基于B样条的DLO(deformable linear Dbject)几何算法计算量小,但目前的研究尚未解决多个指定点和表面绘制问题。提出采用双段三次开放B样条分段描述DLO中心线,成功解决了多个指定点问题;提出通过坐标变换建立DLO线框模型,利用线框模型...
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基于B样条的DLO(deformable linear Dbject)几何算法计算量小,但目前的研究尚未解决多个指定点和表面绘制问题。提出采用双段三次开放B样条分段描述DLO中心线,成功解决了多个指定点问题;提出通过坐标变换建立DLO线框模型,利用线框模型顶点构建三角形面片,调用OpenGL函数库中的GL_POLYGON函数填充三角形面片,从而实现了DLO的表面绘制。实验和应用表明,上述算法的逼真度高,能够满足虚拟环境的真实感和实时性要求。
该文的主要工作集中在两个方面:第一个方面是可视化算法的研究方面;第二个方面是集成化的医学影像算法平台的研究与实现.该文工作主要内容包括:1)提出了一种基于单层表面跟踪的三维重建算法,可以快速地处理高解析度的医学图像.通过三个主要的步骤:单层的表面跟踪,数据缓冲机制和三角带(Triangle Strips)生成,算法可以在当前主流的PC硬件配置和中等三维加速卡的条件下,快速地处理高分辨率的医学图像,并且实时、真实地显示重建出来的三维数据.克服了传统的三维重建算法占用内存大和速度慢的缺点,在几个实际医学数据集上的实验也证明了这一点.2)提出了一种基于点的重建算法,和计算机图形学领域内的基于点的绘制相结合,同时考虑到医学影像数据集的特点,形成了一个新的算法:基于点的重建与绘制(Points Based Reconstruction and Rendering).除了提出PBRR算法以求在算法层次上提高速度以外,还利用了现代CPU提供的多媒体指令集(如MMX和SSE),以及新近的显卡中的GPU提供的编程能力,来进一步在实现层次上提高整个算法的运行速度.PBRR算法可以在普通的PC机上实现对海量三维医学数据集的快速重建和实时绘制,在美国可视人体数据集上的实验证明其比VTK中的重建算法快一个数量级以上.3)提出了一种基于数据流的整体计算框架,并在此基础上设计并实现了一个集成化的医学影像处理与分析算法平台MITK(Medical Imaging ToolKit V1.0)的原型系统.主要设计了MITK(V1.0)的整体的框架,在其上可以集成医学影像分割、配准及三维可视化算法;同时给出了三维可视化算法的实现.国际上相同类型的平台如VTK和ITK均只实现了一部分功能,并且它们还具有完全不同的框架和风格.为了最大限度地使MITK(V1.0)得到使用,其在Internet上面向国际免费发行,对于非商业用途,相关人员可以免费地下载并在自己的科研工作中进行二次开发.4)基于MITK(V1.0)设计并开发了三维医学影像处理与分析系统3DMed新版(V2.0)的原型系统,一方面证明了MITK(V1.0)可以胜任现实世界当中医学影像领域复杂软件系统对算法平台的需求,另一方面的目的是为相关科研人员和普通用户提供一个易于使用的软件工具.目前3DMed(V2.0)也作为免费软件发行,如果MITK(V1.0)和3DMed(V2.0)能够推广医学影像软件在国内的广泛使用,那么也就体现出该文工作的意义所在了.
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