C#开发PACS医学影像三维重建(一):使用VTK重建3D影像

VTK简介：

 

VTK是一个开源的免费软件系统，主要用于三维计算机图形学、图像处理和可视化。Vtk是在面向对象原理的基础上设计和实现的，它的内核是用C++构建的。

因为使用C#语言开发，而VTK是C++的，所以推荐使用VTK的.Net开发库：ActiViz。

本系列文章主要以技术和代码讲解为主，ActiViz的安装和环境配置可以参考:

ActiViz（VTK的C#库）学习使用心得之二：Activiz.NET的下载和安装

官网资料：ActiViz - 3D Visualization Library for .Net C# and Unity | Kitware

三维重建技术介绍：

对于一些复杂的图像，医生希望用三维重建来观察病灶点来辅助诊断，一般在医学领域内的三维重建类型分为以下六种：

多层面重建（MPR）

最大密度投影（MIP）

表面阴影遮盖（SSD）

容积漫游技术（VR）

曲面重建（CPR）

虚拟内镜技术（VE）

本系列教程最终效果(实际效果受显卡能力决定)：

 

当我们下载并安装好ActiViz之后，准备好要三维重建的Dcm文件，在VS2017中新建一个桌面应用程序项目：

 引用相关的动态库：

 在Form1的Load事件中：

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
　　　　　　  //创建数据读取对象
            vtkDICOMImageReader reader = new vtkDICOMImageReader();

            //小端字节
            reader.SetDataByteOrderToLittleEndian();

            //设置切片数据路径
            reader.SetDirectoryName(@"C:\Users\Administrator\Desktop\vtk\801");

            vtkImageShrink3D shrink = new vtkImageShrink3D();

            shrink.SetShrinkFactors(4, 4, 1);

            shrink.AveragingOn();

            shrink.SetInput((vtkDataObject)(reader.GetOutput()));


            //提取等值面
            vtkMarchingCubes skinExtractor = new vtkMarchingCubes();

            //建立算法对象，从CT切片数据中提取出皮肤
            skinExtractor.SetValue(0, 50); //提取出CT值为50的组织

            skinExtractor.SetInputConnection(shrink.GetOutputPort());

            vtkDecimatePro deci = new vtkDecimatePro(); 
            deci.SetTargetReduction(0.3);

            deci.SetInputConnection(skinExtractor.GetOutputPort());

            vtkSmoothPolyDataFilter smooth = new vtkSmoothPolyDataFilter();  //光滑图像

            smooth.SetInputConnection(deci.GetOutputPort());

            smooth.SetNumberOfIterations(200);

            vtkPolyDataNormals skinNormals = new vtkPolyDataNormals();  //法线

            skinNormals.SetInputConnection(smooth.GetOutputPort());

            skinNormals.SetFeatureAngle(60.0);

            vtkStripper stripper = new vtkStripper();  

            stripper.SetInputConnection(skinNormals.GetOutputPort());

            vtkDataSetMapper skinMapper = new vtkDataSetMapper(); 
            skinMapper.SetInput(stripper.GetOutput());

            skinMapper.ScalarVisibilityOff();


            //设置相机
            vtkCamera aCamera = new vtkCamera();

            aCamera.SetViewUp(0, 0, -1);

            aCamera.SetPosition(0, 1, 0);

            aCamera.SetFocalPoint(0, 0, 0);

            aCamera.ComputeViewPlaneNormal();


            //设置Actor
            vtkActor coneActor = new vtkActor();

            coneActor.SetMapper(skinMapper);

            coneActor.GetProperty().SetAmbient(0.5);

            coneActor.GetProperty().SetDiffuse(1);

            coneActor.GetProperty().SetSpecular(0.6);

