55、3D医学成像：技术、应用与挑战

3D医学成像：技术、应用与挑战

1. 图像分割研究现状

图像分割是医学成像领域中一个非常活跃的研究领域。目前有基于图谱的分割和统计形状模型等全自动方法，但没有一种自动方法是完美的。由于手动分割工作繁琐，且临床医生时间有限，因此更高效的自动分割方法的研究显得尤为重要。

2. 扩散成像全流程

虽然3D成像方式的物理原理较为复杂，涉及不同波长、不同场、放射性等，但从本章描述的技术角度来看，其主要输出相对简单，本质上多为灰度图像。然而，医学成像还能提供超声、心脏动态MRI或CT的动态帧图像、显示造影剂演变的增强图像、血流图像，甚至张量矩阵图像，这些都需要复杂的后处理和数据分析。这里以张量成像为例，展示医学成像数据处理过程，具体步骤如下：
1. 从原始图像到张量场 ：需要对不同图像进行空间对齐，输入为一组标量图像，输出为张量图像。
2. 从张量场到符号场的数据处理 ：输入是张量图像，输出是可视化符号或显示扩散主方向的矢量图像。
3. 从符号形状中逐点提取信息 ：输入是张量图像，输出是不同的定量标量图像。
4. 通过连通性提取全局信息 ：输入是矢量图像，输出是一组3D流线。

处理过程还需要如分割以描绘白质、平滑和阈值处理以避免出现不真实形状的线条等步骤。

3. 从标量图像到张量

成像的底层物理原理不容忽视，理解图像的来源和外观原因很重要。在扩散MRI中，可以操纵不同方向的磁场梯度。二阶扩散张量可用对称的3×3矩阵表示，包含六个独立分量。