医学体数据三维可视化技术

医学体数据的可视化是科学计算可视化的重要研究领域,其处理过程包括体数据的获取、模型的建立、数据的映射、绘制等操作。论文对医学体数据可视化的相关技术进行了综述,讨论了医学体数据的结构模型和表示方法,全面地分析了医学体数据可视化中各种算法和技术的特点,及相关的加速技术,探讨了目前医学体数据可视化存在的问题及发展趋势。     

医学体数据三维可视化改进算法综述

医学体数据三维可视化技术有着广泛的应用前景。近年来为加快绘制速度，提高成像质量和节省存储空间提出了许多改进算法，本文总结了这些算法，为进一步研究奠定了基础。     

三维医学可视化系统

介绍三维医学可视化系统实现的原理及应用。系统通过应用最新的计算机图象处理和图形学技术、实现了图象输入、图象配准、三维重建,数字放射透视图等功能,提供了三维的人体组织、器官的空间形态与位置、为医生的诊断、治疗提供了强有力的可视化工具。     

三维医学图象可视化技术综述

概要地分析和评述了近年来三维医学图象可视化技术的发展,并主要从三维医学图象的分割标注、多模态医学图象的数据整合、体数据的绘制等3个角度对三维医学图象的可视化技术进行了分类综述,同时介绍了各种算法的原理和最新进展,由于医学图象可视化的目的是辅助医学了解生物内部组织的信息,因此除图象绘制技术外,组织及组织特性的精确自动分割标注技术,以及将不同图象模态提供的互补信息综合起来的匹配/融合技术外,都是医学图象可视化需要解决的重要问题,其中,多模态图象的可视化在三维医学图象可视化领域中最具有挑战性和发展前景。     

医学三维影像体数据闭值分割方法

建立医学三维体数据阈值分割描述模型,把OSTU图像分割算法和梯度算子图像分割算法的思想应用于三维体数据,提出并实现了两种医学三维体数据阈值分割算法,并通过实验证明这两种算法获得了较好的分割效果。为进一步对体数据阈值分割算法的性能进行量化评价,定义了两个量化指标:分割准确度和分割平衡度,并通过实验给出了上述两种体数据阈值分割算法的性能评价指标。在给定体数据和标准分割的前提下,OSTU算法比梯度算子算法能取得更好的阈值分割效果。     

基于VTK的医学三维可视化分析系统

计算机断层扫描、核磁共振等生成的二维DICOM数据已被广泛应用在现代临床医疗诊断中,但其直观性差,使诊断的效率低下,并且对医生的经验要求高.对此,针对医学体数据场,以可视化类库VTK为基础,在Windows平台上以Visual C 为开发工具,研究实现了一个医学三维可视化分析系统.主要讨论了采用外接球面法改善光线投射算法绘制速度的改进的体数据绘制方法,以及任意方向虚拟切片的提取和虚拟切片内插值问题.系统可以对重建出的三维可视化几何模型进行多种操作和任意方向的切片提取,对诊断具有参考价值,提高了诊疗方法的直观性、准确性和科学性.     

基于微机的三维数据场可视化系统的研制

可视化技术的飞带发展与广泛应用提出了基于微机的可视化系统的应用要求。该系统支持三维数据场的造型，绘制，剖面处理及管理，具有灵活方便的交互手段及上下文联机帮助功能。     

交互式三维医学图像可视化系统MedVis

本文介绍了我们开发的三维医学图像可视化系统ＭｅｄＶｉｓ。绘制的实时性和系统的交互性是设计ＭｅｄＶｉｓ的两个重要原则。     

体绘制技术在医学可视化中的新发展

科学计算可视化体绘制算法能反映出体数据的内部信息，在医学，它已经从辅诊断发展成为辅助治疗的重要手段，体可视化技术是医学可视化的重要研究内容，其处理过程包括体数据的获取，模型的建立，数据的映射，绘制等操作，该文介绍了医学可视化中常使用的几种光照模型，针对基于图象空间和对象空间两种体绘制算法，介绍了它们的基本思想方法，并详细阐述了在近期的主要加速技术和提高图象质量方法的新进展，最后给出了实验数据和结论。     

三维体可视化若干问题研究

首先对可视化技术特别是三维可视化算法进行了分析和对比，并根据体数据的建模方法对算法进行了归类，并指出了目前三维可视化技术存在的问题，继而从基于小波的分辨率模型的体绘制算法和基于Cluster模型的并行体绘制算法这两个方面具体探讨了对三维体可视化算法进一步研究的思路，首次提出了参数化的光照模型和图像质量评价的数学模型等概念。     

