三维表面显示

9.3.1 男性一号CT数据集的三维表面重建

9.3.2 男性一号CT数据集的气管虚拟内窥

9.3.3 女婴一号数据集的三维表面重建

9.3.4 娃娃鱼数据集的三维表面重建

 9.4 基于表面点的三维表面显示

9.4.1 表面点的光照模型

9.4.2 数字人的三维重建系统框架

9.4.3 CT数据集三维表面重建

9.4.4 照片数据集三维表面重建算法

9.4.5 美国数字人照片数据集三维表面重建结果

9.4.6 女婴一号照片数据集三维表面重建结果

 9.5 本章小结

第10章 数字人眼角膜三维表面重建

 10.1 角膜三维重建算法

 10.2 裂隙扫描图像获取

10.2.1 角膜轮廓线提取

10.2.2 角膜高光的剔除

 10.3 三维表面模型建立

 10.4 本章小结

附录一 图目录

附录二 表目录

参考文献

后记