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医学图像三维重建的加速技术
利用二维切片数据重建三维结构,在医学领域有着重要的作用.在大数据量的情况下,等值面抽取的计算效率是富有挑战性的课题.本文介绍了八叉树加速算法,以及一个从轮廓线抽取三维模型的新加速算法,该算法着眼于减少对网格点的访问次数,对网格点访问一次就建立所有cube单元的索引值、所有cube棱边上的插值点等信息.后针对相同的数据分别使用这两种加速算法和传统MC方法进行了比较.从实验结果看,这两种算法大大加速了传统的移动立方体(marching cubes)方法,特别是在大数据量时,加速效果非常明显.
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基于CUDA的三维表面重建
在医学图像处理中,常常需要提取出等值面来进行三维重建.传统的Marching Cube(MC)算法在进行三维重建时十分耗时,不能实时响应处理.因此,提出一种基于cuda的MC算法来解决这个问题.相对于cpu上运行的MC算法.基于cuda 的MC算法运行效率明显提高,且不同阈值的表面可被实时提取出来.
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一种改进的MC三维重建算法
针对传统Marching Cubes算法在进行三维重构过程中运算时间过长、算法效率低下的问题，提出了一种基于黄金分割点的Marching Cubes算法，使用棱边的黄金分割点代替Marching Cubes算法中等值面与棱边的交点。使公共棱边的交点和法向量的线性插值计算变为基本的数学运算，并且使计算的次数由4次减少为1次。实验证明，本次算法有效减少了算法的运算时间，提高了算法的执行效率。
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三维可视化系统对髋关节骨性结构的评价
背景：目前通过二维断层图像信息来判断病变组织的具体性状其难度仍然较大，而运用医学三维重建技术，将能够显著改善医务工作者对相关疾病诊断的工作效率和准确率。
目的：开发一套医学三维可视系统，能够通过读取髋关节 DICOM 数据重建相应部位三维模型，并通过重建模型直观观察病变髋关节的形态。
方法：使用个人电脑在WindowsXP操作系统，开发环境为VC++6.0，安装VTK 5.6并进行必要设置，使用MFC开发一套医学三维可视化系统，具体步骤如下：①创建一个绘制对象。②创建一个绘制窗，将绘制对象加入绘制窗口。③读取 CT 图像序列，设置读取图像序列的路径。④使用 MC 算法抽取等值面(生成三角面片)，根据灰度的不同，分别从切片数据中提取出皮肤和骨骼。设置输入图像序列数据；设置抽取的组织轮廓线灰度值。⑤建立三角带对象和数据映射对象。⑥实现图形的绘制，接收几何数据的属性，并分别对骨骼和皮肤设置不同的颜色和透明度。⑦设置视角位置，观察对象位置和焦点。⑧创建人机交互功能。
结果与结论：使用 VC++6.0及 VTK可以满足医学三维可视系统开发的需求，开发的三维可视系统软件能通过对髋关节DICOM格式的CT图像序列进行三维重建，重建的髋关节三维模型可以使用旋转、缩放、平移来直观的观察髋关节的骨性结构，骨折形态及类型，对相关治疗及手术有一定参考作用。 -
基于CBCT的可视化口腔虚拟种植系统设计
目的:设计并实现一种基于CBCT数据的可视化口腔虚拟种植系统,以辅助医护人员进行口腔种植手术.方法:借助VTK工具包中的可视化算法在VS平台上编译系统,读取CBCT数据并在系统界面内显示图像的横断面、冠状面与矢状面,通过MC算法重建颌骨的面模型,从种植体库中选择种植体并确定其在颌骨模型上合理的种植位置与角度.结果:系统实现了种植体的虚拟种植.结论:可视化的口腔虚拟种植能够帮助医护人员进行术前规划与医患沟通.