医学图像大体数据快速体绘制算法研究

为了在保证绘制质量的前提下有效提高大的医学体数据的绘制速度,提出了一种快速的体绘制算法。该算法将大的体数据分割成等大小的数据块,然后通过对每一数据块进行空白数据块的空间跳跃、提前数据块截止和提前光线截止的可见性测试来加快体绘制的速度,最后使用体绘制预积分来提高体绘制的图像质量。实验结果表明,对大的体数据,可以在不损失图像质量的前提下,实现快速的绘制。     

数据挖掘中分类算法综述

分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较,总结出了各种算法的特性,为使用者选择算法或研究者改进算法法提供了依据。此外,提出了评价分类器的5条标准,以便于研究者提出新的有效算法。     

基于Kriging 插值的钻孔地温数据体视化

研究了Kriging 插值方法用于计算青藏铁路钻孔地温数据的适用性, 发现可用Nugget 和高斯函数模型的线性组合拟合变异函数。结果显示浅层插值结果偏低, 误差较大; 深层插值结果略高,误差较小。基于Kriging 插值构造规则体元模型, 即沿水平方向用等深度数据进行Kriging 插值, 形成一系列温度等深面; 沿垂直方向用相邻等深面温度进行线性插值, 产生新的温度等深面; 将一系列温度等深面叠加得到规则体数据。以IDL 为可以化平台, 采用直接体视技术实现地温数据了体视化。     

海量医学数据处理框架及快速体绘制算法

设计并实现了一套针对海量数据的处理和分析算法框架,并将其融入实验室早先开发完成的医学影像算法研发平台MITK(medical imaging toolkit)中,真正建立起一个海量医学影像数据的处理平台,并在此基础上研究了针对海量数据的基于光线投射和三维纹理的快速体绘制算法,提出了一种半自适应分块的方法对原始数据进行分块,在不对分块速度产生太大影响的基础上得到了更好的分块结果,同时使用图形硬件来进一步加速整个算法的绘制流程.实验结果表明了该平台和算法对于海量医学数据处理和可视化的有效性.     

三维医学图像的体绘制技术综述

在分析三维医学图形体绘制技术的基础上,描述了射线投射法、足迹法、剪切-曲变法、基于硬件的3D纹理映射、频域体绘制法和基于小波的体绘制等典型算法,给出了各类算法的性能评价,展望了体绘制技术研究的发展前景。     

数据挖掘在医学图像分类中的应用

医学图像的自动分类对于医院的信息自动化有重要的意义.本文通过提取医学影像特征的方法,利用数据挖掘中的决策树、神经网络,对图像特征进行分析,找到能够对图像进行分类的图像特征临界值.本文将数据挖掘的方法应用于正侧位胸片中,给出如何自动区分正侧位胸片的方法,并结合本院的PACS系统应用,证明了这种方法的有效性.     

体视化中体数据的内存调度与管理

在体视化技术日趋成熟的今天，笔者通过研究体视化技术在三维地质模拟中的应用，发现体数据的内存调度存在很大瓶颈。本文利用操作系统中二次机会法的内存管理思想，讨论了应用二次机会法对三维体数据进行内存管理与调度的原理和方法，有效地解决了大容量体数据在三维可视化系统中的存取与调度问题，大大提高了体数据可视化的速度，为三维数据场的内存数据组织与管理提供了一条有效的途径。     

A Survey on Multimodal Medical Data Visualization

Multi‐modal data of the complex human anatomy contain a wealth of information. To visualize and explore such data, techniques for emphasizing important structures and controlling visibility are essential. Such fused overview visualizations guide physicians to suspicious regions to be analysed in detail, e.g. with slice‐based viewing. We give an overview of state of the art in multi‐modal medical data visualization techniques. Multi‐modal medical data consist of multiple scans of the same subject using various acquisition methods, often combining multiple complimentary types of information. Three‐dimensional visualization techniques for multi‐modal medical data can be used in diagnosis, treatment planning, doctor–patient communication as well as interdisciplinary communication. Over the years, multiple techniques have been developed in order to cope with the various associated challenges and present the relevant information from multiple sources in an insightful way. We present an overview of these techniques and analyse the specific challenges that arise in multi‐modal data visualization and how recent works aimed to solve these, often using smart visibility techniques. We provide a taxonomy of these multi‐modal visualization applications based on the modalities used and the visualization techniques employed. Additionally, we identify unsolved problems as potential future research directions.