生物组织连续切片图像的计算机三维重建研究的进展
作者：张 玮 李 杉 戴若兰
单位：兰州大学 干旱农业国家重点实验室，兰州 730000
关键词：三维重建；连续切片；三维图像
生物医学工程学杂志990327 摘要 80年代末至90年代初，最新计算机图像处理技术与生物技术的发展使生物组织的三维图像真实再现成为可能。现在，计算机图像三维重建技术已越来越广泛地应用于生物学领域。本文介绍了生物组织连续切片图像的计算机三维重建研究进展，着重于三维图像的定位、重建与显示和图像数据压缩，图像自动分割的研究进展。
Progress in Technique of Computer for Three Dimensional
Reconstruction from Biological Tissue Series Slices Images
, http://www.100md.com
Zhang Wei Li Sha Dai Ruolan
(State Key Laboratory of Arid Agroecology,Lanzhou University,Lanzhou 730000)
Abstract The development of the technique of computer processing images and biotechnology from late 80's to early 90's has rovided the possibility of displaying three dimensional images of biological tissues truly. Now the technique of computer for three dimensional reconstruction is more and more widely used in the biological territory. This paper introduces the progress in the technique of computer for three dimensional reconstruction from biological tissue series slices images. Emphasis is laid on registration, reconstruction & display,image data compressing and image automatic segmentation.
, 百拇医药
Key words Three dimensional reconstruction Series slices Three dimensional images
1 引 言
许多生物组织的显像、超微立体结构一般是人们观察了大量的该结构的二维图像后在脑中“重建”起来的。连续切片的计算机三维重建技术是对某一细微结构进行连续薄切片，然后把这一系列切片的图像，通过计算机进行处理，从而得到结构的立体形态的一种方法。这种方法首先由Sjostrand(1958)[1]论证了可行性和可靠性。而较为实用的方法则是由Hillman(1977)解决的。多年来，不少研究人员一直致力于生物组织连续切片的三维重建和三维显示工作，以求进一步完善二维切片图像的三维重建理论及进一步提高重建速度，改善显示效果，扩大应用领域。三维重建技术在阐明生物体组织结构与生理功能之间的关系以及在形态学、比较解剖学、细胞化学定位等领域的研究中有着重要的意义。目前，国际上正在继续进行广泛深入的研究，在国内也引起了广泛的注意。
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2 进 展
2.1 三维图像的定位
连续切片的计算机三维重建多数是对肉眼可观察到的实体如脑、颅骨、神经、心脏[2，3]等。显微生物组织图像的计算机三维重建是新的研究课题，目前这方面的报道较少。除了显微结构在重建中的一些固有困难外，定位问题则是三维重建中的共同难题。定位，也称对位、配准(registration)，就是确定图像像素点在空间的位置，从而将二维序列图像合成三维图像。目前，主要有以下几种方法：(1)利用细针、激光或微电极穿孔[4]。大多数定位是穿2～3个孔。用这些基孔，以实现切片对位，这种方法较为常用且简便，但也存在缺点。首先在不知道组织内部结构的情况下，随意穿孔可能破坏需要的结构，影响重建结果。虽然对于半薄、超薄切片可将孔打在标本块的包埋材料上，但在进行三维重建时，需要的是极小的一部分，这样在高倍放大的情况下，穿的孔可能在我们的视野之外。这对于打在材料上的孔有着同样的问题。其次，基孔在高倍放大时可能不完全一致且会产生垂直误差；(2)根据对生物组织解剖学的先验知识而判别[5]，此法简单易行，但需要有丰富的解剖学知识且易使边界模糊；(3)把标本块所要切的面用修块机修平或用刀片切平，侧面修成平面[6]。由于切面平行，因此在进行图像输入时就可以对图像进行定位。但在所需要的视野内也可能看不到切面的边缘。以上3种方法称为硬定位。目前较为精确的方法是软定位，即通过语言编制的计算机定位方法[2，23]。这种软定位结合硬定位，定位精度较理想，但人机交互工作量及计算量均较大，还有待改进。
