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EDA参考手册
1医学图像三维重建原理
医学图像三维重建主要由以下几步:
1.对二维图像进行分割,提取有用的信息;2.得到不同的图像并用相应的三维重建算法进行三维重建;3.用相应的软件实现图像重建后的显示。
1.1X射线二维图像的获取原理
1.1.1X线的产生特性
(一)X线的产生
1895年,德国科学家伦琴发现了具有很高能量,肉眼看不见,但能穿透不同物质,能使荧光物质发光的射线。
因为当时对这个射线的性质还不了解,因此称之为X射线。
为纪念发现者,后来也称为伦琴射线,现简称X线(X-ray)。
一般说,高速行进的电子流被物质阻挡即可产生X线。
具体说,X线是在真空管内高速行进成束的电子流撞击钨(或钼)靶时而产生的。
因此,X线发生装置,主要包括X线管、变压器和操作台。
X线管为一高真空的二极管,杯状的阴极内装着灯丝;阳极由呈斜面的钨靶和附属散热装置组成。
变压器为提供X线管灯丝电源和高电压而设置。
一般前者仅需12V以下,为一降压变压器;后者需40~150kV(常用为45~90kV)为一升压变压器。
操作台主要为调节电压、电流和曝光时间而设置,包括电压表、电流表、时计、调节旋钮和开关等。
在X线管、变压器和操作台之间以电缆相连。
X线机主要部件及线路见图2.1.1。
X线的发生程序是接通电源,经过降压变压器,供X线管灯丝加热,产生自由电子并云集在阴极附近。
当升压变压器向X线管两极提供高压电时,阴极与阳极间的电势差陡增,处于活跃状态的自由电子,受强有力的吸引,使成束的电子,以高速由阴极向阳极行进,撞击阳极钨靶原子结构。
此时发生了能量转换,其中约1%以下的能量形成了X线,其余99%以上则转换为热能。
前者主要由X线管窗口发射,后者由散热设施散发。
图2.1.1X线机主要部件示意图
(二)X线的特性
X线是一种波长很短的电磁波。
波长范围为0.0006~50nm。
目前X线诊断常用的X线波长范围为0.008~0.031nm(相当于40~150kV时)。
在电磁辐射谱中,居γ射线与紫外线之间,比可见光的波长要短得多,肉眼看不见。
除上述一般物理性质外,X线还具有以下几方面与X线成像相关的特性:
穿透性:
X线波长很短,具有很强的穿透力,能穿透一般可见光不能穿透的各种不同密度的物质,并在穿透过程中受到一定程度的吸收即衰减。
X线的穿透力与X线管电压密切相关,电压愈高,所产生的X线的波长愈短,穿透力也愈强;反之,电压低,所产生的X线波长愈长,其穿透力也弱。
另一方面,X线的穿透力还与被照体的密度和厚度相关。
X线穿透性是X线成像的基础。
荧光效应:
X线能激发荧光物质(如硫化锌镉及钨酸钙等),使产生肉眼可见的荧光。
即X线作用于荧光物质,使波长短的X线转换成波长长的荧光,这种转换叫做荧光效应。
这个特性是进行透视检查的基础。
摄影效应:
涂有溴化银的胶片,经X线照射后,可以感光,产生潜影,经显、定影处理,感光的溴化银中的银离子(Ag+)被还原成金属银(Ag),并沉淀于胶片的胶膜内。
此金属银的微粒,在胶片上呈黑色。
而未感光的溴化银,在定影及冲洗过程中,从X线胶片上被洗掉,因而显出胶片片基的透明本色。
依金属银沉淀的多少,便产生了黑和白的影像。
所以,摄影效应是X线成像的基础。
电离效应:
X线通过任何物质都可产生电离效应。
空气的电离程度与空气所吸收X线的量成正比,因而通过测量空气电离的程度可计算出X线的量。
X线进入人体,也产生电离作用,使人体产生生物学方面的改变,即生物效应。
它是放射防护学和放射治疗学的基础。
1.1.2X线成像的基本原理
X线之所以能使人体在荧屏上或胶片上形成影像,一方面是基于X线的特性,即其穿透性、荧光效应和摄影效应;另一方面是基于人体组织有密度和厚度的差别。
由于存在这种差别,当X线透过人体各种不同组织结构时,它被吸收的程度不同,所以到达荧屏或胶片上的X线量即有差异。
