随着X 射线、CT、MRI、PET 等现代医学影像设备的先后出现，医生能够利用无创伤手段，从一系列断层图像以多视角、多方位的三维模式观察和诊断患者的病变区域，这使得传统的医学诊断方式发生了巨大的变化。医学影像及其三维重建的模型作为临床医生诊病治病的辅助工具，发挥着越来越重要的作用。虽然医生可以通过观察医学影像来发现并诊断病情，但这种诊断方式有可能由于图像本身的对比度、分辨率等原因引起医生的误判、误诊，并且从一组二维图像构想出人体器官的三维结构有相当大的难度，在某些情况下甚至可能会引起误诊从而影响医疗进程。为提高医疗诊断和治疗规划的科学性及准确性，需将二维断层图像进行处理，将重要的部位突出显示，而将不需要的部位屏蔽或删除，以便于观察。必要时将系列二维图像转变成为具有直观立体效果的三维模型，展现人体器官的三维结构与形态，从而提供用传统手段无法获得的解剖结构信息，为进一步模拟操作提供视觉交互手段。
在医学影像中，最常见的是将导入系统的MRI/CT 序列以三视图的形式进行呈现，分别为轴状位(transverse/axisplane)、冠状位(coronal/frontal plane)和矢状位(sagittal plane)。图1 显示的是这3 个方位对应的切面方位，以及在成像过程中对应的坐标系。
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图1 成像坐标系和三视图
医学影像三维器官重建涉及以下几个方面的关键技术。
1． 二维医学影像数据的预处理
医学影像数据的读取及显示是对图像进行其他处理的第一步。因此，需要分析常见的医学影像数据格式。医学数字成像和通信标准(digital imagine andcommunication inmedicine，DICOM)是使用最为广泛的医学影像格式。常见的其他图像文件还有位图(bitmap file，BMP)、联合图像专家组(joint photographic expertsgroup，JPEG)、标记图像文件格式(tag image file format，TIFF)等格式。多数医学影像文件结构主要包含文件头、文件体图像数据和文件尾等三部分。文件头一般包括图像格式标志、图像分辨率、图像宽高尺寸、图像色彩深度、彩色类型、编码方式、压缩算法等内容。文件体，即图像数据体图像数据、彩色变换表等内容。文件尾包括用户名、注释、开发日期、工作时间等内容。图像文件实际的结构因不同的图像格式而不同，结构也复杂得多，图像数据所占空间及排列顺序也可能不相同，在分析处理时需加以区别对待。
从各种医学影像设备获得的图像可能会具有模糊和不均匀等特点。在图像的生成或传送的过程中，由于种种原因不可避免地包含物理上的噪声。去除这些影响影像观察的因素，图像就变得更容易观察，或使图像中包含的有用信息更容易提取，是图像处理最重要的任务之一。在图像预处理或改善图像质量的方法中，具有代表性的方法一般有灰度变换、图像增强、边缘检测及提取等。灰度变换：一种简单但很重要的技术，它可以让用户改变图像数据的灰度范围，主要的作用是改变图像的对比度，以改善图像的视觉效果。常见的灰度变换方法有灰度反色、灰度线性变换等。
图像增强：操作的目的是将图像中有用的信息更明显地突出显现，而衰减其他次要的信息。常见的增强操作有平滑、中值滤波、梯度锐化、拉普拉斯锐化等。
边缘检测及提取：图像中物体的边缘由于灰度不连续性所反映出来的特征。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间。为了更便于将图像中的各个物体分隔出来，有必要对物体的边缘进行检测并提取。常见的边缘检测方法有Roberts边缘检测算子、Sobel 边缘检测算子、Krisch 边缘检测算子、Prewitt 边缘检测算子、Gauss-Laplace 边缘检测算子、边缘轮廓提取等。
2． 医学影像分割
医学影像文件同时包含人体的多个器官，而医生在某一时间可能只对其中一个或几个器官感兴趣，为此有必要把医生不感兴趣的器官从图像文件中去除而把有用的器官完好保留下来。二维图像分割是整个医学影像三维模型重建系统的重要组成部分，也是较难以全自动实现的部分，图像分割结果将直接影响到三维表面重建的效果。图像分割方法有阈值分割法、区域增长法、交互式分割法等。
3． 医学影像配准与融合
随着计算机技术的飞速发展，与计算机技术密切相关的医学成像技术也是日新月异。但是，各种成像技术和检查方法都有它的优势与不足，并非一种成像技术可以适用于人体所有器官的检查和疾病诊断，也不是一种成像技术能取代另一种成像技术，它们之间是相辅相成、相互补充的。例如，CT 和X 射线机对骨骼等密度较高的组织能提供高清晰的图像，MRI 对人体软组织的成像具有较高的分辨率，而PET和SPECT 则能够提供人体组织或器官的功能性代谢的图像。成像原理的不同造成了某一种成像模式所能提供的图像信息具有一定的局限性，有时单独使用某一类图像难以获得正确的诊断结论。因此，为了提高诊断的正确率，需要综合利用患者的各种图像信息。图像配准与融合技术为医学图像的综合利用提供了很好的技术手段。
