基于标签化医学图像的多阈值三维重建算法

针对传统面绘制重建方法 MC无法一次性提取多个阈值器官的问题,提出一种将MRI图像中靶区及其周边组织进行标签化分割的多阈值三维重建算法。该算法通过将二维图像中的多阈值器官标签化为简单的整数,降低提取等值面时的数据存储量,进而提高等值面的绘制速度。同时,定义了多阈值三维重建时体素顶点索引方式和等值面相交形态,减少了传统MC算法提取多个阈值器官时存在三角面片与顶点复用的情况,且仅需一次性扫描即可重建多个器官等值面。实验结果表明,本文算法较传统MC算法,重建器官数量越多,器官彼此结构越紧密,三角面片与顶点复用情况减少越明显,在保证重建效果的同时,绘制速度可提高30%。     

MC 算法在 CT 医学图像三维重建中的应用*

MC 算法是三维重建面绘制的经典方法,采用等值面提取的方式把所需的数据分离出来进行重建。通过对 MC 算法的原理进行分析,结合 VTK 类库编程,研究基于 MC 算法提取CT 图像病灶的方法,并通过坐标平滑的方法对算法进行改进,提高三维重建的平滑显示效果和重建速度。     

基于改进MC算法和分数阶混沌的CT图像三维重建和加密方案

在现代医疗领域的病理诊断与手术实操中,需要对CT进行三维重建实现二维图像的三维可视化以提高诊断和操作的正确性。针对目前三维重建耗时过长、精度欠佳等问题,提出了一种改进的MC算法,采用包围盒分割算法提取包含等值面的体素,有效提高了重建效率;利用三线性插值法计算等值面与体素的交点信息,从而提高了重建精度。为保障医疗信息在云存储以及网络传输的安全性,提出了一种基于分数阶Lorenz混沌的三维模型加密方案,实现了重建数据在频域的混沌加密。实验结果表明,改进的MC算法具有良好的重建效率和重建精度,提出的加密方案能有效地保护重建后的三维数据,并能抵抗穷举攻击、差分攻击和统计攻击。     

一种医学图像三维表面重建的快速算法

阐述了医学图像三维重建的方法和过程,提出了一种基于跨距空间的快速种子体素搜索算法,利用等值面繁衍算法快速提取三角形等值面,并对由中点近似产生的共面三角形等值面进行合并。实验结果显示,本文提出的算法加快了重建的速度,有利于实现对基于医学图像的大规模数据三维重建的实时绘制和交互。     

基于VTK的医学图像快速重建系统

使用数据可视化工具包VTK和重建算法MC开发了一套医学影像三维重建系统。系统针对阻碍实时性的三维重建时空问题,采用顶点合并和哈希映射方法对三角形网格进行优化,有效减少了重建后图像的存储量并提高了显示速度。本系统为构建完整的医学可视化平台奠定了基础。     

基于最近邻Marching Cubes的医学图像三维重建

在医学图像三维可视化中,移动立方体算法（Marching Cubes,MC）是面绘制的经典算法。针对MC算法计算插值点导致执行速度慢、效率不高的缺点,提出一种基于最近邻逼近的MC算法,该方法在n次等分点量化序列中寻找等值面最近邻点代替线性或非线性插值,既避免了插值的大量计算又保证了误差精度,还可改善三角面片结构。利用可视化工具开发包VTK对人体脸部和脚部CT数据集进行三维重建,实验表明改进算法明显缩短了绘制时间,提高了重建效率。     

移动立方体算法的研究和改进

CT三维重建技术是辅助医生对病情进行分析和显示的有效工具,它极大地提高了医疗诊断的准确性。移动立方体法（Marching Cubes,MC）是一种经典的医学图像三维重建算法,但是在实际使用中还是存在着一些缺点。针对传统MC算法出现的两个问题：（1）用直线代替双曲线来构造等值面会产生误差;（2）重建过程中大量时间耗费在检查空立方体上,提出了一种改进的MC算法,分别通过切片图像间的插值和基于分割的快速查找法来对此进行解决。通过实验表明,改进的MC算法比起传统MC算法,在三维重建的效果和效率上都得到了很大的提高。     

基于改进MC算法的牙颌组织3维重建

移动立方体（MC）算法是面绘制算法的典型代表, 但其在抽取的等值面的拓扑结构、表示精度及算法执行效率等方面仍存在缺点,为此,针对MC算法执行效率不高的问题,根据等值面在立方体中的延续性,提出了一种改进的MC方法,并在可视化工具包中予以实现,实验结果表明,改进的MC算法重建牙颌组织所需的时间仅为58 s。并以改进的MC算法为基础,开发了牙颌医学图像3维重建系统。应用实例表明,改进的MC算法不仅高效鲁棒,并可对曲面结构复杂的牙颌组织进行3维重建。     

基于面绘制技术的医学影像立体显示

医学影像立体显示技术利用二维医学图像序列重建出三维模型,为医生提供了直观、全面、准确的病灶和正常组织信息,给临床诊断和治疗带来了巨大进步,是当今医学领域研究的热点。三维重建有体绘制和面绘制两种方法,本文主要介绍了面绘制方法的原理和实现,选择基于体素的表面重建方法,利用国际上广泛应用的可视化工具包VTK提供的MC算法实现面绘制,并对轴、冠、矢三个方向的任意切面进行显示。     

基于MC算法的光刻仿真微结构的三维重建

在深度光刻中为了仿真微结构的形状,需要利用三维光场分布的数据对其进行三维重建。而MC(Marching Cubes)算法是三维重建中构造等值面的代表性的方法之一。以MC算法为基础,首先介绍了如何利用MC算法来绘制三维光场数据的等值面,然后分析将等值面和边界所围成的空洞补全的方法,最后研究了如何利用有限元分析软件的参数化设计语言将生成的面模型转换成实体模型。该方法重建的几何模型不但可以用于微结构形状误差分析,而且还可方便的用于建立有限元模型,直接应用于有限元分析。     