这样,在荧屏或X线上就形成黑白对比不同的影像。
因此,X线影像的形成,应具备以下三个基本条件:
首先,X线应具有一定的穿透力,这样才能穿透照射的组织结构;第二,被穿透的组织结构,必须存在着密度和厚度的差异,这样,在穿透过程中被吸收后剩余下来的X线量,才会是有差别的;第三,这个有差别的剩余X线,仍是不可见的,还必须经过显像这一过程,例如经X线片、荧屏或电视屏显示才能获得具有黑白对比、层次差异的X线影像。
人体组织结构,是由不同元素所组成,依各种组织单位体积内各元素量总和的大小而有不同的密度。
人体组织结构的密度可归纳为三类:
属于高密度的有骨组织和钙化灶等;中等密度的有软骨、肌肉、神经、实质器官、结缔组织以及体内液体等;低密度的有脂肪组织以及存在于呼吸道、胃肠道、鼻窦和乳突内的气体等。
当强度均匀的X线穿透厚度相等的不同密度组织结构时,由于吸收程度不同,因此将出现如图2.1.2所示的情况。
在X线片上或荧屏上显出具有黑白(或明暗)对比、层次差异的X线影像。
在人体结构中,胸部的肋骨密度高,对X线吸收多,照片上呈白影;肺部含气体密度低,X线吸收少,照片上呈黑影。
图2.1.2不同密度组织(厚度相同)与X线成像的关系
X线穿透低密度组织时,被吸收少,剩余X线多,使X线胶片感光多,经光化学反应还原的金属银也多,故X线胶片呈黑影;使荧光屏所生荧光多,故荧光屏上也就明亮。
高密度组织则恰相反
病理变化也可使人体组织密度发生改变。
例如,肺结核病变可在原属低密度的肺组织内产生中等密度的纤维性改变和高密度的钙化灶。
在胸片上,于肺影的背景上出现代表病变的白影。
因此,不同组织密度的病理变化可产生相应的病理X线影像。
人体组织结构和器官形态不同,厚度也不一致。
其厚与薄的部分,或分界明确,或逐渐移行。
厚的部分,吸收X线多,透过的X线少,薄的部分则相反,因此,X线投影可有图2.1.3所示不同表现。
在X线片和荧屏上显示出的黑白对比和明暗差别以及由黑到白和由明到暗,其界线呈比较分明或渐次移行,都是与它们厚度间的差异相关的。
图2.1.3中的几种情况,在正常结构和病理改变中都有这种例子。
由此可见,密度和厚度的差别是产生影像对比的基础,是X线成像的基本条件。
应当指出,密度与厚度在成像中所起的作用要看哪一个占优势。
例如,在胸部,肋骨密度高但厚度小,而心脏大血管密度虽低,但厚度大,因而心脏大血管的影像反而比肋骨影像白。
同样,胸腔大量积液的密度为中等,但因厚度大,所以其影像也比肋骨影像为白。
需要指出,人体组织结构的密度与X线片上的影像密度是两个不同的概念。
前者是指人体组织中单位体积内物质的质量,而后者则指X线片上所示影像的黑白。
但是物质密度与其本身的比重成正比,物质的密度高,比重大,吸收的X线量多,影像在照片上呈白影。
反之,物质的密度低,比重小,吸收的X线量少,影像在照片上呈黑影。
因此,照片上的白影与黑影,虽然也与物体的厚度有关,但却可反映物质密度的高低。
在术语中,通常用密度的高与低表达影像的白与黑。
例如用高密度、中等密度和低密度分别表达白影、灰影和黑影,并表示物质密度。
人体组织密度发生改变时,则用密度增高或密度减低来表达影像的白影与黑影。
图2.1.3不同厚度组织(密度相同)与X线成像的关系
1.1.3X线成像设备
X线机包括X线管及支架、变压器、操作台以及检查床等基本部件。
60年代以来,影像增强和电视系统技术的应用,使它们逐渐成为新型X线机的主要部件之一。
为了保证X线摄影质量,新型X线机在摄影技术参数的选择、摄影位置的校正方面,都更加计算机化、数字化、自动化。
为适应影像诊断学专业的发展,近30多年来,除通用型X线机以外,又开发了适用于心血管、胃肠道、泌尿系统、乳腺及介入放射、儿科、手术室等专用的X线机。
1.2CT图像的特点
CT值是指X射线穿过器官或组织后被吸收的程度,其值可以用来衡量器官或组织对X射线的吸收率,单位为Hu(Hounsfiddunit),某物质的CT值等于该物质对X射线的衰减系数减去水的衰减系数之后除以水的衰减系数,最后再乘以1000。
