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基于GPU的医学图像高质量体绘制技术.pdf

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上海交通大学硕士学位论文 III A HIGH-QUALITY VOLUME RENDERING TECHNOLOGY FOR MEDICAL IMAGE BASED ON GPU ABSTRACT 3D reconstruction from medical images is a multi-disciplinary subject. It is an important application of computer graphics and image processing in biomedicine engineering. It relates to the subjects of digital image processing, computer graphics and some related knowledge of medical. 3D reconstruction and visualization of medical images are widely used in diagnostic, surgery planning and simulating, plastic and artificial limb surgery, radiotherapy planning, and teaching in anatomy. Study on 3D reconstruction from medical images has important significance on science and worthiness in practical application. This article studies the high-quality volume rendering technology, which use the programmable graphics hardware to accelerate the ray-casting algorithm. Two main research directions of visualization are improving the perance of reconstruction and enhancing the quality of resulting image. In the article, on the one hand, with the controllable of ray-casting algorithm, various filtering and anti-aliasing technologies were proposed to enhance the quality; On the other hand, the programmable, high-speed and parallel processing graphics processer was used to improve the perance. And the two above works together to 上海交通大学硕士学位论文 IV solve image distortion and large scale rendering problems encountered frequently in visualization application. At last, the segmented volume data render technology was studied. In the article, the ray-casting algorithm was discussed and studied deeply, and then the technology framework of programmable GPU was introduced in detail with the shading language. Finally, by combining these two, the GPU based ray-casting volume render technology was studied. In chapter 3, the imaging quality issue was studied at the point of GPU-based visualization pipeline, various sources of artifacts were studied carefully, and the corresponding solutions were proposed. And the article studied the large-scale data problem in medical image visualization in chapter 4. In the end of article, the visualization of segmented data was studied. And a multi-passes and two-level volume render framework was designed based on GPU to render the segmented volume data. KEYWORDS medical image, volume render, programmable graphics hardware, anti-alias, large-scale data, segment 上海交通大学硕士学位论文 III 上海交通大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名 上海交通大学硕士学位论文 IV 上海交通大学 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密□,在 年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密□。 