利用VTK进行三维肠道重建算法的改进

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (19): 186-189.

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利用VTK进行三维肠道重建算法的改进

王蕊，万旺根，张敬林，钱峰

上海大学通信与信息工程学院，上海 200072

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-07-01 发布日期:2011-07-01

Improvement for 3D reconstruction algorithm of intestine CT images by employing VTK

WANG Rui，WAN Wanggen，ZHANG Jinglin，QIAN Feng

School of Communication and Information Engineering，Shanghai University，Shanghai 200072，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-07-01 Published:2011-07-01

摘要/Abstract

摘要： 肠道CT的三维重建是提高肠道疾病诊疗准确性的迫切需要。利用可视化工具包VTK并结合VC++，实现了肠道三维重建。经典三维重建Marching Cubes（简称MC）算法会产生二义性，针对常用的渐近线法消除二义性计算量大的问题，提出了一种改进的MC算法：采用线性插值法求出二义性面与等值面的交点，然后分别连接二义性面对边上的交点形成两条相交直线，最后通过判断直线交点的状态值，来唯一地确定等值线的连接方式，从而快速重建出三维肠道。实验结果表明，利用改进的MC算法比起传统MC算法，在三维重建的质量和效率上都得到了很大的提高。

关键词: 肠道, 三维重建, VTK软件, 移动立方体, 二义性

Abstract: 3D reconstruction of the intestine is a cryingneed to improve the accuracy of disease detection and treatment.This paper adopts the Visualization Toolkit（VTK） combined with VC++ IDE to reconstruct 3D intestine CT images.The Marching Cubes（MC） is a traditional algorithm for 3D reconstruction of medical images，but it results in ambiguity.To overcome the drawback of large quantity of computation of asymptote method that is commonly used to eliminate ambiguity，this paper proposes an improved MC algorithm：finding the intersections of the ambiguity surface and the iso-surface by linear interpolation，connecting the equivalent points on the faced edge of ambiguity surface，and will get two intersecting lines，then uniquely determine the connection contours through the state value of joint point for the two lines，and finally quickly rebuilding the 3D intestine.Compared with the traditional algorithm，this new algorithm shows that the improved MC algorithm achieves great enhancement in quality and efficiency.

Key words: intestine, 3D reconstruction, Visualization Toolkit（VTK）, Marching Cubes（MC）, ambiguity

王蕊，万旺根，张敬林，钱峰. 利用VTK进行三维肠道重建算法的改进[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(19): 186-189.

WANG Rui，WAN Wanggen，ZHANG Jinglin，QIAN Feng. Improvement for 3D reconstruction algorithm of intestine CT images by employing VTK[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(19): 186-189.

[1]	周彦，旷鸿章，牟金震，王冬丽，刘宗明. 面向半稠密三维重建的改进单目ORB-SLAM[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 180-184.
[2]	安葳鹏，程小博，刘雨. Fleiss’ Kappa系数在贝叶斯决策树算法中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(7): 137-140.
[3]	罗米1，赵霞1，陈萌2，郭松3，倪颖婷1. 基于分段式序列图片集的运动恢复结构[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(22): 205-210.
[4]	孙福盛，韩燮，丁江华，刘涛. LYTRO相机光场图像深度估计算法及重建的研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(13): 175-180.
[5]	王炳南1，李彬1，刘霜纯2，3，田联房1，王立非4. 计算机辅助肺功能定量分析系统的开发与设计[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(13): 224-230.
[6]	刘李漫1，孙琨2，徐海洋2，胡怀飞1. 基于哈希特征的大规模图像快速匹配算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(17): 202-206.
[7]	赵龙，韦群. 序列图像三维重构中点云精简算法的研究与改进[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(8): 211-216.
[8]	张长春，王瑜，肖洪兵. 基于复合正则化的荧光显微图像三维重建[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(24): 205-209.
[9]	赵洁1，2，欧陕兴3，蒋世忠1，易法令1. 基于改进窄带水平集的三维肝脏肿瘤分割[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(13): 28-30.
[10]	夏文玲1，顾照鹏2，杨唐胜2. 实时三维重建算法的实现——基于Kinect与单目视觉SLAM的三维重建[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(24): 199-203.
[11]	朱虹1，程松1，王栋1，陈好刚2，王佳2. 双线阵CCD相机的畸变校正和标定方法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(22): 175-179.
[12]	杨玲，阮心玲. 模型导向的矩形建筑物三维重建[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(21): 24-28.
[13]	吴雨1，许林2，杜彦伸2. 彩色Range图像的三维模型重建[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(1): 139-144.
[14]	王旭初1，2，王赞1，2. 基于最近邻Marching Cubes的医学图像三维重建[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(18): 154-158.
[15]	陈文文1，姜富春1，车翔玖2. 基于面绘制的医学序列图像三维重建[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(16): 168-172.

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