三维地震数据的可视化

三维地震数据的可视化（精选9篇）

三维地震数据的可视化 篇1

1 引言

在地球物理领域,地震勘探是地球物理勘探中重要的方法之一。人们需要对勘探得到的数据进行解释来获取信息,但这些数据通常是海量的,缺乏直观性和可读性。20世纪80年代后期提出了科学计算可视化[1],并将其应用于地震数据的解释中。在三维数据可视化技术应用到地震解释中以前,地震解释人员通常对三维资料仅做二维垂直剖面解释。通过对每一条地震剖面上的每个层位、每条断层拾取后,再通过三维空间的组合来完成的。三维体可视化解释是通过对来自于地下界面的地震反射率数据体采用各种不同的透明度参数在三维空间内直接解释地层的构造、岩沉积特点。这种三维立体扫描和追踪技术可使解释人员快速选定目标,结合精细的钻井标定,可帮助解释人员准确快速的描述各种复杂的地质现象[2]。而直接体绘制技术有多种,本文采用的是光线投射算法。光线投射算法的一般流程是:数据分类—颜色赋值—光线追踪与数据重采样—图象合成。

2 地震数据分类

地震数据进行分类合理与否,将直接影响三维图像的效果。地质学家在长期的解释实践中总结出了一套有效的该方法,其中应用最广泛的就是地震相分析,它根据地震波在特征上的差异将地震剖面分为不同的地震相单元,比较常用的地震波特征有振幅、频率、连续性、速度等,其中最直观、最突出的特征就是振幅。已有许多实例表明,仅仅根据振幅的差异就能识别出不同的地质体。我们知道彩色图像的RGB三原色都是256级,将地震数据按振幅为256级,即转化为BYTE型数据,每一级代表一类数据,然后对每一级赋予相应的颜色和不透明度。

3 颜色与不透明度赋值

为了提高三维可视化图像的对比度,根据地震数据的振幅值赋予不同的颜色,每一种颜色又有强度的变化。除了颜色赋值外,还需要为每类数据赋予一个不透明度值,从函数关系上,不透明度和颜色都是振幅数据的映射函数,因此,根据传递性可将不透明度值转化为颜色的函数,即不透明度与颜色的关系可表示为一条曲线。

4 光线投射算法

光线投射算法的基本思想:假想数据场位于屏幕后的某位置,先按观察方向将数据场转换至视坐标下,通过屏幕上的一个像素点(设为Q),沿垂直于屏幕的方向(即观察方向)向数据场发出一条射线。该射线从P点进入数据场,从P点离开数据场,则屏幕上Q点处的视觉效果由PP段累积而成。在PP上按事先设好的步长值进行等间距采样,每个采样点的特征值和梯度值可由其所在的立方体网格的八个顶点的特征值和梯度值作三线性插值求得,然后根据事先定义好的特征值与伪彩色的对应关系,并应用适当的光照模型(通常采用Phong模型),计算出每个采样点的颜色值,然后由前至后或由后至前按相应的不透明度逐点累计颜色值,最后形成屏幕上Q点的累积视觉效果。屏幕上所有象素点按如上方法计算后,到了整个数据场在屏幕上投射的具有透明效果的图像。

光线投射算法与Z缓冲器算法相比,它们仅仅是内外循环颠倒了一下顺序,所以它们的算法复杂度类似。区别在于光线投射算法不需要Z缓冲器。为了提高本算法的效率可以使用包围盒技术,空间分割技术以及物体的层次表示方法等来加速。

5 图像合成

将每条射线上各个重采样点的颜色和不透明度值可按从后向前的顺序或从前向后的顺序进行累加。

5.1 从后向前的顺序进行合成

该合成算法是沿光线由后往前将各个重采样点的颜色值和不透明度值进行累加[3],以得到发出该光线的像素点的颜色值。

定义一个以某一数据点为中心的小正方体为体素,即一个体素内只包含一个数据。任何一个体素可发射光线和吸收光线,其中该体素内的数据的颜色和不透明度值即为该体素的颜色值和不透明度值。设第i个体素的颜色值为C_now,不透明度值为a_now,进入第i个体素从后向前的光线的颜色值和不透明度度分别为C_in和a_in,经过第i个体素后合成的光线颜色值和不透明度值为C_out和a_out,则有式(1):

当光线上有n个体素时,将各体素的颜色值进行累加后得式:

其中C0为初始颜色,最C为最终颜色,第i个体素的颜色值为Ci,不透明度为ai,该体素的透明度为

5.2 从前向后的顺序进行合成

从前向后的顺序进行合成与从后向前的顺序进行合成相反,它是逆着光线传播方向进行光线的合成。

设第i个体素的颜色值为C_now,不透明度值为a_now,进入第i个体素从后向前的光线的颜色值和不透明度度分别为C_in和a_in,经过第i个体素后合成的光线颜色值和不透明度值为C_out和a_out,则有式:

现在需要计算光线上各采样点的不透明度值。光射线上任意一点的不透明度=1-透明度。以逆光线传播方向进行不透明度的合成,设有一束单位强度的光线从左射入第i个体素,则射入前的光线秀明度值为1-a_in,不透明部分被吸收掉了,经过该体素后剩余的透明度值为1-a_out可计算出相应的不透明度损失,然后再根据不透明度值的损失与输入光能之比,可求得式:

然后根据式(3)和式(4)可计算出C_out。

由于从前向后的合成算法可以省去许多无效的计算,计算速度很快,因而一般都采用由前向后的算法进行光线合成。

6 结果与展望

我们利用上述光线投射算法应用于实际的地震数据可视化中,并得到了预期的效果。由于可视化能将原始数据投影到一幅完整的图像中,使得原来分散的信息能相互联系起来,便于综合分析和判断,因而比传统的二维图像要直观、可靠得多。

三维可视化的效果取决于对数据的正确分类以及不透明度曲线的合理调节对地震数据的分类的结果直接影响着可视化图像的效果,数据的分类是三维数据可视化的关键问题之一。

摘要：传统的地震数据解释方法是利用地震剖面与水平切片的二维图象显示三维数据,它具有很大的局限性。科学可视化技术的出现使得三维数据三维解释成为可能。将科学可视化技术应用于三维地震数据场,则产生了三维地震数据可视化技术,它主要包括面可视化与直接体绘制两种技术。本文主要研究三维地震数据场的直接体绘制方法——光线投射算法。

关键词：三维,地震数据,可视化

参考文献

[1]McCormick B H,DeFanti T A,Brown M D.Visualization in scientific computing.Computer Graphics,21(6)

[2]温庆庆.可视化地震资料解释系统的研究与开发.西安:西安科技大学.2008

[3]Drebin R A,Carpenter L,Hanrahan P.Volume rendering.Computer Graphics,1988,22(4):65～74

三维地震数据的可视化 篇2

文章在介绍了三维地震资料可视化原理的基础上,利用SGI的OpenInventor实现了:(1)三维地震数据体的切片(主测线、联络测线、水平方向)显示;(2)数据体切片的.移动、缩放、旋转;(3)视觉效果可以选择,可以调节数据体的透明度、颜色;(4)地震“电影”的功能.结合ActiveX技术,将以上功能实现封装为ActiveX控件,嵌入到PowerPoint中,实现了地质汇报中三维地震资料的动态显示与控制.