请在以上方框内打“√” 学位论文作者签名 指导教师签名 上海交通大学硕士学位论文 1 第一章 绪论 1.1可视化技术概述 可视化技术是将数据在计算机屏幕上用图形图像的方式显示出来的技术,是目前计算机图形学和图像处理研究的热点之一。它最初主要应用于科学计算,称为科学可视化。随着技术的发展,可视化技术应用于许多领域,如医学,地质勘探,工业产品质量监控等。在研究领域帮助机械工程师、物理学家、医生等对可视化提出要求的特定工作人员完成从数据集到图像的显示过程,在普通应用领域帮助金融分析人员、市场人员、商务工作者、网络分析人员、普通用户有效地处理大数据集,它提供了一种显示通常情况下无法显示的数据的方法,从而扩展了科学、工程、医学、商业等研究领域。 图1-1 展示了可视化技术在相关领域的一些应用 图1-1 可视化技术在各领域中的应用 ①人类头部CT图像②混合材料微观CT图像③壳灰岩④气流模拟⑤Sotades Pygmaios雕像⑥伪随机数的熵 Fig. 1-1 Applications of visualization in various fields ①CT Human Head②Micro CT, Compound Material③Muschelkalk④Airflow⑤Sotades Pygmaios Statue⑥Entropy of Pseudo Random Numbers 上海交通大学硕士学位论文 2 1.2医学图像的三维重建在医疗中的应用 计算机断层扫描CT及核磁共振成像MRI已广泛用于疾病的诊断,但是,这些医疗仪器只能提供人体内部的二维图像。医生只能凭经验由多幅二维图像去估计病灶的大小及形状,“构思”病灶与其周围组织的三维几何关系,这给治疗带来了困难。医学图像的可视化就是对CT、MRI 等图像序列进行处理,构造出三维几何模型,将看不见的人体器官能以三维的形式“真实”地显示出来。 可视化技术已应用于诊断医学、整形与假肢外科手术规划、辐射治疗规划等技术中。 1 在医疗诊断中的应用 在临床和医学研究中CT 图像、核磁共振图像和超声图像的广泛应用是医疗诊断有力的手段。利用三维重建技术对图像进行处理、构造三维几何模型,对重建模型不同方向观察、剖切,使得医生对感兴趣的部位的大小、形状和空间位置不仅有定性的认识,也可获得定量的认识。 2 在手术规划及放射治疗规划中的应用 由CT/MRI 图像序列重建出病变体、敏感组织、重要组织的三维模型。在手术规划中,医生可观察病变体、敏感组织、重要组织的形状、空间位置,确定科学的手术方案。在放射治疗中,根据重建组织的三维几何描述,进行射束安排,使射线照射肿瘤时不会穿过敏感组织和重要组织,不伤害正常组织或对正常组织伤害尽量小,制定出最优的治疗方案。 3 在整形与假肢外科中的应用 医学图象重建及可视化技术在整形外科及假肢设计中有着重要应用。在整形外科中,特别是颅面外科目前已有成功应用,如Fialkov 等首先将计算机辅助立体定向导航系统CASS应用于颅面整形外科中,Hassfeld 等将一套三维定向导航系统成功地应用于颅面区域的手术,准确性达到2mm 以内。 在假肢设计造型中,如做髋骨更换手术之前,先要重建出髋骨及与之接合部位的三维模型,根据重建模型设计所需髋骨假肢的外形,使之能与病人的个体特征相吻合,才能减少因假肢形状差异造成手术失败的概率。 上海交通大学硕士学位论文 3 4 在虚拟手术及解剖教育中的应用 虚拟手术是一极具挑战性的课题,它涉及图形学、视觉、力学、机器人学和医学等多学科领域。可视现实Visual-realism和实时交互是虚拟手术的基本要求,它首先重建人体组织器官的三维几何模型,由几何模型加上生物、力学等方面的知识构建其物理模型、动力学模型、变形模型、有限元模型等。虚拟手术可模拟整个手术过程,对于医学教育、医学研究、检验手术方案的可行性与科学性等方面有着重要意义。 1.3医学图像三维重建的技术研究 医学图像三维重建[1]是研究由各种医疗成像设备获取的二维图像序列构建组织或器官的三维几何模型,并在计算机屏幕上“真实”绘制与显示。这些医疗成像技术包括计算机断层扫描CT,核磁共振成像MRI,超声US,正电子辐射断层摄影PET,单光子辐射断层摄影SPECT等。医学图像的三维重建包括对输入图像的预处理、图像分割、模型构建、模型网格简化与绘制等主要研究内容。 1.3.1医学图像数据获取及预处理 目前,医学影像数据的获取基本上通过以下的主要途径X 射线断层投影技术CT图像,核磁共振成像技术MRI,正电子放射层析成像技术PET [2]等。研究这些设备的成像原理,对于提高医学影像的显示质量有重要意义。当然不同的应用领域体数据来源不同。无论这些体数据来源如何,都将被统一看成体数据,但对不同的体数据,实现三维空间数据场可视化的算法不同。 在医学图像数据的获取过程中,影像设备中各电子器件的随机扰动不可避免地会带来噪声。预处理的目的就是对其进行滤波Filtering或平滑Smoothing,以实现抑制噪声,增强图像特征,提高信噪比。图像的滤波可以在复平面上进行处理,如采用Butterworth滤波器可较好地消除高频成分。也可以在实平面上处理,实平面上的滤波常用的有邻域平均法、中值滤波法以及保持边缘的滤波法等。 上海交通大学硕士学位论文 4 二维图像的滤波在数字图像处理中有详尽论述,对由二维图像序列构成的三维体数据亦称三维图像的滤波,很容易由二维滤波方法推广到三维。由于医学图像断层之间的间距往往远大于断层图像象素间距,所以需要进行断层图像间的插值。 1.3.2图像分割技术 目前,医学图像分割的研究多数是针对MRI和CT图像的。