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1、医学科技图像体绘制技术的建议医学科技图像体绘制技术的建议预读：摘要：1基于GPU的光线投射体绘制基于GPU光线投射体绘制技术最早出现在Kruger等提出的多过程光线投射算法中,它基于Di-rect3D的PixelShader2.0模型,使用顶点着色程序来计算投射光线参数、利用深度测试与阻塞询问等來模拟循环实现光线积分.Scharsach对其进行了改进，利用GPU的片元着色程序实现循环以执行光线积分,Stegmaier等首先实现了GPU编程的单过程光线投射算法，提出了通过绘制体数据的包围盒表面和编写片元着色程序获取投射光线
2、参数来实现GPU光线投射算法,但是该算法需要绘制6个代理血，并月•使用了动态分支，较为复杂.储憬骏等对文献［7］算法进行了改进，提岀一种只绘制一个代理面获取光线起始点的方法，不但通过计算岀光线的离开点来避免动态分支，从而提高了绘制性能；并借助于GPU灵活的可编程管线,实现了半透明等多种绘制效果•但该方法在着色效果及交互功能方而存在不足.文献在慕于GPU加速的光线投射算法的基础上，通过判断体绘制数据与切割面在世界坐标系中的位置关系，直接跳过被切割掉的数据场部分，只对其有效部分进行绘制.当修改或者重新进行切割操作时，不必进行
3、数据的恢复、三维对象和切面纹理的构建等操作，从而大大提高了绘制系统的交互与实时性能.张冶等利用Cg语言编写顶点着色程序和片元着色程序来实现GPU光线投射算法，创造了更丰富的绘制效果，其编程难度虽然有所减小，但依然比较繁琐.文献］将传统的光线投射体绘制算法耗时的三线性插值和采样过程放在GPU上进行，利用着色程序的编写将光线进入点、离开点的计算以及图像的合成运算移入GPU中，最后通过调整传递函数来实现不同的绘制效果，通过使用渲染纹理技术，将绘制的中间结果保存到纹理，并以此來避免使用着色器的动态分支功能,与传统的光线投射算法相
4、比，该算法可快速绘制出质量较高的图像.另外,宋涛等提出八叉树编码体数据快速体绘制算法,Kraus等提出一种自适应采样的算法加速基于GPU的光线投射体绘制等，但这些算法都存在增大体数据容量或需要较长的处理时间等缺点•文献提出一种利用离屏渲染技术，仅通过绘制体数据包围盒表面就能获取投射光线参数的GPU光线投射算法，该算法与层次包围盒技术结合，对体数据进行空间细分，不改变体数据的存储结构，仅增加较小的存储容量，跳过对最终图像无贡献的空体素以减少投射光线的有效采样长度，加快了绘制速度.为了同时保证绘制速度和图像质量，提出了一种基
5、于GPU加速的光线投射算法，该算法利用图形硬件自带的三线性插值功能来完成光线投射算法屮耗时的采样、插值过程，在采样过程中进行空间跳跃,且增加存储容量较小，算法不仅保证了高质量的图像绘制效果，绘制速度也提高了95倍左右，可以实现海量体数据基于GPU的实时高质量的绘制，是冃前为止在速度和图像质量两方面都达到较为完善的GPU光线投射体绘制方法.1」光线跟踪的GPU加速的医学科技图像体绘制目前，光线跟踪方法是真实感图形生成的重要方法，体绘制中的光线跟踪与光线投射类似，都是沿光线的路径进行色彩的积累，光线从视点出发,通过屏幕中的每
6、个像素向场景中发出一条光线，若光线与场景中物体相交，则按照光照模型计算光线对该交点的贡献值,根据物体表面交点处的属性是否终止追踪光线还是产生次级光线（例如反射、折射、阴影光线等）继续递归跟踪绘制,若场景中存在体数据•，则一般只跟踪初级光线，沿光线积分计算采样点的颜色和不透明度值,再按照一定的图像合成算法绘制最终图像•由于体数据量非常大，光线与体数据的求交运算往往十分庞大,采样点求交需大量使用三维线性插值计算，这严重彫响了光线跟踪绘制的实时性.因此，光线跟踪方法存在绘制速度慢、实时交互性差的缺点.但光线跟踪在直接光照和间接
7、光照效果中都具有优势，它是现阶段绘制效果最具真实性的算法之一.1.2基于影响因子的GPU医学科技图像体绘制技术在三维体绘制中，经常会出现这样的情况,即部分咲生感兴趣的器官或组织的结构被其前方的器官或组织遮挡，导致无法达到理想的绘制效果，如图1.为了减少或消除非兴趣区器官或组织对兴趣区器官或组织的遮扌当，科研人员提出了一些有效的方法来进行体数据切割，即通过复杂的计算构建新的几何体来表示切割后的3D对彖.这些方法虽然简单易行，但存在以下缺点:很难找到一个合适的切割平面,若切割平面穿过感兴趣器官，则会切除部分感兴趣器官，如果切
8、割平一血刚好位于感兴趣器官前方，则部分感兴趣器官将被其他器官组织遮扌当,为了消除体切割算法的这种缺点,IvanViola等人提岀了一种基于影响因子的特征增强可视化体绘制算法.基于影响因子的体绘制算法主耍表现在构造传递函数时，除为体数据分配不同的光学特征外，还为其引入了一个新的特征值，即影响因子.对重要组织、感兴趣器官