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正确地判读切片数据和将切片图形准确地对齐，是连续切片三维重建的重要步骤。它直接影响着重建结果和参数计算的准确性。这个问题目前还没有很好的解决方法。无论是硬定位还是软定位，都有待完善，使其更易操作，定位更精确。
2.2 三维图像的重建与显示
三维重建与显示是根据组织连续切片图像在量化过程中被赋予的相应的深度信息和变化，将物体不同切片上的二维图像数据按照切片的空间位置关系依次叠加排列而成物体的三维数据；再利用计算机图像处理技术、图形生成理论及视觉心理学原理，在二维平面上形象直观地显示出具有生动性和立体感的三维图像。目前国际上由断层生成三维图像的方法主要有以下几种：(1)线框模型法(wire-frame model)[7]。它是将切片中的物体轮廓线提取出来组成经纬线，产生网状结构的三维物体图形的重建法。用这种方法形成的三维图像直观效果较差；(2)立体图对法(ster-pair)[8]。该法是将处于不同深度层次的组织切片轮廓按照双眼视差原理重叠在一起，然后用双眼立体镜对重叠图像聚焦而获取三维图像的一种方法。这种计算机三维重建方法得到的立体构形比较准确，但没有立体镜则难于观察(少数人不用立体镜也可以)，与立体图对类似的形式是红绿二色立体图；(3)灰度表面模型法(shade-surface model)[9]。此法首先利用多边形逼近物体表面，再通过隐面消除、明暗处理等方法获得立体感强的三维物体图形。其三维模型具有形象逼真，立体感强，观察方便等优点，但实现起来困难较大，重建时间长；(4)体素模型法(voxel model)[10]。它是以单个小立方体，即体素作为三维图像的基本单元的一种重建方法，其特点是保留了重建物体的内部特征。这种方法重建结果形成一个三维立体结构，可以显示任意剖面图像，但重建时间长；(5)深度彩色法(depthcolor)[12]。此法的基本原理是对切片图像进行彩色分割，即用不同的色彩对不同的组织块图像进行编码，并对不同层次的组织块赋予不同的颜色、饱和度和亮度，利用颜色由淡到浓给人以由近及远的深度感觉。此法重建算法简单，易于硬件实现重建速度可接近实时，对任意复杂形状的物体均可重建，因此使用范围广，但由于人为地为组织指定颜色虽提高了人眼对彩色的敏感性，却隐藏了组织内部的某些信息；(6)真实立体图像显示法[11]。此法是利用光学原理和人眼视觉暂留特性的一种三维重建方法。其图像直观、立体感强；(7)截面重建法[12]。这种方法是利用画面上像点的明暗程度来表现模型可见表面各部位的深浅而使人产生立体感觉的一种三维重建和显示方法。可观察物体不同剖面，算法简单，重建速度快，使用范围广，但旋转显示的可视侧面效果差，立体感不明显；(8)基于三角形面元以及NURBS(非均为有理B样条)曲面的三维重建方法[13]。这种方法根据三角形面元以及NURBS曲面的三维重建算法，并将模式识别的原理和模式分类方法引入多目标识别过程，从而实现对多目标离散体或任意复杂形状物体的三维重建。此法获得的图像直观效果好但计算量大，重建时间长，而且显示的只是物体表面，难以显示出实体剖面图像。
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上述重建方法各有利弊，且大都是针对不同的研究对象而提出的，因而均有一定的适用范围。随着计算机图像的发展，已有不少用于三维重建的软件，如Columbia Scientific公司研制的CS1/3D软件，3-D-E，3DVIEWNIX，AVS等。但有很大的局限性，不能广泛应用。近年来可进行三维重建动态显示的仪器也陆续问世。例如共聚焦显微镜，这种仪器可以断层扫描样品，然后三维重建，并且可测量形态参数，用菜单和鼠标操作即可。此仪器使人们避免了繁重的连续切片工作、但由于其切片厚度最小为0.1 μm，所以对于超微结构的观察，还必须进行连续切片。
2.3 图像压缩
重建后的三维图像数居是用来在计算机屏幕上进行立体感显示的，要对它做各种几何变换的运算，实现多种投影显示方式及几何尺寸的测量等，这就需要在计算机中存储和操纵庞大的数据，所以必须统一地考虑数据在内存的压缩存储格式和各种快速算法。
从压缩种类上看，图像压缩可分为两大类[14]。(1)无损压缩，即原始图像可以从压缩中完全恢复出来。此种方法是以信息论中的保熵原理为基础的。其缺点是压缩比较低，一般情况下不超过3。(2)有损压缩，这种方法压缩比较高，但是以图像的信息损失为代价。
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从压缩方法上看，自Oliver提出PCM编码以来[15]，图像编码技术得到了迅速发展和广泛的应用并日趋成熟。传统的编码方法有：熵编码、游程编码、预测编码、变换编码及分层编码等。进入80年代后，相关科学的迅速发展和新学科的不断涌现也为图像压缩技术注入了新的活力，为了能更好地满足计算机多媒体的需要，人们结合模式识别、计算机视觉、神经网络及小波理论等，开始探索图像编码的新途径[16～19]。现在矢量量化编码、神经网络编码以及小波变换编码等压缩技术已成为人们研究的热点，这一研究已取得令人鼓舞的成绩，它们作为新一代编码技术的代表将被人们逐步完善[20，21]。同时人的视觉心理生理特性的研究成果也开拓了人们的视野，给从事图像编码技术研究的学者带来了新的启迪，产生了基于人类感知的图像压缩编码[22]。这种压缩技术不局限于Shannon信息论框架，具有高压缩比。当前这种编码技术正在发展研究之中。从目前的发展趋势看，在不远的将来会有更多的图像压缩技术应用到生物图像领域中来，各种编码压缩技术也会不断地得到发展完善。
