% (医学三维重建)MATLAB体绘制算法:多层面重建(MPR)
% 演示代码
%
% by HPC_ZY 20190716
clear; close all; clc
load model % 请使用自己的体数据(三维矩阵)
tic
%% 模型参数
model = im2double(model); % 模型
[mRows,mCols,mDims] = size(model); % 模型尺寸
%% 设置采样网格参数
disp('设置网格参数')
% 切面尺寸(自行设置)
M = max([mRows,mCols,mDims]);
N = max([mRows,mCols,mDims]);
% 切面分辨率(自行设置)
ms = 400;
ns = 400;
% 采样进度
precison = ([M,N]-1)./([ms,ns]-1);
% 切面中心(默认值)(自行设置)
mCenter = ([mRows,mCols,mDims]+1)/2;
% 切面旋转角
alpha = 0;
beta = 0;
gamma = 0;
%% 建立采样网格
disp('建立采样网格')
% 转为弧度
alpha = alpha/180*pi;
beta = beta/180*pi;
gamma = gamma/180*pi;
% 初始化网格
mesh.x = zeros(M,N);
mesh.y = zeros(M,N);
mesh.z = zeros(M,N);
% 计算网格
for r = 1:ms
for c = 1:ns
% 赋初值
x = 1+(r-1)*precison(1);
y = 1+(c-1)*precison(2);
z = 0;
% {中心旋转}
% 移至原点
x = x-mCenter(1);
y = y-mCenter(2);
% x轴逆时针旋转
tmp = [x,y,z]; % 避免旋转中覆盖原值
y = tmp(2)*cos(alpha)-tmp(3)*sin(alpha);
z = tmp(2)*sin(alpha)+tmp(3)*cos(alpha);
% y轴逆时针旋转
tmp = [x,y,z]; % 避免旋转中覆盖原值
x = tmp(1)*cos(beta)+tmp(3)*sin(beta);
z = -tmp(1)*sin(beta)+tmp(3)*cos(beta);
% z轴逆时针旋转
tmp = [x,y,z]; % 避免旋转中覆盖原值
x = tmp(1)*cos(gamma)-tmp(2)*sin(gamma);
y = tmp(1)*sin(gamma)+tmp(2)*cos(gamma);
% 移回中心
mesh.x(r,c) = x+mCenter(1);
mesh.y(r,c) = y+mCenter(2);
mesh.z(r,c) = z+mCenter(3);
end
end
%% 数据采样
disp('进行数据采样')
im = zeros(ms,ns);
% 注:为演示原理没有使用interp3()函数
for r = 1:ms
for c = 1:ns
% 此处使用最近邻插值
x = round(mesh.x(r,c));
y = round(mesh.y(r,c));
z = round(mesh.z(r,c));
if x>=1&&x<=mRows && y>=1&&y<=mCols && z>=1&&z<=mDims
im(r,c) = model(x,y,z);
end
end
end
%% MPR体绘制
disp('MPR体绘制')
toc
imshow(im)
(医学三维重建)MATLAB体绘制算法:多层面重建(MPR)

在医学成像领域,三维重建是一项至关重要的技术,它能够帮助医生和研究人员从二维的图像数据中构建出立体的、直观的模型,从而更准确地理解病灶位置和形态。多层面重建(Multi-Planar Reconstruction,MPR)是三维重建的一种方法,尤其适用于医学CT和MRI扫描数据。本文将探讨MATLAB中的MPR实现,并通过两个示例代码(demo1.m和demo2.m)来阐述其工作原理和应用。
MPR的基本思想是将原始的体数据集投影到用户定义的任意平面,生成新的二维切片图像。这些切片可以是横轴面、矢状面或冠状面,也可以是任意倾斜角度的平面。在MATLAB中,我们可以利用体素数据和矩阵运算来实现这一过程。
我们需要加载医学图像数据,通常以DICOM格式存储。MATLAB提供了如`dicomread`函数来读取这些数据。读取后的数据是一个三维数组,其中每个元素代表一个体素(voxel)的强度值。
在`demo1.m`中,可能包含初始化视图、设置重建平面、计算投影以及绘制图像的步骤。例如,用户可能定义三个正交平面(横轴面、矢状面和冠状面),并使用体素坐标系统来确定切割位置。然后,对每个平面上的数据进行切片,计算该平面上所有体素的强度平均值,生成二维图像。
`demo2.m`可能进一步扩展了这一概念,允许用户自定义切割角度和平面,或者添加交互式功能,如滑动条来改变平面位置,实时更新显示的二维切片。这通常涉及到MATLAB的图形用户界面(GUI)编程,如创建滑动条对象和关联回调函数。
在实现MPR的过程中,MATLAB的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)和可视化工具箱(Visualization Toolbox)是不可或缺的。前者提供了处理图像数据的各种函数,如滤波、阈值处理等;后者则支持高级图形渲染和用户交互。
除了基本的MPR,MATLAB还可以实现其他高级三维重建技术,如表面重建(Surface Reconstruction)、体积渲染(Volume Rendering)等。这些技术可以提供更加丰富的视觉效果,帮助医生深入理解解剖结构。
MATLAB体绘制算法和MPR技术在医学成像分析中具有广泛的应用。通过理解和掌握这些算法,科研人员和临床医生能够更好地解析复杂的医学数据,提高诊断和治疗的精确度。通过阅读和运行`demo1.m`和`demo2.m`,你可以更深入地了解如何在MATLAB环境中实现这一过程。

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