虚拟内窥镜系统的关键技术分析

　　随着医学图像处理和三维可视化技术的发展,虚拟内窥镜(virtual endoscopy,VE)以其非入侵性、可重复性等明显的优势获得广泛的研究和应用。自1993年Vining等人[1]首次提出虚拟支气管内窥镜以来,虚拟内窥镜技术已被应用到许多临床实验和各种医学诊断中,主要集中在那些具有空腔组织结构的器官上,如结肠、气管、血管、内耳等。比较典型的应用有美国　GE Research&DevelopmentCenter开发的虚拟内窥镜医学应用系统(VEMA),可以检查人体的多个部位:虚拟结肠、虚拟支气　管和虚拟脉管。WestForest大学虚拟内窥镜研究中心研发了　　一套Free Flight虚拟内窥镜软件系统。美国Boston SurgicPlanning Laboratory建立的一种虚拟耳窥镜系统,以三维形式显示耳的解剖结构来模拟传统内窥镜对内耳的检查过程。法国LaennecHospital开发的虚拟内窥镜系统主要用来对食管、喉进行虚拟内窥。国内对虚拟内窥镜技术也十分重视,目前许多重点大学和机构都在研究。其中西北大学的交互式虚拟内窥镜系统、中国科学院自动化所的3DMED系统已初现成效;浙江大学、中国科技大学等高校也有相关的研究。

　　现阶段的虚拟内窥镜系统还存在一些不足之处,至今仍处于临床实验阶段[2]。许多临床研究表明,目前虚拟内窥镜检查的效果不是很理想(比如在虚拟结肠内窥镜检查中,对于直径大于10 mm的息肉,VE检测只有75% ~100%的灵敏度;直径小于5 mm的息肉,VE检测只有0~67%的灵敏度[3]),在虚拟支气管内窥镜检查中,不能进行活组织检查,不能显示内腔颜色和表面黏膜信息;同时三维成像速度较慢,不能很好地满足实时性的要求;没有一种普适的路径规划方法;目前的中心路径提取算法计算复杂度较高;交互式导航还不能很好地解决虚拟摄像机碰壁、抖动等问题。为解决VE存在的问题,人们分别采用软、硬技术,试图从VE的各个实现过程进行改进。例如综合利用统计学、数学形态学、人工智能等方法对组织器官进行分割;利用相邻帧之间、相邻像素之间的信息相关性提高实时绘制速度;利用特定的器官组织结构控制虚拟摄像机的导航等。从研究趋势上来看有综合的特点。本文对目前VE的各种实现算法进行总结归类,剖析算法提出的依据,从而总结出VE研究的方法和方向。

　　1　VE的概念和优点

　　虚拟内窥镜主要采用虚拟现实技术,涉及计算机图形学、计算机可视化、图像处理和医学影像等多个领域[4]。它通过CT、MRI等影像设备获取人体的断层扫描数据,使用先进的医　　学图像处理技术,重建出三维图像,形成虚拟人体组织。然后把视点置入人体器官内甚至血管中进行视点漫游、变动视距、调整视角、对视点前方组织结构进行动态实时绘制和显示,帮　　助医生在计算机屏幕上完成内窥镜检查。