基于GPU的醫(yī)學(xué)圖像多功能可視化的實(shí)現(xiàn).pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像可視化重建出的三維圖像，可以把人體組織的內(nèi)部復(fù)雜結(jié)構(gòu)直觀地顯示出來，彌補(bǔ)醫(yī)學(xué)成像設(shè)備在三維成像上的不足。而體繪制作為醫(yī)學(xué)圖像可視化的關(guān)鍵技術(shù)近年來得到了快速的發(fā)展，與標(biāo)準(zhǔn)的三維面繪制技術(shù)相比，體繪制的最大優(yōu)勢(shì)在于它能夠提供半透明的繪制，從而為用戶展現(xiàn)出不同結(jié)構(gòu)間豐富的空間信息。光線投射算法作為體繪制中的經(jīng)典算法在繪制的過程中考慮了數(shù)據(jù)場(chǎng)所有體素對(duì)圖像的貢獻(xiàn)，利用了盡可能多的原始信息，所以能夠產(chǎn)生較真實(shí)、高質(zhì)量的圖像。但是與此同時(shí)

2、，因?yàn)楝F(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量非常大，而光線投射算法采取逐個(gè)像素處理的方法，并且為了產(chǎn)生不失真的圖像，每條光線要求大量的采樣點(diǎn)，導(dǎo)致計(jì)算量特別大，速度慢，達(dá)不到實(shí)時(shí)顯示的效果，導(dǎo)致為了獲取良好的交互性能而犧牲了圖像質(zhì)量的，或者為了獲得高質(zhì)量的重建圖像而放棄了交互。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，圖像處理器GPU(Graphic Processing Unit)的運(yùn)算速度和可編程性有了明顯的改善，在保證圖像質(zhì)量的前提下，研究人員根據(jù)圖形硬件架構(gòu)的

3、特殊結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)改善了很多新的算法，解決了交互的問題。本文在學(xué)習(xí)GPU編程的基礎(chǔ)上，在普通PC機(jī)上實(shí)現(xiàn)了光線投射算法的實(shí)時(shí)顯示，并實(shí)現(xiàn)了一些醫(yī)學(xué)圖像的多功能顯示效果。本研究主要內(nèi)容包括：
　　 ⑴基于CUDA的快速光線投射算法的實(shí)現(xiàn)。使用GPU編程語言CUDA(Compute Unified Device Architecture)，充分發(fā)揮GPU強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，將傳統(tǒng)的光線投射算法中耗時(shí)的采樣、三線性插值計(jì)算與融合過程放在GP

4、U中進(jìn)行，大大地提高了重建速度。本文首先使用DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）格式開發(fā)包DCMTK，將DICOM格式的圖像讀入內(nèi)存，然后調(diào)用CUDA內(nèi)存操作函數(shù)將傳遞函數(shù)與內(nèi)存中的體數(shù)據(jù)映射為紋理并載入顯存，接著按照CUDA的編程模式，使得線程網(wǎng)格(grid)模擬整個(gè)視平面。確定grid的大小相當(dāng)于確定視平面像素的大小，以grid中的一個(gè)線程(thread)模擬一條

5、以視點(diǎn)為起點(diǎn)且經(jīng)過視平面一個(gè)相對(duì)應(yīng)的像素的射線。在光線投射算法中，包圍盒外的光線部分對(duì)繪制結(jié)果來說是無用的，為了減少不必要的計(jì)算量，提高計(jì)算效率，通過求光線與包圍盒的交點(diǎn)確定光線在包圍盒內(nèi)的有用部分，若相交，則返回光線的進(jìn)入點(diǎn)和離開點(diǎn)。采用從前向后合成圖像，對(duì)于光線進(jìn)入包圍盒的起點(diǎn)和終點(diǎn)之間的光線部分，按照特定步長(zhǎng)，使用CUDA紋理取值函數(shù)采樣并進(jìn)行顏色的累積，當(dāng)不透明度趨近于1時(shí)，說明該像素點(diǎn)的圖像已接近于完全不透明，后面的采樣點(diǎn)對(duì)該

6、像素點(diǎn)的圖像的貢獻(xiàn)可忽略不計(jì)。最后的繪制結(jié)果通過使用CUDA與圖像程序接口OpenGL(Open Graphics Library)直接進(jìn)行顯示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的繪制速度能夠滿足醫(yī)學(xué)圖像可視化的實(shí)時(shí)需要，具有較好的臨床應(yīng)用前景。
　　 ⑵基于GPU的醫(yī)學(xué)圖像多功能可視化的實(shí)現(xiàn)。在三維可視化系統(tǒng)中，通過對(duì)圖像進(jìn)行各種人機(jī)交互操作，使得醫(yī)生能從多角度、多層次進(jìn)行觀察和分析，方便醫(yī)生更直觀地在屏幕上看到人體組織內(nèi)部復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，幫