物质的密度越大,则CT值越高,因此可以用CT值来说明物质的密度。
人体不同组织的密度不同,例如骨头的密度较大,软组织的密度相对较小。
水的CT值为0Hu,骨皮质的CT值为+1000Hu,空气为.1000Hu。
其余的不同组织介于.1000Hu.1000Hu之间。
CT图像是指由一定数目的像素按照矩阵排列而成的二维断层图像,这些像素反映了单位容积的X射线的吸收系数。
CT图像本身具有的特点如下:
1.象素越小,数目越多,构成图像越细致,即空间分辨力越高。
2.CT图像的密度分辨率高。
CT图像黑影表示低吸收区,如软组织和肺部等部位,白影表示高吸收区,如骨骼的吸收率最高。
3.噪声。
医学图像中可能出现斑点、细粒、网纹、雪花状等结构异常,使图像质量下降,这对图像分析、分类和识别影响很大,甚至使人无法做出正确的判断。
CT图像的噪声主要包括量子噪声和电子噪声。
4.伪影。
在CT图像上非真实的阴影或干扰称为伪影。
它降低图像的质量,易造成误诊或不可诊。
它可分为由病人引起的伪影和由CT设备本身所造成的伪影两大类。
具有模糊性和不均匀性,因为医学器械不可避免的会降低图像的清晰度和均匀性。
1.3面绘制和体绘制
目前应用最多的三维重建的方法主要有面绘制和体绘制两类。
面绘制是指表面重建,即从医学影像设备输出的切片数据集构造出三维数据,然后在三维数据中抽取出等值面,然后进行三角剖分,获得三角形面片,再用的图形学中的图元绘制技术将三角形面片绘制出来而实现表面绘制,面绘制可以将三维数据中具有某个特定值的表面有效地绘制出来,但不能有效的表达体数据的内部信息;体绘制(VolumeRendering)将体数据中的“体素"作为基本的绘制单位,这种绘制方法充分利用了三维体数据中的每一个体素,也称直接体绘制,体绘制能够根据需要显示三维对象的内部信息,但计算量大。
体绘制的过程包括对体数据的采样、重构、合成和绘制等操作,交互过程中还涉及到重采样。
1.3.1面绘制
面绘制将医学影像设备输出的连续的断层图像序列作为输入,并对这些图像进行经分割和提取,根据不同的方法将提取出来的表面绘制出来。
提出的表面一般以多边形面片来表示,图形学中最常用也是最容易绘制的的多边形是三角形。
早期的医疗影像设备由于技术原因输出的切片的厚度较大,所以当时主要通过轮廓连接(ContourConnection,也称为从平面轮廓重建形体,ShapefromPlanarContours)的方法进行体数据的面绘制,也就是轮廓线的提取过程仍是在二维图像上操作。
其中具代表性的是1975Keppel提出的用三角形面片的组合来模拟物体表面的方法。
这种面绘制的方法由于是从断层图像上进行轮廓抽取,因此需要考虑到层间的轮廓吻合以及外表面的拟合等问题。
随着医疗影像设备技术的改进,最新的CT和MRI设备的输出的切片间距可以达到很小,切片内象素分辨率也很高了,这是基于体素的表面重建方法应运而生,目前也逐渐取代了轮廓线提取算法。
面绘制通过对三维体数据中具有某种灰度值的体素进行提取,重新还原出具有某种灰度值的目标的三维模型,通过只绘制表面来渲染,而人体中的某些器官或组织往往具有固定的灰度值,这样渲染出来的目标对象就可以为用户提供具有较强真实感的器官或组织的三维图形。
因此,面绘制与传统的医疗影像设备产生的平面二维医学图像相比,它所提供的具有明显外部轮廓以及表面凹凸细节使得人们更容易感知。
人体内部很多组织或器官都有明显的表面,这些表面与其他组织和器官具有不同的CT值,而且也与器官本身的内部组织有明显区别,如肺、肾或者血管等,使得针对某些器官的面绘制的实现比较容易。
由于体数据本身并不包含任何几何信息,它只是某种物理属性的空间采样。
因此,要从三维体数据种重建物体表面,首先必须根据采样值的分布变化确定物体的边界,然后用适当的数学表示方法来描述物体表面。
