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研究生: 鄧欣宗
Deng, Sing-Tzung
論文名稱: 立體醫學影像表面的產生與操作
Surface Construction and Manipulation of 3D Medical Images
指導教授: 陳立祥
Chen, Lih-Shyang
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 電機資訊學院 - 電腦與通信工程研究所
Institute of Computer & Communication Engineering
論文出版年: 2007
畢業學年度: 95
語文別: 中文
論文頁數: 68
中文關鍵詞: 立體醫學影像
外文關鍵詞: 3D Medical Images
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  • 立體醫學影像表面的產生,是指由一系列二維的醫學影像產生三維的立體醫學影像並呈現在電腦螢幕上,而使用者亦能透過電腦對此立體醫學影像進行相關操作。
    重建後的立體醫學影像,其影像品質會因三維重建技術的不同而有所差異。本項研究即提出一套三維重建演算法,在正確與快速的前提下建立出影像品質較佳之立體醫學影像。
    除此之外,以此三維重建演算法重建的立體醫學影像,亦結合體素圖像與多邊形表面圖像之優點,前者完整保有三維物件內部資訊;後者在呈現上則提供較佳之影像品質。故於應用上,使用者在對此立體醫學影像進行相關操作時有更大的彈性與更快的反應時間。

    Surface generation of 3D medical images uses a series of 2D images to rebuild the 3D objects. Users can manipulate the 3D objects generated by the computer.
    The quality of rebuilt 3D medical objects will be different upon the 3D reconstruction methods. This paper presents a faster and more accurate reconstruction method to gain better quality of the 3D objects.
    We also integrate the advantage of voxel based images and surface based images. The voxel based images hold entire information inside the 3D objects, and the surface based images provide better image quality. In the aspect of application, this reconstruction method provides faster response time and more extensions when users manipulate the 3D objects.

    § 中文摘要 § I § 英文摘要 § II § 誌謝 § III § 目錄 § IV 第一章 導論 1 1.1目的 1 1.2 章節提要 2 第二章 研究背景 3 2.1 人體器官三維模型重建(3D RECONSTRUCTION) 3 2.2 多邊形表面圖像(SURFACE BASED) 4 2.3 體素圖像(VOXEL BASED) 5 第三章 三維影像重建演算法 6 3.1 前言 6 3.2 由GS影像、BS物件建置出MCO(MARCHING CUBE OBJECT) 8 3.2.1 Marching Cubes Algorithm 8 3.2.2 『BS物件』與『Marching Cubes』的關係 10 3.2.3 轉換方法 11 3.2.3.1 計算立方體的頂點組合(Case) 11 3.2.3.2 相鄰立方體的共享關係 14 3.2.3.3 計算三角形資料 17 3.3三角形頂點法向量 20 3.3.1 Digital Normal 20 3.3.1.1 建置MCTNT 21 3.3.1.2 動態組合出目標頂點的『Digital Normal』 22 3.3.2 Gradient Normal 24 3.4 平行處理 25 3.4.1 主要架構 26 3.4.2 效能比較 29 3.5 檔案機制 30 3.5.1 Case Type Array的編碼/解碼 31 3.6 成果展示 33 第四章 MANIPULATION新架構 35 4.1 前言 35 4.2 MANIPULATION新架構 36 4.2.1 執行流程 36 4.2.2 相交資訊(Intersection Information)的取得 38 4.3 效能比較 41 第五章 與MCO相關之操作 42 5.1 以圈選輪廓線方式切割MCO 42 5.1.1 相鄰向量平均、相鄰向量權重 45 5.1.1.1 『目標頂點』相鄰資訊的取得 46 5.1.1.2 改善結果 48 5.1.2 切割平面向量法 50 5.1.2.1 切割平面法向量計算 50 5.1.2.2 Normal Tree 52 5.1.2.3 改善結果 55 5.2 使用另一三維物件切割MCO 56 5.2.1 切割工具資料之取得 57 5.2.2 『BS物件』的分段重建(Segment Reconstruction) 58 5.2.3 重建區塊三角形 59 第六章 結論 61 6.1 研究成果 61 6.2 與醫療影像系統的整合應用 62 6.3 未來發展方向 65 § 參考文獻 § 66

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    下載圖示 校內:2012-08-09公開
    校外:2012-08-09公開
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