医学图像三维重建系统的研究进展

1 医学图像三维重建软件的概述

医学图像三维重建软件是以医学图像三维重建技术为基础，在计算机上通过二维图像数据重建人体三维模型并进行定性定量分析等操作的软件。医学图像三维重建是指利用人类的视觉特性，对CT、MRI等数字成像技术的二维数字断层图像序列形成的三维体数据进行处理，将其变换为具有直观立体效果的三维图像，以更好地展示人体的三维状态；其涵盖了数字图像处理、计算机图形学、生物医学工程等技术，已广泛应用于医学教学、医学诊断、生物力学分析、模拟外科手术、放射治疗等领域，是当前的一个研究热点。

相较于传统二维影像需要医生在脑中重构人体三维关系的条件，医学图像三维重建软件可以将二维图像重建为三维模型，为临床医生提供人体组织器官的三维信息，进一步确保了临床诊疗的准确性与科学性。利用传统的CT、MRI等设备建立的人体组织结构的三维重建模型只能在特定设备下使用，具有一定的局限性，而医学图像三维重建软件可在计算机上实时完成对人体图像数据的三维模型重建，为临床工作提供了一定的便利，提高了临床工作的效率。与传统的建模软件或扫描测试仪获取三维模型相比，医学图像三维重建软件具有真实感强、成本低、图像逼真、市场需求广等特点；而且利用医学图像三维重建软件建立的三维人体模型还可用于教学研究、辅助解剖训练与手术模拟评估等。

2 主要的医学图像三维重建软件

目前用于医学图像三维重建的主要软件有Mimics、3D Slicer、Simpleware以及Amira等。

2.1 Mimics

Mimics软件是Materialise公司发明的一种医学影像控制系统，具有高度整合且易用的3D图像生成与编辑处理功能。Mimics已广泛应用于医学诊断、外科手术模拟、假体定制以及临床教学等。Comaneanu等利用Mimics软件进行肱骨骨折复位术的辅助设计与模拟、肝硬化的诊断以及颞下颌关节假体的定位和定制；Mohammed等利用Mimics软件完成下颌骨种植体的个体化定制；Shin等使用Mimics软件对尸体心脏进行三维重建用于解剖教学。

Mimics软件拥有图像导入、图像分割、图像可视化、图像配准及图像测量等基础模块。Mimics支持DICOM格式的图像数据以及BMP、JPEG、TIFF等格式文件的导入，其图像分割模块能调整图像的灰度阈值，并对感兴趣区域进行阈值分割、区域生长、形态学操作、布尔操作、空腔填充、蒙版编辑等多项操作。蒙版编辑完成后，Mimics的图像可视化模块可以对蒙版进行三维重建，计算三维模型并优化，同时将相应的人体结构三维可视化。通过图像配准模块，用户可以对畸变图像进行校准，或者对CT、MR图像进行比对配准。图像测量模块则提供了距离、角度、密度等信息的测量工具及标注工具。

除此之外，Mimics软件还拥有MedCAD、Simulation、FEA、RP Slice（快速成型切片）以及STL+等可选模块。MedCAD模块允许用户以二维断层图像为参考，通过绘制及轮廓线拟合创建基本的CAD对象，并以IGES格式输出；Simulation模块可用人体测量分析模版进行细部的几何数据分析，还可对三维模型进行坐标变换及切割、合并、分离等编辑修改，常用于手术模拟评估；FEA模块用于模型的有限元分析及生物力学分析，其功能主要有非流形网格划分、有限元体网格创建、网格优化以及赋材质；RP Slice模块能从分割蒙版生成优化的格式文件，并自动生成RP Slice模型所需的支撑结构，可以同时输出多个解剖结构；通过STL+模块输出的多种格式文件可与任何RP机器进行交互。