医学影像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换，使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相同的空间位置(位置一致、角度一致、大小一致)。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点，或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。
医学影像融合是指将多源医学影像传感器所采集到的关于同一目标的影像经过一定的图像处理提取各自的有用信息，最后综合成同一图像以供观察或进一步处理。从信息论的角度讲，融合后的医学影像将比组成它的各个子影像具有更优越的性能。
4． 医学影像三维重建
医学影像三维重建是一种从二维到三维，平面到立体的过程。通常，二维医学影像的三维重建方法分为表面三维重建和三维体重建两类。
表面三维重建是将多页二维的医学影像切片经预处理、分割后，构建出待建组织(用三角面片、多边形等几何图形)表示生成的表面，然后通过计算机图形学方法绘制并显示出来。
表面三维重建方法根据处理数据的不同有两种方法。
(1)在早期，由于影像切片之间的间距比切片内的像素间距大，所以出现了基于图像二维轮廓线拼接的方法，也称切片级的重建方法。
(2)随着新一代设备的出现，切片间距及切片内像素间距都可以达到很小，出现了基于等值面提取的方法，也称为体素级的重建方法。
体重建是对体数据场中的每个体素分别进行处理，进而合成具有三维效果的图像直接体视化，即直接绘制体数据，不需用中间几何图形表示，可以省略图像分割这一步骤，直接从原始体数据采样进行重建后显示出来。体绘制的研究出现于20世纪80 年代末，传统算法可以分为三个大类：图像空间(image space)的绘制算法、物体空间(object space)的绘制算法以及图像和物体空间混合(hybrid)的绘制算法。
5． 医学影像可视化
医学影像三维可视化系统综合运用图像处理技术和可视化技术，将获得的二维医学影像，如计算机断层扫描CT 图像、核磁共振成像MRI 图像，在三维空间上重建出立体的三维图像显示在计算机屏幕上。通过对图像进行各种操作，如旋转、缩放、移动、剖面显示等，便于医生从多角度、多层次进行观察和分析。医生通过观察能够更直观地看到人体组织内部复杂的解剖结构，确定患病部位的状态，从而更准确地诊断和治疗。目前已经有部分医学设备厂商开发了医学影像可视化系统，但是这些系统大多只能在特定的设备上使用，功能上也比较局限。
用于医学三维可视化开发的软件包有很多，软件包集成了数量众多的医学影像处理技术和可视化技术，并且对这些算法进行了很好的封装，便于调用。通过软件包可以更快地建立起综合的医学影像三维可视化系统。
由此可见，医学影像二维处理及三维重建与可视化技术是借助计算机图形学、图像处理、模式识别、医学、生物工程等学科而逐渐发展起来。随着现代计算机科学技术的发展，该技术越来越受到人们的重视，目前得到了大量的研究与广泛应用。
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本文由王芳摘编自冯筠等著《从二维到三维——医学影像分析及器官三维重建》（北京：科学出版，2016.08）一书“第1章”部分。
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ISBN 978-7-03-049438-2
《从二维到三维——医学影像分析及器官三维重建》在研究了近几年前沿的医学影像处理及三维重建技术，提出了从二维到三维的医学影像预处理、医学器官的分割、配准、面绘制、体绘制以及最终可视化技术的整体方案。第一章描述了医学影像处理的基本流程及其对现代医学的意义。第二章总结和提出了医学影像预处理和增强技术。第三章重点阐述医学器官的分割技术。第四章提出了医学影像从二维到三维的配准技术。第五章描述和提出了医学影像三维重建的技术。第六章分析了可视化的相关技术。本书在每一个相应的领域中都列举了具有参考价值的算法及其应用，其中也包含了作者多年来科研及实践成果。本书即可作为计算机应用专业与生物医学工程专业高年级本科生或研究生的教材或参考书，也可供从事医学影像分析和三维重建及相关工作的科技人员参考。
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