文档介绍：摘要为了给医生提供全面、直观和准确的诊断信息,论文提出了一种基于GPU加速的体切割算法,通过将切割算法和基于GPU的光线投射算法结合,实现体数据的快速切割。论文在基于GPU加速的医学图像快速体绘制的基础上,将剖面的空间信息传入着色器,然后通过比较体数据的空间坐标与剖面位置的关系来决定体数据的取舍。该方法不同于以往基于深度模板信息的体切割,在定义好切割平面后,可从任意角度对保留下来的有效体数据的重建结果进行观察。该方法能够精确地按照用户定义的形状对体数据进行切割,并且由于使用了硬件的加速功能,该方法可以达到实时交互的速度,在手术模拟等临床技术中有广泛应用。,医务人员能够清楚地观察到隐藏在体数据内部的重要器官和组织,但切割平面的确定比较困难,如果切割平面穿过感兴趣器官,则会切除部分感兴趣器官;如果切割平面恰好位于感兴趣器官前方,则部分感兴趣器官将被其他组织器官遮挡,无法清楚地在图像中显示。为了消除体切割算法的这种缺点,论文提出了一种基于影响因子的医学图像快速体绘制算法。论文在应用GPU进行加速的基础上,将影响因子引入到传递函数的构造中,对重要组织、感兴趣器官部分的体数据赋予大的影响因子,相反则为其赋予小的影响因子,通过对体数据影响因子的调节来达到增强重要组织、感兴趣器官抑制次重要组织、非感兴趣器官的的效果。另外论文通过对由球形光照模型映射而来的纹理的索引来进行非真实感绘制,从而实现对艺术式绘制风格的模拟,增强绘制图像对物体重要特征和细节的绘制能力。该方法能够弥补传统切割算法的不足,在保证交互速度的前提下清楚地显示体数据内部的结构,为医务人员诊断提供尽可能多的信息。关键词:直接体绘制可视化图形处理器体切割影响因子光照球硕士学位论文Researchin3DVisualizationofMedicalbasedonGPUImagesasedOnName:XiangleiBuSupervisor:,。ghqualityimageswithnon-interactive,orsacrificequalityinordertoattaininteractiveoreVenreal·,withtheevolutionofgraphicshardware,—,explorationonvisualizationtechnologyofmedicalimageshavebeenmademeaningfullybasedonstudyingGPUprogramming.’(GPU)-casting—,weputthetime—costtrilinearinterpolationandABSTRA(