孙 坚，谭 珂，高 原，蔡守旺，王鹏飞

1 解放军医学院，北京 100853；2 解放军总医院研究生院 教育技术中心，北京 100853；3 解放军总医院第一医学中心 肝胆胰外科学部，北京 100853

利用CT等医疗探查设备获取数据信息并进行三维可视化建模，一直以来是医学图像领域的研究热点。在肝胆外科手术研究领域，对肝肿瘤的形态和位置进行自动或手动标注分割，其结果可方便开展三维可视化建模分析，进而确定手术方案并实现术中规划[1-3]。目前可视化建模的基本方法主要有移动立方体算法(marching cubes，MC)[4]、体绘制法[5]、多平面重建法[6-7]、最大密度投影法[8]、容积重建法[9]、有限元法[10]。Custodio等[11]提出了一种扩展的行进数据集算法，将MC中像素值的0、1标记改进为+、−和=，解决了拓扑结构划分和网格质量提升的冲突。De Sales Tsuzuki等[12]提出了一种基于传播的MC算法，采用开放边界条件进行循环以确定体元的迭代处理顺序，在高数据量的条件下保持了较高的运算速度。Gu和Kim[13]使用以CPU为核心的Bunyk算法优化了光线投射算法，使用逐像素的交集表以保证非凸网格的准确性。上述研究在成像算法方面取得了建设性成果，但在实际应用中存在一定的欠缺，如描述器官的受伤情况。在日常生活中，车祸、坠落、钝击等意外冲击造成脾损伤的发生率在腹部创伤中可达40%～50%，在腹部闭合性损伤中，脾破裂占20%～40%[14]。由于冲击会造成肝脾包膜破裂、实质裂伤，甚至门静脉、肝静脉受损，肝脾叶血肿、离断、异位、损毁，腹腔压力变化造成血肿，整体解剖结构发生改变，相较于正常肝脾或肝肿瘤等结构，其CT图像视野混乱，数据的分类、识别、标注易在实质损毁区域混淆，上述研究成果不能完全解决此类问题。……