專利名稱：一種面向醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)的局部特征加強(qiáng)體繪制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種面向醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的局部特征加強(qiáng)體繪制方法。
背景技術(shù)：
隨著臨床醫(yī)學(xué)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)可視化技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。新的醫(yī)療方法如遠(yuǎn)程診斷、遠(yuǎn)程手術(shù)等的出現(xiàn)，也代表這醫(yī)學(xué)可視化技術(shù)已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域不可或缺的重要技術(shù)。醫(yī)學(xué)可視化技術(shù)出現(xiàn)在上世紀(jì)70年代，主要在計(jì)算機(jī)斷層掃描以及核磁共振設(shè)備中作為顯示二維切片的圖形技術(shù)輔助醫(yī)療診斷。隨著計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的發(fā)展以及醫(yī)療需求的提高，三維實(shí)時(shí)繪制的醫(yī)學(xué)可視化技術(shù)得到了快速的發(fā)展和應(yīng)用，如最大強(qiáng)度值投影(MIP)技術(shù)、直接體繪制技術(shù)(DVR)等。最大強(qiáng)度值投影技術(shù)上一種快速的特征繪制技術(shù)，最初由國(guó)外研究者用來(lái)快速的繪制正電子發(fā)射型計(jì)算機(jī)斷層掃描(PET)數(shù)據(jù)中的最大強(qiáng)度值。最初的MIP缺乏體數(shù)據(jù)的三維信息，經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，MIP技術(shù)引入了體數(shù)據(jù)的深度信息、梯度信息等三維空間信息，能夠高質(zhì)量的顯示人體組織數(shù)據(jù)中強(qiáng)度值較大的區(qū)域，比如CT數(shù)據(jù)中的骨骼、血管造影數(shù)據(jù)中的血管以及MRI腦數(shù)據(jù)中的動(dòng)脈瘤等。然而，與直接體繪制技術(shù)相比，MIP雖然存在速度快、交互簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)，但是缺乏空間三維信息，并且能夠繪制的特征較少。直接體繪制技術(shù)通過(guò)光線積分，能夠?qū)Ⅲw數(shù)據(jù)中采樣到的數(shù)據(jù)映射為光學(xué)屬性，并最終顯示在二維圖像中。隨著高性能圖形硬件的迅速發(fā)展，研究者克服了直接體繪制技術(shù)繪制速度慢、缺乏實(shí)時(shí)交互的缺點(diǎn)，能夠得到高質(zhì)量實(shí)時(shí)的交互繪制。今年來(lái)國(guó)內(nèi)外研究者在直接體繪制的基礎(chǔ)上引入了高級(jí)光照模型，使得直接體繪制的繪制效果具有真實(shí)感繪制的效果。直接體繪制技術(shù)的繪制結(jié)果依賴于傳輸函數(shù)的設(shè)計(jì)和調(diào)節(jié)，簡(jiǎn)單的傳輸函數(shù)往往不能將組織分離出來(lái)，而復(fù)雜的傳輸函數(shù)需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力進(jìn)行手工調(diào)節(jié)。并且， 調(diào)節(jié)傳輸函數(shù)需要一定的領(lǐng)域知識(shí)，在調(diào)節(jié)過(guò)程中不能得到直觀的反饋，只能通過(guò)反復(fù)嘗試獲取理想的傳輸函數(shù)。傳輸函數(shù)的設(shè)計(jì)已經(jīng)成為直接體繪制技術(shù)的瓶頸，近些年來(lái)不少研究者在半自動(dòng)以及自動(dòng)傳輸函數(shù)的研究上取得了一些成果，但是并沒(méi)有完全解決傳輸函數(shù)調(diào)節(jié)復(fù)雜的難題。國(guó)內(nèi)外一些學(xué)者在圖形學(xué)深度剝離的基礎(chǔ)上提出了一些體數(shù)據(jù)剝離繪制的方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)體數(shù)據(jù)的分層剝離繪制，在對(duì)醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)進(jìn)行剝離繪制方面具有比較好的效果。例如對(duì)核磁共振大腦數(shù)據(jù)進(jìn)行剝離繪制，可以將大腦皮層以及脂肪組織剝?nèi)?，清晰的繪制出大腦的溝壑。也有研究者結(jié)合最大強(qiáng)度值投影以及直接體繪制的方法的優(yōu)勢(shì)， 設(shè)計(jì)一種快速顯示體數(shù)據(jù)中最大強(qiáng)度組織的方法，并在生物神經(jīng)學(xué)研究領(lǐng)域得到應(yīng)用，但是該方法只能顯示體數(shù)據(jù)中最大強(qiáng)度值變化的區(qū)域，忽略了局部特征的顯示。因此，盡管研究者提出了不少體數(shù)據(jù)的分類方法，如何快速顯示醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)中的用戶感興趣組織特征依舊是醫(yī)學(xué)可視化研究領(lǐng)域一個(gè)熱點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服已有面向醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)的直接體繪制技術(shù)的交互復(fù)雜、繪制效果較差、顯示局部特征較少的不足，本發(fā)明提供一種交互簡(jiǎn)單、繪制效果良好、顯示更多的局部特征的面向醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)的局部特征加強(qiáng)體繪制方法。