7、助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷，或者設(shè)計(jì)出更準(zhǔn)確的手術(shù)計(jì)劃。在本文所設(shè)計(jì)的三維可視化系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了三維定位、三維圖像切割、三維圖像中感興趣區(qū)域顯示、二維斷面在三維圖像中顯示等功能。在上述基于CUDA的快速光線投射算法的基礎(chǔ)上，本文使用Visual Studio2008為開發(fā)平臺(tái)，采用MFC(Microsoft Foundation Classes)制作界面，應(yīng)用DCMTK讀入DICOM圖像數(shù)據(jù)，把體繪制數(shù)據(jù)、顏色和不透明度值等光學(xué)屬性保存到GPU紋理

8、存儲(chǔ)器中，通過紋理存儲(chǔ)器的緩存實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的加速訪問，而且可以通過選擇其濾波模式，采用硬件加速重采樣點(diǎn)的插值計(jì)算，進(jìn)一步縮減了體繪制所需要的時(shí)間。利用CUDA對(duì)光線投射算法進(jìn)行加速后，使用OpenGL與CUDA的互操作實(shí)現(xiàn)體繪制結(jié)果的輸出。為了更好的確定感興趣結(jié)構(gòu)的位置，用戶可以通過使用MFC中的圖形設(shè)備接口GDI(Graphics Device Interface)，在橫斷面、矢狀面、冠狀面三個(gè)方向的二維圖像中畫線段的方式選擇感興趣結(jié)構(gòu)，

9、然后通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換將線段坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到三維體數(shù)據(jù)中，針對(duì)在線段上的采樣點(diǎn)，賦予其鮮艷的顏色和較大的不透明度，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)線段上定位點(diǎn)的與周圍組織的區(qū)別顯示，實(shí)現(xiàn)定位的效果。醫(yī)學(xué)二維斷層圖像能夠清楚細(xì)致的顯示出人體內(nèi)部的組織結(jié)構(gòu)，是目前醫(yī)生診斷的重要手段。醫(yī)學(xué)圖像三維可視化雖然可以形象的顯示人體組織結(jié)構(gòu)的空間位置關(guān)系，但是還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到斷層圖像的準(zhǔn)確度和細(xì)致度，只能作為使用斷層圖像診斷時(shí)的輔助手段。為了克服二維斷層圖像空間位置表達(dá)不足的情況，在體繪

10、制的過程中，將二維斷層圖像鑲嵌到三維圖像中，醫(yī)生在觀察斷層圖像時(shí)無須憑空“構(gòu)思”人體組織結(jié)構(gòu)的位置，直接將三維圖像立體感強(qiáng)和二維圖像細(xì)致的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合起來，更好的觀察人體的結(jié)構(gòu)。本文通過在矢狀面、冠狀面、橫斷面上畫線段與線段所在直線外一已知點(diǎn)確定三維圖像中的二維斷層圖像的所在的平面。在體繪制的過程中，判斷重采樣點(diǎn)到上述已確定的平面的距離，如果在其距離在所設(shè)置的范圍內(nèi)，則通過窗口和窗位調(diào)整后賦予此采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值和不透明度值，然后繼續(xù)進(jìn)行光

11、線投射的顏色和不透明度值的累加計(jì)算，把最后的圖像通過OPENGL與CUDA的互操作輸出，從而實(shí)現(xiàn)二維斷層圖像在三維圖像中的顯示。除此之外可以通過鼠標(biāo)右鍵在顯示三維圖像的控件中的滑動(dòng)來改變所確定的線段所在直線外的點(diǎn)的坐標(biāo)，進(jìn)而改變斷層面所在平面的方程，實(shí)現(xiàn)任意斷層圖像在三維圖像中的顯示。在三維圖像中，組織結(jié)構(gòu)都是整體顯示，由此引起的問題是組織機(jī)構(gòu)內(nèi)部的感興趣部分可能被遮擋住。針對(duì)該問題，本文采用對(duì)遮擋區(qū)域進(jìn)行“切割”的方法，直接觀察組織結(jié)