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2.4 图像自动分割
与二维图像不同，三维图像必需考虑实体中哪一个部位应被成像，因此需要对图像进行分割。按物体对图像进行自动分割是一个尚未解决的问题，近期内将很难有所突破；然而这一问题的解决对实际应用有很大的推动作用。对于自动分割技术，国外从80年代后期开展这方面的研究。Nazif levin提出一种基于规则的图像分割的方法[24]，这种方法虽实现了图像的自动分割，但有很多弊端。随着人工智能技术的发展，出现了基于知识的图像分割方法[25]。这种显示方法保真度较高，同时也避免了三维重建过程中遇到的图像匹配问题，是一种很有前途的新方法。但该法在很大程度上取决于知识模型，而建立一个完整的知识模型是一个长期的内容。近两年Brigham Young大学的Erie N.Montenson等人提出一套称为“智能剪刀”的方法。该法将自动分割与人工交互分割相结合，做到了既省事又准确的对任意图像中的物体进行分割和编辑，有很好的应用前景。
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3 小 结
随着生命科学的发展和形态与功能研究的增强及计算机技术的飞速发展，用计算机技术直观地、原位地、精确地展示被研究对象的三维空间构型的要求日益迫切。生物组织的三维重建显示正是应这种日益增强的要求在近20年建立和发展起来的。现在生物组织连续切片的三维重建突破传统组织学和形态学表达二维形态资料的局限性，为生物研究和教学提供了形象直观、立体感强的三维动态图像资料及其形态学参数，因而不仅有助于对生物形状及其组织细胞进行完整且准确的形态学描绘和鉴定，而且有助于阐明组织结构与生理功能、品质构成以及各组织细胞的空间位置相互关系。生物组织连续切片的三维重建正越来越广泛地应用于形态学、比较生物学、解剖学、分子生物学等学科领域。生物显微图像的三维重建一直是一个貌似简单容易进入而又非常棘手的研究课题。影响三维重建图像效果的因素很多，除系统环境条件、重建算法与显示方法外，断层切片的数量和质量亦是影响重建结果真实性的重要因素。由于组织细胞形态小，其连续切片的数量和质量保证难度较大，通常外形重建效果优于组织细胞，所以从切片角度而言，还需完善。随着电子技术的发展，大量的生物组织图像将建立在数字化基础上，如共聚焦显微镜、CT等。正在发展的数字电子技术着重完善图像的随机存取、传递、再现以及处理、操作的简便性。从计算机技术角度来看，必须实现更复杂的软、硬件及图像工作站，尤其软件设计必须在结构上突破普通关系数据库的束缚，允许处理图像，并通过图像与系统交流。
, 百拇医药
作者简介：戴若兰(通讯联系人)
参考文献
1 Sjostrand FS. J Ultrastrust. Res,1958;2∶122
2 Carlbom I, Terzopoulos D, Harris M. Computer assisted registration segmentation and 3D reconstruction from images of neuronal tissue sections.IEEE Trans. On Medi imaging,1994;13
3 吕维雪.医学图像技术的研究前沿.张作生.生物医学工程前沿.合肥：中国科学技术大学出版社.1993∶351-357
4 Otten E, van Lecuwen JL. A 3-D reconstruction package from serial sections images. Eur J Cell Biol,1989;48(Suppls.25)∶73
, 百拇医药
5 张景强，叶巧真，赖德锦等.小白鼠肾脏线粒体三维结构的重构.中山大学学报(自然科学版)，1990；129(3)∶73
6 张显全，李自双，杨 力等.肝血窦连续切片的计算机三维重建.生物医学工程学杂志，1997；14(2)∶195
7 Willey TJ. Computer graphics in three dimensions for prepective reconstruction of brain ultrastructure. IEEE Trans On Biomed Eng,July 1973;288
8 王 今著.生物组织显微镜结构三维重建的灰度阴影立体图对显示技术.生物物理学报，1990；2(3)∶17
9 Heffeman PB, Robb RA. A new method of shaded surface display of biological and medical image. IEEE Trans on Medical Imaging,1985;MI-4∶25
, 百拇医药
10 Udapa JK. Interactive segmentation and boundary surface formation for 3D digital images.Comput Graph Imag Proc,1982;18(15)∶213
11 李淑梁，陈 洁.三维CT图像的显示与重建.清华大学学报，1986；26(5)∶10
