论文研究-基于医学图像的多分辨率体绘制算法研究 .pdf

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基于医学图像的多分辨率体绘制算法研究,谢凯,杨胜,为了在PC机上对大的医学数据进行实时绘制,本文提出了一种多分辨率体绘制算法研究,该算法采用三维纹理映射的方法作为核心绘制算�
山国科获正又在 http://www.paper.edu.cn 32保持层次过渡的连续性 如果体数据的层次构造如上所述,在同一层次相邻块边界处,插值所带来的失真现象就 不会产生,这是因为边界处的体素被相邻的了块所共享。但是,这并不能解决不同层次相邻 块边界处的失真现象。因此,为了满足连续性的要求,我们设计了不同层次间过渡的方法, 修改相邻子块边界处的数据值。兵体的方法是,在相邻子块边界处,将低层次的数据值直接 拷贝到上一层次,或将低层次的数据值进行括值后,替换上一层次边界处的数据值。实现过 如图3所示,层次0、1、2中被标为黑色的数据值,通过拷贝或插值操作被修改,以保证 不同层次相邻子块之间的连续性 subsolunc A volume b 0 [1000000000000000000000000 OO 图3不同层次相邻子块的白适应以确保数据的连续性 Fig3 Adaption of adjacent subvolumes with different level-of-detail to ensure consistent texture interpolation 33不透明性的矫正 当在不同的层次下绘制子块时,子块的不透明性是不一样的。经典的绘制算法依赖于沿 光线方向对每一个象素进行采样。但是在多分辨率的情况下,体数据以不同的方式和分辨率 被重采样,为了保存不同分辨率块之间的光学性质,我们必须对原始数据重新采样,产牛新 的子块,传输函数乜要因此而进行修改。 A A 图4以不同的分辨率对相同的子块进行采样 Fig4 Sampling a texture at two different resolutions 图4说明个以不同的分辨率对同了块进行采样的例了。前者的分辨率是后者的两 倍,每一个采样点有B.相对应的颜色值C:和不透明度值c。如果只考虑刚开始的3个采 样,颜色值A和A为 A +(1-an)a1c1+(1-an)(1-a1)C2 A=dco+(1-do)Cz (2) 这里C2是由样B2,B3…得到的输入颜色,C2是由采样B4,B6…得到的输入颜色。但 是,我们计算所有的堆积起来的不透明度D和D′,我们得到 D=a0+(1-a0)c1+(1-a0(1-a)D2 D=a0+(1-MO D2 中国武技论又在统 http://www.paper.edu.cn 假设堆积起来的不透明度值和偶采样相等,它被表示为D2=D2和D=D,则 +(1-a0a1+(1-a0(1-a1)D2 (1 D 为ab解这个式子,我们可以得到 C 通过假设a1=a0+e(这里E是一个很小的数),我们可以得到如下等式 (1-a0)+O(6) 因而,我们修改传输函数为 =1-(1 8) 34层次的自适应 在多分辨率的表达被构造之前,每一个子块的大小被确定下来,多重标准被用来进行层 次的选择 最大不透明值:个了块中的最大不透明值由该了块中不透明值最大的体素所确定 它的基本思想就是对不透明大的区域应该进行精细的绘制 与视点之间的距离:这里距离是指子块的中心与视点之间的距离。对离视点较近的子 块,它们更为重要,我们应该进行精细绘制。对于其它子块,他们离视点较远,应该以较低 的分辨率进行绘制。 ·投影区域:投影区域主要由子块的边界所确定,对那些具有较大投影区域的子块,我 们应该进行比较精细的绘制。 凝视距离:这个参数对基于凝视的绘制非常有用,凝视距离是凝视区域中心和」块的 投影区域中心的距离。对那些与凝视中心较近的区域,我们确保较高的图像质量,而对那些 远离凝视中心的区域,较低的分辨率进行绘制 4.实验及结果分析 本文用 isual c++6.0实现我们的体绘制算法,用到了 Pixel shader2.0和 DirectX9.0, 在配有 Pentium42.4 GHz CPU, NVIDIA Geforce6600显卡(128M)的PC机上对本文的算法 进行测试。我们定义最小了块的大小为64×64×64字节。实验使用了3个数据进行测试 图5是对人脑的MRI数据运用我们的体绘制算法进行绘制的结果。在图的左边,所有的子 数据块以原始的分辨率进行绘制;在中间,使用2个层次的LOD,将纹理内存的消耗量降 低到原始的54%;而在右边,使用4个层次的LOD,只冇原始纹理内存消耗量的33%做使 用。在图的左边,绘制速度是178帧/秒;而在右边,绘制速度可以达到242帧秒。图6 和图7是对足部和脊骨进行体绘制的结果 基于多分辨率的体绘制算法采取一种自适应策略,对感兴趣的数据使用高分辨率的体绘 制,对远离此区域的数据使用低分辨率的体绘制。该算法基于几个重要的准则,在绘制的过 程中,对靠近关注中心的区域自动选取高分辨率的內格,远离该中心的区域的使用低分辨率 的树格。另外,分等级多层次的表达方法保证了不同分辨率之间插值的连续性,对几个较大 数据进行实验的结果表明,该算法可以在普通的PC机得到高质量的图像和连续的画面 中国武技论又在统 http://www.paper.edu.cn a)高质量(头部MRI (b)屮等质量(头部MI) (c)低质量(头部MRI) 图5在图的左边,所有的子数据块以原始的分蓱※进行绘制;在中间,使用2个层次的LOD,将纹理内存 的消耗量降低到原始的54%;而在右边,使用4个层次的LOD,只冇原始纹理内存消耗量的33%被使用。 Fig5 On the left, the data set is displayed with full resolution. In the middle, two different levels of detail are used with lower resolution in the back. This reduces texture memory consumption to 54%. On the right, the adaptive representation using four levels of detail from front-to-back requires only 33%o of the original texture memor (a)高质量(足部CT) b)中绝质量(足部CT) (c)低质量(足部CT) 图6在图的左边,所有的子数据块以原始的分辨率进行绘制;在中间,使用2个层次的LOD,将纹理内存 的消耗量降低到原始的53%;而在右辶,使用4个层次的LOD,只有原始纹理内存消耗量的27%被使用。 