一种提高三维医学数据场边缘过渡区域图像质量的算法

在对医学三维数据场模糊特性的分析基础上 ,提出了一种提高三维医学数据场边界过渡区域图像质量的体元投射算法。论文详细说明了算法流程 ,包括特征区域的提取方法和基于体元合并的数据场绘制方法。实验表明 ,算法既提高了过渡区的图像质量 。

一种基于神经网络的医学数据场体分割新算法

直接体分割是三维医学数据场处理的难点和研究热点之一.利用BP神经网络的聚类技术,提出了一种新的三维医学数据场的聚类分割算法.首先,根据医学数据的物理意义,对数据场进行预处理,以加快后继处理速度;随后分析推导了基于神经网络的聚类分割算法,并提出了若干加速算法收敛速度的方法.实验结果表明该算法不仅能够提高三维医学组织的聚类分割精度,而且能够模型的处理速度.

Ray Casting的医学体数据场绘制算法

为了在普通微机上实现对医学体数据场的实时清晰绘制,给出了一种多种因素融合的光学属性赋值方法,进而提出一种新的医学体绘制算法。将医学体数据场进行分类,对于前景体素集采用LOD(Layer of Detail)技术进行重采样;然后用定义的光学属性赋值方法对采样点赋值,从而将物体距离视点的距离与物体距离光源的距离有效地结合起来。最后,采用基于空间跳跃的加速技术显示背景体素。实验结果表明:对于512×512×482×2 Byte大小的体数据在减少至原来大小2/3的情况下,在普通微机上能够达到2.5 frame/s的清晰绘制。本算法能够实现一般大小体数据场的实时绘制,而且组织器官显示清晰,符合人的视觉特征。

基于VTK的医学图像系统研究

医学三维数据场可视化是当前科学计算可视化应用的重点。本文论述了可视化工具包VisualizationToolkit(VTK)的主要特点,介绍了三维医学可视化系统实现的原理和方法。根据一系列人体断面图像,应用VTK实现了三维医学图像重构,对重构后的三维图像进行解剖分析;并实现对人体的二维图像逐帧浏览及柱状统计。实验结果表明,VTK具有使用灵活,功能强大的优点,是医学三维数据场可视化的有力工具。

医学体绘制的一种快速光线投射算法(英文)

针对医学体数据场的直接体绘制(DVR)的加速算法进行了讨论。基于体绘制的多种加速技术,利用格雷厄姆求凸壳算法和与平面簇求交算法对体数据场和投射光线进行裁剪,结合多边形的扫描线转换和投射光线的离散化、体素化,改进了光线投射算法。

光线投射的快速算法研究

针对医学体数据场的直接体绘制(DVR)的加速算法进行了讨论。基于体绘制的多种加速技术,利用格雷厄姆求凸壳算法和与平面簇求交算法对体数据场和投射光线进行裁剪,结合多边形的扫描线转换和投射光线的离散化、体素化,改进了光线投射算法。

医学图像体分割的特征聚类算法

为提高三维医学数据场的分割效率和准确率,本文利用特征聚类技术,提出了一种新的基于改进K-means聚类的三维医学数据场的体分割算法。根据医学数据的物理意义和医学特征分析,对数据场进行预处理,以加快后继处理速度;分析推导了基于改进K-means聚类的分割算法,并改进了算法采样技术,减少需要计算的像素数目以进一步提高处理速度。实验结果表明本算法不仅能够提高三维医学组织的聚类分割精度至96%,而且能够提高66%的模型处理速度。