PyQt Python 使用 VTK ITK 进行分割 三维重建 医学图像可视化系统 流程

效果：

 重建流程：

1. 输入 可以读取DICOM ，nii nrrd 等数据

    设置读取器以加载 DICOM 图像系列。
    使用 itk::GDCMImageIO 作为 DICOM 图像的输入输出接口。
    使用 itk::GDCMSeriesFileNames 获取指定路径下的所有 DICOM 文件名。
    使用 itk::ImageSeriesReader 读取 DICOM 图像序列，并将其作为3D图像存储。

2.  分割

    创建 itk::ThresholdImageFilter 进行图像阈值分割。也可以使用 等高线分割，区域增加分割，AI 分割   

3. 连通性分析

    创建 itk::ConnectedComponentImageFilter 对分割后的图像进行连通性分析。
    对每个连通区域分配唯一的标签。
    获取标记（labeled）图像。
    获得连通性分析后的图像像素，后面就可以对像素做处理

 4. 选定区域处理

    遍历用户选定的点。
    对每个点，将屏幕坐标转换为图像坐标。
    从标记图像中提取每个点的标签值。
    将提取的标签值存储在列表中。

5. 转换为 VTK 图像

    将 ITK 图像转换为 VTK 的 vtkImageData。
    并部分不能颜色显示；
 
6. 创建并配置 VTK 体渲染器

    创建 vtkPolyDataMapper vtkActor 并设置输入数据。
    
    定义颜色 ，以及体属性。

7. 可视化

    创建 VTK 渲染器和渲染窗口。
    添加体对象到渲染器。
    设置背景色并重置摄像机。
    启动渲染窗口交互器以开始交互式查看。

8.输出 保存
   三维模型，可以进行单独保存，或全部保存

这个过程涵盖了从读取  医学图像、图像处理（阈值分割和连通性分析）、用户交互（选定区域处理）到最终的3D可视化。

视频：

PyQt Python VTK ITK 分割 三维重建