经过图像后处理技术构建的三维数字化心血管模型，采用逐层处理的方式，基于半自动化半人工的图像分割操作技术，在专业的影像学医生的指导下，分别采用了心肌分割处理方式构建心肌部位解剖结构模型和用血池分割处理方式构建了血管三维模型，三维数字化模型直观准确的呈现了心脏内部心房心室、心肌壁、血管、室间隔缺损等解剖结构关系及形态大小。研究表明利用适合的医学图像处理技术结合影像学知识可以获取精准的复杂结构性心脏病模型。
在专用的医学图像分割重建软件MimicsInnovationSuite17.0中对CT影像数据进行了分割重建。通过阈值法心肌分割重建了三维数字化心脏的心肌部位，通过动态区域生长法血池分割重建了三维数字化的血管部位，将获取的心脏三维数字化模型保存为打印机可识别的STL格式。运用Mimics软件自带的虚拟手术功能，将心脏部位进行切割，观测到心脏模型的内部解剖结构。得出以下结论：
1、复杂结构性心脏病的诊断是一个棘手的问题，3D打印构建实体模型辅助诊断是目前研究与临床应用的热点，项目基于医学影像学与医学影像医生临床诊断经验，利用图像分割三维重建技术成功构建数字化结构性心脏病模型，为3D打印实体心脏模型提供打印数据。
2、心脏部位的医学影像处理与三维重建不同于人体内硬组织，硬组织与周边包裹的软组织的CT值相差比较大，且结构简单，易于将硬组织和其他软组织图像分割。但是心脏及邻近组织器官结构复杂，CT影像上对比度比较小，需要逐层对医学影像数据进行处理，现在图像处理软件都是基于半自动半人工的技术方法进行分割重建，过程工作量繁重，耗时较长，且过程高度依赖于影像医生的临床诊断经验。本研究中室间隔缺损结构性心脏病模型的三维重建花费了将近一个月的时间，因此急需要开发基于人工智能的分割算法，以简化建模的工作量。
3、基于CT影像数据的心脏模型的医学图像处理需要丰富的影像学知识的指导，而且由于CT影像学的局限性，对于心脏瓣膜等微小组织结构难以进行有效的分割，需要结合CT、MRI等多种影像数据进行多模态融合才能有效完成微小组织结构的重建。
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