作 者：路鹏飞 杨长春 郭爱华 LU Peng-fei YANG Chang-chun GUO Ai-hua 作者单位：路鹏飞,杨长春,LU Peng-fei,YANG Chang-chun(中国科学院地质与地球物理研究所,北京,100029)

郭爱华,GUO Ai-hua(中国石油冀东油田勘探开发研究院物探室,唐山,063004)

三维地震数据的可视化 篇3

随着计算机性能的飞速发展,各领域的三维信息可视化已成为计算机图形技术的重要应用之一[1]。三维数据可视化显示与处理中,曲面构造、场景构建、三维映射、隐藏表面消除、光照模型设定、视图交互等,是影响可视化效果与效率的关键。计算机图形库为三维信息可视化提供了关键技术及算法,OpenGL以其跨编程语言、跨平台、高性能的特点,成为图形图像领域主流的图形库之一[2]。

三维地震勘探已成为地球物理勘探中最重要的方法,也是当前石油、天然气、煤炭等地下矿产的主要勘探技术[3]。三维地震数据的可视化是进行地震数据解释的有效手段。三维工区的场景构建与属性曲面显示是可视化的核心问题。文献[4]研究了Grid三维曲面构造与显示的算法,结合OpenGL显示技术实现了地质要素三维动态显示[4]。文献[5,5]研究了散乱点集构造三维曲面的有效算法,在3D激光扫描仪、照相测量等领域有较好应用[5,5]。文献[6]研究了利用OpenGL双缓存、显示列表技术提高三维曲面显示效率的策略[6]。此外,三维曲面的光照、采样率等也是三维数据可视化研究的关键。

论文运用三维图形技术实现三维地震数据可视化软件,解析SEGY地震数据文件,获取工区数据体、原始曲线数据、断层、剖面、属性等多种地震工区数据。

地震数据量大,一般的工区数据有几百兆甚至几G。要在三维地震工区体上有效显示有用信息,获得直观、快速的数据显示,重点要解决三维场景构建、视图交互、曲面绘制、渲染效率等关键问题。

2三维地震数据可视化软件及系统流程

三维地震数据可视化的核心是展示三维工区数据,在三维工区图上绘制地震数据、属性数据、标识地震勘探中的井数据、剖面信息,通过不同的数据属性直观展现勘探结果。三维工区以及工区上的层信息、剖面显示以及井标识如图1所示。

三维地震数据可视化系统以三维地震体为基础,其断层、剖面、属性数据均表示为地震体中的曲面[4]。因此,系统实现的重点问题在于三维场景构建、曲面绘制和渲染优化。软件的核心功能如图2所示。软件流程如图3所示。

文件解析:解析原始SEGY文件,生成工区信息。

数据提取:从工区中提取切片、剖面、断层等数据,作为数据处理及可视化显示的基础信息。

属性计算:对提取的数据进行计算,获得用户需要的属性数据。

场景构建:构造3D工区,设定坐标系统,初始化显示环境。

属性显示:绘制属性曲面。

3三维地震数据可视化的关键问题及实现

3.1三维地震数据工区体显示

图1中的三维场景构建基于地震数据的实际坐标,数据被划分为几十道至几万道的数据点阵。需要正确的设置场景范围并指定合适的观察点,还需要定义合理的视图变换如旋转、缩放、平移等操作。同时为了得到好的显示效果,还需要添加光照、消除锯齿、平滑边缘等。

实际的工区是规则的立方体,不同的工区坐标范围相差很大,而且众多工区并不规则。基于实际的工区坐标数据绘制场景,使用OpenGL的投影变换及视口变换呈现到窗口中。为了得到好的显示效果,需要合理设置观察点的位置及观察范围。假设场景立方体为sceneWidth,sceneHeight,sceneDepth,定义trans变量如下:

trans = max(sceneWidth, sceneHeight, sceneDepth)

假设场景中心为(s_x, s_y, s_z),窗口宽高比为aspectRatio,使用OpenGL的库函数gluPerspective设置观察范围,gluLookAt设置观察点及视线方向,伪代码如下:

gluPerspective(angle, aspectRatio, 2.5*trans, 10*trans);

gluLookAt(s_x, s_y, s_z – 5*trans, s_x, s_y, s_z, 0, 1, 0);

angle的范围在30°～45°,这样的设置保证了场景在窗口中的显示大小适中,同时也使场景不因窗口缩放而变形。

3.2基于冗余坐标填充的残缺曲面绘制

地震数据3D可视化的关键就在于残缺曲面的绘制,OpenGL提供了分格化机制以支持复杂曲面绘制,但其需要提供曲面轮廓的顶点信息以进行分格化计算,残缺度不可知的地震数据是无法获取轮廓顶点的,因此该方法不能用于地震数据的曲面绘制。当前应用较为广泛的三角划分算法在复杂曲面构造上有良好效果[4],但其处理过程复杂,若应用到地震工区这种动辄几百万个测点的大数据上必然无法实现实时显示,同时使用该方法生成的曲面是由大量散乱的三角形构成,无法使用OpenGL的优化策略(如顶点数组、显示列表等)提升渲染效率,因此该方法也不适合地震曲面绘制。

针对地震数据的特点,绘制曲面时缺失的地震道数据往往在整个工区中所占的比例比较小,而工区主体是规则的矩形,地震道也是整齐的分布在工区范围内,因此我们可以使用OpenGL的基本绘图方法如三角形带或矩形带绘制工区,遇到无效道则拒绝绘制临近的多边形。为了提高绘制效率,基于OpenGL的ALPHA测试区别有效道与无效道。

当OpenGL状态机处于RGBA模式下,alpha测试允许根据一个片段的alpha值接收或拒绝它。我们可以将有效道的alpha值设为1,无效道的值设为0,在绘制的时候启用alpha测试。无效道的坐标值理论上是可以为任意值的,因为启用了alpha测试,这些坐标都会被抛弃而不进行绘制。然而,在有效道与无效道相邻的地方,由于无效道的顶点坐标与有效道顶点坐标差距太大,会产生边界阴影,严重影响显示效果,如图4(a)所示。而如果无效道的坐标与有效道的坐标差距不大,那在做alpha测试之后就不会产生边界阴影。这些不被绘制的无效道坐标就属于冗余坐标。无效道的坐标应该与其邻近的有效道坐标值相近或差距很小,才能够有效的减少阴影。但对于每个工区,无效道的范围和数量都是未知的,无法预测哪些有效道距离当前无效道较近。

