关于医学可视化
2011-09-21 09:05
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离散数据场:
通过CT/MRI获得的关于人体某部位的一组切片,是对人体这个三维空间的采样值,是一个三维数据场。
切片图像中的一个像素的意义是什么?三维采样是否依据香农定律?离散数据场引入了哪些干扰和失真?如何精确地重构连续空间?
可视化目标:
应用定向型 or 实验研究型?可视化目标的制定,需要有效地结合医疗影像的实际需求,或是创造新需求新应用。
一个组织的可视化可以是这样的方案:渲染表面,需要时可以进行体切割——虚拟手术刀。仅仅渲染表面够了吗?譬如骨头,因为里面也是同质的骨组织,就没有必要处理了!又未必尽然!譬如病肺,里面还有血管、肺结节等。这样说,一个可视化方案,应该仅仅针对某个应用,或是骨折诊断,或是肺结节检测。
由于成像仪器的局限,组织之间的边界不是阶跃的,而是模糊过渡的。这里,存在一个如何定位边界点的问题:采用什么样的边界模型?边界定位在过渡曲线的拐点处?传递函数调整中引入多维的目的和效果:在更高的维度空间中对三维空间数据场进行分类,然后有目的地选择可视化哪些部分和怎样可视化。目前的交互调整方式都是二维,那么,三维的调整界面会带来什么样的挑战?四维或更高维的空间,由于不能与人直接交互,也就作罢了。
选择研究的方向很重要!或是等值面绘制,或是体数据结构管理(八叉树、k-d树等),或是海量数据处理,或是光照渲染(阴影、自阴影、多重散射)等。关键是抓住一个点!菜鸟要一步一个脚印走,切忌贪心。东搞搞西搞搞,最终就要昏头转向了。菜鸟应该选择做外围,不要想着一下子就抓核心啃硬骨头。当然,前提是要通过大量的文献阅读,了解哪些是外围的,哪些是核心难题。然后,抓住某个有意义的可以通过努力解决的“小”问题,做点研究。往后就可以一步步深入了。
传统图形学主要有场景建模、光照计算、实时渲染、渲染质量、图形硬件、动画和多媒体合成等。体图形学无需场景建模,代之以传递函数分类,这是体图形学的特殊所在!——这样说,或许不够严格,因为烟雾之类等模型是用数学公式来表示。于是,可视化算法族除了光线投射,还有溅射法、错切—变形法和体元投射法等。光照计算和实时高质量绘制,也是体图形学的两大内容。
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通过CT/MRI获得的关于人体某部位的一组切片,是对人体这个三维空间的采样值,是一个三维数据场。
切片图像中的一个像素的意义是什么?三维采样是否依据香农定律?离散数据场引入了哪些干扰和失真?如何精确地重构连续空间?
可视化目标:
应用定向型 or 实验研究型?可视化目标的制定,需要有效地结合医疗影像的实际需求,或是创造新需求新应用。
一个组织的可视化可以是这样的方案:渲染表面,需要时可以进行体切割——虚拟手术刀。仅仅渲染表面够了吗?譬如骨头,因为里面也是同质的骨组织,就没有必要处理了!又未必尽然!譬如病肺,里面还有血管、肺结节等。这样说,一个可视化方案,应该仅仅针对某个应用,或是骨折诊断,或是肺结节检测。
由于成像仪器的局限,组织之间的边界不是阶跃的,而是模糊过渡的。这里,存在一个如何定位边界点的问题:采用什么样的边界模型?边界定位在过渡曲线的拐点处?传递函数调整中引入多维的目的和效果:在更高的维度空间中对三维空间数据场进行分类,然后有目的地选择可视化哪些部分和怎样可视化。目前的交互调整方式都是二维,那么,三维的调整界面会带来什么样的挑战?四维或更高维的空间,由于不能与人直接交互,也就作罢了。
选择研究的方向很重要!或是等值面绘制,或是体数据结构管理(八叉树、k-d树等),或是海量数据处理,或是光照渲染(阴影、自阴影、多重散射)等。关键是抓住一个点!菜鸟要一步一个脚印走,切忌贪心。东搞搞西搞搞,最终就要昏头转向了。菜鸟应该选择做外围,不要想着一下子就抓核心啃硬骨头。当然,前提是要通过大量的文献阅读,了解哪些是外围的,哪些是核心难题。然后,抓住某个有意义的可以通过努力解决的“小”问题,做点研究。往后就可以一步步深入了。
传统图形学主要有场景建模、光照计算、实时渲染、渲染质量、图形硬件、动画和多媒体合成等。体图形学无需场景建模,代之以传递函数分类,这是体图形学的特殊所在!——这样说,或许不够严格,因为烟雾之类等模型是用数学公式来表示。于是,可视化算法族除了光线投射,还有溅射法、错切—变形法和体元投射法等。光照计算和实时高质量绘制,也是体图形学的两大内容。
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