基于GPU的醫(yī)學(xué)影像實時體繪制技術(shù)研究.pdf

1、自上世紀八十年代提出科學(xué)計算可視化之后,三維數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用越來越廣,最終發(fā)展成了體繪制技術(shù)領(lǐng)域。體繪制是可視化的一個重要方向,它是根據(jù)體數(shù)據(jù)分布將體細節(jié)顯示在二維屏幕上的一種技術(shù)。通過體繪制以及相關(guān)不透明度的控制,能夠在單張圖像中表達不同種物質(zhì)的綜合分布。醫(yī)學(xué)圖像處理中經(jīng)常要用到體繪制這一技術(shù),有關(guān)醫(yī)學(xué)影像的體繪制技術(shù)研究也是逐年增加。由于計算機技術(shù)的發(fā)展以及醫(yī)療成像設(shè)備的改進,掃描出切片的間距越來越薄,分辨率越來越高,所以數(shù)據(jù)量也越來

2、越大。特別是隨著四維計算機斷層掃描的出現(xiàn),每次掃描的數(shù)據(jù)是三維數(shù)據(jù)的十倍甚至數(shù)十倍。傳統(tǒng)的利用CPU進行所有計算的方式不能滿足實時繪制以及交互的要求。近十年,GPU有了長足的發(fā)展,并且朝著通用計算的方向邁進,GPU的數(shù)據(jù)處理能力遠遠超越CPU,這使得在普通計算機上實現(xiàn)實時體繪制變成了可能?，F(xiàn)階段,雖然對三維重建算法研究較多,但是大多數(shù)算法設(shè)計的傳輸函數(shù)都是針對特定數(shù)據(jù)集繪制出特定效果,很少有一種算法能對不同的數(shù)據(jù)繪制出不同的結(jié)果。另外,

3、由于三維重建不具備時變信息,無法動態(tài)地比較病灶隨時間的變化,醫(yī)生只能通過手動方式比較不同時刻采集的數(shù)據(jù),這種方式費時費力,如何對一組不同時刻的采集數(shù)據(jù)進行四維可視化顯得非常重要。然而針對四維可視化的研究國內(nèi)還處于起步階段,已有的算法在普通計算機上進行四維可視化還不能達到實時繪制并流暢交互。因此,本文針對以上兩個問題開展了相關(guān)研究。
　　為克服傳統(tǒng)算法實現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像體繪制重建耗時長、達不到實時交互、繪制效果單一的不足,本文實現(xiàn)了一種基

4、于GPU的光線投射算法并用于醫(yī)學(xué)影像實時體繪制,通過研究人體CT值的分布,設(shè)計了多種不同的顏色傳輸函數(shù)及不透明度傳輸函數(shù),能快速切換不同組織器官的繪制效果。實驗結(jié)果表明,本文實現(xiàn)的GPU加速光線投射算法即便是在繪制900張切片時,其用時也能控制在2s左右,交互速度在20fps以上,能夠滿足臨床診療需求。并且進行了CPU端光線投射繪制與GPU端光線投射繪制時間與質(zhì)量的對比,時間加速比最高能達到9倍左右,GPU端繪制的質(zhì)量也更高。
　

5、　為解決通用計算機不能實時進行醫(yī)學(xué)影像四維可視化并流暢交互這一問題,實現(xiàn)了一種基于GPU的醫(yī)學(xué)影像及病灶提取的四維可視化解決方案。借助開放圖形類庫,編程實現(xiàn)了序列體數(shù)據(jù)的讀取、顯示。依據(jù)不同組織器官灰度值的不同,設(shè)置顏色查找表中灰度值上下限來控制顯示不同的組織,并在確定病灶區(qū)域位置的情況下,實現(xiàn)了病灶區(qū)域的提取及局部四維可視化。本算法對肺部十個時相的數(shù)據(jù)繪制速度能達到20fps左右,對提取后的病灶區(qū)域的繪制速度達到31fps,即便是在交