基于普通微机的大数据量医学影像三维交互方法技术

基于普通微机的大数据量医学影像三维交互方法，本发明专利技术涉及计算机图形学与信息可视化技术领域。以解决对重建后的大数据量三维模型进行交互的问题。它通过下述步骤实现：医学影像三维数据体的多精度分块，将分块后的数据用八叉树结构进行存储；多精度数据块的纹理映射：具体为建立多分块数据与微型计算机显卡的图形纹理缓存间的映射关系；选定一组等距且平行的切面，利用该组切面与医学影像三维数据体相交产生多个切片，确定位于切片上的数据块并通过对八叉树结构数据块遍历的方式依次选定数据块的精度；交互绘制的实现：把由数据块组成的切片送入微型计算机显卡的图形纹理缓存，由微型计算机显卡完成各切片的间隙的插值计算，从而绘制三维图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机图形学与信息可视化
具体涉及医学影像的三 维交互方法。
技术介绍
随着科学技术的进步，现代化的医学影像设备功能越来越强，各种医学影像设备已成为医务工作者得出诊断依据的重要工具，如CT、 MR、 PET、 SPET、 DSA 等等，均可针对不同病因而生成清晰的解剖图像。目前，主流的医学影像设备 均能提供大量等距离的、空间对齐的二维影像序列。随着影像技术的不断进步， 影像设备生成的数据量也越来越大，从最初的几十兆、上百兆开始向G级别发 展，这也导致了对其进行分析所需的工作量的日益增大。要得出准确的诊断结 果，医生需要依靠其专业知识和主观判断，从多幅二维图像中构思病灶在人体 中的三维位置、形状、大小，从而导致了整个过程的不直观。为了使得诊断过 程更为直观，学者们将视线转移到了三维层面，希望将连续的二维的断层图像 序列通过计算机重建出三维的效果，这种技术被称之为科学可视化技术。可视 化技术使人能够在三维图形世界中直接对具有形体的信息进行操作，和计算机 直接交流。这种技术已经把人和机器的力量以一种直觉而自然的方式加以统一， 这种革命性的变化无疑将极大地提高人们的工作效率。就三维可视化的方式而言，目前大体分为两种基于等值面的面绘制方法和 基于体元的体绘制方法。面绘制法是在三维数据场中按用户给定的阈值提取一 个与陶值相匹配的曲面几何图元拼接而成的等值面，然后再由传统的计算机图 形学技术实现画面绘制，如经典的Marching cubes算法。体绘制法则是直接由 三维数据生成最终的图像，如ray-casting、 splatting和shear-warp等算法。 面绘制的重建速度很快，在普通微机上基本能实现交互绘制，但由于其包含信 息较少，无法反映三维数据的全部特征。而体绘制虽然包含的信息量大，在绘 制过程中的计算量也远远大于面绘制方法，因此当数据量达到一定程度时，单 纯依靠软件算法难以较快速的实现可视化。1993年，Cullip和Neumann利用SGI公司的RealityEngine图形工作站首 次实现了硬件加速的体绘制，为三维可视化的研究指出了一个新的方向，可视 化技术开始由软件加速向硬件加速方向转变，三维医学数据通常是由二维图像 序列叠加而成的，上述硬件加速技术将叠加后形成的体数据装载至计算机显卡 的图形纹理缓存后，利用图形卡硬件来完成复杂的插值计算，重建为三维模型。 自二十世纪后，各种影像设备生成图像的质量也在逐步增长，高质量的信息采 集技术也为可视化技术提供了逼真的数据源。也正是由于数据采集精度和图像 质量的提升，导致医学影像数据量的激增，对其的三维可视化也变得越来越困 难。大数据量三维可视化实现困难的主要原因在于计算机硬件有限的存储容量 和带宽，因此为了实现对大数据量医学影像的可视化，最直观的方法是提高计 算机的硬件性能。但首先数据的增长速度远远超过了硬件性能的增长；其次， 高性能的硬件必然伴随着极为昂贵的价格，这对于该技术在各个应用领域的普 及也是一个很大的障碍。随着医疗领域逐渐向"精细化"发展，对可视化的要 求不再局限于"看"的层面，还需要在"看"的同时能与重建模型进行交互， 这也是可视化研究的主要目的。目前，大多数的大数据量可视化研究仍集中在 如何能实现大数据量的三维重建方面，即如何能较快速地显示出最终的三维模 型，还没有关于如何对重建后的大数据量三维模型进行交互的研究。本专利技术中 所称的三维交互即是指对已经完成了从二维的断层图像序列通过计算机重建成 三维图像后，再对该三维图像的旋转或平移操作。通过对该三维图像的交互， 使医务工作者能得到其需要的三维图像的角度或位置。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于普通微机的大数据量医学影像三维交互方 法，以解决对重建后的大数据量三维模型进行交互的问题。