基于MIMICS软件的脊柱三维重建算法研究

胡明成 金杰 杨宝军

摘  要： 探讨基于MIMICS图像处理软件的脊柱三维重建算法。采集真实患者脊柱部位的CT影像数据，应用比利时医学交互式影像控制系统软件（Materialises Interative Medical Image Control System， MIMICS）对影像数据进行图像处理、三维重建。采用基于灰度值的阈值分割、蒙版编辑、区域增长等算法编辑图像，最后计算三维蒙版获得脊柱的三维模型。结果：获得可编辑的stl格式的脊柱三维模型。应用MIMICS软件可基于脊柱CT影像数据高精度、准确的、快速建立三维模型，以用于临床的测量、手术规划、3D打印和数字骨科的有限元仿真。

关键词： MIMICS; 脊柱; 三维重建; 算法

中图分类号： TP319    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.08.003

本文著录格式：胡明成，金杰，杨宝军，等. 基于MIMICS软件的脊柱三维重建算法研究[J]. 軟件，2019，40（8）：0913

【Abstract】： To explore a three-dimensional reconstruction algorithm of spine based on MIMICS image processing software. The CT image data of the spinal region of the real patient was collected， and the image data was processed and reconstructed in three dimensions using the Matrix's Interactive Image Control System（MIMICS）. Threshold segmentation based on gray value， mask editing， area growth and other algorithms are used to edit the image. Finally， three-dimensional mask is calculated to obtain a three-dimensional model of the spine. An editable three-dimensional model of the spine in STL format was obtained. Conclusion： The application of MIMICS software can establish a three-dimensional model based on high accuracy， accuracy， and speed， for clinical measurement， surgical planning， 3D printing， and digital orthopedic finite element simulation.

【Key words】： MIMICS; Spine; Three-dimensional reconstruction; Algorithm

0  引言

医学图像三维重构技术是指利用可视化技术，将从医学影像设备获得的二维图像数据转换成三维数据，从而展示人体组织器官的三维形态并进行定性、定量分析[14]。本研究以临床病人脊柱医学影像DICOM格式文件为基础，应用交互式医学影像控制系统软件（MIMICS 21.0）进行脊柱骨三维重建。

1  原始数据采集

采集一名脊柱骨折患者腰椎DICOM格式影像数据，应用MIMICS新建工程向导命令（将影像数据导入MIMICS软件中（图1），MIMICS软件根据断层序列自动虚拟出横断面、冠状面、矢状面，通过调整视角、断层面序列，获得图像处理的最佳视角。

2  图像处理

导入脊柱骨数据后，软件显示出横断面（axial view）影像序列，同时自动虚拟出冠状面（coronal view）与矢状面（sagittal view）及三维显示视口。不同视口中以标尺（tick marks）、十字交叉线（intesection lines）、断层位置（slice position）等表示图像的指示信息（图2）。

2.1  调整图像对比度

MIMICS软件对图像进行处理是基于灰度值或

阈值的，不同的组织结构经过CT扫描后表现为不同的灰度值或阈值。通过调整图像的对比度（图3），即医学影像技术中的窗宽、窗位调整方式，可避免组织结构信息丢失，不同对比度决定图像显示效果不同（图4）。

2.2  阈值分割

阈值法是基于一维灰度直方图统计特征的分割方法，一个或几个阈值将图像灰度直方图分成两段或多段，把图像中灰度值在同一段内的所有像素归为同一物体。这类分割方法基于对应于特定物体或背景的像素灰度呈现峰状分布特征并且基本集中于不同的灰度区间内的前提和假设，设原始图像为f（x， y），阈值法按照一定的规则在f（x， y）中确定若干个门限值H1，H2，H3，…，HN（N≥1），利用这些门限值将图像分割为几个部分[14-15]，分割后的结果图像G（x， y）可表达为基于CT的骨骼阈值分割，MIMICS 21.0提供了两种阈值分割算法：

