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1、PET-CT图像感兴趣区勾画及三维重建 摘要 目的： PETCT是PET机与CT机完美的结合，其中PET图像代表细胞摄取葡萄糖的能力，一般肿瘤细胞摄取葡萄糖的能力比普通细胞强，PET图像分辨率差。所以PET图像是功能显像。CT图像是结构显像，能准确显示病灶的大小，结构等信息，而且分辨率高，所以可以为PET图像进行定位、衰减校正等功能。研究PET-CT图像对临床有十分重大的意义。 PET应用FDG进行肿瘤诊断最为人们所认识，肿瘤对葡萄糖的利用与其恶性程度成正比，FDG PET显像可准确地用于肿瘤术前的分期和鉴别诊断，它可鉴别CT,MRI不能区分的肿瘤复发、放疗引起的坏死，根据肿瘤摄取FDG的程度
2、可判断肿瘤的预后。对核医学DICOM图像进行感兴趣区勾画，结合CT等解剖结构显像，提高功能显像在肿瘤诊断方面的准确率。 方法：利用Matlab软件平台的图形工具箱对核医学肿瘤显像的DICOM影像进行手动勾画感兴趣区，可以通过鼠标点击，获得感兴趣的边缘范围，进一步从这些边缘，勾画完整的感兴趣区，并且可以分别从PET和CT图像对应感兴趣进行勾画。并且再次基础上，进一步编程可完成对感兴趣区的3D重建。 结果：本软件初步完成了DICOM图像进行读取、图像处理、手动感兴趣区勾画、自动感兴趣区勾画及三维重建。通过对核医学影像和其他解剖影像的图像配准和融和，可以准确确定病灶在核医学影像上的对应位置。通过手动
3、感兴趣区勾画准确确定病灶在PET-CT的对应位置；通过自动感兴趣区勾画对病灶有准确的边界勾画，减少了手动误差；通过三维重建使病灶更形象的展现。结论 Matlab软件将在医学图像处理中有更广泛的应用，有利于影像医学的发展。目的 用Matlab软件对PET-CT DICOM图像进行感兴趣区勾画及三维重建。 方法 用Matlab软件对PET-CT图像进行读取、图像处理、感兴趣区勾画及三维重建。 结果 通过手动感兴趣区勾画准确确定病灶在PET-CT的对应位置；通过自动感兴趣区勾画对病灶有准确的边界勾画，减少了手动误差；通过三维重建使病灶更形象的展现。 结论 Matlab软件将在PET-CT图像处理中有
4、更广泛的应用。关键词 DICOM图像，感兴趣区勾画，三维重建，材料和方法1. 仪器和显像剂：PET/CT为GE Discovery LS PET/CT仪。18F-FDG放化纯95%。2. 患者准备：患者空腹6 h，检查前血糖7.0mmol/L。按5.55MBq/kg体重注射18F-FDG后静息约60 min。3. 显像方法：体部CT电压140 kV；电流 140 mA；螺距1.5:1；层厚5 mm；CT重建采用标准重建法。体部PET采集为2D模式，采集时间为4 min/每床位；PET重建采用有序子集最大期望值迭代法（OSEM）。脑部CT电压140 kV；电流 160 mA；螺距0.875:1；
5、层厚5 mm；CT重建采用标准重建法。体部PET采集为3D模式，采集时间为8 min/每床位；PET重建采用滤波反投影法（Reprojection）。在医学教学、科研以及临床工作中，我们要处理许多医学图像。随着计算机应用的普及，大量的医学信息逐渐由文件、胶片的形式转换为电子文档和图片的形式。这给我们的医学相关工作带来了许多方便，例如病例的分类整理和检索、原始资料的管理、远程会诊等等。在这些应用中，我们需要的图像必须是精确的，然而因为种种原因，有时会出现图像被损坏的情况，这时我们就需要对损坏的图像进行处理，恢复其原貌。Matlab在这一方面就大有用武之地。下图1就显示PETCT图像的处理过程。%
6、文件路径的读入。dir=pwd(); %将数据格式转换为字符格式。a=dicomread(dirct1); %处理图像读入。imshow(a,-300 400); %显示DICOMCT图像。figure,imshow(-c,-30000 0); %显示DICOMPET图像。infoct = dicominfo(dirct1) ; %DICOM文件头的读去。1. PET图像(a 为原图像，b 为翻转后有噪声图像，c 为去噪声图像) a b c2.CT图像（a 为纵隔窗，b 为肺窗，c 为骨窗） a b c3. 边缘识别在医学临床实践中，我们经常需要观察细胞、组织或器官的形态，来判断它们是处于正常
7、状态还是处于病态中。这些操作一般都是人工通过某些观察仪器来完成的，其精度显然是有限的。随着计算机技术的逐步完善，利用计算机技术进行辅助诊断是未来发展的一个重要的趋势。利用Matlab提供的一些工具，我们可以方便地对一些图像进行形态方面的处理，对我们实际的诊断工作有一定的意义。aPET图像自动边缘识别bCT图像自动边缘识别4.DICOM图像手动局部感兴趣区勾画%鼠标点击后，读取坐标点并划圆点。while but = 1 xi,yi,but = ginput(1); plot(xi,yi,r.) n = n+1; xy(:,n) = xi;yi;endxys = spline(t,xy,ts);