12 张 义，李时光，杨 恬.生物组织显微切片图像计算机三维重建的截面重建技术.中国生物医学工程学报，1992；11(1)∶17
13 陈 菁.多目标离散断层图像序列的三维重建算法研究.重庆大学硕士学位论文，1995
14 Jain AK. Image data compression: A review proc.IEEE,1981;69(3)
, 百拇医药
15 L loyd SP.Least squares quantization in PCM. IEEE Trans on Inform Theory,1982;IT 28(2)
16 Bill Welsh. Model-based coding of image Ph D Dissertation. British Telecom Research Lab,Jan 1991
17 Worterink PH. Subband coding of image Ph D Dissertation of TU Delft. 1989
18 Glenn WE. Digtal image compression based on visual perception and scenc properties.SMPTE,1993
, 百拇医药 19 Duchene J, Lerallut JF, Gong N et al. Micro PACS:Pc-based small PACS implementation.Medical & Biological Engineering & Computing, May 1993
20 Nasrabadi NM, King RA. Image coding usig vector quantization: a review. IEEE Trans,1988;C-36∶957
21 黎洪松，金一子.一种基于自组织神经网络的图像编码方法.电子学报，1994；93
22 Armando Manduca. Compressing images with wavelet subband coding. IEEE Engineering in Medical and Biology,1995
23 章 明，韩永坚，汪国昭等.人喉的计算机三维重建及显示.解剖学杂志，1997；20(3)∶205
24 Nazif AM, Levine MD. Low level image's segmentation:An expert System. IEEE Trans of PAMI,1984;PAMI-6∶555
25 谢 逢，罗立民，田雪芹.基于知识的人脑三维医学图像分割显示方法.生物医学工程学杂志，1997；14(2)∶124
(收稿：1998-04-22), http://www.100md.com
单位：兰州大学 干旱农业国家重点实验室，兰州 730000
关键词：三维重建；连续切片；三维图像
生物医学工程学杂志990327 摘要 80年代末至90年代初，最新计算机图像处理技术与生物技术的发展使生物组织的三维图像真实再现成为可能。现在，计算机图像三维重建技术已越来越广泛地应用于生物学领域。本文介绍了生物组织连续切片图像的计算机三维重建研究进展，着重于三维图像的定位、重建与显示和图像数据压缩，图像自动分割的研究进展。
Progress in Technique of Computer for Three Dimensional
Reconstruction from Biological Tissue Series Slices Images
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Zhang Wei Li Sha Dai Ruolan
(State Key Laboratory of Arid Agroecology,Lanzhou University,Lanzhou 730000)
Abstract The development of the technique of computer processing images and biotechnology from late 80's to early 90's has rovided the possibility of displaying three dimensional images of biological tissues truly. Now the technique of computer for three dimensional reconstruction is more and more widely used in the biological territory. This paper introduces the progress in the technique of computer for three dimensional reconstruction from biological tissue series slices images. Emphasis is laid on registration, reconstruction & display,image data compressing and image automatic segmentation.
