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基于GPU的医学图像体绘制算法的研究与实现

作　者: 崔笑宇
导　师: 赵越
学　校: 东北大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 可视化 体绘制 GPU CUDA
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


科学可视化是发达国家20世纪80年代后期提出并发展起来的一个新的研究领域,它将大量抽象的数据用图形或图像直观地表示出来,应用领域十分广泛。医学图像可视化属于其一个研究分支,它将一系列的二维图像重新采样,构建出三维模型显示在计算机屏幕上,使得医生对病情的诊断能力大大加强,提高了治疗的速度和准确性。医学图像的来源主要是CT, MRI等医学影像设备。DICOM是用于医学图像和通信的国际标准,它规范了医学图像及各种数字信息在不同系统和设备之间存储、传送时的文件格式和语义描述。本文介绍了DICOM标准及其文件格式,根据DICOM协议中的内容编写了读取DICOM文件格式数据的类,并利用VS2005以及MFC完成了读取DICOM文件的程序。图形处理芯片(GPU)并行计算能力和可编程性的快速发展使GPU用于通用计算逐渐成为研究热点,其中基于GPU的三维可视化方法使普通PC上医学图像实时绘制成为可能。与传统的绘制方法相比较,此类方法充分利用了GPU的硬件特点,借助高级绘制语言完成重建和显示,绘制速度快、成本低。本文介绍了GPU的结构和原理,并重点阐述了GPU编程的两种模式：图形API模式和CUDA模式。三维可视化算法分为两类：面绘制和体绘制。面绘制从三维数据集中提取物体的等值面,通过计算机图形学原理显示；体绘制则是将整个数据集作为整体进行显示。本文以体绘制的了两个主要算法——纹理映射算法与光线投射算法为重点,详细阐述了两种算法的原分类以及具体应用情况,并且根据可编程图形硬件GPU的编程原理以及现有的算法,给出了自己对基于GPU的体绘制算法的具体实现方法,并且对现有算法的不足之处提出了改进方法,最后做了对比分析。其中纹理映射算法使用GPU的图形API模式实现,光线投射算法使用CUDA模式实现。从实验结果中可以看出,本文的改进算法与原算法相比具有更快的速度和更高的质量。满足高质量实时绘制的要求。

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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