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基于GPU的医学图像三维可视化技术的研究.pdf


文档分类:医学/心理学 | 页数:约51页 举报非法文档有奖
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硕士学位论文基于GPU的医学图像三维可视化技术研究硕士研究生:卜祥磊指导教师:陈武凡教授冯前进副教授摘要直接体绘制能够探究体数据内部复杂的解剖结构,与标准的三维面绘制技术相比,该绘制方法最大的优势在于它能够提供半透明绘制,能够提供不同结构间丰富的空间信息。但现代医学影像设备产生的数据量非常大,这就对传统绘制架构和技术提出了极大的挑战。在三维可视化技术和计算机图形学中提到的体绘制算法中,有的为获取高质量的重建图像而放弃与体数据的交互,有的为获取良好的交互性能而牺牲图像的质量。随着当前图形硬件技术的发展,研究人员根据图形硬件架构的特殊结构设计了许多新的算法,这些算法能够兼顾图像质量和交互性能两个方面,对三维重建和可视化技术具有重要的意义。本文在学****图形硬件GPU编程技术的基础上,对医学图像的可视化技术做了一些有意义的探索。(GPU)强大的并行计算能力和灵活的可编程性能,将传统的光线投射算法在具有可编程管线的图形处理器上重新实现,将耗时的三线性插值和采样过程放在GPU上进行,从而提高了重建速度。论文首先将体数据和传递函数映射为纹理并将其载入到显存,接着通过对顶点着色程序和像素着色程序的编写将光线进入点、离开点的计算以及图像的合成运算移入GPU中,最后通过调整传递函数来实现不同的绘制效果。论文通过使用渲染到纹理技术,将绘制的中间结果保存到纹理,并以此来避免使用着色器的动态分支功能。实验表明,在同等绘制质量的前提下,该方法的绘制速度显著提高,能够满足医学影像可视化的实时交互需求,具有较好的临床应用前景。、直观和准确的诊断信息,论文提出了一种基于GPU加速的体切割算法,通过将切割算法和基于GPU的光线投射算法结合,实现体数据的快速切割。论文在基于GPU加速的医学图像快速体绘制的基础上,将剖面的空间信息传入着色器,然后通过比较体数据的空间坐标与剖面位置的关系来决定体数据的取舍。该方法不同于以往基于深度模板信息的体切割,在定义好切割平面后,可从任意角度对保留下来的有效体数据的重建结果进行观察。该方法能够精确地按照用户定义的形状对体数据进行切割,并且由于使用了硬件的加速功能,该方法可以达到实时交互的速度,在手术模拟等临床技术中有广泛应用。,医务人员能够清楚地观察到隐藏在体数据内部的重要器官和组织,但切割平面的确定比较困难,如果切割平面穿过感兴趣器官,则会切除部分感兴趣器官;如果切割平面恰好位于感兴趣器官前方,则部分感兴趣器官将被其他组织器官遮挡,无法清楚地在图像中显示。为了消除体切割算法的这种缺点,论文提出了一种基于影响因子的医学图像快速体绘制算法。论文在应用GPU进行加速的基础上,将影响因子引入到传递函数的构造中,对重要组织、感兴趣器官部分的体数据赋予大的影响因子,相反则为其赋予小的影响因子,通过对体数据影响因子的调节来达到增强重要组织、感兴趣器官抑制次重要组织、非感兴趣器官的的效果。另外论文通过对由球形光照模型映射而来的纹理的索引来进行非真实感绘制,从而实现对艺术式绘制风格的模拟,增强绘制图像对物体重要特征和细节的绘制能力。该方法能够弥补传统切割算法的不足,在保证交互速度的前提下清楚地显示体数据内部的结构,为医务人员诊断提供尽可能多的信息。关键词:直接体绘制可视化图形处理器体切割影响因子光照球硕士学位论文Researchin3DVisualizationofMedicalbasedonGPUImagesasedOnName:XiangleiBuSupervisor:,。ghqualityimageswithnon-interactive,orsacrificequalityi

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  • 时间2016-01-12