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Key words Three dimensional reconstruction Series slices Three dimensional images
1 引 言
许多生物组织的显像、超微立体结构一般是人们观察了大量的该结构的二维图像后在脑中“重建”起来的。连续切片的计算机三维重建技术是对某一细微结构进行连续薄切片，然后把这一系列切片的图像，通过计算机进行处理，从而得到结构的立体形态的一种方法。这种方法首先由Sjostrand(1958)[1]论证了可行性和可靠性。而较为实用的方法则是由Hillman(1977)解决的。多年来，不少研究人员一直致力于生物组织连续切片的三维重建和三维显示工作，以求进一步完善二维切片图像的三维重建理论及进一步提高重建速度，改善显示效果，扩大应用领域。三维重建技术在阐明生物体组织结构与生理功能之间的关系以及在形态学、比较解剖学、细胞化学定位等领域的研究中有着重要的意义。目前，国际上正在继续进行广泛深入的研究，在国内也引起了广泛的注意。
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2 进 展
2.1 三维图像的定位
连续切片的计算机三维重建多数是对肉眼可观察到的实体如脑、颅骨、神经、心脏[2，3]等。显微生物组织图像的计算机三维重建是新的研究课题，目前这方面的报道较少。除了显微结构在重建中的一些固有困难外，定位问题则是三维重建中的共同难题。定位，也称对位、配准(registration)，就是确定图像像素点在空间的位置，从而将二维序列图像合成三维图像。目前，主要有以下几种方法：(1)利用细针、激光或微电极穿孔[4]。大多数定位是穿2～3个孔。用这些基孔，以实现切片对位，这种方法较为常用且简便，但也存在缺点。首先在不知道组织内部结构的情况下，随意穿孔可能破坏需要的结构，影响重建结果。虽然对于半薄、超薄切片可将孔打在标本块的包埋材料上，但在进行三维重建时，需要的是极小的一部分，这样在高倍放大的情况下，穿的孔可能在我们的视野之外。这对于打在材料上的孔有着同样的问题。其次，基孔在高倍放大时可能不完全一致且会产生垂直误差；(2)根据对生物组织解剖学的先验知识而判别[5]，此法简单易行，但需要有丰富的解剖学知识且易使边界模糊；(3)把标本块所要切的面用修块机修平或用刀片切平，侧面修成平面[6]。由于切面平行，因此在进行图像输入时就可以对图像进行定位。但在所需要的视野内也可能看不到切面的边缘。以上3种方法称为硬定位。目前较为精确的方法是软定位，即通过语言编制的计算机定位方法[2，23]。这种软定位结合硬定位，定位精度较理想，但人机交互工作量及计算量均较大，还有待改进。
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正确地判读切片数据和将切片图形准确地对齐，是连续切片三维重建的重要步骤。它直接影响着重建结果和参数计算的准确性。这个问题目前还没有很好的解决方法。无论是硬定位还是软定位，都有待完善，使其更易操作，定位更精确。
2.2 三维图像的重建与显示
三维重建与显示是根据组织连续切片图像在量化过程中被赋予的相应的深度信息和变化，将物体不同切片上的二维图像数据按照切片的空间位置关系依次叠加排列而成物体的三维数据；再利用计算机图像处理技术、图形生成理论及视觉心理学原理，在二维平面上形象直观地显示出具有生动性和立体感的三维图像。目前国际上由断层生成三维图像的方法主要有以下几种：(1)线框模型法(wire-frame model)[7]。它是将切片中的物体轮廓线提取出来组成经纬线，产生网状结构的三维物体图形的重建法。用这种方法形成的三维图像直观效果较差；(2)立体图对法(ster-pair)[8]。该法是将处于不同深度层次的组织切片轮廓按照双眼视差原理重叠在一起，然后用双眼立体镜对重叠图像聚焦而获取三维图像的一种方法。这种计算机三维重建方法得到的立体构形比较准确，但没有立体镜则难于观察(少数人不用立体镜也可以)，与立体图对类似的形式是红绿二色立体图；(3)灰度表面模型法(shade-surface model)[9]。此法首先利用多边形逼近物体表面，再通过隐面消除、明暗处理等方法获得立体感强的三维物体图形。其三维模型具有形象逼真，立体感强，观察方便等优点，但实现起来困难较大，重建时间长；(4)体素模型法(voxel model)[10]。它是以单个小立方体，即体素作为三维图像的基本单元的一种重建方法，其特点是保留了重建物体的内部特征。这种方法重建结果形成一个三维立体结构，可以显示任意剖面图像，但重建时间长；(5)深度彩色法(depthcolor)[12]。