本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是—種面向醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)的局部特征加強(qiáng)體繪制方法，包括以下步驟a)讀取醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，并導(dǎo)入到顯卡內(nèi)存；b)執(zhí)行第一次光線投射，沿采樣光線對(duì)采樣光線進(jìn)行移動(dòng)最小二乘法平滑；c)沿采樣光線搜索極小值點(diǎn)，并根據(jù)用戶提供的梯度閾值判斷極小值點(diǎn)是否為特征分界點(diǎn)，并記錄特征分界點(diǎn)位置Pi,并計(jì)算特征區(qū)域的平均標(biāo)量值sa，平均梯度模值Ga， 并根據(jù)公式f(Sa,Ga) = (\-X)Sa+-Ga(1)
η計(jì)算每一個(gè)特征區(qū)域的特征閾值函數(shù)值，并記錄在結(jié)構(gòu)體{Ps，Pe，f(Sa，Ga)}中，λ 為用戶自定義的參數(shù)；d)第二次光線投射，根據(jù)第一次光線投射中特征分析的結(jié)果，判斷當(dāng)前采樣點(diǎn)是否處于特征組織內(nèi)部，如果是，則判斷當(dāng)前特征片段的特征函數(shù)閾值f(sa，Ga)是否大于用戶提供的特征閾值TfMt_，如果是，則執(zhí)行加強(qiáng)累積方法，否則，執(zhí)行直接體繪制累積方法；所述加強(qiáng)累積方法為引入特征加強(qiáng)繪制參數(shù)β，累積公式如下所示Cacc 一 CaccX β i+d-α accX β ,) XCi(4)α acc 一 α accX β i+(l-a accX β J X α i其中，Ca。。為累積顏色值，α acc為累積不透明度值，Ci和α ,分別為當(dāng)前顏色值和不透明度值，β i為特征加強(qiáng)繪制參數(shù)；在采樣過(guò)程中，若當(dāng)前采樣點(diǎn)屬于特征區(qū)域，并且當(dāng)前特征區(qū)域的特征閾值函數(shù)滿足條件，則Pi = I-(Si-Sp1),否則Pi = 1.0 ；e)在光線累積結(jié)束的時(shí)候，進(jìn)行最終圖像的亮度平衡，執(zhí)行Tone衰減操作，如公式⑶所示
權(quán)利要求
1.一種面向醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)的局部特征加強(qiáng)體繪制方法，其特征在于包括以下步驟a)讀取醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，并導(dǎo)入到顯卡內(nèi)存；b)執(zhí)行第一次光線投射，沿采樣光線對(duì)采樣光線進(jìn)行移動(dòng)最小二乘法平滑；c)沿采樣光線搜索極小值點(diǎn)，并根據(jù)用戶提供的梯度閾值判斷極小值點(diǎn)是否為特征分界點(diǎn)，并記錄特征分界點(diǎn)位置Pi,并計(jì)算特偵區(qū)域的平均標(biāo)量值&，平均梯度模值Ga，并根據(jù)公式
2.如權(quán)利要求1所述的面向醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)的局部特征加強(qiáng)體繪制方法，其特征在于所述步驟d)中，執(zhí)行光照計(jì)算，采用Wiong光照模型，以當(dāng)前采樣點(diǎn)的梯度作為光照的表面法向，利用公式Csh=(Ka+Kd(N.L))XC+Ks(N.Ⅱ)n(2)計(jì)算新的顏色值參與顏色累積過(guò)程，其中ka，kd，和ks分別為環(huán)境光，散射光以及高光的影響參數(shù)，N代表當(dāng)前采樣點(diǎn)的法向量的方向，由當(dāng)前采樣點(diǎn)的歸一化梯度向量表示，L 代表入射光線的方向，由當(dāng)前采樣點(diǎn)的位置以及光源的位置確定，H代表反射光與法向量之間的半角，用來(lái)計(jì)算高光，η是高光系數(shù)，用來(lái)控制高光的范圍以及亮度，C代表當(dāng)前采樣點(diǎn)的顏色值，在直接體繪制中由傳輸函數(shù)指定。
全文摘要
一種面向醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)的局部特征加強(qiáng)體繪制方法，包括以下步驟讀取醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)；沿采樣光線對(duì)采樣光線進(jìn)行移動(dòng)最小二乘法平滑；沿采樣光線搜索極小值點(diǎn)，并根據(jù)用戶提供的梯度閾值判斷極小值點(diǎn)是否為特征分界點(diǎn)，并記錄參數(shù)；根據(jù)第一次光線投射中特征分析的結(jié)果，判斷當(dāng)前采樣點(diǎn)是否處于特征組織內(nèi)部，如果是，則判斷當(dāng)前特征片段的特征函數(shù)閾值f(Sa，Ga)是否大于用戶提供的特征閾值Tfeature，如果是，則執(zhí)行加強(qiáng)累積方法，否則，執(zhí)行直接體繪制累積方法；在光線累積結(jié)束的時(shí)候，執(zhí)行Tone衰減操作，將醫(yī)學(xué)體數(shù)據(jù)中的組織特征快速并清晰的繪制出來(lái)。本發(fā)明交互簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性良好、繪制效果良好、顯示更多的局部特征。
文檔編號(hào)G06T15/08GK102542598SQ201110429660
公開(kāi)日2012年7月4日 申請(qǐng)日期2011年12月20日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月20日
發(fā)明者吳云飛, 梁榮華 申請(qǐng)人:浙江工業(yè)大學(xué)