根据重建过程所操作的对象来分,重建方法可以分为从轮廓重建物体表面(也称做切片级重建方法)和从体素重建物体表面(也称做体素级重建方法)。
(1)切片级重建是以断层图像作为处理的对象.首先在每个切片图像上抽取出物体的轮廓,然后用轮廓拼接构造通过这组轮廓的物体表面。
(2)体素级重建方法是在物体表面通过的每一个体素内构造小面片。
这些小面片一般是三角片,物体表面就是由许多的小三角片组成。
因为这种重建方法是以体素作为最基本的处理单元,所以称其为体素级重建方法。
表面重建的缺点:
(1)体数据的分割依然是一个非常难以解决的问题,无法保证后面重建结果的可靠性。
(2)舍弃了物体内部信息,只能提供表面信息。
1.3.2体绘制
近年米医疗影像设备技术不断发展,各种新型的医疗设备町以很容易的生成精度越来越高图像。
比如最先进的螺旋cT町以输出精度相当高的断层医学图像。
为了充分利用高精度的医学图像,需要对体数据进行直接绘制,以得到更加精致的三维图像。
体绘制算法不仅能够重建出物体的三维表面,还可以根据需要显示出重建后的三维体的内部结构,临床诊断的应用价值更高。
体绘制方法可以对每个体素进行处理,并表示出更加精细的特征信息,因此这些年获得了更多的研究,并越来越普遍地应用于临床诊断和医学研究。
体绘制发参照了视觉成像原理来重建出理想化的三维模型。
即将体数据中的每个体素都看成是叫以接收或发出光线的点;然后依据选择不同的光照模型,对体素进行分类并根据其实际的介质属性分配不同的颜色和不透明度,并沿着视线观察的方向进行合成;在视点所在的位置即屏幕上形成具有一定颜色和透明度的二维投影图像。
如图2.3.2所示。
图2.3.2体绘制三维重建流程
体绘制算法根据分类给体数据中每个体素根据实际属性赋予定的的属性(透明度和颜色值),通过视点的每个屏幕像素发出一条光线并计算所有体素刘光线的作用最终得到屏幕上的二维投影图像,因此,体绘制可以进行模糊分割,根据需耍也可以不分割直接进行体绘制。
未经过分割的体数扼保留了医学图像原有的细节信息,如某些不叫显的病变,但术分割的数据量大,必然会增加算法的空间复杂度,而且本身体绘制需要考虑每个像索的透明度和对光线的投射、反射作用,计算量也比较大。
一般来说,即使在配备了高端显卡的和内存的机器上,体绘制耗费的时间总是比面绘制要多。
在实际应用中可以根据具体情况选择是否进行事先分割。
按照处理的数据对象的不同,体绘制可分为对三维空间规则数据场的体绘制和对不规则数据场的体绘制。
所谓不规则数据场一般是指不规则数据和非结构化数据,常见的不规则数据场有限元分析、计算流体力学所生成的数据。
不规则数据场中的体素形状不同,没有统一的规律,所以基于不规则数据场的体绘制效率很低。
目前三维不规则体数据的可视化算法的研究仍然是仅仅停留在研究领域的问题。
而医学图像数据属于规则数据,规则数据场的体绘制研究目前已经比较成熟,这类体绘制有四种常用算法:
光线投射法(RayCasting)、错切.变形法(Shear-Warp)、抛雪球法(Splatting)和基于硬件的3D纹理映射方法(Hardware-assisted3DTexture-Mapping)。
体重建的缺点:
(1)速度慢,在没有特殊硬件的支持下.显示处理速度非常慢,不能满足实时交互的要求。
(2)因为没有产生物体的几何描述,因而无法实现诸如体积、面积等定量分析任务。
(3)它产生的显示不能很好地表现空间层次,给人们理解体数据的内容造成困难。
1.4三维成像的方法
1.4.1医学图像预处理
一般情况下在对普通的医学图像数据进行三维重建分析之前,有时候需要对2医学影像设备上获取的原始图像进行一些预处理,使得后续的重建分析工作更加方便容易。
常见的对图像进行处理的方法有图像校正、配准、融合、滤波去噪声等等,目前计算机图像处理技术领域的研究很多,以上技术的研究和应用已经很成熟。
医生在进行临床诊断的时候,单一的某类医学图像往往都不能提供较为全面的诊断信息,在很多情况下需要对各种不同类型的医学图像进行综合分析。