此法的基本原理是对切片图像进行彩色分割，即用不同的色彩对不同的组织块图像进行编码，并对不同层次的组织块赋予不同的颜色、饱和度和亮度，利用颜色由淡到浓给人以由近及远的深度感觉。此法重建算法简单，易于硬件实现重建速度可接近实时，对任意复杂形状的物体均可重建，因此使用范围广，但由于人为地为组织指定颜色虽提高了人眼对彩色的敏感性，却隐藏了组织内部的某些信息；(6)真实立体图像显示法[11]。此法是利用光学原理和人眼视觉暂留特性的一种三维重建方法。其图像直观、立体感强；(7)截面重建法[12]。这种方法是利用画面上像点的明暗程度来表现模型可见表面各部位的深浅而使人产生立体感觉的一种三维重建和显示方法。可观察物体不同剖面，算法简单，重建速度快，使用范围广，但旋转显示的可视侧面效果差，立体感不明显；(8)基于三角形面元以及NURBS(非均为有理B样条)曲面的三维重建方法[13]。这种方法根据三角形面元以及NURBS曲面的三维重建算法，并将模式识别的原理和模式分类方法引入多目标识别过程，从而实现对多目标离散体或任意复杂形状物体的三维重建。此法获得的图像直观效果好但计算量大，重建时间长，而且显示的只是物体表面，难以显示出实体剖面图像。
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上述重建方法各有利弊，且大都是针对不同的研究对象而提出的，因而均有一定的适用范围。随着计算机图像的发展，已有不少用于三维重建的软件，如Columbia Scientific公司研制的CS1/3D软件，3-D-E，3DVIEWNIX，AVS等。但有很大的局限性，不能广泛应用。近年来可进行三维重建动态显示的仪器也陆续问世。例如共聚焦显微镜，这种仪器可以断层扫描样品，然后三维重建，并且可测量形态参数，用菜单和鼠标操作即可。此仪器使人们避免了繁重的连续切片工作、但由于其切片厚度最小为0.1 μm，所以对于超微结构的观察，还必须进行连续切片。
2.3 图像压缩
重建后的三维图像数居是用来在计算机屏幕上进行立体感显示的，要对它做各种几何变换的运算，实现多种投影显示方式及几何尺寸的测量等，这就需要在计算机中存储和操纵庞大的数据，所以必须统一地考虑数据在内存的压缩存储格式和各种快速算法。
从压缩种类上看，图像压缩可分为两大类[14]。(1)无损压缩，即原始图像可以从压缩中完全恢复出来。此种方法是以信息论中的保熵原理为基础的。其缺点是压缩比较低，一般情况下不超过3。(2)有损压缩，这种方法压缩比较高，但是以图像的信息损失为代价。
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从压缩方法上看，自Oliver提出PCM编码以来[15]，图像编码技术得到了迅速发展和广泛的应用并日趋成熟。传统的编码方法有：熵编码、游程编码、预测编码、变换编码及分层编码等。进入80年代后，相关科学的迅速发展和新学科的不断涌现也为图像压缩技术注入了新的活力，为了能更好地满足计算机多媒体的需要，人们结合模式识别、计算机视觉、神经网络及小波理论等，开始探索图像编码的新途径[16～19]。现在矢量量化编码、神经网络编码以及小波变换编码等压缩技术已成为人们研究的热点，这一研究已取得令人鼓舞的成绩，它们作为新一代编码技术的代表将被人们逐步完善[20，21]。同时人的视觉心理生理特性的研究成果也开拓了人们的视野，给从事图像编码技术研究的学者带来了新的启迪，产生了基于人类感知的图像压缩编码[22]。这种压缩技术不局限于Shannon信息论框架，具有高压缩比。当前这种编码技术正在发展研究之中。从目前的发展趋势看，在不远的将来会有更多的图像压缩技术应用到生物图像领域中来，各种编码压缩技术也会不断地得到发展完善。
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2.4 图像自动分割
与二维图像不同，三维图像必需考虑实体中哪一个部位应被成像，因此需要对图像进行分割。按物体对图像进行自动分割是一个尚未解决的问题，近期内将很难有所突破；然而这一问题的解决对实际应用有很大的推动作用。对于自动分割技术，国外从80年代后期开展这方面的研究。Nazif levin提出一种基于规则的图像分割的方法[24]，这种方法虽实现了图像的自动分割，但有很多弊端。随着人工智能技术的发展，出现了基于知识的图像分割方法[25]。这种显示方法保真度较高，同时也避免了三维重建过程中遇到的图像匹配问题，是一种很有前途的新方法。但该法在很大程度上取决于知识模型，而建立一个完整的知识模型是一个长期的内容。近两年Brigham Young大学的Erie N.Montenson等人提出一套称为“智能剪刀”的方法。该法将自动分割与人工交互分割相结合，做到了既省事又准确的对任意图像中的物体进行分割和编辑，有很好的应用前景。
