# 肺部三维重建的基本方法与实现
近年来，随着医学影像技术的进步，肺部三维重建已成为医学研究和临床应用中不可或缺的重要工具。通过对CT图像进行三维重建，医生能够更直观地观察肺部的结构变化，从而提高诊断的准确性。本文将介绍肺部三维重建的基本原理以及如何使用Python实现这一过程。
## 三维重建的原理
肺部三维重建的基本思路是通过对一系列CT切片图像的处理与分析，将连续的二维图像合成一个三维
很多人都认为ct扫描的辐射太强，做ct次数多了容易导致癌症发生。如果是这样，对ct这种东西，我们应该避之则吉才对。为什么医生还是坚持对一些病人进行ct扫描呢？什么是ct扫描？体检时做过胸透的人都对X光有所体验。进去照X光的人都要经过一道厚厚的门，因为医院或体检中心不想有X光的辐射穿透出去。ct其实也是用X光照射人体，只是传统的X光只是在一个面照射一次，但应用电子计算机技术和横断层头照的ct却是用X
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2023-10-28 13:58:13
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3D重建涉及的知识体系还是挺多的，我当时是看书+项目实操这样进行的，书我当时看的是SLAM十四讲，关于slam的学习入门资源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/137761414然后第二部分就是好的框架或是项目，站在前人的肩膀上学习会事半功倍，我汇总了一些我们团队学校三维重建时候整理的开源项目，这样更方便快速入门：1、Meshroom ⭐4,474Meshroom是一款基于
目录概述：MPR，全称是multi-planar reformation / reconstruction，是常用的医学图像后处理技术优化后的视频： vtkImageReslice参考资料概述：本文实现了 C++ Qt版本的 四视图，MPR 和三维重建；同时有Python 版本；除了MPR之外，在CT重建后处理中还有很多别的常用方法，包括多层面重建（MPR）最大密度投影（MI
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2023-10-05 10:31:27
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医学影像PACS系统源码，集成三维影像后处理功能，包括三维多平面重建、三维容积重建、三维表面重建、三维虚拟内窥镜、最大/小密度投影、心脏动脉钙化分析等功能。系统功能强大，代码完整。有演示。本套PACS系统专门针对医院工作流程设计的，完全符合医院需要，配置灵活的放射科信息化解决方案。采用标准接口协议，实现预约登记、报告诊断、图像浏览和处理、信息统计等功能。 PACS系统功能介绍
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2023-12-18 20:47:41
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四、双目匹配与视差计算立体匹配主要是通过找出每对图像间的对应关系，根据三角测量原理，得到视差图；在获得了视差信息后，根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。立体匹配技术被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题，主要是以下因素的影响： （1） 光学失真和噪声（亮度、色调、饱和度等失衡）（2） 平滑表面的镜面反射（3） 投影缩减（Foresh
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2024-01-09 20:09:52
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简介本周阅读了一篇三维重建相关的论文，现将论文笔记记在这里论文地址作者提出了一个学习框架来推断紧凑网格表示的参数，而非从网格本身学习。这种紧凑的方法采用自由变形和稀疏的线性组合来编码，可以做到从单个图像进行3D重建。与以往的工作不同，文章不依赖轮廓和地表来进行三维重建。在合成数据集和真实数据集上对这种方法进行评估，均得到了非常良好的结果。学习框架以低维的方式有效重建了3D目标，同时保留了其重要的几
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2023-08-30 10:45:32
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文章大纲0.绪论1.视差计算1.1基于视差信息的三维重建1.2基于块匹配的视差计算2.计算世界坐标3.三角剖分3.1 三角剖分简介3.2 Bowyer-Watson算法3.3 三角剖分代码分析4.三维重构参考文献：代码下载 0.绪论这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标——三维重建，系统的介绍了三维重建的整体步骤。双目立体视觉的整体流程包括：图像获取，摄像机标定，特征提取（稠密匹配中这一步可
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2024-06-27 10:38:37
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最近在看三维重建方面的论文，对三维重建方法进行一下总结。
最近在看三维重建方面的论文，进行一下知识总结。三维重建技术三维重建技术就是要在计算机中真实地重建出该物体表面的三维虚拟模型，构建一个物体完整的三维模型，大致可以分为三步：利用摄像机等图像采集设备对物体的点云数据从各个角度釆集，单个摄像机只能对物体的一个角度进行拍摄，要获得物体表面完整信息，需要从多
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2018-04-04 23:48:00
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三维重建的步骤（1） 图像获取：在进行图像处理之前，先要用摄像机获取三维物体的二维图像。光照条件、相机的几何特性等对后续的图像处理造成很大的影响。（2）摄像机标定：通过摄像机标定来建立有效的成像模型，求解出摄像机的内外参数，这样就可以结合图像的匹配结果得到空间中的三维点坐标，从而达到进行三维重建的目的。（3）特征提取：特征主要包括特征点、特征线和区域。大多数情况下都是以特征点为匹配基元，特征点以何
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2023-10-20 18:07:35
