69、利用体积定义工具进行解剖结构分割

利用体积定义工具进行解剖结构分割

1. 引言

在医学成像应用中，结构定义和器官形状提取至关重要，这些应用涵盖诊断成像、图像引导手术或放射治疗等。体积定义过程旨在尽可能准确地在数字图像上描绘器官的特定形状，特别是用于3D渲染、放射治疗和手术规划。这可以通过用户手动交互，或应用图像处理技术，利用分割技术自动检测图像中的特定结构来实现。

分割是将图像分离为重要特征（基元）的过程，这样每个特征都能被单独处理。它将图像的平面像素转换为可清晰识别和操作的多个独立器官或肿瘤。分割过程可能涉及复杂结构，这种情况下通常只有专家才能逐片手动完成识别任务。人类可以通过对形状、强度、位置、纹理以及与周围结构的接近程度进行复杂分析来完成此任务。

目前，尚无一种单一的分割方法能为每种医学成像提供可接受的结果。如今，医学成像设备能够在短时间内获取大量数字数据，提供高分辨率信息。这虽然改善了可视化效果，但也增加了体积定义的工作量，因为用户必须逐步查看大量图像。传统上，这是在原始获取的图像平面上完成的，即在每个原始体积平面上定义一定数量的轮廓，其数量与所需结构的数量相关。用户通常可以修改和编辑轮廓或每个轮廓点。最终，对带轮廓的对象序列进行三角剖分，创建可在三维中重建的表面对象。目标定义可用于计算和测量，或作为方向指示器。

为了提高定义一个或多个结构所需的时间和交互效率，下面将介绍一些方法，包括手动体积定义的插值方法和半自动器官形状提取（分割技术）的方法。一旦获得准确的分割结果，医生可以利用这些信息将每个区域的体积和形态特征与已知的解剖规范、同一图像集中的其他区域以及相关图像集中的对应区域进行比较。这些工具已经在InViVo系列应用中使用，InViVo是由Fraunhofer - IGD开发多年