本文共 2463 字,大约阅读时间需要 8 分钟。
DICOM 格式涉及大量技术细节,本文不做详细解析,推荐查阅相关技术文档。以下是从 DICOM 数据序列到三维数字人体模的重建方法。
DICOM 数据的读取与处理技术复杂,关键在于对序列信息的正确解析。通常情况下,DICOM 文件的命名与序列编号顺序一致,但也可能存在重新排列或缺失的情况。本文将介绍如何处理这些情况。
注:本文假设读者已了解 DICOM 格式基本知识,仅从实际操作角度分享解决方案。
N = 5; % 数据总数 DCM = zeros(512, 512, N); % 初始化三维矩阵 for n = 1:N filename = ['0', num2str(n), '.DCM']; % 根据实际文件名调整 DCM(:,:,n) = dicomread(filename); % 读取 DICOM 数据 end
SliceLocation)。N = 5; % 数据总数 DCM = zeros(512, 512, N); % 初始化三维矩阵 IDX = zeros(1, N); % 存储每个文件的空间位置 for n = 1:N filename = ['0', num2str(n), '.DCM']; % 根据实际文件名调整 DCM(:,:,n) = dicomread(filename); info = dicominfo(filename); IDX(n) = info.SliceLocation; % 记录空间位置 end % 重排序文件 [~, idx] = sort(IDX); % 根据空间位置排序 DCM = DCM(:,:,idx); % 重新排列 DICOM 数据
三维数字体模重建的核心在于将低分辨率的 DICOM 数据进行重采样,达到统一分辨率的目标。以下是常用方法。
其本质是利用插值算法,按特定规则从原始数据中生成高分辨率的新数据。以下是标准插值算法的数学表达:
model(i, j, k) = (1-a)(1-b)(1-c)*dcm(x, y, z) + (1-a)(1-b)c*dcm(x, y, z+1) + ... # 其他项
其中:
x, y, z 是插值点的物理坐标。a, b, c 是相邻层的间隔比例。PixelSpacing)。% 转换为 double 类型以便插值 DCM = double(DCM); % 提取物理参数 info.PixelSpacing = 0.5; % 每像素间距(mm) info.SpacingBetweenSlices = 5; % 相邻层间距(mm) % 原始网格 [R, C, D] = size(DCM); % 网格生成(按比例缩放) scale = 1; % 控制重采样比例 mR = R * scale; mC = C * scale; mD = D * scale * info.SpacingBetweenSlices / info.PixelSpacing; % 确定插值比例 dx = (R - 1) / (mR - 1); dy = (C - 1) / (mC - 1); dz = (D - 1) / (mD - 1); % 生成新网格 [X2, Y2, Z2] = meshgrid(1:dx:R, 1:dy:C, 1:dz:D); % 进行插值计算 newDCM = interp3(X1, Y1, Z1, DCM, X2, Y2, Z2);
标准插值方法(如矩形插值)虽然简单但会导致物理意义不大。更好的方法是使用三维插值算法,将插值结果逼近真实位置。
scale:调节重采样比例,确保生成的体模分辨率与实际扫描参数一致。PixelSpacing:提取真正的像素间距,避免物理单位错误。重建后的数字体模可以用于多种医学影像分析任务,如:
以上是从 DICOM 数据序列到三维数字人体模的重建完整方法,希望对实际工作有所帮助!
转载地址:http://umoaz.baihongyu.com/