[发明专利]一种基于MC-T算法的CT图像三维重建方法

权利要求书

1.一种基于MC-T算法的CT图像三维重建方法，其特征在于，包括：获取待重建的脑出血CT图像和脑出血CT病灶掩膜图；对获取脑出血CT图像和脑出血CT病灶掩膜图进行预处理；采用移动立方体构型重组MC-T算法对预处理后的图像数据进行重建，得到重建后的三维图像；

采用MC-T算法对预处理后的图像数据进行重建的过程包括：

S1：根据分割的脑出血CT病灶掩膜图构建三维数据场；

S2：根据三维数据场构造立方体素；

S3：对二维病灶掩膜图像进行边缘轮廓检测，标记与轮廓像素相交的棱边，并保存含有标记棱边的立方体素；

S4：设置等值面阈值，遍历被标记的立方体素，将标记立方体素的顶点灰度值与设置的等值面阈值进行比较，根据比较结果计算索引值；

S5：根据S4中计算出的索引值查找边索引表，确定当前被遍历的立方体素中的存在等值点的棱边；

S6：根据等值面阈值和相交棱边两顶点的灰度值求出相交棱边与等值面的交点坐标和法向量；

S7：根据S4的索引值，查询三角形面片表，确定等值点之间的连接方式；

S8：根据等值点之间的连接方式利用计算机图形学的底层原理渲染出三角面片，并判断所有的标记立方体素是否遍历完成，若没遍历完成，则返回步骤S4，若遍历完毕，则执行步骤S9；

S9：确定所有的切片是否处理完成，若处理完，则所有微小的三角面片渲染完成，目标区域重建完成，算法结束；若未处理完成，则将选取下一个切片序列，并返回步骤S1。

2.根据权利要求1所述的一种基于MC-T算法的CT图像三维重建方法，其特征在于，对获取的数据进行预处理包括：对脑出血CT图像和脑出血CT病灶掩膜图进行分割处理，分割后的每个切均为一个二维数组，二维数组中的值为该切片位置的标量值。

3.根据权利要求1所述的一种基于MC-T算法的CT图像三维重建方法，其特征在于，构建三维数据场的过程包括：

S1：读取分割后的脑出血CT病灶掩膜图，根据该图的像素分辨率大小创建二维平面的横纵坐标轴；

S2：对分割后的脑出血CT病灶掩膜图中的像素点进行采样，采样间距为Δx，Δy；

S3：根据医学图像采样点在x，y，z方向上均匀分布创建z方向上的采样间距Δz；

S4：随着序列图片的读入，不断增加z轴坐标，完成三维数据场的构建。

4.根据权利要求1所述的一种基于MC-T算法的CT图像三维重建方法，其特征在于，将等值面上顶点的灰度值与设置的等值面进行比较的过程包括：若顶点灰度值大于等值面阈值，则该顶点在等值面外部，标记为0；若顶点灰度值等于等值面阈值，则该顶点在等值面上，标记为1；若顶点灰度值小于等值面阈值，则该顶点在等值面内部，标记为1；将立方体体素中的8个顶点的标记值构成二进制数，并转换为十进制数，该十进制数为索引值。

5.根据权利要求1所述的一种基于MC-T算法的CT图像三维重建方法，其特征在于，将标记立方体素的顶点灰度值与设置的等值面阈值进行比较的过程包括：获取边缘轮廓上的点坐标P(p_x,p_y)，采用标记规则对正方形的边进行标记；标记规则为：

若p_x＝x_i,p_y≠y_i,则标记坐标为x＝x_i,y＝y_i-y_i-1的那条棱边；

若p_y＝y_i,p_x≠x_i,则标记坐标为y＝y_i,x＝x_i-x_i-1的那条棱边；

若p_x＝x_i,p_y＝y_i，则利用点的局部凹凸性标记在轮廓内侧所在的正方体棱边。