Mimics软件的优点主要有：（1)Mimics拥有丰富便利的图像分割工具箱，可以对心脏、肺组织、血管及骨骼等组织器官进行半自动识别分割，并且在对图像进行分割后可通过颜色 区分的蒙版快速搜索有缺陷的轮廓部位进行编辑;(2)Mimics在建模时无需手动确定节点坐标，可直接自动生成三维模型，大大节省建模时间；（3)Mimics的手术仿真模块可用于手术模拟评估、个体化假体或模板设计等，方便医生模拟操练手术过程、评估术前术后解剖机构的改变并调整手术规划。

Mimics软件存在的不足有：（1)Mimics是商业软件，无法做到像开源软件那样面向大多数使用人群，适用性受到一定的限制；（2）虽然Mimics软件具备强大的图像分割功能，但这些功能均为通用型。曹桂平等开展的肝脏模型三维重建的研究表明，Mimics在针对特殊组织器官如肝脏进行分割时，仍需要较多的人为操作，耗时较长，且建模时间也大大增加。

2.2 3D Slicer

3D Slicer软件是美国国立卫生研究院支持的开放源代码平台，用于医学图像的分析、三维重建可视化以及图像引导治疗研究等方面，适合Linux、MacOSX和Windows操作系统。3D Slicer多应用于医学诊断、三维打印、手术规划及预演等。Velazquez等通过3D Slicer模型对肺部非小细胞肺癌部位进行分割与重建，并进行图像分析与病情诊断；Domínguez等对脑室系统进行三维重建及容积测量，用于临床教学；夏学巍总结了3D Slicer对于高血压脑出血手术的术前评估、术中辅助及术后预后以及神经导航方面的应用。

3D Slicer的核心功能为图像分割、图像配准及三维体渲染，核心模块主要有Volumes、Segment Editor、Models、Markups、Transforms以及Volume Rendering等。Volumes模块可以显示图像的容积信息，并在Display版块调整图像的窗口类型、窗宽窗位及灰度范围；Segment Editor模块拥有阈值识别分割、手动绘制、擦除、区域生长、平滑、重建模型等多个操作选项，一般用于图像三维建模；在Models模块，用户可以对重建的模型在三维及切片显示上进行调整；Markups模块提供了基准点、直线、角度、曲线、闭合曲线、平面以及感兴趣区域的标注与测量工具；Transforms模块允许手动配准的空间变换以及多种方式的变换交互，可以对导入时畸变或歪斜的图像进行角度旋转、平移等校正，多用于图像配准；Volume Rendering模块则可以对体积进行光线投射体渲染，允许对感兴趣区域进行裁剪用于可视化，也支持将体渲染与其他可视化元素（如横截面和三角化曲面模型）合成。

3D Slicer软件的优势主要有：（1)3D Slicer软件是开源软件，完全不受限制的使用（特别是图像分析方面），可以在多个平台上、面向大多数群体使用；（2)3D Slicer允许不属于开发团队的用户和开发人员根据自己的喜好修改程序，扩展应用程序的适用范围并引入新的功能，有助于新功能的开发以及软件的更新发展;(3)3D Slicer拥有100多个自带模块与100多个扩展模块，可供用户根据具体需求选择相应模块对体数据进行处理分析等操作；（4)3D Slicer拥有阈值、边缘检测、快速行进法等多种图像分割方法，支持用户根据具体需求选择合适方法分割图像;(5)3D Slicer可以三维重建脑沟、脑回、脑室、颅内血管等解剖结构，已被普遍应用于脑部疾病特别是脑出血的定位与辅助治疗，同时还可以对神经纤维进行三维重建，用以观察、跟踪、测量和分析脑部发育以及脑白质传导束认知功能的发展。