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一、前言视觉三位重建一直是计算机视觉和摄影测量领域讨论的话题，且在近几年更是大家关注的热点、如数字孪生、AR、自动驾驶的高精度地图等。视觉三维重建相比激光三维重建，虽然精度上处于劣势，但是视觉具备更丰富的信息且成本低廉，故是数字化场景的首选方案，到目前为止，视觉三维重建框架层出不穷，其开源代表有colmap(2016)、openmvg(2012)、openmvs、alicevison、opensf
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2024-03-11 08:21:03
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多视图重建下面让我们来看，如何使用上面的理论从多幅图像中计算出真实的三维重建。由于照相机的运动给我们提供了三维结构，所以这样计算三维重建的方法通常称为 SfM （Structure from Motion，从运动中恢复结构）。假设照相机已经标定，计算重建可以分为下面 4 个步骤：(1) 检测特征点，然后在两幅图像间匹配；(2) 由匹配计算基础矩阵；(3) 由基础矩阵计算照相机矩阵；(4) 三角剖分
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2023-10-26 17:25:11
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三维重建.py import homography
import sfm
from pylab import *
import sfm
import camera
import numpy as np
from PIL import Image
import camera
import matplotlib.pyplot as plt
import sift
# 标定矩
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2023-09-01 19:41:08
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来自肺部 CT 扫描的 3D 图像分类1. 简要介绍该示例将显示构建3D卷积神经网络（CNN）所需的步骤，以预测计算机断层扫描（CT）扫描中病毒性肺炎的存在。 2D CNN通常用于处理RGB图像（3个通道）。 3D CNN仅仅是3D等效项：它需要输入3D 图形或2D帧序列（例如，CT扫描中的切片），3D CNN是用于体积数据的学习表示的强大模型。2. 环境设置本教程基于Paddle 2.1 编写，
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2023-11-26 09:42:30
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三维重建介绍 三维重建是指根据基于一个视图或者多个视图所获得的物体或者场景的图像重建三维模型的过程。由于单视图的信息很单一,因此三维重建需要更复杂的算法和过程。相比之下，多视图的三维重建(模仿人类观察世界的方式)就比较容易实现,其方法是先对摄像机进行标定,即计算出摄像机的图像坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图像中的信息重建出三维信息 1.根据摄像机（图片）数目划分： 对于基于图像的
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2024-01-09 16:50:22
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三维重建算法广泛应用于手机等移动设备中，常见的算法有SfM，REMODE和SVO等。2.2 双目/多目视觉双目视觉主要利用左右相机得到的两幅校正图像找到左右图片的匹配点，然后根据几何原理恢复出环境的三维信息。但该方法难点在于左右相机图片的匹配，匹配地不精确都会影响最后算法成像的效果。多目视觉采用三个或三个以上摄像机来提高匹配的精度，缺点也很明显，需要消耗更多的时间，实时性也更差。这两种方
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2024-04-24 14:07:53
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论文：https://arxiv.org/abs/2006.07694代码：https://github.com/DIAL-RPI/FreehandUSRecon1. 研究概述目前从徒手超声扫描（freehand US）重建 3D 图像需要外部跟踪设备来提供每一帧的空间位置。本文提出了一种深度上下文学习网络（DCL-Net），它可以有效地利用超声扫描各帧之间的图像特征关系，在不需要任何跟踪设备的情
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2023-09-29 22:34:27
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CT三维重建主要以下七种基本后处理方法：多层面重建（MPR）最大密度投影（MIP）最小密度投影（MinIP）表面阴影遮盖（SSD）容积漫游技术（VRT）曲面重建（CPR）虚拟内镜技术（VE）下面对常用的几个方法进行简要介绍 1、MPR MPR(Multi-Planar Reformatting)，多平面重建，是将扫描范围内所有的轴位图像叠加起来再对某些标线标定的重组线所指定的组织进行冠状、矢状位
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2023-12-29 21:04:48
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1. MeshroomMeshroom是一款基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架的免费开源三维重建软件。GitHub - alicevision/Meshroom: 3D Reconstruction Software2. OpenMVGOpenMVG库根据三维计算机视觉和结构的运动。OpenMVG提供了一个端到端的3D重建，它由图像框架组成，包含库、二进制文件和管道。这些库提供了简单
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2024-01-31 07:28:15
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1 基本原理之如何解PNP问题 相机位姿估计0：基本原理之如何解PNP问题
关键词：相机位姿估计 PNP问题求解用途：各种位姿估计今天给大家讲一讲相机位姿估计的基本原理，说实话我本人也没太了解，这里权当做抛砖引玉了。本来我这个博客是写应用型文章的，但虽然不做理论研究，但你要使用别人的方法来解决问题，那么也还是多多少少要对它的原理有点了解的。关于PNP问题就是指通过世界中的N个
