医学CT图像三维重建代码_做个好男人！的博客

1理论基础

使用DCM格式文件，进行三维重建。要了解DCM格式，可参考医疗CT断层图像DICOM标准和工业CT断层图像DICONDE标准。
在使用DCM格式文件进行三维重建时，实际上是要从若干DCM文件中，获得到三维结构信息。然后再使用面绘制或体绘制的方面，重建出三维图像。

2 代码（python）

prepro.py

import matplotlib.pyplot as plt
import pydicom.uid
import sys
from PyQt5 import QtGui
import os
import pydicom
import glob
from PIL import *
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
from tkinter.filedialog import *
import numpy
import SimpleITK as sitk
def window(img):
    win_min = 350
    win_max = 50
    for i in range(img.shape[0]):
        img[i] = 255.0 * (img[i] - win_min) / (win_max - win_min)
        min_index = img[i] < 0
        img[i][min_index] = 0
        max_index = img[i] > 255
        img[i][max_index] = 255
        img[i] = img[i] - img[i].min()
        c = float(255) / img[i].max()
        img[i] = img[i] * c
    return img.astype(np.uint8)
def get_pixels_hu(ct_array,slope,intercept):
    if slope != 1:
        ct_array = slope*ct_array
    ct_array += intercept
    return ct_array
PathDicom = "D:/xiangmu/CT/data/CQ500_CT/CQ500CT181 CQ500CT181/Unknown Study/CT 0.625mm"
# PathDicom = r'D:\xiangmu\CT\data\CQ500_CT\CQ500CT0 CQ500CT0\Unknown Study\CT 4cc sec 150cc D3D on'
lstFilesDCM = []
SaveRawDicom = "SaveRaw/"
reader=sitk.ImageSeriesReader()
series_IDs=sitk.ImageSeriesReader.GetGDCMSeriesIDs(PathDicom)
nb_series=len(series_IDs)
# print(nb_series)
series_file_names=sitk.ImageSeriesReader.GetGDCMSeriesFileNames(PathDicom,series_IDs[0])
reader.SetFileNames(series_file_names)
image=reader.Execute()
# median 滤波
sitk_median = sitk.MedianImageFilter()
sitk_median.SetRadius(2)
image = sitk_median.Execute(image)
# sitk.WriteImage(sitk_median, 'sitk_median.mha')
print('before:',image)
# for root,dirs,files in os.walk(PathDicom):
#     for file in files:
# print(os.path.join(root,file))
# image=sitk.ReadImage(os.path.join(root,file))
resample=sitk.ResampleImageFilter(

在VTK中，颜色映射的过程是由映射器mapper完成的。最终该标量值映射为何种颜色，还需要看颜色查询表中颜色的分配情况。如果不手动创建一个查询表，则映射器会使用一个默认的映射表。我们可以手动创建一个颜色查找表，颜色查找表中允许我们自由设定颜色值。vtkLookupTable可以帮助我们来完成这个工作。 //定义一个颜色查找表 vtkLookupTable *lut=vtkLookupTable:...

python-vtk做医学 nii格式的 三维重建 课题的开始关于多层面 三维重建 （医学影像+工业 CT ）使用vtk-Python完成腹部nii数据的 三维重建 与人机交互课题的开始导师给定了一个课题–《医学影像 CT 的 三维重建 》,一脸蒙蔽了么，因为实验室的主流技术还是深度学习做医学影像和自然图像的处理（2D），从来没有做过三维的东西。但是没有办法，抱着试一试的心态，开始查阅相关文献。首先说明，主流的 三维重建 ...

Java 医学 CT 图像 三维重建 代码需要很高的技术水平和大量的专业知识。首先，需要了解 CT 扫描的原理和数据格式，然后使用Java编程语言对数据进行读取和处理。接着，可以使用图像处理技术如滤波、分割等对图像进行处理，最终对体数据进行 三维重建 。在Java中，可以使用开源的工具包如ImageJ和ITK进行图像处理，当然也可以自行编写算法。这里着重介绍ITK工具包的使用。 ITK是一个用于处理医学图像的开源库，提供了丰富的图像处理算法和工具。首先，需要将 CT 图像数据转换为ITK格式，可以使用ITK提供的工具对数据进行转换。然后，可以使用ITK的体绘制算法对体数据进行 三维重建 ，可以选择不同的算法进行体绘制，如marching cubes等。在处理医学图像时，需要考虑到数据的精度和准确性，因此在编写代码时需要十分谨慎和严谨。此外，还需要考虑到程序的效率和稳定性，因此需要对代码进行不断优化和测试。总之，Java 医学 CT 图像 三维重建 代码需要对医学知识和图像处理技术都有深入了解和掌握，并在实践中不断积累经验和优化代码才能取得良好的效果。