这就需要将患者的各种不同医学影像设备输出的图像信息放在一起进行综合研究,要达到这样的要求,就必须解决不同图像之间的配准,即确定多幅不同图像中像素的空间匹配关系,将图像上生理位置相同的像素在控件位置上匹配起来。
图像配准的操作就是将不同的两幅图像之间想对应的像素的进行映射过程。
图像配准方法分为基于像素的匹配和基于特征的匹配。
前者采用的是两幅图像像素灰度值的某种相似性最大化原理,利用一定函数模型、傅立叶变换和各阶矩阵之间的关系计算两幅图之间的配准参数;后者主要利用两幅图像的角、点、线、边缘以及表面等共同的特征进行图像匹配。
1.4.2医学图像分割
图像分割的定义是根据需要选择一定的特征量或指定特定的准则来检测图像中不同区域的一致性,根据检测出来的区域一致性将图像区别成不同区域,从而可以更加方便地进行进一步的分析和理解。
通过分割把研究人员感兴趣的目标对象从一幅图像的复杂表达中提取出来以后,就可以有针对性的对各个子区域进行定量分析,也可以对图像进行识别,进而对图像显示的内容和意义进行理解。
图像的像素灰度、通道颜色、纹理分布、局部统计特征或频谱特征等特征都可以作为图像分割的参考依据,要区分图像中不同目标物体需要对这些全部特征或部分特征的差别进行综合分析。
目前在临床应用的医学影像设备(CT、MRI、PET等)成像技术上与普通格式的图像有较大的差别,医学图像比其他格式的图像更加具有多样性和复杂性,使得某些医疗设备产生的医学图像可能存在一定的噪声,在设备分辨率不高的情况下某些对象边缘也有可能不是很清晰,因此一般来讲医学图像的分割比普通格式图片的分割要困难一些。
目前主要应用较多的图像分割方法有两种:
基于图像区域的方法和基于边缘检测的分割方法。
前者通过检测同一区域内的均匀性是否一致来将图像中的不同区域识别出来,基于图像区域的分割方法包括:
阈值分割法、区域生长和分裂合并法、分类器和聚类以及基于随机场的方法等。
基于边缘检测的分割法是被最早研究的方法,通过边缘检测技术把不同区域提取出来进行图像分割,并行微分算子法是常用的边缘检测方法,由于一般图像具有相邻区域的像素值不连续的性质,利用该性质,采用一阶或二阶导数来将区域的边缘点检测出来;此外还有基于曲面拟合的方法、边界曲线拟合法以及串行边界查找等。
这些分割方法都有自己的优点和缺点,以及不同的应用领域。
经过对这些算法的改良和进一步发展,已经产生了一些新的算法,它们在一些具体领域的图像分割已经有了较好的分割效果嘲。
但由于医学图像中自身特点比较特殊:
软组织较多,组织之间的差别很不明显,因此到目前为止还不存在一个在上述算法的思想上发展起来的一致公认最好的医学图像分割算法。
最近几年,图像分割领域的研究重点逐渐放在基于偏微分方程、借助曲线演化模型等数学建模方法的图像分割,其中最具有代表性的就是奥谢尔和Sethian提出的水平集(LevdSet)方法。
这种图像分割方法的基本数学思想是将图像中正在演化的曲线视为一个更高维函数的水平集,利用曲线演化方程与Hamilton-Jacobi方程的相似性,给出了一种曲线演化的较为稳定和强大的计算方法。
基于水平集的方法与其他曲线演化方法相比,最大的不同点和优势在于它比其他分割方法稳定,他的拓扑无关性可有效地处理演化中的曲线产生的其他分割方法无法处理的尖点、分割过程中容易产生的断裂为多条曲线或多条曲线融合为一条的情况。
只要选择合理的参数控制,尽管医学图像边界模糊、对比度低等,亦能使图像分割能够精确地收敛到区域边界,达到预期的分割效果。
1.4.3医学图像三维可视化技术
医学图像的三维可视化技术是指将医学影像设备输出的二维切片图像序列重新组合重建为三维图像模型,并对重建后的模型进行定性、定量分析的技术。
三维重建技术可以从一系列连续的二维图像序列中获取三维结构信息,通过提供三维结构信息为医生提供更接近真实人体的显示效果和针对具体疾病的定性分析方法。
国外对医学图像三维重建方面的研究开始较早,国内这方面的研究相对较晚。