（1）Segment-Thrshold算法：此种方法基于阈值的区间来选择感兴趣区域图像，将区间外的图像进行剔除（图5）。

（2）Advance Segment-CT Bone算法：此种分割方法也是基于阈值的高级分割方法，具体方法为先在感兴趣区域选择种子点、在不感兴趣区域选择种子点，即通过不同种子点选取进行区域锁定，然后通过阈值分割和像素的扩展、灵敏度来控制区域图像选择（图6）。

两种分割方式均能快速将骨骼蒙版提取出来。但后者计算时间长、需要的计算机硬件条件略高些，对上述二者提取出的骨骼进行三维预览结果对比发现（图7），应用Segment-Threshold方法提取出来的图像中仍然存在大量的非感兴趣区域，需要进一步的分割，而采用Advance Segment-CT Bone Segmentation算法提取出来的骨骼基本都是感兴趣区域，说明在一定情况下，后者的算法效率更高。

2.3  区域生长

区域生长是根据预先定义的生长准则将像素或子区域组合为更大区域的过程。基本方法是从一组“种子点”开始，将与种子性质相似的那些邻域像素附加到每个种子上来形成这些生长区域。令R表示整个图像区域，P（Ri）是定义在集合Ri中的点上的一个逻辑属性，f是空集。可将分割视为把 R分为n个子区域R1，R2，R3，…，Rn的处理，即[16]

本实验中，使用区域增长工具对脊柱骨骼蒙版进行分割，使不相连的区域排除在外，只保留感兴趣区域（图8）。

2.4  其他Mask 图像分割与精准处理方法

Mimics 的蒙板（Mask）是由二值蒙板组成的一三维体数据集构成，其体素的值为 0 和 1，由于医学图像分割有其特殊性，因此，图像分割由具体算法与手工分割构成。p Mask）、多层编辑（Multiple Slice Edit）及平滑蒙板（Smooth mask）等分割方法，可以进一步完善分割结果，达到精准分割。由于 CT 扫描图像层距较小，在这个长度变化数量级上的解剖结构其轮廓在相邻几个层面上变化不显著，多层编辑的使用加快分了割速度，提高了准确性，同时提高了计算机渲染速度，避免了体素间互相遮挡。图像分割后蒙板边缘不齐，利用平滑蒙板（Smooth mask）工具进行平滑处理。在分割过程中，蒙板会出现空洞、边缘不整、边缘平滑度不足，空腔填充（Cavity fill）、形态学操作（morpholoy operations）及布尔操作（Boolean Operations）可实现在本研究采用逐层二维图像分割与层与层之间的关联分割相结合，使用交互式蒙板三维编辑功能实现精准的股骨分割。

2.5  脊柱骨三维重建

三维重建的算法基于移动立方算法（MC算法）。MC 算法的基本思想是将二维的切片序列数据看成一个三维的数据场，逐个处理数据场中的体素，将体素各个顶点的值与给定的阈值比较来决定该体素内部等值面的构造形式，并且以某种拓扑形式来连接成三角面片来拟合曲面，最后把各个体素的等值面连接形成整个等值面，从而用来表示物体的表面[17-18]。三维重建主要采用面绘制方式进行。三维重建的实质是对蒙板体素边界的拟合，轮廓线之间的距离为断层切片之间的距离。三维重建过程就是基于三维模型计算蒙板也即体素化过程。图9为三维重建之后的脊柱骨模型。

3  结论

应用MIMICS 21.0的三维重建算法，可快速建立基于蒙版的骨骼三维模型。此种方式精度高，方法简单，而且功能强大，可为临床应用包括临床解剖学分析、医学影像分割、虚拟手术、台式模型设计、定制化医疗器械、术后分析等提供指导、帮助。应用MIMICS三维重建算法，可实现3D打印、医学有限元分析等临床应用与科学研究。

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