本专利技术通过下述步骤实现 一、医学影像三维数据体的多精度分块具体 为将医学影像的三维数据体按精度进行多次等份分块，其中高精度的等份分块 是在低精度的等份分块所产生的各块数据基础上的再次细分，将分块后的数据 用八叉树结构进行存储；二、多精度数据块的纹理映射具体为建立多分块数据与微型计算机显卡 的图形纹理缓存间的映射关系，从而实现用纹理的变化来表示数据块的精度变 化；5三、 选定一组等距且平行的切面，利用该组切面与医学影像三维数据体相 交产生多个切片，确定位于切片上的数据块并通过对八叉树结构数据块遍历的方式依次选定数据块的精度；数据块的精度选择以使其纹理精度最大且多个切 片上所有数据块总体纹理尺寸之和小于微型计算机显卡缓存能够容纳的最大容四、 交互绘制的实现把由数据块组成的切片送入微型计算机显卡的图形 纹理缓存，由微型计算机显卡完成各切片的间隙的插值计算，从而绘制三维图 像。医学三维可视化的主要目的是为了使得医务工作者能更便捷地与医学数据 进行交互，而大规模集成电路的发展也使得计算机图形硬件的功能和处理能力 越来越强。本专利技术则是利用目前普通微机图形硬件都具有的纹理功能，结合有 效的数据结构和调度算法，在普通微机上实现对大数据量三维重建模型的动态 交互。且对专利技术的测试是在目前终端配置的微机上进行的，具体参数为奔腾IV3.0G，内存1GB，显卡为支持三维纹理的Radeon X600，显存大小256MB。本 专利技术将三维医学影像集按精度进行分块，并建立八叉树结构来对其进行管理。 在交互过程中将数据按照所设计的策略分层次载入图形纹理缓存，从而突破普 通微机图形纹理缓存和带宽的限制，逐层实现大数据量医学影像的多精度绘制 与交互。本方法将普通微机纹理特性与调度算法进行了有效结合，在兼顾绘制 质量与交互性的同时，有效降低了大数据量可视化技术对硬件的需求。针对大 数据量医学影像可视化对硬件性能、容量高要求的问题，本专利技术用普通微机完 成对超过计算机显卡缓存容量限制的大数据量医学影像集的三维动态交互。通 过充分挖掘图形卡的硬件特性，结合树形数据结构和构建数据块分类链表算法 实现一种合理的图形纹理缓存调度方法，在保证一定三维重建质量的前提下， 在普通微机上实现对大数据量医学影像集的三维动态交互。 附图说明图1是实施方式一中数据分块与建立八叉树的示意图；图2是一维数据的 纹理元示意图；其中a代表像素，c代表共享区域。图3至图6是某一切片在分 块的数据中的精度选择过程4步示意图；图7是实施方式二的示意图，由于交 互时切片位置的变化必然导致数据块在图形纹理缓存中的重新变化，数据块链 表则是依据此变化的不同建立起来的；图8至图12是实施方式五确定位于切片6上的数据块的一种方法的示意图；图13至18是实施方式六实验结果示意图。 其中图13和图14表示脊骨医学数据的交互效果，图13和图14中所建立的八 叉树叶节点的大小依次为643和323;图15和16表示肝脏医学数据的交互效果， 图15和16中所建立的八叉树叶节点的大小依次为1283和643;图17和18表示 高精度的头部医学数据的交互效果，图17和18中所建立的八叉树叶节点的大 小依次为643和2563。 具体实施例方式具体实施方式一本实施方式由下述步骤实现 一、医学影像三维数据体 的多精度分块具体为将医学影像的三维数据体按精度进行多次等份分块，其 中高精度的本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于普通微机的大数据量医学影像三维交互方法，其特征在于它通过下述步骤实现：一、医学影像三维数据体的多精度分块：具体为将医学影像的三维数据体按精度进行多次等份分块，其中高精度的等份分块是在低精度的等份分块所产生的各块数据基础上的再次细分，将分块后的数据用八叉树结构进行存储；　二、多精度数据块的纹理映射：具体为建立多分块数据与微型计算机显卡的图形纹理缓存间的映射关系，从而实现用纹理的变化来表示数据块的精度变化；　三、选定一组等距且平行的切面，利用该组切面与医学影像三维 数据体相交产生多个切片，确定位于切片上的数据块并通过对八叉树结构数据块遍历的方式依次选定数据块的精度；数据块的精度选择以使其纹理精度最大且多个切片上所有数据块总体纹理尺寸之和小于微型计算机显卡缓存能够容纳的最大容量；　四、交互绘制的实 现：把由数据块组成的切片送入微型计算机显卡的图形纹理缓存，由微型计算机显卡完成各切片的间隙的插值计算，从而绘制三维图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：付宜利，肖永飞，王树国，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：93[中国|哈尔滨]