[发明专利]一种医学图像离线重建定位方法

说明书

本发明属于医学影像技术领域，公开了一种医学图像离线重建定位方法，采用Marching Cubes算法简称MC算法。假定原始数据是离散的三维空问规则数据场，用于医疗诊断的断层扫描及核磁共振成像等产生的图象均属于这一类型.MC算法的基本思想是逐个处理数据场中的立方体，分类出与等值面相交的立方体，采用插值计算出等值面与立方体边的交点。根据立方体每一顶点与等值面的相对位置，将等值面与立方体边的交点按一定方式连接生成等值面，作为等值面在该立方体内的一个逼近表示。本发明能够利用已重建图像序列的功能断层图的视野范围实现新的待建图像序列的重建范围定位，从而大大加快定位过程，提高重建效率，便于用户操作使用。

技术领域

本发明属于医学影像技术领域，尤其涉及一种医学图像离线重建定位方法。

背景技术

目前，在医学图像离线重建的界面中，当加载需要进行重建的检查图像序列，现有过程每次加载待重建图像都需要从头调整计划框。对于图像重建具体过程如下:选中CT序列，断层图定位区域显示CT断层图和缺省的计划框，调节CT断层图上的计划框的范围来确定横断面的重建范围；继续选中新的待重建PET序列，断层图定位区域显示为空，利用缺省的计划框从头调整。现有PET-CT图像重建技术对大致相同的图像序列，无法利用已重建医学图像序列的计划框来确定新的待重建医学图像序列的重建范围，即无法使用功能断层图来计划CT序列的横断位的重建范围，也无法使用断层图来计划PET序列的横断位的重建范围。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有PET-CT图像重建技术对大致相同的图像序列，无法利用已重建医学图像序列的计划框来确定新的待重建医学图像序列的重建范围，即无法使用功能断层图来计划CT序列的横断位的重建范围，也无法使用断层图来计划PET序列的横断位的重建范围。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种医学图像离线重建定位方法。

本发明是这样实现的，一种医学图像离线重建定位方法，所述医学图像离线重建定位方法采用Marching Cubes算法简称MC算法。假定原始数据是离散的三维空问规则数据场，用于医疗诊断的断层扫描(CT)及核磁共振成像(MRI)等产生的图象均属于这一类型.MC算法的基本思想是逐个处理数据场中的立方体(体素)，分类出与等值面相交的立方体，采用插值计算出等值面与立方体边的交点。根据立方体每一顶点与等值面的相对位置，将等值面与立方体边的交点按一定方式连接生成等值面，作为等值面在该立方体内的一个逼近表示。

进一步，所述医学图像离线重建定位方法有以下几个步骤：

步骤一，获取已重建医学图像序列和待重建医学图像序列；

步骤二，将三维离散规则数据场分层读人；

步骤三，扫描两层数据，逐个构造体素，每个体素中的8个角点取自相邻的两层；

步骤四，将体素每个角点的函数值与给定的等值面值做比较，根据比较结果，构造该体素的索引表；

步骤五，根据索引表得出将与等值面有交点的边界体素；

步骤六，通过线性插值方法计算出体素棱边与等值面的交点；

步骤七，利用中心差分方法，求出体素各角点处的法向量，再通过线性插值方法，求出三角面片各顶点处的法向；

步骤八，根据各三角面片各顶点的坐标及法向量绘制等值面图象。

进一步，所述在MC算法中，体素的一个面上，如果值为1的角点和值为0的角点(1、0表示位于等值面内或外)，分别位于对角线的两端，那么就会有两种可能的连接方式。

进一步，所述由于两种可能的连接方式公共面上就会导致矛盾的拓扑流型，所构造的等值面将会出现孔隙。

进一步，所述医学图像的超分辨率重建方法具体包括以下步骤：