            //显示类
            vtkRenderer renderer = renderWindowControl1.RenderWindow.GetRenderers().GetFirstRenderer();

            renderer.AddActor(coneActor);//添加coneActor对象

            //renderer.AddActor2D(new vtkProp());//添加textActor对象

            renderer.SetBackground(0, 0, 0);

            renderer.SetActiveCamera(aCamera);//添加相机

            renderer.ResetCamera();

            vtkRenderWindow renWin = renderWindowControl1.RenderWindow;//设置绘图窗口renWin->AddRenderer(renderer);//装载绘图类

            vtkWin32RenderWindowInteractor iren = new vtkWin32RenderWindowInteractor();

            iren.SetRenderWindow(renWin);//装载绘图窗口

        }

这里我用的是头颅的CT影像切片，运行后就得到了一个未上色的三维模型：

修改上面的代码，尝试提取脑部血管模型：

 //建立算法对象，从CT切片数据中提取出皮肤
skinExtractor.SetValue(0, 250); //血管CT值为200-300左右

 C#开发PACS、RIS、3D医学影像处理系统系列教程 目录整理：

菜鸟入门篇

C#开发PACS医学影像处理系统(一)：开发背景和功能预览

C#开发PACS医学影像处理系统(二)：界面布局之菜单栏

C#开发PACS医学影像处理系统(三)：界面布局之工具栏

C#开发PACS医学影像处理系统(四)：界面布局之状态栏

C#开发PACS医学影像处理系统(五)：查询病人信息列表

C#开发PACS医学影像处理系统(六)：加载Dicom影像

C#开发PACS医学影像处理系统(七)：读取影像Dicom信息

C#开发PACS医学影像处理系统(八)：单元格变换

C#开发PACS医学影像处理系统(九)：序列控件与拖拽

C#开发PACS医学影像处理系统(十)：Dicom影像下载策略与算法

C#开发PACS医学影像处理系统(十一)：Dicom影像挂片协议

C#开发PACS医学影像处理系统(十二)：绘图处理之图形标记

C#开发PACS医学影像处理系统(十三)：绘图处理之病灶测量

C#开发PACS医学影像处理系统(十四)：处理Dicom影像窗宽窗位

C#开发PACS医学影像处理系统(十五)：Dicom影像交叉定位线算法

C#开发PACS医学影像处理系统(十六)：2D处理之影像平移和缩放

C#开发PACS医学影像处理系统(十七)：2D处理之影像旋转和翻转

C#开发PACS医学影像处理系统(十八)：Dicom使用LUT色彩增强和反色

C#开发PACS医学影像处理系统(十九)：Dicom影像放大镜

医学影像三维篇

C#开发PACS医学影像三维重建(一):使用VTK重建3D影像

C#开发PACS医学影像三维重建(二):使用VTK进行体绘制

C#开发PACS医学影像三维重建(三):纹理映射与颜色传输

C#开发PACS医学影像三维重建(四):3D网格平滑效果

C#开发PACS医学影像三维重建(五):基于梯度透明的组织漫游

C#开发PACS医学影像三维重建(六):三维光源与阴影效果

C#开发PACS医学影像三维重建(七):空间测量与标注

C#开发PACS医学影像三维重建(八):VR体绘制

C#开发PACS医学影像三维重建(九):MPR三视图切面重建

C#开发PACS医学影像三维重建(十):MIP最小密度投影

C#开发PACS医学影像三维重建(十一):CPR曲面重建

C#开发PACS医学影像三维重建(十二):VE虚拟内镜技术

C#开发PACS医学影像三维重建(十三):基于人体CT值从皮肤渐变到骨骼的梯度透明思路

C#开发PACS医学影像三维重建(十四):基于能量模型算法将曲面牙床展开至二维平面

熟手进阶篇

C#处理医学影像(一):基于Hessian矩阵的血管肺纹理骨骼增强对比

C#处理医学影像(二):基于Hessian矩阵的医学影像增强与窗宽窗位

C#处理医学影像(三):基于漫水边界自动选取病灶范围的实现思路

C#处理医学影像(四):基于Stitcher算法拼接人体全景脊柱骨骼影像

胶片打印：

C#开发医学影像胶片打印系统(一)：万能花式布局的实现思路

C#开发医学影像胶片打印系统(二)：胶片打印机通讯

C#开发医学影像胶片打印系统(三)：Pacs二维功能在排版中的应用

登峰造极篇

C#开发基于Python人工智能的肺结节自动检测

C#开发基于Python人工智能的脊柱侧弯曲率算法

C#开发基于Python机器学习的医学影像骨骼仿真动画

C#开发基于Python机器学习的术后恢复模拟

C#开发基于U3D的VR眼镜设备虚拟人体三维重建

C#开发基于全息投影的裸眼3D医学影像显示技术

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