[发明专利]基于三维影像的目标表面重建方法、装置、设备和介质

说明书

本申请涉及一种基于三维影像的目标表面重建方法、装置、设备和介质。所述方法包括：获取初始三维影像数据，并对所述初始三维影像数据中的目标进行分割得到分割掩膜；对所述分割掩膜进行处理得到目标轮廓；基于所述目标轮廓对所述初始三维影像数据进行表面重建得到所述目标的表面重建数据。本申请还涉及一种基于三维影像的目标表面重建方法，包括：基于前述方法得到所述目标的表面重建数据；对所述分割掩膜进行表面重建得到初始重建数据；根据所述初始重建数据和所述目标的表面重建数据得到所述目标的最终的表面重建数据。采用本方法能够提高重建精度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种基于三维影像的目标表面重建方法、装置、设备和介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，CT或者MR等医学影像中的三维目标器官的三维表面(Mesh)重建越来越成熟，目标的Mesh重建，一方面可用于三维可视化；另一方面，Mesh数据可以作为一种灵活的轻量化的数据存储方式，用于高精度的目标的形态和位置的记录，并可对目标的特性参数进行定量化计算；它还能通过极其方便的计算形式，体现目标的运动或形变，这可用于目标物体的动态实时状态跟踪。Mesh重建的以上优点决定了其在医学影像的辅助诊断和辅助治疗领域具有极为广泛的应用场景，比如用于目标器官、组织或病灶的三维可视化、位置和形状记录、量化参数计算以及实时跟踪等。

传统技术中，对于三维医学图像的重建方法包括：首先利用图像分割算法对CT或MR图像中的目标结构进行分割，得到分割Mask；然后使用分割Mask直接用Marching Cube算法进行Mesh重建。然而，该分割Mesh的重建精度完全取决于分割算法的精度。而因为分割结果仍然是以三维矩阵的形式存储的，这种离散的存储方式决定了分割精度上限仅能到一个像素间隔的精度，因此重建的Mesh精度有限。且因为分割Mask边缘呈现阶梯状(像素的网格效应)，重建得到的Mesh也呈现阶梯状。虽然可以通过Mesh平滑的方式消除这种现象，但是这会导致重建的目标结构丢失细节。

针对上述问题，传统技术中通过从CT图像分割Mask的轮廓上提取边缘像素点坐标转换为点云数据，然后通过点云Mesh重建的方法，如泊松表面重建等方法，将点云数据重建Mesh，并通过轮廓的法向方向作为约束辅助Mesh的重建。但是由于边缘像素仍为离散坐标点，Mesh重建精度并无法突破单像素上限，使得重建后的目标精度较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高重建精度的基于三维影像的目标表面重建方法、装置、设备和介质。

一种基于三维影像的目标表面重建方法，所述方法包括：

获取初始三维影像数据，并对所述初始三维影像数据中的目标进行分割得到分割掩膜；

对所述分割掩膜进行处理得到目标轮廓；

基于所述目标轮廓对所述初始三维影像数据进行表面重建得到所述目标的表面重建数据。

在其中一个实施例中，所述基于所述目标轮廓对所述初始三维影像数据进行表面重建得到所述目标的表面重建数据，包括：

基于所述目标轮廓从所述初始三维影像数据中提取待处理三维影像数据；

对所述待处理三维影像数据进行表面重建得到目标的表面重建数据。

在其中一个实施例中，所述基于所述目标轮廓从所述初始三维影像数据中提取待处理三维影像数据，包括：

对所述目标轮廓进行像素膨胀以确定待处理三维影像数据。

在其中一个实施例中，所述对所述待处理三维影像数据进行表面重建得到目标的表面重建数据，包括：

获取所述待处理三维影像数据对应的图像灰度值；

基于所述图像灰度值，利用移动立体法插值构建等值面；