医学图像的分割方法的研究有两个显著特点,一个是一般要用到医学领域中的知识,如心室的大致形状[3],颅内白质和灰质的含量和相对位置关系[4]等等。另一个是经常采用三维分割的方式,这是因为一般的图像中仅仅具有二维数据,即三维景物通过摄像机或其它成像设备得到的二维投影,而医学图像中则直接给出了以二维切片形式组织的三维数据,这就为三维分割提供可能。 医学图像的三维分割也有两种不同的形式,一种是直接将切片数据集看成三维数据来进行三维分割[5],采用这种形式存在的一个显然的问题是由于成像设备本身的限制,切片间距往往比切片内相邻象素的距离大,或者说数据集在三个维度上的分辨率是不同的,这就造成了数据集的不一致性。另一种形式是以切片分割为基础,但考虑切片之间数据在灰度值和空间位置上的相关性,提供比单一切片更多的信息,从而保证获得更好的分割结果[6]。S.P.Liou 等人介绍了一种使用三维四次多项式函数来估计图像的局部三维灰度分布,并以此为基础进行三维分割的方法[7],D.Y.Suh 等人给出了一个基于知识的心脏图像序列分割方法[8],主要关注知识的组织和使用。D.R.Thedens等人介绍了一种使用三维图搜索的分割算法[3],将物体边界看作三维曲面,用三维图搜索来找出使代价函数最小的曲面,就像二维中用图搜索找出最短路径从而获得边界线。J.K.Udupa 等人介绍了一种用三维模糊分割结合领域知识来分割脑硬化损伤的算法[5]。这些是直接在三维数据集上进行分割的方法。W.M.Wells 等人讨论了一种通过估计偏差场来自动处理MRI 图像的灰度不一致性的算法[6],用EM 算法来迭代估计偏差场参数和权重。这些是以切片分割为基础,又考虑了三维信息的三维分割算法。 上海交通大学硕士学位论文 5 除了三维分割外,近年来不少医学图像领域的研究者仍在探索利用丰富的领域知识对单独的二维切片进行分割的方法,文献[9]中给出了一种交互式的分割方法,由操作者给出提示区域,系统再在此基础上用松弛标号算法进行分割。M.C.Clark 等人讨论了一种在各种规则指导下的对MRI 图像颅内肿瘤的自动分割算法[10],其中用到了对颅内物质的形状、区域分布,肿瘤与各种颅内物质在MRI 图像中的灰度分布等等知识。M.S.Atkins 等人讨论了一种自动将颅内物质从整个切片中提取出来的算法[11]。 在医学图像的分割方法上,Yu Xiaohan 等讨论了一种基于区域增长及边缘检测的分割方法[12]。 1.3.3三维重建方法概述 自二十世纪九十年代起,综合了计算机图像处理与分析、真实感计算机图形学、虚拟现实等技术的医学影像的三维可视化一直是国内外研究与应用的热点。而医学图像的三维可视化技术最为关键的部分就是三维重建,即通过对一系列的二维图像进行边界识别等分割处理,重新还原出被检物体的三维图像。使重建后的三维模型“真实”地再现组织或器官的表面轮廓,改善可视化的质量。对重建模型施以剖切,可以方便地观察到内部组织或病变体的形状、大小及位置,更好地进行诊断。医学断层图像三维重构资料量大、计算复杂,现有的绘制方法主要分为两大类面绘制Surface Rendering 和体绘制Volume Rendering。 面重建 为了减少体重建任务的复杂度,最早提出的算法集中在面重建部分,其基本思想是利用体数据的部分数据,使用分割函数Bv判断对于不同特定分割值的“表面”位置,从而绘制出基于该表面的体。 面重建中最具代表性的算法是Marching Cubes,这一算法利用三角面片构建物体表面,在整个重建过程中用到上百万个面片。能实现较好的显示效果。 在这一算法之后,图形学者又提出了各种Marching Cubes方法的改进,其中很多集中在减少三角面片的数量上,如特征相关八叉树算法、离散化上海交通大学硕士学位论文 6 Marching Cubes。其他方法还有将多个体元映射为同一个像素点的Dividing Cubes、将每个三维空间点作为单个体元并映射到单个像素点的Trimmed Voxel Lists方法等。 这些重建算法主要用于显示体数据中某个层次的面,对于获取数据中的特定信息包括隐藏信息非常有效。在重建发展的初期,这种方法得到了广泛的应用。 随着计算机硬件技术和重建理论的发展,这种技术的缺陷逐渐暴露出来首先,几何片元只能用于近似数据源中的表面,对于精确显示,片元的数量会呈几何级上升。因此,虽然大量片元的生成时间对于现代硬件来说可以接受,但在显示精度和片元存储空间之间的折衷显得非常重要。其次,由于面重建只使用体数据源的部分信息,因此大量的信息在重建过程中丢失。再次,一些无定形的物体重建,例如云、雾、火等无法用表面来表示的物体,无法用Marching Cubes来重建。 体重建 体绘制法又称直接体绘制法Direct Volume Rendering,是将三维空间的离散数据直接转换为二维图像而不必生成中间几何图元。体绘制的中心思想是为每一个体素指定一个不透明度Opacity,并考虑每一个体素对光线的透射、发射和反射作用。光线的投射取决于体素的不透明度;光线的发射则取决于体素的物质度Objectness,物质度愈大,其发射光愈强;光线的反射则取决于体素所在的面与入射光的夹角关系[13]。 对于形状特征模糊不清的组织和器官进行三维显示时,适合采用体绘制方法。体绘制算法认为体数据场中每个体素都具有一定的属性透明度和光亮度,而且通过计算所有体素对光线的作用即可得到二维投影图像。透明度的引入大大增加了数据整体显示效果,通过对不同的组织分配相应的透明度,可以同时将各组织器官的质地属性、形状特征及相互之间的层次关系表现出来,体绘制可利用模糊分割的结果,甚至可不进行分割即可直接进行绘制,有利于保留三维医学图像中的细节信息。但是在原始的体绘制过程中,一般要遍历体数据场中的每一个体素,因而计算量大,图像生成速度慢,并且不能灵活的改变外部光照及视角,这样每一次变化都意味
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