本论文考虑到工区的中心部分地震道数据出现缺失的概率很小(小于1%),采用了如下策略:从工区中间的有效道开始,逐渐向四周搜索,每当发现无效道,则将其坐标值替换为与其接近的有效道的坐标值,以消除边界阴影。

具体实现方法如下:

(1)将工区分为三部分(中心主测线,左边工区,右边工区)。

(2)遍历中心主测线,如果遇到无效道,则使用圆圈搜索法为其填充冗余坐标,最终使该条主测线上所有道的坐标都为有效值;

(3)以中心主测线为参考,分别遍历左边工区和右边工区,每当遇到无效道的时候,都使用圆圈搜索法填充冗余坐标,直到遍历完整个工区。

圆圈搜索法的目的是使无效道的坐标与邻近有效道的差值尽量小,从而尽可能减少alpha测试带来的边界阴影。该方法是以当前道为圆心,搜索邻近八个地震道的坐标值,取其平均值作为当前道的坐标;如果不存在有效道,则扩大搜索半径重复以上过程,直到找到邻近的有效道。

使用冗余坐标填充算法之后绘制的曲面有效的消除了边界阴影,实验效果图如图4(b)所示。

3.3基于OpenGL索引数组的渲染效率提升

地震数据是海量数据,一个工区动辄就是几百兆甚至几G。如此大的数据量要在普通PC机上实时显示,对渲染效率的要求是非常高的。

当绘制图形顶点数较少时,可以直接绘制各个多边形;而当顶点数增多时,渲染效率会很低,可以使用顶点数组(glArrayElement);场景更复杂时,可以使用索引数组(glDrawArrays, glDrawElement)。这两种渲染优化手段可以极大提高图形的渲染速度,但其负作用是需要额外的内存,顶点数组需要使用数组存储所有的顶点坐标及每个顶点对应的颜色值,而索引数组是在顶点数组的基础上使用的,需要数组存储顶点的调用顺序。

本文采用了索引数组以提高渲染效率。表1给出了不同大小的地震数据使用不同的绘制方式的实际运行时间。数据量单位为(主测线数*联络线数=地震道数量),时间单位为毫秒,此结果是在使用Intel i3处理器、2G内存的PC机上得到的。可以看出,使用索引数组后,图形绘制所耗费的时间及视图交互的响应时间都大幅减少。

4结果与结论

论文基于OpenGL图形库实现三维地震数据的可视化,主要解决了三维场景构建、残缺面绘制、提高渲染效率等关键问题。能够快速显示地震数据体及数据曲面。在Intel 双核处理器、2G内存的计算机上,支持的数据文件达4G,可以同时管理6个工区,最多同时显示10个属性数据窗口,对小于100万道的地震属性数据,显示时间为毫秒量级。软件部分测试图如图5所示。

参考文献

[1]吴冲龙,何珍文等.地质数据三维可视化的属性_分类和关键技术.地质通报,2011,5

[2]朱亚平,杨慧珠等.OpenGL技术在地震数据可视化中的应用.石油地球物理勘探,2000.8

[3]程建远,王寿全等.地震勘探技术的新进展与前景展望.煤田地质与勘探,2009.4

[4]朱建辉,范益进.Grid三维曲面构造与显示的算法及实现,长江大学学报,2007.3

[5]张婉,王磊等.Windows环境下基于Qt的SEGY格式地震数据可视化.计算机与数字工程,2008.2

[5]张典华,蔡勇等.散乱数据点集的三角划分算法研究,计算机工程与设计,2005.8

[6]白婷,赵军等.基于OpenGL的三维曲面数据场动态显示,计算机与信息技术,2009.8

三维地震数据的可视化 篇4

浅议OpenGL的三维地形可视化技术发展

对OpenGL基本概念、数字地面模型和构网技术进行了对比研究,分析了目前实现三维地形可视化建模的.方法以及基于OpenGL实现三维地形可视化的基本步骤,对投影变换和纹理映射和绘制虚拟场景三个部分进行了研究和讨论,通过实验数据模拟,实现了通过键盘控制人机交互的地形实时动态显示,实现了三维地形可视化.

作 者：欧阳溯 OU Yang-su 作者单位：广东省地质勘察局七零六地质大队刊 名：黑龙江交通科技英文刊名：COMMUNICATIONS SCIENCE AND TECHNOLOGY HEILONGJIANG年，卷(期)：32(5)分类号：U416.1关键词：OpenGL 三维 可视化 发展

浅析三维可视化数据库建设 篇5

1998年1月31日, 美国副总统在美国加利福尼亚科学中心发表了题为“数字地球:二十一世纪认识地球的方式”的讲演, 提出了“数字地球”概念———一个可以嵌入海量地理数据的、多分辨率的、真实地球的三维表示, 提出了“数字地球”这一战略思想, 3S技术迅速在全球发展应用起来。现今“3S” (GPS、RS、GIS) 技术已从各自独立发展进入相互融合、共同发展的阶段, 并且在资源调查、车船导航、环境监测、区域管理、城市规划、商业管理等诸多领域里得到了迅速广泛的应用, 三维可视化技术就是其最好的体现。

2 三维可视化技术概述

在上世纪80年代中期, 人类研究了一门集计算机数据处理、图像显示的综合性前缘技术———三维可视化 (3D Visualization) 技术。这项技术是基于三维数据显示, 对现象和特征进行描述和解释的一种图像显示工具, 实质是将描述物理现象的数据转化成图形和图像, 并通过各种视觉表现形式 (如颜色、透视、动画和观察视点的实时改变) , 使人通过观察到的不可见的对象洞察事物的内部结构。尤其是数字地球概念的提出, 使得其近十几年来迅速发展起来的一种空间信息获取和分析处理的综合技术, 它们与空间、电子、光学、地理学、地图学以及信息与计算机科学等学科密不可分, 在各行各业中得到了广泛应用。

3 数据库建设

数据库的建设是整个三维系统建设的核心工作之一。数据的完整性、实用性、精确性、现势性等从根本上决定了系统的价值。项目建设中, 需要根据不同的数据类型特点以及应用的需要, 建立实用有效的数据采集、加工及处理流程与规范。

3.1 数据存储方式

即从数据管理维护方便性、提高数据的共享程度、保证数据的完整性和一致性、提高查询的效率等角度出发。

3.2 地理空间数据库建设原则

在数据库建设之初, 必须制定相关建设原则, 只有遵循这些建设原则, 才能有明确的目标和要求, 才能获得最终可用的大量资源财富。在数据库建设过程中, 需要始终遵循如下三条原则:共享性、标准化、规划性三个原则

