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基于GPU的医学图像多功能可视化的实现.pdf


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南方医科大学2010级硕士学位论文基于GPU的医学图像多功能可视化的实现TheImplementationofGPU·-basedMulti·-functionVisualizationofMedicalImages课题来源:国家自然科学基金(30970866);广东省战略性新兴产业核心技术攻关(2011A081402003)学位申请导师姓专业名培养类培养层所柱学人刘旭江名周凌宏教授称生物医学工程型学术型次全日制院生物医学工程学院答辩委员会主席吴效明教授答辩委员会委员袁衡新教授张书旭主任技师卢广文教授陈超敏教授2013年4月3日广州硕士学位论文基于GPU的医学图像多功能可视化的实现硕士研究生:刘旭江指导教师:周凌宏教授摘要医学图像可视化重建出的三维图像,可以把人体组织的内部复杂结构直观地显示出来,弥补医学成像设备在三维成像上的不足。而体绘制作为医学图像可视化的关键技术近年来得到了快速的发展,与标准的三维面绘制技术相比,体绘制的最大优势在于它能够提供半透明的绘制,从而为用户展现出不同结构间丰富的空间信息。光线投射算法作为体绘制中的经典算法在绘制的过程中考虑了数据场所有体素对图像的贡献,利用了尽可能多的原始信息,所以能够产生较真实、高质量的图像。但是与此同时,因为现代医学影像设备产生的数据量非常大,而光线投射算法采取逐个像素处理的方法,并且为了产生不失真的图像,每条光线要求大量的采样点,导致计算量特别大,速度慢,达不到实时显示的效果,导致为了获取良好的交互性能而牺牲了图像质量的,或者为了获得高质量的重建图像而放弃了交互。随着科学技术的发展,图像处理器GPU(GraphicProcessingUnit)的运算速度和可编程性有了明显的改善,在保证图像质量的前提下,研究人员根据图形硬件架构的特殊结构设计改善了很多新的算法,解决了交互的问题。本文在学****GPU编程的基础上,在普通PC机上实现了光线投射算法的实时显示,并实现了一些医学图像的多功能显示效果。),充分发挥GPU强大的并行计算能力,将传统的光线投射算法中耗时的采样、三摘要线性插值计算与融合过程放在GPU中进行,大大地提高了重建速度。(municationsinMedicine)格式开发包DCMTK,格式的图像读入内存,然后调用CUDA内存操作函数将传递函数与内存中的体数据映射为纹理并载入显存,接着按照CUDA的编程模式,使得线程网格(酣d)模拟整个视平面。确定鲥d的大小相当于确定视平面像素的大小,以grid中的一个线程(thread)模拟一条以视点为起点且经过视平面一个相对应的像素的射线。在光线投射算法中,包围盒外的光线部分对绘制结果来说是无用的,为了减少不必要的计算量,提高计算效率,通过求光线与包围盒的交点确定光线在包围盒内的有用部分,若相交,则返回光线的进入点和离开点。采用从前向后合成图像,对于光线进入包围盒的起点和终点之间的光线部分,按照特定步长,使用CUDA纹理取值函数采样并进行颜色的累积,当不透明度趋近于1时,说明该像素点的图像已接近于完全不透明,后面的采样点对该像素点的图像的贡献可忽略不计。最后的绘制结果通过使用CUDA与图像程序接口OpenGL(OpenGraphicsLibrary)直接进行显示。实验结果表明,该方法的绘制速度能够满足医学图像可视化的实时需要,具有较好的临床应用前景。,通过对图像进行各种人机交互操作,使得医生能从多角度、多层次进行观察和分析,方便医生更直观地在屏幕上看到人体组织内部复杂的结构,帮助医生更准确地诊断,或者设计出更准确的手术计划。在本文所设计的三维可视化系统中实现了三维定位、三维图像切割、三维图像中感兴趣区域显示、二维断面在三维图像中显示等功能。在上述基于CUDA的快速光线投射算法的基础上,本文使用VisualStudio2008为开发平台,采用MFC(MicrosoftFoundationClasses)制作界面,图像数据,把体绘制数据、颜色和不透明度值等光学属性保存到GPU纹理存储器中,通过纹理存储器的缓存实现数据的加速访问,而且可以通过选择其滤波模式,采用硬件加速重采样点的插值计算,进一步缩减了硕士学位论文体绘制所需要的时间。利用CUDA对光线投射算法进行加速后,使用OpenGL与CUDA的互操作实现体绘制结果的输出。为了更好的确定感兴趣结构的位置,用户可以通过使用mC中的图形设备接口GDI(GraphicsDeviceInterface),在横断面、矢状面、冠状面三个方向的二维图像中画线段的方式选择感兴趣结构,然后通过坐标转换将线段坐标转换到三维体数据中,针对在线段上的采样点,赋予其鲜艳的颜色和较大的不透明度,从

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  • 上传人gd433
  • 文件大小3.67 MB
  • 时间2016-11-21