Fig6 On the left, the data set is displayed with full resolution In the middle, two different levels of detail are used with lower resolution in the back. This reduces texture memory consumption to 53%. On the right, the adaptive representation using four levels of detail from front-to-back requires only 27% of the original texture memory (a)高质量(脊骨CT) (b)中竺质量(脊骨CT (c)低质量(脊骨CT) 图7在图的左边,所有的子数据块以原始的分辨率进行绘制;在中间,使用2个层次的IOD,将纹理内存 的消耗量降低到原始的57%;而在右边,使用4个层次的LOD,只有原始纹理内存消耗量的29%被使用 Fig On the left, the data set is displayed with full resolution. In the middle, two different levels of detail are used with lower resolution in the back. This reduces texture memory consumption to 57%o. On the right, the adaptive representation using four levels of detail from front-to-back requires only 29% of the original texture memor 表1不同体数据的绘制速度比较 Tab. I Rendering speed for the various data sets 体数据 数据大小简化比例(和未简化的比)绘制速度(帧/秒) 17.8 MRIBrain 2562×109 54% 214 33% 24.2 100 16.2 中国武技论又在统 http://www.paper.edu.cn Foot 102×247×200 19.6 14.3 Spine 16.8 29 19.1 5.总结 本文主要讨论了基于多分辨率的体绘制算法。该算法实现了体数据的渐进式三维重建, 仅需较低的数据量即可重建出质量良好的三维图像或其概猕,因此非常适用于需要频繁选 择、交互图像的三维系统,如PACS系统等。由于采用渐进式三维重建,因此它全少可以在 基于 Internet的远程医疗方面显示岀其优越的性能,改善目前因为数据大,而导致传输速度 低的问题,在具他领域的应用前景也是非常广阔的 参考文献 [1 Lin W.T., Robb R.A., Dynamic volume texture mapping and model deformation for visually realistic surgical simulation. In Proc. Medicine meets Virtual Reality, 1999, vol.62, pp. 198-20) [2 Lee w.J., Park W.C., Kim J W, Han T D, Yang S B. a bandwidth reduction scheme for 3D texture-based volume rendering on commodity graphics hardware, ICCSA (2)2004, pp. 741-750 [3] Hwang J.W., Lee J M, Kim I.Y., Song I.H., Lee Y.H., Kim S.I., A PC-based high-quality and interactive virtual endoscopy navigating system using 3D texture based volume rendering, Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2003, Vol 71, pp 77-84 [4] Salama C.R., Engel K, Bauer M, Greiner G, Ertl T, Interactive volume rendering on standard PC graphics hardware using multi-textures and multi-stage rasterization, In Siggraph! Eurographics Workshop on Graphics Hardware2000,2000.pp.109-118 Kai Xie, Jie Yang, and Y.M. Zhu, Real-tine Visualization of large Volume datasets on standard PC hardware, Comput Mcthods Programs Biomed. 2008 May: 90(2): 117-23 6 Kai Xie, Jie Yang and Y.M. Zhu, Real-time rendering of 3D medical data sets, Future Generation Computer Systems,2005Apr;21(4):573-81 High-Quality Multi-resolution Volume rendering based on Medical dataset Xie Kai, Yang Sheng, Zhu YueMing 1 School of Computer and Communication, Hunan University, Changsha, PRC, (410082 2 The Methodist Hospital Rcscarch Institutc, Corncll Univcrsity, Houston, USA, (77030) 3 CREATIS -CNRS research unit 5515 INSERM unit 630, Villeurbanne, France, (69621) Abstrac In order to perform a high-quality interactive rendering of large medical data sets on a single off-the-Shelf PC, this paper presents a LOD selection algorithm for multi-resolution volume rendering using 3D texture mapping. The algorithm is based on several important criteria, rendering is done adaptively by selecting high-resolution cells close to a center of attention and low-resolution cells away from this area. In addition, our hierarchical level-of-detail representation guarantees consistent interpolation between different resolution levels. Experiments have been applied to a number of large medical data and produces high quality images at interactive frame rates using standard PC hardware Keywords: mulli-resolulion rendering, volume visualization, 3D texture mapping Compression 作者简介:谢凯,男,1974年生,副教授,博士,主要研究方向是医学图像处坦和三维重 建。杨胜,男,1977年生,副教授,博士,主要研究方向是图像处理和数据挖掘。朱跃敏 男,1958年生,教授,博士生导师,主要研究方向是医学影像处理和成像。 -6

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