基于水平集分割方法的医学图像三维重建

为了提高医学图像处理对疾病辅助诊断和治疗的效果,提出一种新的基于先验形状的水平集方法,对多张脊柱CT切片进行分割,并将其分割结果进行三维重建。首先使用核主成分分析算法对训练样本进行降维,并用水平集来表达主成分作为先验形状;然后对水平集形状样本均值进行形态学处理,从而获得分割的初始轮廓;最后将初始轮廓引入RSF模型来构造新的总能量泛函,并依此对形态学预处理之后的每一张CT图像进行分割,进而根据分割结果进行三维重建。实验结果表明,新方法对多张CT切片的分割比传统分割方法具有更优的分割效果和更高的分割效率,能够精准地进行椎骨重建,指导脊椎的矫正手术。