基于自适应包围盒划分的体绘制加速方法研究.pdf

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1、第35卷第11期仪器仪表学报V_01．35NO．112014年11月ChineseJoumalofScientificInstrumentNOV．2014基于自适应包围盒划分的体绘制加速方法研究水王睿，陈春晓，刘高，阚星星(南京航空航天大学生物医学工程系南京210016)摘要：针对医学影像体绘制计算量大，绘制速度慢，实时性差的问题，利用GPU可编程图形流水线完成了对算法的硬件加速，并采用空域跳过技术对基于GPU的光线投射算法进行了改进。提出了一种基于图像分割和窗技术的自适应包围盒划分策略以提高体绘制速度；对体绘制过程中产生的阶梯状伪影，通过频繁在体数据和分割掩模纹理之间切换采样或在

2、获得真正的投射光线采样起点后便不再对分割掩模进行采样两种方法可有效去除阶梯状伪影。实验结果表明，本文提出的加速算法绘制速度可提高3倍以上。关键词：医学图像；体绘制；光线投射算法；GPU；空域跳过中图分类号：TP391．4TH789文献标识码：A国家标准学科分类代码：510．40StudyonacceleratedvolumerenderingmethodbasedonadaptiveboundingboxdivisionWangRui，ChenChtmxiao，LiuGao，KanXingxing(DepartmentofBiomedicalEngineering，NanjingU

3、niversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing210016，China)Abstract：Aimingattheproblemsofheavycalculationburden，slowrenderingspeedandpoorreal—timecapabilitywhencompu—tingmedicalimagelarge—scalevolumedatawithray—castingalgorithm，thisstudyutilizesGPUprogrammablegraphicspipelinetoimplementthehardw

4、areaccelerationofGPU-basedray-castingvolumerendering．Theempty-skippingtechniqueisadoptedtoimprovetheGPU—basedray—castingalgorithm；adaptiveboundingboxdivisiontechniquebasedonimagesegmentationandwin—dowlevelisproposedtofurtherimprovetherenderingspeedbydividingthevolumedataboundingboxintoseveralb

5、locks．Thestep—likeartifactproducedinvolumerenderingprocesscanbeeffectivelyremovedwithtwomethods．Oneisfrequentlysamplingbetweenthevolumedataandsegmentedmasktexture，andtheotherisnolongersamplingthesegmentedmaskwhenthesamplingstartpointofraycastingisobtained．Experimentresultsshowthattherenderings

6、peedoftheproposedalgorithmcanbeincreasedbymorethanthreetimes．Keywords：medicalimage；volumerendering；ray-·castingalgorithm；GPU；empty—-skipping同时体绘制技术也能运用在处方计量上，协助医生更1引言加直观的判断相关组织的计量分布情况【6J。随着医学成像设备的发展，医生对体绘制的实时医学影像体绘制算法是医学图像可视化研究的性、稳定性、可靠性和交互性提出了更高的要求。传重要内容。。CT和MRI等医学影像的体绘制能够更统的通用中央处理器(centralpr

7、ocessingunit，cPu)全面直观地显示病人体内解剖结构及精确定位病灶的处理速度己渐渐无法满足体绘制的要求，而随着图区域，为医生的临床诊断和治疗提供可靠的依据】。收稿日期：2014—04ReceivedDate：2014—04基金项目：国家自然科学基金(61171059)资助项目第11期王睿等：基于自适应包围盒划分的体绘制加速方法研究2565结果表明：3254—3258．11相对无包围盒划分的体绘制而言，基于图像【5]李振伟，张建国，杨晓利．多模医学图像多维可