3.3 三维模型和纹理数据库总体设计

针对地形、地物创建的三维模型的要求。

4 元数据库设计

元数据库是数据库的核心内容之一。数据提供者通过管理、更新、维护元数据库来了解空间数据集信息。元数据库管理的空间数据集信息由标识信息、数据质量信息、参照系统信息、内容信息、以及联系信息构成。空间元数据包括两级, 一级数据涵盖了实体和元素, 比如核心元素和编目信息, 大致概括了二级数据中部分必选项信息。通过一级数据可以了解数据集总体的比较宏观的信息集合;二级数据包含若干个代表数据集某一方面信息的子集, 这些都是数据集的具体信息。第二级地理空间元数据内容可分为标准内容及引用内容。

5 数据库优化设计

空间数据库系统的响应速度直接反映其性能优劣。性能良好的系统能够确保在系统用户可承受的时间范围内接收到系统的响应。鉴于此, 在设计空间数据库时须综合分析可能干预系统性能的各类因素, 在设计过程中对这些因素优化设计, 或采取规避措施, 以确保系统的响应速度达到性能要求。

6 结束语

三维可视化技术打破了二维空间信息在二维平面中单调展示的局限性, 在实际应用中方便了信息判读及空间分析, 为各行业提供更直观的辅助决策支持, 利用三维可视化技术人们基本可以直接实现物体的再现, 但其效果取决与数据库建设的程度, 它为三维再现提供了最直接的支持, 如属性数据查询, 属性数据查询图形, 以及图形数据和属性数据的互查以及水平测距、垂直测距、斜距, 三维面积等, 因此数据库建设必须要做好功课。

摘要：三维可视化技术是“数字城市”的核心技术之一, 三维GIS已成为当前GIS研究、发展和应用的一个热点, 数据库的建设则是三维可视化技术核心工作之一, 关系到运行效果, 本文就是针对这一问题通过对数据库的建设论述和分析, 以期对三维可视化应用具有一定的参考意义。

关键词：GIS,数字管道,应用

参考文献

[1]马瑞华.浅析3S技术与数字城市[J].内江科技, 2012 (8) :152-152.

[2]刘领兵.基于GIS的城市规划管理信息系统研究与实现[D].西南交通大学, 2007.

[3]张平.采用三维可视化技术再现城市景观[A].新型工业化道路与城市发展模式及途径——中国科协2003年学术年会30分会场论文集[C].2003.

[4]梁鹏帅, 冯冬敬.三维可视化的研究现状和前景[J].科技情报开发与经济, 2009 (07) .

三维地震数据的可视化 篇6

关键词：数字高程,三维可视化,弹道仿真,颜色映射

弹道仿真是弹道导弹总体设计及弹道设计的重要内容,许多学者在进行弹道仿真时往往注重的是弹道的数值计算,并进行二维的平面弹道演示。由于弹道导弹飞行过程中受到各种因素的干扰,尤其是对于远程弹道导弹来说,导弹的飞行轨迹会偏离预先设计的弹道平面,实际的弹道轨迹为三维的空间曲线,因此有必要研究弹道的三维仿真,以给出更加直观及逼真的弹道演示效果。

对于远程弹道导弹来说,由于其射程往往达到几千公里,进行三维弹道仿真时应考虑画出完整的三维地球,在三维地球的基础上绘制三维弹道曲线。制作三维地球模型,常见的方法是纹理映射,即将一幅世界地图图片作为纹理映射到一个三维圆球体上[1],这样制作的地球比较清晰美观,但有两个弊端,一是由于世界地图图片包含的大量颜色信息数据,在进行三维弹道飞行轨迹演示时对电脑硬件的图形显示效果要求较高,二是缺乏立体感。本文考虑利用地球高程数据制作三维地球,在此基础上据通过适当转换将弹道坐标数据变换到地心大地直角坐标系中,从而绘制出三维弹道曲线。利用地球高程数据制作的三维地球模型立体感较好,且数据量不大,非常适合一般的弹道仿真及演示。

1 地球高程数据

数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM),是数字地形模型(digital terrain model,简称DTM)的一个分支[2]。数字高程模型是描述地表起伏形态特征的空间数据模型,由地面规则网格点的高程值构成的矩阵,形成栅格结构数据集,用以记录大地表面不同坐标点(x,y)的相应高程(z),并可以通过计算机实现三维分析和显示。

从国内外多种不同途径可以免费获得各种不同的数字高程数据,本文采用ETOPO数据建立三维地球模型,该数据是来源于美国、澳大利亚、新西兰三个国家的相关科研机构的地球高程数据的集合,可从美国华盛顿大学(Washington University)网站获取。通过将全球沿着经线、纬线方向划分为规则的网格,如1,×1,,2,×2,,5,×5,大小单元网格,每一个ETOPO数据代表一个单元格中心处的高程,主要有三种分辨率的ETOPO数据:ETOPO1,ETOPO2,ETOPO5。

2 三维地球的绘制

本文在Matlab环境下进行弹道仿真,产生一个三维单位球体只需一个简单的命令(调用sphere或surface函数),难点是给这个单位球体着色,从而生成具有立体感的地球。利用地球高程数据绘制三维地球的基本原理是,按照一定的规则,在三维球体上给不同的高程绘制不同颜色的点。利用Matlab的demcmap函数产生高程数据相应的颜色映射表,假定已获得ETOPO5高程数据并存储在矩阵DEM_ETOPO5里,则用Matlab内部命令cmap=demcmap(DEM_ETOPO5,64)产生64色的颜色映射表cmap,见图1,每一行代表一个RGB颜色。

记最大高程、最小高程分别为Hmax、Hmin,颜色映射表cmap矩阵包含m个颜色分量(m行),将[Hmin,Hmax]线性映射到[1,m],即将Hmin映射到下标1,Hmax映射到下标m,可得高程H与颜色下标C之间的线性映射关系式

注意C按四舍五入取整。由于ETOPO数据代表不同网格中心的高程,而每一个高程H按上述公式映射到下标C,则将每个网格分别按照对应的颜色映射表cmap中的第C种颜色着色,如此就得到基于地球高程数据的三维彩色地球模型。

3 三维弹道曲线的绘制

绘制三维弹道曲线需要提供弹道位置参数,弹道参数由弹道方程组积分计算求得,因此求得的是发射坐标系内的弹道参数,需要转换为地心大地直角坐标。设发射点的地心大地直角坐标为[x0,y0,z0]T,发射点天文纬度为BT,经度为λT,瞄准方位角为AT,地心大地直角坐标[xs,ys,zs]T与发射坐标[x,y,z]T间的坐标变换式为[3]

