PACS系统中的三维重建技术：原理、实现与应用

​

摘要: PACS（Picture Archiving and Communication System）体系作为医学图画的存储和传输渠道，为医师和患者提供了快捷高效的治疗支持。近年来，三维重建技能在PACS体系中的运用越来越广泛，本文将简略介绍这项技能的运用进程，并给出每一步骤的相关代码。

一、三维重建技能的基本原理

在PACS体系中，三维重建技能是根据一系列二维切片图画，经过数学和计算机算法对图画进行处理，复原出物体的三维结构。这种技能在医学领域的运用现已取得了明显的效果，如CT、MRI等。

二、运用进程及相关代码

前提： 从PACS体系获取数据

首要，从PACS体系中导出原始的二维图画数据。这些数据可能是DICOM格局的文件，需求运用相关库进行读取和解析。这里咱们运用pydicom库进行操作。

import pydicom
def load_images_from_pacs(dicom_files):
    image_data_list = []
    for dicom_file in dicom_files:
        dataset = pydicom.dcmread(dicom_file)
        image_data = dataset.pixel_array
        image_data_list.append(image_data)
    return image_data_list

1. 图画预处理

首要，从PACS体系中导出原始的二维图画数据。这些数据可能包括噪声、伪影等影响三维重建效果的要素，因此需求进行预处理。

import cv2
import numpy as np
def preprocess_image(img):
    # 降噪
    img_denoised = cv2.fastNlMeansDenoising(img, h=30)
    # 对比度和亮度调整
    img_contrast = cv2.convertScaleAbs(img_denoised, alpha=1.2, beta=20)
    return img_contrast

2. 图画配准

图画配准是将不同时间、不同视点获取的图画进行对齐，以便在后续步骤中进行交融。

import SimpleITK as sitk
def image_registration(fixed_image, moving_image):
    elastix = sitk.ElastixImageFilter()
    elastix.SetFixedImage(sitk.GetImageFromArray(fixed_image))
    elastix.SetMovingImage(sitk.GetImageFromArray(moving_image))
    elastix.Execute()
    return sitk.GetArrayFromImage(elastix.GetResultImage())

3. 三维重建

接下来，运用预处理过的二维图画进行三维重建。这里运用Marching Cubes算法，将二维切片堆叠为三维结构。

from skimage import measure
def reconstruct_3d(volume_data, threshold):
    verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(volume_data, threshold)
    return verts, faces

4. 三维模型可视化

最终，咱们将重建的三维模型进行可视化展示。这里运用matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库来完成三维模型的渲染和交互。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection
def visualize_3d(verts, faces):
    fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
    ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")
    # 为极点上色
    face_colors = [(0.5, 0.5, 1, 0.5)] * len(faces)
    # 创建3D多边形调集
    poly3d = Poly3DCollection(verts[faces], facecolors=face_colors, edgecolors="k", linewidths=0.5)
    ax.add_collection3d(poly3d)
    # 设置轴规模和标签
    ax.set_xlim([np.min(verts[:, 0]), np.max(verts[:, 0])])
    ax.set_ylim([np.min(verts[:, 1]), np.max(verts[:, 1])])
    ax.set_zlim([np.min(verts[:, 2]), np.max(verts[:, 2])])
    ax.set_xlabel("X-axis")
    ax.set_ylabel("Y-axis")
    ax.set_zlabel("Z-axis")
    # 使轴比例持平
    ax.set_box_aspect([1, 1, 1])
    plt.show()

三、实践运用事例

以下是一个完整的三维重建进程示例，包括从PACS体系获取数据、预处理、配准、重建和可视化。

def main():
    # 从PACS体系获取二维图画数据
    image_data_list = load_images_from_pacs()
    # 图画预处理
    preprocessed_images = [preprocess(img) for img in image_data_list]
    # 图画配准
    registered_images = []
    fixed_image = preprocessed_images[0]
    for moving_image in preprocessed_images[1:]:
        registered_image = image_registration(fixed_image, moving_image)
        registered_images.append(registered_image)
    # 三维重建
    volume_data = np.stack(registered_images, axis=2)
    threshold = 100
    verts, faces = reconstruct_3d(volume_data, threshold)
    # 可视化
    visualize_3d(verts, faces)
if __name__ == "__main__":
    main()

本文简略介绍了PACS体系中三维重建技能的运用进程.

88~

​