基于gpu加速的虚拟内窥镜漫游技术研究

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时间:2018-07-07

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1、基于GPU加速的虚拟内窥镜漫游技术研究摘要:针对传统虚拟内窥镜系统中存在的绘制和交互速度较慢、漫游方式不易操作等问题,通过利用图形处理器(GPU)的并行运算技术提高光线投射体绘制算法的绘制速度,使用可视化工具包(VTK)设计人性化的手动交互方式,并且手动交互方式可以与体绘制物体完成实时响应,然后将沿着中心路径的自动漫游和手动交互方式结合并实现灵活的切换。实验结果表明,利用GPU可以实现快速的体绘制和交互式漫游,提高系统运行效率,并且该文交互式漫游便于灵活操作。中国8/vie  关键词:虚拟内窥镜;图形处理器;光线投

2、射体绘制;交互式漫游  中图分类号:TN911?34;TP391.9文献标识码:A:1004?373X(2017)08?0057?04  ResearchonvirtualendoscopyroamingtechnologybasedonGPU  GUOQingbin,L?Xiaoqi,ZHANGBaohua,TANGZhenyu  (SchoolofInformationEngineering,InnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology,Baotou014010,C

3、hina)  Abstract:Aimingattheproblemsofsloerendering,sloingoperatingmodeexistinginthetraditionalvirtualendoscopysystem,theparallelputingtechnologyofGPU(graphicsprocessingunit)isusedtoimprovetherenderingspeedofray?castingvolumerenderingalgorithm.Thehumanizedmanua

4、linteractivemodeanizedmanualinteractivemodecanrealizereal?timeresponseerendering.Theautomaticroamingalongthecenterlineandthemanualinteractivemodearebinedtoachieveflexiblesentalresultsshoerenderingandinteractiveroaming,improveoperatingefficiencyofsystem.Theinte

5、ractiveroamingdesignedinthispaperiseasyandflexibletooperate.  Keyerendering;interactiveroaming  内窥镜是在医疗诊断中经常使用的手术工具,包括胃镜、血管镜、肠镜等。它能将空腔器官内壁表面呈现给医生以辅助检测与诊断,然而它同时具有很多的缺点。因为内窥镜体需要插入人体内,这会给病人带来痛苦与不适,也可能会造成出血、穿孔、感染等不良后果;再者传统内窥镜检查需要耗费高昂的费用。随着计算机技术、虚拟现实技术、医学影像技术的发展,虚拟

6、内窥镜技术[1]应用而生。  虚拟内窥镜是指通过计算机图形学方法对CT,MR设备产生的病人影像数据进行重建而生成的能反映空腔器官立体结构和内部表面形态的图像。而传统基于CPU的虚拟内窥镜技术绘制速度慢,交互响应时间长,影响医生的实时观察诊断。随着计算机技术的发展,图形处理器(GraphicsProcessingUnit,GPU)越来越强大,在图形图像处理能力上已超越通用CPU。GPU是图形处理单元,它的强大浮点运算能力使光线投射算法被改进并在GPU上运行。基于GPU的光线投射算法使得虚拟内窥镜即可以加快体数据的绘制

7、速度,也可以实现虚拟内窥镜的实时交互漫游,并通过调整视角、变动视距来根据用户的意愿对空腔内表面进行检查,以帮助医疗工作者诊断。  1交互式虚拟内窥镜系统组成  虚拟内窥镜系统[2]的实现需要经过以下几个过程:获取原始医学图像数据;对原始图像数据进行图像分割,获得所需的图像目标区域;利用分割后目标区域求空腔器官中心线;对处理后的图像数据进行三维面绘制或者对原始数据进行三维体绘制;设置虚拟相机,沿着中心线对三维空腔进行自动漫游观察;设计交互漫游方式,对特殊地方进行交互控制检查。  1.1图像分割  对原始图像数据的分割

8、可以得到所需要的目标器官区域的图像,同时提高器官组织的面绘制速度,便于提取空腔器官中心路径。本文使用的是阈值分割算法[3],首先选定目标种子点,将与种子点具有相似灰度值的像素集归并到种子点所在区域。设原始图像灰度值函数为f(i,j),分割后图像像素灰度函数为g(i,j),给定与种子点灰度值相似的合适灰度值范围(T1,T2),并作为图像分割的阈值,然后进行二值

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