其中

弹道积分求解弹道方程组,求得一系列离散位置参数[X,Y,Z]T(X、Y、Z为1×n向量),按照上述坐标变换公式求得地心大地直角坐标[Xs,Ys,Zs]T(Xs,Ys,Zs为1×n向量),作归一化处理[Xs,Ys,Zs]T=[Xs,Ys,Zs]T/R0(R0为地球平均半径),则在上述三维地球的基础上可以很容易绘制出弹道曲线,调用命令plot(Xs,Ys,Zs)即可实现。

4 仿真实例

本文仿真采用ETOPO5高程数据,沿经度、纬度方向均按15'步长将地球球面划分,从ETOPO5中读取各网格中心处的高程数值,按照图1的64色高程颜色映射表生成三维彩色地球,绘制两个弹头的分导式导弹的弹道曲线,见图2。

5 结束语

本文提出了一种基于地球高程数据的三维地球模型的制作方法,并在Matlab环境下进行仿真,绘制出了三维地球模型,并通过坐标变化将弹道位置参数转化为地心大地直角坐标,从而在三维彩色地球的基础上,绘制出了三维弹道曲线,实现了三维弹道仿真,立体感及真实感较强,实现方式较简单,为弹道仿真提供了一种有效手段。

参考文献

[1]王斌.基于OpenGL的三维数字地球仪研制与开发[C].西安:西北大学硕士学位论文,2008.

[2]吴信才.MAPGIS地理信息系统[M].北京:电子工业出版社,2004.

三维地震数据的可视化 篇7

随着科学技术的进步, 来自各种先进设备所勘察出的数据类型和规模日益复杂, 等待处理的数据量和数据种类越来越多, 如何合理有效的处理这些数据成为当前社会关注的重点, 在处理中从各种海量的数据信息中提取其本质规律, 形成若干可视化和识别模式的数据。而科学计算可视化是通过计算机图形技术和图像处理技术综合应用, 将数据在科学计算所得出的计算结果转换成图形和图像的形式显现在屏幕上, 并进行交互处理。在可视化数据处理中涉及到计算机图形学、图像处理技术、计算机辅助设计和计算机视觉等相关领域。

2 三维重建

三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和数据处理的数学模型, 是通过将数据信息合理的在计算机环境之中进行处理, 并且能够在计算机中分析其原有本质。三维重建技术在当前被广泛的应用在各个生产领域之中, 是建立表达客观世界的虚拟化实现的关键技术。和处理的数学模型, 是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础, 也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。

3 X射线中的三维重建技术

现代医学随着科学技术的不断发展与进步, 诊断方法也得到了极大的丰富, 放射诊疗在目前的医学科学中是一个重要的环节和诊疗方法, 对许多疾病的断定和诊治都有着不可忽视的作用。X射线价差是放射诊断中的重要环节, 更是放射诊疗的基础。长期以来, 在医学治疗中, X射线是放射诊断中的主要技术方式, 然而在实际应用中由于受到多个因素的制约, 医生只能够凭借经验根据所得到的图像估计它们的大小、形状进行诊断, 这就为医生治疗带来了极大的困难。科学计算可视化是借助于计算机技术发展起来的一种新型的技术方式, 是为了将科学计算的能够直观的以图形和图像的形式在计算机显示器中显示出来, 是利用计算机图形学和图像处理技术形成的交叉学科和理论技术方法。医学领域的三维X射线图像的重建与可视化是科学计算可视化技术发展的高级阶段, 更是应用的主要方式。

3.1 基于CT图像的三维重建

x射线计算机断层扫描成像技术于1972年由英国EMI公司的G.N.Hounsfield开发成功, 现在简称为CT技术。一束x射线穿过欲成像人体的某个断层后投射至探测器, x射线和探测器围绕人体旋转进行多角度的测量。所得测量的数据结果由计算机进行处理, 通过相应的投影图像重建算法可以得出断层的二维CT图像。目前的CT技术已经发展到采用扇形或锥形的x射线束, 可实现多层同时扫描, 减少扫描时间。通过CT技术所得的序列断层图像包含的信息量大, 而且在空间上是有规律的排列, 所以目前对医学x射线图像三维重建的研究工作大多数是建立在序列断层二维图像的基础上。基于序列断层二维图像的三维重建大体上有两类方法, 一类为基于二维轮廓线的三维形体重建技术, 另一类为基于体素法实现三维重建。

为了能够采集到在三维空间中规则分布的数据, 就需要间距较小且均匀的断层数据。有时为了满足要求, 在断层之间还要进行层间插值运算。直接体绘制的三维重建过程首先需要从各个体素的灰度值计算出它的阻光度和法线方向;然后利用光照模型合成各个体素的亮度值;接着为了得到类似人眼的观察效果, 要计算出每一个体素对像平面的贡献, 这一过程可以采用顺序投影算法得到最终的成像。

3.2 基于二维轮廓线的三维形体表面重建技术

对于从二维轮廓线恢复出三维形体表面形状的研究, 人们从20世纪70年代开始就进行了研究。一直以来, 在这方面不断有研究成果发表。早期由人工勾画出或计算机检测各个断层图像中目标的轮廓, 然后将这些轮廓线排列在一起表示目标物体的三维形状。为了进行表面重建, 可以采用小三角片多边形的小平面 (或曲面) 拟合相邻轮廓线之间的目标物体表面。如基于表面轮廓的Delaunay三角形方法, 或从轮廓出发的B样条插值重建算法, 都可以得到分片或整体光滑的表面。整个过程中需要解决好三个问题, 一是各断层图像中轮廓的对应问题;二是相邻轮廓间如何拟合;三是对于具有分叉等不规则形状形体的处理。

3.3 基于数字减影图像的三维重建

目前基于x射线投影图像的三维重建研究主要集中血管的三维重建上。目前的研究内容主要有血管中轴线的检测和匹配, 血管截面的形状的重构, 也有学者提出使用计算机立体视觉算法进行血管的三维重建。一般基于数字摄影图像的三维重建依据获得的摄影设备空间几何坐标系来进行, 当空间几何关系难于直接获得时, 可利用定标器进行空间变换矩阵的求解。因此通过x射线摄影图像进行三维重建的研究难度较大, 现在所进行的研究仅集中于人体的某些部位。通过常规x射线摄影获得的正位和侧位的平片中提取有关的信息, 进行股骨的三维重建, 整个过程需要先验模型的支持。

3.4 基于x射线摄影图像的三维重建

从前述可知, 通过x射线摄影得到是一种投影图像, 它反映了所照射的物体在某个方向上的3D信息的重叠。要从2D投影图像进行三维重建, 需要至少两个方向上的投影图像, 而且所需重构的物体在三维结构上还不能过于复杂。同时为了能将目标物体从背景中分离出来, 图像必须具有一定的对比度。因此通过x射线摄影图像进行三维重建的研究难度较大, 现在所进行的研究仅集中于人体的某些部位。目前, 正在进行基于x射线平片图像的股骨三维重建的研究, 通过常规x射线摄影获得的正位和侧位的平片中提取有关的信息, 进行股骨的三维重建, 整个过程需要先验模型的支持。