12、構(gòu)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。遮擋區(qū)域的選取是通過在顯示三維圖像的控件中畫矩形框?qū)崿F(xiàn)的。本文選用OpenGL的畫矩形框函數(shù)在三維圖像顯示窗口中畫矩形框，然后將矩形框坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成三維數(shù)據(jù)場(chǎng)空間中的坐標(biāo)，通過限制區(qū)域，即在此區(qū)域內(nèi)的重采樣點(diǎn)不參與光線投射來達(dá)到切除遮擋部分的目的，為了方便調(diào)節(jié)遮擋區(qū)域的大小，在確定限制的區(qū)域位置時(shí)增加了兩個(gè)方向上的權(quán)函數(shù)，通過滑塊控件控制。在三維圖像顯示時(shí)，有些應(yīng)用場(chǎng)合，我們并不希望將被遮擋的區(qū)域整體切除掉，而更希望看到被遮擋

13、的組織結(jié)構(gòu)與其周圍的組織結(jié)構(gòu)的關(guān)系。特定區(qū)域的選取同樣是通過在顯示三維圖像的控件中畫矩形框?qū)崿F(xiàn)的，并把矩形框坐標(biāo)保存和轉(zhuǎn)換成三維數(shù)據(jù)場(chǎng)空間中的坐標(biāo)，對(duì)于選定的區(qū)域?qū)哟蝿冸x算法，以實(shí)現(xiàn)其特殊顯示。
　　 ⑶基于高斯拉普拉斯的層次剝離體繪制。醫(yī)學(xué)圖像體繪制中一個(gè)最常見的問題是人體中不同組織間的遮擋問題，通常情況下通過調(diào)節(jié)傳遞函數(shù)來解決，在兩種組織密度相差較大的情況下，可以得到較好的結(jié)果，例如肌肉和骨頭，而當(dāng)兩種組織密度較接近的情況下

14、，就不能很好的顯示內(nèi)部的組織，例如大腦和周圍的軟組織，除非設(shè)置多維傳遞函數(shù)，并進(jìn)行復(fù)雜的參數(shù)調(diào)節(jié)。目前解決組織間遮擋的另一種方法是通過先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，分割出所需要的部分，再針對(duì)分割的結(jié)果進(jìn)行體繪制，但是很難對(duì)體數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的分類，并很難實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的處理。因此，如何經(jīng)過簡(jiǎn)單的操作即可快速剝離感興趣區(qū)域，并進(jìn)行實(shí)時(shí)的體繪制，就顯得較為重要。針對(duì)該問題，本文采用邊緣檢測(cè)原理確定不同組織間的分層點(diǎn)，并針對(duì)基于梯度的層次剝離體繪制難于選擇合適

15、的梯度閾值的缺點(diǎn)，提出通過使用高斯拉普拉斯算子的方法，確定不同組織的分層點(diǎn)。高斯拉普拉斯算子由高斯濾波函數(shù)和拉普拉斯算子組成的，其中拉普拉斯算子是一種二階導(dǎo)數(shù)算子，與傳統(tǒng)的一階導(dǎo)數(shù)算子相比具有各向同性的優(yōu)點(diǎn)，而且在提取邊緣點(diǎn)集時(shí)不需要設(shè)置精確閾值，通過檢測(cè)是否存在過零交叉點(diǎn)判斷是否屬于邊緣點(diǎn)。在光線投射的過程中，針對(duì)每一個(gè)采樣點(diǎn)，判斷其是否屬于邊緣點(diǎn)，如果屬于邊緣點(diǎn)，則此點(diǎn)為分層點(diǎn);若不是，則在光線方向前進(jìn)一個(gè)步長(zhǎng)，判斷下一個(gè)采樣點(diǎn)是否

16、屬于邊緣點(diǎn)，直到找到邊緣點(diǎn)停止。由于有些部分邊緣并不是由單層的點(diǎn)構(gòu)成的，為了達(dá)到更好的分層效果，把同一條光線屬于同一個(gè)邊緣的邊緣點(diǎn)當(dāng)成是同層的分層點(diǎn)。同時(shí)為了達(dá)到實(shí)時(shí)效果，應(yīng)用GPU對(duì)算法加速，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)繪制的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠自動(dòng)的并實(shí)時(shí)的實(shí)現(xiàn)體繪制的分層顯示，顯示結(jié)果較清晰。
　　 ⑷充分利用GPU強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，在保證光線投射算法成像質(zhì)量的前提下，解決了其耗時(shí)的問題，在普通PC機(jī)上實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)顯示效果;以基于CU