3D Slicer的不足主要体现在：（1）虽然3D Slicer定位更为精准，但是由于病变的大小和深度的不同会导致其体表投影产生误差，重建的精度相较于Mimics等软件尚有欠缺；（2）虽然3D Slicer拥有多种分割功能，但是其在手动分割时对于细节的编辑修改比较粗糙，导致部分区域的分割效果较差，这也间接影响模型的重建效果；（3)3D Slicer对于除了大脑外的如肺部、肝脏、心脏等其他身体组织器官的后处理而优化的图像采集分辨率仍不够理想，对于大脑部位以外的骨骼、血管、软组织等的应用模块或受病理影响的内脏等器官的图像分析，强大的后处理工具包太少，有必要研究和开发新的方法和工具。

2.3 Simpleware

Simpleware软件是Simpleware Ltd公司推出的一套数字图像三维重建与有限元分析专业软件，已广泛应用于生命科学、生物力学、材料科学及三维打印等方面。Simpleware在医学上的应用主要集中于生物力学分析、骨科模型重建以及植入物的设计定制等，如胡晓晖等利用Simpleware软件重建了全颈椎模型并进行有限元分析，探索颈椎的力学特性；Ma等将Simpleware软件用于骨肉瘤切除术的骨肉瘤模型的重建与引导模板的设计。

Simpleware软件拥有核心图像处理平台ScanIP，其中包括用于图像处理、图像可视化及图像分割的工具，可完成图像滤波、图像分割、形态学变换等操作，其主要功能是将二维平面序列图像转换为三维重建图像。Simpleware的可选择模块有用于生成FE/CFD网格、进行网格划分优化以及赋材质的+FE有限元网格生成模块，用于集成CAD模型、可结合ScanIP将CAD模型与三维图像配准的+CAD模块，用于IGES格式模型生成及导出的+NURBS曲面建模模块，以及通过均质化技术计算模型等效材料属性的+PHYSICS物理模块。

Simpleware软件的主要优点有：（1)Simpleware为用户提供了从图像数据导入到模型重建再到有限元分析等一系列完整的图像三维建模技术路线，其前处理信息可以直接导入到分析求解软件中打开，使得用户的工作流程大幅简化；（2)Simpleware软件具有针对复杂数据集的可视化功能，能快速自动生成精确的模型，可生成封闭的STL模型及高质量的表面网格。与此同时，Simpleware软件独特的CAD与图像数据融合方法确保了图像的形态及保真度，能较好地解决医学三维仿真问题。

然而，Simpleware软件的ScanIP模块构建的实体模型曲面是不均匀的，当图像本身拥有噪声时，可能需要在建立三维实体模型后形成有限元之前进行预处理，这在一定程度上加大了工作量。不仅如此，Simpleware软件占用内存过大、操作较为复杂繁琐，且较多应用于石油勘探、地质等工业领域，在医学领域的应用存在一定的局限性。

2.4 Amira

Amira软件是Visage Imaging公司用于对数据进行可视化及操纵控制的工具软件，能识别包括CT、MRI等图像在内的生命科学和生物医学数据，可利用自动与交互式的分割及建模工具创建人体的三维表面及有限元模型。张晓阳等利用Amira软件对小脑核团进行三维重建并测量其体积；季渝军通过Amira软件重建肝脏模型，用于肝切除手术的术前评估。

Amira软件的主要功能可以分为处理重构、可视化探索、分析量化这3部分。Amira可以通过数字过滤器及交互式编辑器对图像进行滤波、自动或手动配准、体数据裁剪编辑等操作，并对图像体内的组织和区域进行重构。可视化探索即利用快速交互式及高质量的可视化技术，通过手动或半自动分割技术对图像进行裁剪和配色等操作来探索所需的体数据。Amira还可以对体数据进行面和网格分析，交互式地测量距离、角度等几何数据，并拥有组织材料分析统计、二维或三维线性测量及标注、联合定位分析等功能。Amira软件还拥有虚拟现实模块、分子模块、网格模块等扩展模块可供选择使用。