结束语

从一组采样数据中重建物体的三维实体是人类观察和分析客观事物的重要手段。在当前医学领域的应用中断层数据和图像处理是一种常用的无损伤的数据采集方式。X射线在医疗中是通过2D投影技术逐步朝着3D技术进步, 通过X射线摄影图像进行三维重建研究难度较大, 在医学的应用中存在着诸多的难点, 结合科学技术发展方式综合探究和分析, 为当前医学治疗方式的提高和优化提供依据。由于科学计算可视化和医学X射线摄影技术的数字化发展, 在医疗中使得各个治疗措施和效果更佳的精确, 发展方向明确, 实用化程度高。

摘要：随着科学技术的不断进步, 各种先进的科学技术措施不断应用在当前各个行业生产和工作中。基于断层数据的三维重建是可视化技术应用和研究的主要内容, 在三维模型的分析、仿真应用中是利用可视化管理和研究的前提。本文通过可视化为背景, 阐述了X射线图像在图像处理和医学诊疗中的各个工作环节, 运用三维重建技术分析, 就断层数据处理中线形的拼接缺陷方法、制约三维重建技术的因素和影响使用价值的各个关键技术进行探究, 为三维重建技术在医学工作中的合理应用提供依据。

植物的三维可视化研究 篇8

所谓植物形态建模,不仅模拟植物的常规形态特征,同时也需模拟植物在环境条件下的形态响应,即植物的“真实”三维形态结构,并最终实现植物的结构和功能的并行可视化模拟。总体而言,国内外对于植物三维形态建模方法进行了很多的研究,主要通过研究玉米、小麦、棉花等植物的三维形态,验证了不同建模方法在植物建模中的利弊。按照建模的方法和目的的不同可将数字植物模型分为静态模型和动态模型[6]。针对以上问题,本文以油菜和草莓为研究对象,通过观察其主要形态结构特征,进行了不同方法的植物三维形态几何建模与真实感绘制技术的探索。

1 植物形态结构特征

不同的植物形态结构不同,为了创建“真实”的三维植物模型,首先需要我们对于植物的形态结构特征进行了解。植物的形态结构往往随着生长周期的不同而具有差异,因此,本文通过定期观察不同植物生长过程中各类器官的特征以及各类器官在生长过程中的相互关系,提取了不同时期不同植物形态结构特征,为后续的植物三维模型创建奠定了植物学基础。

1.1 植物形态结构提取

1.1.1 二维数据测量

本文以油菜和草莓为例,以2天为时间单位测量植物的相关指标,主要采用直尺、量角器、软尺等测量工具,获取植物在不同生长时期主要器官的主控参数等。例如在油菜幼苗期,主要是以叶子为主的形态结构,因此在进行二维数据测量时,注重测量叶片的形态结构数据,例如叶片长度与宽度、叶柄的长、叶片着生点、叶片生长的方位角、倾斜角等参数。

1.1.2 三维数据

在植物生长周期过程中,同时定期对整株的植物和器官进行三维数据获取,利用三维数字化仪和三维扫描仪获取整株植物和单个叶片的三维数据。对于单个器官(如叶子、果实)可采用三维数字化仪中的探笔进行器官中少数点云数据的获取工作。

2 植物三维模型

植物三维模型的创建往往取决于数据的类型,根据获取的二维与三维数据不同,决定了单个器官与植物整株的建模方法。

2.1 二维数据建模方法

通过对植物的二维观测数据进行统计分析,确定了植物单个器官以及整株模型之间的几何关系,通过分析得到的约束关系,采用插值的方法进行植物单个器官和整株模型的可视化显示。例如在油菜幼苗期中,油菜叶片的各个参数之间存在着一定约束关系,由图1可知,幼苗期油菜叶片的叶长与叶宽之间的比例关系L/W保持在1.5~2.5之间波动。因此可设置油菜叶片模型参数为叶长叶宽比L/W。通过调控以上参数,便可以获得不同形态的幼苗期油菜叶片模型。

草莓的叶由3片叶组成,叶片中央纵贯一条主叶脉,叶片边缘有锯齿状缺口,即锯齿型叶缘,如图2所示。通过对叶片的观测可知,叶长与叶宽决定了草莓叶片的整体形态特征,因此设定叶长、叶宽作为叶片几何模型的主控参数;同时叶缘锯齿方向和叶片的叶脉分枝有比较大的联系,并与其所在叶片边缘之间存在一定的夹角,且锯齿之间方向的变化也有一定的联系。

设定点O为坐标原点,锯齿顶点P的坐标可由锯齿长度L1、锯齿方向角αi和锯齿间距l1确定(见公式(1))。

对于符合约束条件的植物单个器官和整株模型,如,植物的茎秆和油菜花序等,均可采用二维植物建模方法,进行数据的分析和约束参数的提取,从而采用不同的样条方法进行植物单个器官和整株模型的创建。但是植物的形态与环境之间存在相互影响的关系,因此,采用二维数据建模方法创建的三维植物模型真实感与实际植物模型之间有一定的差距。

2.2 三维数据建模方法

随着三维数据获取技术的发展,越来越多的三维扫描仪应用到植物建模中,常用的有手持式三维扫描仪和小型三维扫描仪,进行植物单个器官和整株模型的三维数据获取,同时也可以采用探笔进行单个器官和整株模型特征点的提取,从而实现某一特定时期的植物单个器官和整株模型。与二维数据建模方法相比,该方法创建的三维模型与真实植物具有极高的相似度,但是,在交互设计方面,具有太多的局限性,往往生成的模型再次编辑具有很大的难度。

3 三维植物模型可视化

鉴于二维建模方法和三维建模方法的优缺点,在本文中采用两种相互结合的方法,进行了油菜与草莓的三维植物模型[7,8,9,10],针对不同的植物器官采用合适的方法进行三维模型的创建,同时基于植物的拓扑结构进行整株植物的三维模型创建。根据上述的三维植物模型的创建方法,结合Open GL图形标准,采用VC++在计算机上创建了油菜和草莓的三维建模可视化系统。为增强模型的真实感效果,通过纹理映射技术对各器官模型和整株模型进行渲染,整体效果如图3所示。

参考文献

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[5]冯伟.高职院校虚拟校园分析与实现[J].信息技术与信息化,2010(10).

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[7]赵丽丽,郭新宇等.油菜花序三维形态结构数字化设计技术研究.[J]农机化研究,2011.5.

