论文摘要
与传统的医学内窥镜技术对比,非侵入式、经济、无穿孔和感染的风险、灵敏度高、能够探测到传统的医学内窥镜无法检查的部位或器官,是虚拟内窥镜技术的优点。它把基于规则网格的标量数据场、具有一定分辨率的医学体数据作为虚拟内窥镜技术的处理对象,它的重点问题是如何将输入的这些医学体数据进行三维重建,即如何将从CT、MRI等医学成像设备获得的各种数据,快速、清晰、完整的重现在使用者面前。当前,医学图像的三维重建方法主要有两大类:间接绘制方法和直接绘制方法。而目前,直接绘制方法在虚拟内窥镜技术中的应用研究,又是一项亟待解决的重要任务。直接体绘制算法计算量大,绘制速度比较慢,这大大限制了它的应用,因此探索如何提高体绘制的速度和质量的问题,对于完善三维重建理论、拓展体绘制的应用等都有重要的理论和实践意义。在本文中,提出了一种新的基于GPU并行计算的虚拟内窥镜场景实时绘制方法,使用这种方法,可以在不降低三维影像显示精度的前提下,减少图形硬件存储器的数据采集量,然后利用GPU的高度并行计算和多数据流处理能力计算体绘制中最复杂的光线生成和渲染片段。
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