进行医学图像三维重建的数据最早采用的是医学断层数据(主要是CT),通过对这些数据的重建获得整个组织或器官的三维图像,三维重建后的图像可以辅助医生进行诊断、手术仿真、引导治疗等。
随着三维可视化技术在医学图像领域的广泛关注和研究,医学图像三维重建目前已经形成了具有特色的一门学科。
自从上世纪90年代以来高维、非规则的和向量体数据的可视化问题的出现,使得医学图可视化领域的研究朝着多样化的方向发展。
国外一些研究机构或者公司己经研究出了一些可以在医学领域进行实际应用的的医学图像三维重建或医学图像可视化系统,如美国宾夕法尼亚大学的MIPG小组开发的3DViewnix系统、纽约州立大学开发了VolVis系统、MIT人工智能实验室和哈佛医学院附属伯明翰女子医院共同合作研发的3DSlice软件,美国通用公司开发的GEMedicalSystem产品、SIEMEN5、东芝、PHILIPS等公司也有相应的图像处理与分析系统,但是这些系统中有大部分都是与医疗影像设备捆绑的,而且售价昂贵;这些系统所支持的各种类型图像数据的可视化分析功能,一般都基于高档工作站,在目前主流配置的普通PC上运行还比较困难。
我国在医学图像可视化方面的研究仍然处于起步阶段。
现有的大多数系统实际医疗应用功能还不尽完善,还达不到进行临床医疗诊断所需要的大部分要求。
医学图像三维重建技术是医学图像可视化的重要研究内容之一,医学图像三维重建的流程包括获得和封装体数据、模型的建立、映射体数据、三维图形绘制等操作。
三维重建中需要的体数据可以通过采样、模拟或建模等技术获取,在医学中主要是指各种医学影像设备输出的连续的图像数据,如计算断层造影(CT)、磁共振成像(MRI)、磁共振血管造影(MRA)、超声波成像(US)、正电子发射计算断层造影(PET)、单光子发射计算断层造影(SPECT)等设备采样的切片。
在医学中,三维重建的就是运用三维数据场可视化技术将人体的真实三维影像模拟在显示屏幕上。
三维重建的过程也可以运用下面的系统框图来表示:
图2.4.3三维重建系统框图
1.5本论文运用的三维重建方法
1.5.1shift-and-add算法
由上面的介绍可知,医学图像的三维重建步骤可以概括为6个步骤:
(1)数据的获取
通过医学成像设备(CT、MRI、超声波成像设备等)对人体扫描而得到一组二维断层图像,这些图像经扫描仪扫描并转化为数字图像输入计算机,也可以由成像设备直接经数据采集卡转化为数字图像数据直接输入计算机。
医学图像多为灰度图像。
本课题的数据来源是C形臂拍摄的16张X-ray图片。
这16张图是由光源围绕手指在180度范围内每旋转12度成像而得的。
(2)图像预处理
对获取的二维断层数字图像进行图像滤波、图像增强等操作,以便去除图像的噪声,增强图像的视觉效果,方便后续处理。
(3)边缘提取及图像分割
用自动、半自动或人工的方法对二维数字图像序列进行不同组织或器官轮廓边缘的检测及进行图像分割,以便后续的图像匹配及器官组织的三维重建。
图像配准及层间插值
(4)根据轮廓配准不同的断层图像,在相距较远的相邻两断层之间进行插值,以产生中间的图像层。
(5)三维重建
利用表面重建法或体素重建法进行三维重建。
(6)三维可视化显示
重建后的三维图像数据在计算机的屏幕上进行不同角度的立体显示,利用消隐法和明暗处理、光照模型等技术显示三维图像。
传统的Tomosynthesis算法不是基于X射线源和探测器在同一平面内圆形轨迹运动,而是X射线源和探测器分别在2个平行平面内做反向直线运动,或者X射线源和探测器分别在2个平行平面内做环形运动.而目前骨科辅助诊断和器械定位中常用的C型臂是一种X射线锥束透视成像设备,可以在1个平面内沿圆形轨迹旋转采集一系列的X光片.如下图2.5.1所示。
图2..5.1X射线三维断层摄影术设备
由于传统的层析x射线摄影合成(Tomosynthesis
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