基于CUDA的医学图像三维实时体绘制技术

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三维可视化技术是医学图像领域的一个研究热点，它涉及计算机图形学、数字图像处理、生物医学等背景知识，是多学科交叉的研究领域。医学图像所用的数据一般较大，而随着CT、MRI等医疗设备的更新换代，所产生的医学图像数据分辨率将更高。对于这样庞大的数据，现有的基于CPU计算平台的可视化算法均难以达到实时交互显示的效果，而早期的GPGPU（基于GPU的通用计算）加速的可视化算法虽然能够显著提升绘制速度，但存在着GPU硬件架构不适用于通用计算，编程困难，以及纹理限制无法加载较大规模的医学图像数据等不足，因此并没有很好的解决三维可视化实时交互的问题。CUDA（统一计算设备）是NVIDIA推出的GPU通用计算产品，它的编程更简单，功能更强大，架构体系也更加适用于GPU通用计算，而基于CUDA实现的三维可视化算法较好地解决了传统GPU加速存在的缺陷，达到了很高的实时交互速度以及不错的绘制质量。
　　本文研究和总结了CUDA的体系架构模型，并围绕着CUDA应用于三维医学图像体绘制技术展开了深入的研究，其中重点研究了光线投射法与错切变形法在CUDA上的实现。另一方面，针对切片间距过大时导致的绘制图像出现条纹现象的问题，常见的插值方法比如线性插值、最近邻插值的改善作用十分有限，本文研究如何使用径向基函数进行切片层间插值以抑制条纹现象。
　　本文的主要内容有：
　　1．实现了一种基于径向基函数的切片层间插值方法。该方法使用Multiquadric函数作为径向基函数，并沿着垂直于切片层的方向，取相邻连续的原始样点，构造插值函数，再由此函数得到插值切片，最后构成新的三维体数据。实验结果表明，径向基函数插值对绘制图像的效果改善很显著，条纹现象得到了有效抑制。
　　2．研究和实现了基于CUDA的光线投射算法。该方法将CPU与GPU进行协同工作，并将光线采样这一高度并行的过程交由 GPU来处理。体数据被绑定在CUDA的纹理存储器中，通过特定的算法确定光线在体数据中的采样位置，而对采样点的三次线性插值以及灰度到RGBA的映射均由纹理存储器的滤波功能自行完成。整个过程在CUDA体系架构下变得方便迅捷。
　　3．改进并实现了基于CUDA的错切变形算法。针对CUDA的架构体系，对原始的错切变形算法做了改进，将算法中两次二维采样过程缩减为一次，详细推导了坐标系间变换的公式；考虑到CUDA线程非同步的问题，摒弃了原始算法采用的查找表的方法，并使用纹理存储器进行线性插值，充分利用了CUDA提供的资源。实验结果显示，在多线程并发执行下，绘制速度非常快，完全能够进行实时交互，绘制质量也很不错。

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作者
李涛;
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作者单位

电子科技大学;

展开▼
授予单位电子科技大学;
学科信号与信息处理
授予学位硕士
导师姓名解梅;
年度 2011
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TP391.41;
关键词
医学图像; 可视化算法; 三维体绘制技术; 统一计算设备; 光线投射法; 错切变形法;

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