工业CT数据场面绘制和体绘制改进算法研究

工业CT图像的重建速度和精度是工业CT产品的两个重要指标。针对面绘制的MC算法提出了一种基于相似性区域分割的三维工业图像表面重建算法,实现了准确分割,并利用分割结果精确地提取等值面,显著提高了检测效率;针对体绘制的光线投射算法提出了一种基于二维最大熵阈值的分割预处理方法,利用二维直方图熵最大化寻找阈值的最佳组合,能有效减少重建体数据量,实测数据表明体绘制速度明显提高。     

A new unsupervised cube-based algorithm for iso-surface generation

This paper introduces a new algorithm which automatically produces polygonal representations of 3D structures within a volume data set built from a stack of parallel cross-sections. Several methods of 3D surface reconstruction have already been proposed ranging from heuristic approaches for constructing 3D surfaces from 2D contours to the Marching Cubes (MC) approach where the different configurations are checked systematically. Instead, we define a cube-to-cube connection based upon geometrical closeness provided by convex hulls computation. We further evaluate the precision of 3D models reconstructed from synthetic and real data obtained in confocal microscopy and compare it with the conventional MC algorithm. We also discuss improvements that allow to reduce the number of generated surface patches and the ability to be used in 3D quantitative tasks.     

Large scale atomistic polymer simulations using Monte Carlo methods for parallel vector processors

In this paper we discuss the implementation of advanced variable connectivity Monte Carlo (MC) simulation methods for studying large (>10⁵ atom) polymer systems at the atomic level. Such codes are intrinsically difficult to optimize since they involve a mixture of many different elementary MC steps, such as reptation, flip, end rotation, concerted rotation and volume fluctuation moves. In particular, connectivity altering MC moves, such as the recently developed directed end bridging (DEB) algorithm, are required in order to vigorously sample the configuration space. Techniques for effective vector implementation of such moves are described. We also show how a simple domain decomposition method can provide a general and efficient means of parallelizing these complex MC protocols. Benchmarks are reported for a 192,000 atom simulation of polydisperse linear polyethylene with an average chain length C₆₀₀₀, for simulations using 1 to 8 processors and a variety of MC protocols.     

基于CUDA架构的改进Marching Cubes算法

Marching Cubes是医学体数据可视化的经典算法,但生产的网格质量差、算法执行速度慢成为阻碍其用于数值分析的两个主要缺点。文中提出一种基于硬件加速的Marching Cubes改进算法。该算法采用统一设备架构(CUDA)充分发挥Marching Cubes算法分而治之的优点,利用CUDA的可编程性并行分类体数据,加快了活跃体素和活跃边的提取;同时,该改进算法将得到的活跃边按照中点投影方式进行偏移,从而达到了改善网格质量的目的。最后通过实验表明,该算法可以保证在阈值未知的情况下,进行交互式的高质量网格建模。     

医学断层图像三维重建的辅助轮廓线法

在原有的轮廓线基础上生成与之相似的辅助轮廓线．然后把各轮廓线三角化形成一层层的三角面片,最后按一定的规则把各层三角面片从外到内直接连接形成四面体,从而完成三维重构．文中算法尤其适合基于断层轮廓线的医学图象三维重构,与已有的三维重构法（如MC．MT,Delaunay四面体化）相比,具有算法简单、思路自然、易于实现的特点．     

一种由轮廓线重建物体表面的方法

针对基于轮廓线拼接重建物体表面所出现的轮廓对应和分叉问题,提出了一种通过体数据转换由轮廓线实现重建物体表面的方法。在分析体数据构造中出现逼近精度问题的前提下,通过提高轮廓线上点的密度,生成精确度较高的体数据。该方法通过对相邻层轮廓线区域的集合运算,只对处于集合运算解中的像素点进行距离函数值的计算。采用MC（Marching Cubes）算法生成等值面,完成物体的表面重建。实验结果表明,该方法能顺利解决基于轮廓线拼接重建物体表面中出现的轮廓对应问题和分叉问题,既提高重建表面精确度,又加快整个表面的重建速度,是一种可行的方法。     

基于MC的医学三维等值面的平滑与归并

为了提高医学三维图象的重建效果和速度,在对用于构造等值面的MC（Marching Cubes）算法进行分析的基础上,提出了对等值面进行三维空间方向平滑和多边形法形法向归并的方法。等值面方向平滑的方法就是将等值面分解为一个三维坐标场和一个法向矢量场,然后对其法向矢量场作矢量平滑处理;而等值面的多边形法向归并则是根据适当的门限值,将原来由大量小三角面片构成的等值面归并成由较少的多边形面片构成的等值面。实验结果表明,该方法能显著改善三维重建的效果,并能提高三维绘制的速度。     

三维表面模型的快速切割算法

讨论了一个三维表面模型的快速切割算法.由改进的MC(marching cubes)方法抽取、构成了连续曲面的分组信息以及构成曲面的三角面片的层次包围盒信息，并利用记录了上述信息的B+树模型,完成了三维表面模型的快速切割算法.讨论的算法通过充分发掘和利用MC算法中所隐含的三角面片的包围盒信息和物体各部分间的三维相关信息，在对三维表面模型进行切割计算时,可以快速定位交点，并且根据交点信息，不必遍历模型的所有三角面片，而直接完成对整个被切割模型的分割.研究背景是髋关节整型手术中平面手术刀及球面手术刀对髋关节的切