Amira软件包含以下几个优势：（1)Amira直接体绘制所需的具有不同特征的传递函数可以自动生成，也可以使用直观的colormap编辑器进行交互编辑，这在一定程度上扩大了体绘制的应用范围与灵活性，可以满足更多用户的特殊需求；（2)Amira可以对多个数据集同时进行可视化及体积渲染;(3)Amira实现的曲面重建方法完全自动，速度快且确保了生成的多边形表示的拓扑正确解，确保高质量有限元网格的划分与优化。

与Simpleware软件相似，Amira软件并不是完全应用于医学图像领域的三维重建软件，在医学领域的应用存在一定的局限性。

3 医学图像三维重建软件的未来展望

随着数字医学的不断推广与计算机技术的快速发展，医学图像三维重建软件相较于传统的二维图像及特定设备的三维重建，在一定程度上更契合医疗领域的诊疗需求，为临床诊疗提供新的辅助工具，进一步提高临床诊疗的效率。虽然医学图像三维重建软件目前在医疗领域具有一定的优势和益处，但医疗领域中的问题复杂且多变，三维重建软件在该方面的应用与发展也有待深入研究。

在图像配准方面，医学图像三维重建软件可应用于通过不同模态检索的图像，并进行多模态图像配准，但其测量应用仅限于单模态配准，医生无法观察多模态下解剖结构位置差异。在图像分割方面，医学图像三维重建软件对于灰度值与周围对比明显易分辨的组织器官，如骨骼、心脏、肺部以及数字减影造影的血管等拥有自动分割的方法，但对于其他组织器官尚未形成有效乃至高效的自动分割方法。在手术模拟及解剖教学方面，部分软件的功能有待完善。

除了软件功能问题，软件的更新速度能否跟上时代步伐也需考虑在内。在当今的医疗体系下，传统模式培养出来的医生在一定程度上缺乏使用三维重建软件的能力，而通过工程人员使用软件对医学图像进行分割重建以及测量分析得出的结果又不够理想，医学图像三维重建软件的规范使用也面临一定的挑战。

针对以上提及的医学图像三维重建软件应用于临床诊疗所存在的不足，可以从以下几个方面进行改善：（1）增加或完善医学图像三维重建软件在多模态配准上的测量分析功能，以满足医生对于多模态解剖位置的观测需求。（2）借鉴新晋的三维重建平台Nextmed（可以自动分割不同的解剖结构并生成三维模型），传统的医学图像三维重建软件可以结合人工智能方法进行改进，在自身已有的图像分割方法的基础上，尝试更多地开发面向人体多种组织器官的半自动或自动分割方法，以创建划分区域的蒙版或者进行自动分割重建等操作，在提高图像分割的简便性的同时，提高图像分割的效率，确保三维重建模型的精准度。（3）医学图像三维重建软件也需要在手术模拟评估、解剖教学等功能上加以扩展完善，以适应更广泛的医疗需求。（4）除了对于商业软件的完善与开发，未来的医学图像三维重建软件开发也应更多面向于如3D Slicer的开源软件，允许并鼓励更多用户及开发人员扩展应用程序的适用范围并加以创新，这将大大提高新功能的开发程度，加速未来医学图像三维重建软件的更新发展。（5）加大医学与工学相结合的推广力度，鼓励临床工作人员学习与使用医学图像三维重建软件,做到快速且确切地了解临床工作所需的人体结构信息，从而才能真正地解决相应的临床问题。

医学图像三维重建软件应用于临床诊疗是当今医疗领域精准医疗模式下的有效实践，其针对医学图像的模型重建及测量分析等功能与临床诊疗及科研需求高度契合。随着计算机技术与医学图像三维重建技术的发展，医学图像三维重建软件必将更多被应用于临床诊疗，在未来具有广阔的发展前景。

参考文献：方威扬,林东鑫,寇万福,黄文华,陈超敏.医学图像三维重建系统的研究进展[J].中国医学物理学杂志,2022,39(07):823-827.

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