医学体数据中面向数值分析的等值面重建算法

Marching Cubes是医学体数据可视化的经典算法,但生成的等值面网格存在拓扑二义性和单元质量两方面的缺陷,无法为生物组织物理仿真中的数值分析提供良好的几何模型,为此,提出一种基于数据点偏移的改进Marching Cubes算法。算法将数据场分解为点、边、面和体素四类元素;以33种剖分模式为依据,构建二义性检测索引表,通过提出的基于面状态的渐近线判别法,以统一的方式解决面二义性和体二义性问题;分析单个体素中产生退化三角形的原因,提出基于局部判别法的数据点偏移策略,使体素的活跃边与等值面近似垂直,达到提高网格质量的目的。对比实验表明,该方法在有效保证网格拓扑的基础上,显著提高了单元质量,生成的模型不仅适用于体数据可视化,还适用于进一步的数值分析。