[8]赵丽丽,温维亮等.草莓三维形态几何建模与真实感绘制.[J]中国农学通报,2011,27(6).

[9]赵丽丽,陆声链等.3D Shape Reconstructionand Realistic Rendering of floweringrape(Brassica napus L.).[C]The 2011International Conference on Multimedia andSignal Processing.2011.4.

子宫旁组织的三维可视化研究 篇9

关键词：中国数字化可视人体,广泛子宫切除术,子宫旁组织,三维重建

宫颈癌的发病率居妇科恶性肿瘤之首,尤其是发展中国家,发病率逐年攀升。宫颈癌的治疗手段目前已趋于综合化,广泛子宫切除术( radical hysterectomy, RH) 是治疗早期宫颈癌的主要方法,近年来手术途径及技巧虽不断改善[1],然而术中及术后并发症如出血,膀胱、直肠、输尿管损伤以及排便、排尿功能障碍不能完全避免,原因在于盆底解剖位置深在,结构毗邻复杂,尤其是子宫旁组织,包括膀胱宫颈韧带( vesico-cervical ligament,VCL) 、子宫主韧带( cardinal ligament,CL) 、宫骶韧带( uterosacral ligament,USL) 的三维结构及其毗邻关系未能完全了解,且有关这一部分的研究仍然有很大争议[2]。数字化可视人体数据集图像为真彩色,分辨率高,图像形变小,厚度薄,图像相互之间配准度高。 Zhang等[3,4]已经完成了中国数字化可视人体( chinese visible human,CVH) 的数据采集。子宫旁组织复杂,前期的研究有限,目前尚无文献报道子宫旁组织精细三维结构。本研究拟利用CVH对子宫旁组织进行分割,建立精细三维可视化模型并进行形态学研究。

1材料与方法

1.1数据采集应用3例中国年轻女性数字化可视人体盆腔段薄层高清数据集[5]( CVH-5、CVH-4、CVH2) ,选取从髂嵴上缘到会阴下2. 0 cm的连续断面图像,图像层厚最薄达0. 2 mm,分辨率达4064 × 2704, 铣切标本的基本资料、铣切详细参数见表1。数据采集前经CT、MRI扫描未发现盆腔器官器质性病变。

1. 2三维数字化建模将CVH图像数据导入Amira 5. 2. 2商业软件中,在连续横断面图像上对女性骨盆、 盆腔器官、VCL、USL、CL、盆腔血管等进行分割,提取各个结构的轮廓线,并进行三维重建。分割标准以盆腔结构的自然色彩和结构间结缔组织间隔为主,根据各器官周围、器官之间筋膜的走向,纤维结缔组织分布的疏密程度以及有无脂肪组织填充,分别界定出VCL、USL、CL的位置,以及各韧带在宫颈或阴道上的插入点和到盆腔或其他结构上的附着点。

1. 3三维结构的测量利用Amira 5. 2. 2商业软件中3D测量工具对VCL、USL、CL的长度、宽度、厚度进行测量。

2结果

3例数字化可视人体盆部数据各个断面图像清晰,色彩逼真,肌肉、骨骼、纤维结缔组织、血管、脂肪之间形成明显的对比。对盆腔器官、骨盆、VCL、USL、 CL进行了三维重建; 并对VCL、USL、CL进行测量,各自的测量参数见表2。

2. 1 VCL位于膀胱后壁、宫颈和阴道壁上段之间,是膀胱底部筋膜鞘同阴道、子宫前壁的筋膜反折处两侧的结缔组织增厚,形成了左右成对的结缔组织束。 CVH上观察是一对致密结缔组织束,左右各一,由内下斜行至外上,包绕输尿管入膀胱段,以输尿管为中心,分为前叶及后叶。前叶与膀胱后壁相连,后叶紧贴阴道壁,前后叶中均可见血管丛,其下方与膀胱阴道间隙的筋膜相延续。外侧有薄层的纤维隔将CL与之分开,有脂肪组织填充。近阴道及宫颈处含较丰富的血管丛( 见图1A、图1B) 。可视化模型上观察VCL呈梭形,中间宽大,两侧狭窄,上界为膀胱后壁,下界为膀胱阴道间隙的上部,外侧为宫颈前外侧部,内侧为输尿管的内侧缘,分为前叶和后叶( 见图1 C、图1 D) 。

图1A、1B 为 CVH 横断面图像( 宫颈内口水平) ,VCL 位于膀胱、宫、阴道之间,图1B 为图1A 中黑色方框所示位置,可显示其与输尿管,VCL 分为前叶和后叶,输尿管包绕于其中; 图1C、1D 为 VCL 三: 图1C 前面观,图1D 右侧面观 U: 子宫; B: 膀胱; Ur: 输尿管; R: 直肠; C: 宫颈; Va: 阴道; VCL: 膀胱; VCL-AF: 膀胱宫颈韧带前叶; VCL-PF: 膀胱宫颈韧带后叶

2. 2 CL位于宫颈以及阴道上部两侧。CVH上观察, 沿着髂内动脉由内向外上斜行,韧带内含大量的静脉丛、纤维结缔及脂肪组织,内侧与宫颈侧方相连,外侧止于髂内血管的起始部筋膜,前方为闭锁的脐动脉,与耻骨膀胱韧带外侧部毗邻,后方与USL毗邻。从头尾方向上观察以子宫动脉主干为界,可分为上下两部。该韧带起于髂内动脉分叉处,主要由血管及疏松结缔组织构成,延续到尾侧血管成分减少,结缔组织增多,质地较上部致密( 见图2A、图2B) 。利用软件将横断位图像重组为冠状位图像,观察到该韧带中部较宽大,两侧较细小,在盆底于阴道外膜、肛提肌连接处消失,与肛提肌筋膜、骶棘韧带相延续( 见图2C) 。

可视化模型上见该韧带位于宫颈及阴道壁两侧, 骶韧带的前外侧,向上、向外往盆壁方向延伸,包绕髂内血管,以髂内血管鞘为中心,附着于盆壁筋膜组织上,左右对称。上界是髂内动脉起始部,向下延续至盆底,在阴道外膜与肛提肌连接处消失,附着于阴道上段,与位于阴道壁和直肠壁间两侧的筋膜相连,向上固定阴道顶端,可见子宫动脉主干、输尿管从其中部穿过。从腹背方向根据输尿管与它的关系可分为3部分: 从髂内动脉起始部到输尿管进入主韧带处之间为盆部,从输尿管穿出点到阴道壁上段之间为宫颈部,输尿管完全潜行段为中间部( 见图2D、图2E、图2F) 。

