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

本文主要是介绍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，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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：

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