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3 小 结
随着生命科学的发展和形态与功能研究的增强及计算机技术的飞速发展，用计算机技术直观地、原位地、精确地展示被研究对象的三维空间构型的要求日益迫切。生物组织的三维重建显示正是应这种日益增强的要求在近20年建立和发展起来的。现在生物组织连续切片的三维重建突破传统组织学和形态学表达二维形态资料的局限性，为生物研究和教学提供了形象直观、立体感强的三维动态图像资料及其形态学参数，因而不仅有助于对生物形状及其组织细胞进行完整且准确的形态学描绘和鉴定，而且有助于阐明组织结构与生理功能、品质构成以及各组织细胞的空间位置相互关系。生物组织连续切片的三维重建正越来越广泛地应用于形态学、比较生物学、解剖学、分子生物学等学科领域。生物显微图像的三维重建一直是一个貌似简单容易进入而又非常棘手的研究课题。影响三维重建图像效果的因素很多，除系统环境条件、重建算法与显示方法外，断层切片的数量和质量亦是影响重建结果真实性的重要因素。由于组织细胞形态小，其连续切片的数量和质量保证难度较大，通常外形重建效果优于组织细胞，所以从切片角度而言，还需完善。随着电子技术的发展，大量的生物组织图像将建立在数字化基础上，如共聚焦显微镜、CT等。正在发展的数字电子技术着重完善图像的随机存取、传递、再现以及处理、操作的简便性。从计算机技术角度来看，必须实现更复杂的软、硬件及图像工作站，尤其软件设计必须在结构上突破普通关系数据库的束缚，允许处理图像，并通过图像与系统交流。
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作者简介：戴若兰(通讯联系人)
参考文献
1 Sjostrand FS. J Ultrastrust. Res,1958;2∶122
2 Carlbom I, Terzopoulos D, Harris M. Computer assisted registration segmentation and 3D reconstruction from images of neuronal tissue sections.IEEE Trans. On Medi imaging,1994;13
3 吕维雪.医学图像技术的研究前沿.张作生.生物医学工程前沿.合肥：中国科学技术大学出版社.1993∶351-357
4 Otten E, van Lecuwen JL. A 3-D reconstruction package from serial sections images. Eur J Cell Biol,1989;48(Suppls.25)∶73
, 百拇医药
5 张景强，叶巧真，赖德锦等.小白鼠肾脏线粒体三维结构的重构.中山大学学报(自然科学版)，1990；129(3)∶73
6 张显全，李自双，杨 力等.肝血窦连续切片的计算机三维重建.生物医学工程学杂志，1997；14(2)∶195
7 Willey TJ. Computer graphics in three dimensions for prepective reconstruction of brain ultrastructure. IEEE Trans On Biomed Eng,July 1973;288
8 王 今著.生物组织显微镜结构三维重建的灰度阴影立体图对显示技术.生物物理学报，1990；2(3)∶17
9 Heffeman PB, Robb RA. A new method of shaded surface display of biological and medical image. IEEE Trans on Medical Imaging,1985;MI-4∶25
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11 李淑梁，陈 洁.三维CT图像的显示与重建.清华大学学报，1986；26(5)∶10
12 张 义，李时光，杨 恬.生物组织显微切片图像计算机三维重建的截面重建技术.中国生物医学工程学报，1992；11(1)∶17
13 陈 菁.多目标离散断层图像序列的三维重建算法研究.重庆大学硕士学位论文，1995
14 Jain AK. Image data compression: A review proc.IEEE,1981;69(3)
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(收稿：1998-04-22), http://www.100md.com