ViviSection：基于骨架的体编辑 (ViviSection: Skeleton-based Volume Editing)

作者: 日期: 2013年9月9日

关键字：体编辑(Volume editing), 骨架化(Skeletonization), 体分割(Volume segmentation)

在计算机仿真与实体建模等实际应用中，体编辑(Volume editing)一直是一个重要的研究方向。尤其在医学图像处理中，某些器官在不同病理情况下，器官图像分割算法精度并不是很高，因此需要有效的体编辑(Volume editing)算法来校正这些误分割(misclassifications)。

ViviSection_01_misclassification图1  (a)-(c)选择并校正过分割; (d)-(f)选择并校正欠分割；(g)-(i)使用Remove layer交互去除伪影

一般而言，器官图像分割算法会导致两类误分割：其一，欠分割(Under-segmentation)，例如，在胃图像分割算法中，对原本属于胃器官部分的像素，被误划分在该类别之外，如图1 (a)-(c)表示对欠分割部分进行选择并校正。其二，过分割(Over-segmentation)，即对于原本不属于胃器官部分的像素，被误划分在该类别之内，如图1 (d)-(f)表示对过分割部分进行选择并校正。这两种误分割都可以通过提供体编辑工具进行修正。

ViviSection_02_steps图2 本文算法流程

对误分割进行修正时，首先需要精确的三维选择工具(Selection tool)，鉴于三维中典型的遮挡问题，传统的三维选择算法效率与有效性并不高，本文作者提出了一种基于骨架(Skeleton)距离的三维选择算法—ViviSection[1]：

  1. 首先使用现有的Skeleton算法[2]提取出医学成像的骨架，如图2(a)所示。
  2. 计算出Skeleton Distance Field（SDF），得到类似等高面的骨架距离面，如图2(b)所示。
  3. 通过SDF计算Influence Zones，即骨架上每个点的影响范围。对于器官上每个voxel，找到最近的骨架上的一个voxel，并由骨架上的该voxel控制，从而使得器官的不同部位都由骨架的不同部分控制，想要编辑具体器官部位时，只需要选择骨架上的相应控制点即可，如图2(c)所示,不同颜色的骨架voxel控制不同部分的体像素。
  4. 交互，包括选择交互与校正交互，选择交互包括 (1) Neelde，选择器官体上的一个体像素，可以得到相应的骨架voxel； (2) Scalpel，用鼠标获取两个点，将对象分为两个部分，骨架体像素更少的部分即为需要选择的部分； (3) Lasso，用户通过画一个polygon得到相应的以该polygon为底面的棱柱，之后再通过鼠标点击得到一个选择点，选择点所在的部分即为所需要选择的。校正交互都是基于选择的基础上，包括 (1）Add/Remove part，增加/切除选择部分；(2) Add/Remove Layer，增加/切除所选择的体的表面一层，该交互工具可以去除因炎症引起的识别伪影； (3) Smooth，将所选部分做平滑处理，主要使用Gaussian模糊算法。

本文主要使用基于Skeleton的骨架提取算法，通过对骨架voxel操作，对体voxel进行编辑，该方法是对图像自动分割算法补充，不仅保证了分割的稳定性，也大大提高了分割的精度。

[1] Alexey Karimov, Gabriel Mistelbauer, Johanna Schmidt, Peter Mindek, Elisabeth Schmidt, Timur Sharipov, Stefan Bruckner, and Eduard Gröller, “ViviSection: Skeleton-based Volume Editing”, Eurographics Conference on Visualization (EuroVis), 32(3):461-470, 2013.

[2] Ta-Chih Lee, Rangasami L. Kashyap and Chong-Nam Chu. Building skeleton models via 3D medial surface/axis thinning algorithms. Computer Vision, Graphics, and Image Processing 56 (1994), 462–478.

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