图2A、2B 为 CVH 横断面图像( 宫颈水平) ,显示 CL 位于宫颈侧方,紧贴膀胱,图2B 为图2A 中黑色方框所示位置,输尿管穿过其中; 图2C 为冠,显示 CL 起自髂内血管鞘,与肛提肌筋膜相延续,止于阴道外膜处; 图2D、2E、2F 为 CL 三维重建图: 图2D 前面观,显示 CL 与髂内动脉的,图2E 左侧面观,显示 CL 起自髂内动脉第一个分支处,止于阴道上段,图2F 根据 CL 与输尿管的关系可分为盆腔部、中部、宫颈部,输尿管穿过 CL 的中部 U: 子宫; B: 膀胱; Ur: 输尿管; R: 直肠; C: 宫颈; Va: 阴道; CL: 主韧带; ⅡA: 髂内动脉; EIA: 髂外动脉; CL-P: 主韧带盆腔部; CL-M: 主韧带中部; CLC: 主韧带宫颈部

2.3USL起源于宫颈后外侧部,左右各一,CVH上观察其与周围组织界限清晰(见图3A、图3B)。根据USL与盆腔器官的关系,从腹侧到背侧方向上可将USL分为宫颈部、中部、骶骨部,在宫颈内口平面处主要由致密纤维结缔组织及平滑肌构成,中部含有少许血管、神经及平滑肌组织,与周围组织界限清楚,可充分游离。骶骨部由纤维结缔组织构成,向骶骨方向逐渐薄弱,从头侧到尾侧分别与梨状肌筋膜、尾骨肌筋膜、骶棘韧带、肛提肌筋膜相延续,终止于肛提肌与阴道外膜融合处。可视化模型观察USL从宫颈后外侧向两侧盆壁外上方延续,可附着于闭孔内肌筋膜、骶棘韧带、梨状肌筋膜表面,尾骨肌筋膜与USL延续,向后包绕直肠,与骶前筋膜相延续。其内侧毗邻直肠,位于直肠系膜外侧,USL前部与CL部分融合,向外逐渐与之分离,同样可将USL分为宫颈部、中部、骶骨部( 见图3C、图3D) ,输尿管走形于USL中部,从其前方跨过。

图3A、3B 为 CVH 横断面图像( 宫颈水平) ,显示 USL 位于宫颈后方,与骶前筋膜相延续,图3B 为图3A 中黑色方框所示位置; 图3C、3D 为 USL 的三维重建图: 图3C 后面观,USL 连接子宫下段及阴道上段背面,图3D 前面观,USL 分为宫颈部、中部、骶骨部,宫颈部与子宫下段相连,中部游离, 骶骨部与骶前筋膜相连 U: 子宫; Ur: 输尿管; R: 直肠; U-L: 子宫下段; C: 宫颈; Va: 阴道; USL: 骶韧带; Coc: 尾骨肌; S: 骶骨; USL-S: 骶韧带骶骨部; USL-M: 骶韧带中部; USL-C: 骶韧带宫颈部

3讨论

3. 1 VCL三维重建的意义VCL是连接阴道前壁、 宫颈前外侧壁和输尿管后壁、膀胱底之间的结缔组织束[2],对该韧带的研究一般限于尸体解剖或者手术解剖。我们在数字化可视模型上观察到输尿管从其中穿过,可分为前 叶和后叶,与文献报 道一致[6]。 Wang[7]曾在8例防腐处理的尸体上分离了VCL,报道其长度为41. 2 ± 10. 2 mm; 而我们的研究对象是尸体断面图像,韧带处于静止松弛状态,无人为拉伸,因而测量结果短于他们的报道。VCL在RH中有重要的解剖学意义[6],其前叶有膀胱浅静脉通过,后叶包含自主神经纤维和膀胱上、中、下静脉。分离、切断VCL是手术中最易出血和损伤输尿管的环节,正确识别和分离VCL前后叶可减少出血,避免损伤输尿管入膀胱段[8]。因此,辨认、分离VCL是RH中减少出血及降低术后并发症的关键。我们重建了VCL的三维数字化可视模型,将其细化为前后叶,全方位多角度显示其与宫颈、阴道、膀胱、血管神经之间的关系,为手术模拟提供了三维模型。

3. 2CL三维重建的意义关于CL的名称多种多样,如子宫主韧带、颈横韧带、子宫支持韧带等,有关该韧带是否存在,它的作用、结构、组成、起止点等问题均存在争议[9]。我们从CVH及数字化可视模型上观察与Samaan等[10]的发现一致,他们研究了28具甲醛固定的尸体和10具新鲜尸体后认为CL起源于宫颈两侧,位于骶韧带的前外侧,向上、向外包绕髂内血管,以髂内血管鞘为中心,附着于闭孔内肌筋膜上,左右对称,一直延续至盆底,与肛提肌筋膜融合,在宫颈两侧与骶韧带融合,在近坐骨棘处与尾骨肌筋膜、骶棘韧带融合成一体,向上固定阴道顶端及宫颈,可见髂内动脉的分支和静脉丛穿过其中,输尿管从其中部潜行。关于CL的组成,Range等[11]发现,CL由网状结缔组织包绕血管、神经而成,并非胶原组织; CVH上可见CL包含大量的血管、脂肪和结缔组织,通过纤维隔膜与周围结构分开。有研究发现[12],CL中部含有交感和副交感神经,因此CL中部是保留膀胱自主神经RH的关键部位,宫颈部的致密结缔组织和盆内筋膜融合起到支持阴道顶端和盆底的作用。根据Samaan的理论,我们利用CL与输尿管的关系将其分为3部分: 宫颈部、中部,盆侧部,并建立可视化模型,该模型可指导RH模拟,分离CL中部是关键。

3. 3USL三维重建的意义传统解剖学观点认为, USL起自宫颈及阴道上段侧面,向后绕过直肠两侧, 止于骶骨前面,表面盖以腹膜,形成弧形皱襞,向上牵引宫颈。有研究发现,USL并未和骶骨连接,呈扇形起于第2 ~ 4骶骨,到宫颈处变狭窄,附着于骶棘韧带和坐骨棘上[13]。CVH研究证实了后者,且数字化可视模型上观察USL来源于宫颈及阴道上段,向后包绕直肠形成环状结构,未与骶骨相连。Vu等[14]在尸体上测得USL长12 ~ 14 cm,厚5 ~ 20 mm,在宫颈和阴道壁侧面与主韧带汇合,与我们的研究相近。

数字化可视模型来源于CVH,组织未经过拉伸变形,最接近实物,准确性高。我们将USL从腹侧到背侧方向上分为宫颈部、中部、骶骨部,中部有输尿管及腹下神经穿过,是RH中容易损伤盆腔自主神经和输尿管的位置[15]。有学者[16]做过力学研究,在USL宫颈处可承重17 kg,因此USL中部及宫颈部是骶韧带悬吊术理想的缝合部位。该模型可精确模拟手术缝合点,提高手术的成功率和安全性。