一种医学图像三维体重建方法及其系统与流程

发明涉及一种三维体重建方法，特别涉及一种医学图像三维体重建方法及其系统。

背景技术：

1、通过医疗设备获取的图像都是二维医学断层扫描图像，但人体的结构是三维的，二维图像不能看到人体内部的物体结构，并对人体器官的整体结构分析造成障碍。

2、相对于面重建而言，体重建能够构建具有一定体积的由基本体素适当组合而成的体模型，它能完整地描述物体的几何特征，具有确定性；可用于3d打印、有限元分析、术中的运动补偿计算、医疗ar、活体打印等多个领域，是展开精准医疗的基础条件之一。

技术实现思路

1、发明要解决的技术问题是提供一种医学图像三维体重建方法，可把二维医学断层扫描图像进行噪声处理，得到目标器官的二维数据，然后进行三维重建，重建后的图像可以模拟人体结构，便于观察和分析病情。

2、为了解决上述技术问题，发明的技术方案为：

3、一种医学图像三维体重建方法，包括以下步骤：

4、(1)获取含多器官的医学图像；

5、(2)噪声处理；

6、(3)图像预处理；

7、(4)图像分割；

8、(5)目标器官图像的序列标记；

9、(6)单个序列图像的边缘连接；

10、(7)单个序列图像的孔洞填充；

11、(8)基于多层面重建，利用坐标数据和双线性插值算法确保缩放效果；

12、(9)导出三维体重建的模型文件stl或obj格式。

13、进一步的，步骤1包括：识别患者身高年龄、ct或mri放射影像的范围等基础信息；排除目标器官范围以外的图像、确定含多器官的医学图像组。

14、进一步的，噪声处理包括：高斯滤波处理并进行深度学习ct图像增强。

15、进一步的，图像预处理包括：对灰度、亮度、对比度调节，并进行归一化后再进行批量二值化处理。

16、进一步的，图像分割包括：

17、(1)根据图组病灶类型、图组基本信息对样本进行分类；

18、(2)利用机器学习模型对二值化之后的特定多器官图组进行分割，批量获得对应的目标器官的掩膜图像，所用机器学习模型包括：transformer语义分割、u-net卷积神经网络。

19、进一步的，图像分割包括：

20、(1)对分割图像进行序列标记；

21、(2)异常标记的重排、予以相关操作指令。

22、进一步的，步骤6包括：使用局部处理或者基于霍夫变换的全局处理。

23、进一步的，步骤7包括：

24、(1)对医学图像的器官内部因噪点或密度导致的不均匀、不连续的孔洞进行填充处理；

25、(2)主要使用到形态学为基础的处理、包括轮廓填充和满水填充。

26、本发明还提供了一种医学图像三维体重建系统，搭载了实现以上的医学图像三维体重建方法的软件以及硬件。

27、本发明的有益效果在于：

28、采用上述技术方案，本发明经过噪音处理、图像预处理、图像分割等，得到目标器官的二维数据，然后通过构建的一系列算法处理进行三维重建，重建后的图像可以模拟人体结构，便于观察和分析病情。

技术特征：

1.一种医学图像三维体重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1的医学图像三维体重建方法，其特征在于，步骤1包括：识别患者身高年龄、ct或mri放射影像的范围等基础信息；排除目标器官范围以外的图像、确定含多器官的医学图像组。

3.根据权利要求1的医学图像三维体重建方法，其特征在于，噪声处理包括：高斯滤波处理并进行深度学习ct图像增强。

4.根据权利要求1的医学图像三维体重建方法，其特征在于，图像预处理包括：对灰度、亮度、对比度调节，并进行归一化后再进行批量二值化处理。

5.根据权利要求1的医学图像三维体重建方法，其特征在于，图像分割包括：(1)根据图组病灶类型、图组基本信息对样本进行分类；

6.根据权利要求1的医学图像三维体重建方法，其特征在于，图像分割包括：

7.根据权利要求1的医学图像三维体重建方法，其特征在于，步骤6包括使用局部处理或者基于霍夫变换的全局处理。

8.根据权利要求1的医学图像三维体重建方法，其特征在于，步骤7包括：

9.一种医学图像三维体重建系统，其特征在于：搭载了实现权利要求1-8任一项的医学图像三维体重建方法的软件以及硬件。

技术总结
本发明公开了一种医学图像三维体重建方法，包括以下步骤：1)获取含多器官的医学图像；2)噪声处理；3)图像预处理；4)图像分割；5)目标器官图像的序列标记；6)单个序列图像的边缘连接；7)单个序列图像的孔洞填充；8)基于多层面重建，利用坐标数据和双线性插值算法确保缩放效果；导出三维体重建的模型文件stl或obj格式。本发明经过噪音处理、图像预处理、图像分割等，得到目标器官的二维数据，然后通过构建的一系列算法处理进行三维重建，重建后的图像可以模拟人体结构，便于观察和分析病情。

技术研发人员：刘冰,王准准,胡鹏,杭昌彬,李亨睿
受保护的技术使用者：贵州拓影医疗科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15