8、%算出两点之间的拟合曲线。%画出拟合曲线。利用样条工具对已知曲面z=f(x,y)或给定的一组离散值f(xi,yi)进行曲面拟合,并利用Matlab予以实现,讨论了基样条函数插值法和多结点基样条函数插值法,并给出了样条磨光曲面的实现程序。plot(xys(1,:),xys(2,:),r); %找出鼠标开始点与结束点的坐标。r1=xys(1,1);r2=xys(1,n1);l1=xys(2,1);l2=xys(2,n1);line(r2;r1,l2;l1,LineWidth,1,Color,.8 .255 .8); %连接开始点与结束点，封闭曲线。5. DICOM图像自动局部感兴趣区勾画 BW =
9、 roicolor(c,100,40000); BWoutline = bwperim(BW); 6. 图像三维重建医用图像的三维重建技术综合了计算机图形学、计算机视觉和计算机图像处理等学科，是计算机科学可视化的重要组成部分，也是无损检测领域的一门重要技术。通过二维序列断层图像重建出具有直观立体效果的图像，展现被检测物体的三维结构与形态，使技术人员可以多方位地观察物体的结构，积极地参与计算机的操作，对物体的空间结构或者存在的缺陷，可以进行比较准确的定位分析，从而提高检测的方便性和准确率。基于连续断层CT图像的三维重建是指从一系列平行断面图像数据中恢复被重建对象原有的三维形貌，可以分为两种方法：
10、面绘制和直接体绘制1，其中面绘制又包括基于轮廓的表面重建、基于等值面的间接体三维重建2等。本论文是在MATLABE2,3 境下用基于等值面的间接体三维重建方法对PET-CT图像进行了三维重建。本实验用MATLAB程序开发并实现了PETCT图像的等值面三维重建，即将二维PET-CT图像进行灰度调整、平滑滤波、锐化滤波等增强处理和图像分割，形成三维体数据，应用等值面绘制方法对这些数据进行三维重建；同时，编程实现了对重建三维图像的任意位置的剖切显示和透明显示。1)形成三维数组将35幅512512像素的平行切片CT图像构造出三维体数据集T，其中T是51251235的三维数据集。和将35幅128128像
11、素的平行切片PET图像构造出三维体数据集P，其中P是12812835的三维数据集。2)数据预处理由上面步骤构造出的矩阵数据量大。占用内存多，给处理带来一定困难。根据实际情况，在不影响结果的情况下，对数据进行预处理，以减少所处理的数据量。D= rducevolume(D，Ea b c)；D=smooth3(D， filter)。3)体数据在标准透明表面的绘制利用isosurface函数计算体数据集在显示平面累计投影。Fv=isosurface(D，isovalue)；其中D在上面已经得到，isovalue为绘制的等值面的取值，根据实际情况自定。4)构造三维重建碎片使用patch函数来对图像子区域
12、进行分类，可以定义结果图像的颜色、光线等信息。5)设置图像的颜色、阴影及显示效果利用view、daspect、colormap、camlight、lighting等函数设置显示图像的效果。其中view函数定义观察视角，daspect定义27轴、轴和轴的显示比例，colormap定义图像的颜色集，camlight定义照相机光线的位置，lighting定义显示图像的光线阴影。6剖切和透明显示为了观察物体内部结构的上下位置关系，通常需要对物体在特定位置进行剖切，在MATLAB中可以通过重建局部三维图像实现这个功能。以PET-CT的三维重建图像为例，剖切图有清晰地显示了物体内部结构细节，以及上下空间位
13、置关系，这也说明三维重建是非常有意义的。MATLAB中还提供了一种函数alpha(para)，para为透明度参数，其值范围在0和1之间，可以对物体进行透明显示，其作用是不用剖切物体，而通过透视技术观察物体的内部结构。当para为05时，其结果图像为。通过物体的透明显示，可以同时观察物体的内部和外部结构，有助于对物体空间结构的理解。结果与讨论通过手动感兴趣区勾画准确确定病灶在PET-CT的对应位置；通过自动感兴趣区勾画对病灶有准确的边界勾画，减少了手动误差；通过三维重建使病灶更形象的展现。Matlab软件将在医学图像处理中有更广泛的应用。因时间仓促，还有许多工作没有完成，今后将进一步完善此程序
14、。将增加可以测量CT值、SUV值、计数值、病灶面积值、病灶体积值等一系列参数，更好为临床服务。在手动感兴趣区勾画方面，现在是不规则感兴趣区勾画，将增加规则感兴趣区勾画如正方形、矩形、圆形、椭圆等规则勾画及画出Profile曲线。在三维重建方面将增加域值的随意调整，三维图像将随意多角度切割，还将对PET-CT图像融合及配准。总之，以后将结合临床进一步改进程序，满足临床要求，更好为临床服务。参考文献1. 孙宏宇三维CT算法及重建质量研究D武汉：华北工学院，20032. 黄绍辉，等基于表面与基于体素的医学三维重建方法研究EJ3厦门大学学报，2002，41(6)：7443. 曾筝，等利用MATLAB实现CT断层图像的三维重建JCT理论与应用研究，2004，13(2)：244. 徐云翔在MATL4d3环境下实现体绘制法的生物切片图像的三维重建J计算机工程，2001，27(12)：114
