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一种体数据形变编辑展示软件平台的构建方法


技术摘要:
本发明涉及提供一种体数据形变编辑展示软件平台的构建方法,基于原始医学影像体数据进行图像特征提取、配准和形变的研究,从而更加真实全面地描绘人体内部全部组织信息,为基于体数据的手术模拟、提升高难度手术成功率和医学教学效果奠基,不仅节约培训医务人员的费用  全部
背景技术:
自由变形算法通过扭曲变形物体所在空间从而实现物体的变形操作,它使用了类 似于贝塞尔曲线的思想,通过能随着控制点而自我调整的样条来拟合获得平滑圆润的曲 线、表面以及体积。自由变形算法这一类的基于可变形曲线的变形模型是医学软组织变形 领域第一批被发展起来的变形模型,也是第一批被投入于手术仿真领域进行应用的变形模 型。它们在计算速度方面有着非常不错的优势,可以满足实时形变的需要。 特征点检测广泛应用到目标匹配、目标跟踪、三维重建等应用中,在进行目标建模 时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色、角点、特征点、轮廓、纹理等特征。其中 Harris角点检测是特征点检测的基础,提出了应用邻近像素点灰度差值概念,从而进行判 断是否为角点、边缘、平滑区域。Harris角点检测原理是利用移动的窗口在图像中计算灰度 变化值,其中关键流程包括转化为灰度图像、计算差分图像、高斯平滑、计算局部极值、确认 角点。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计 算问题。GPU包含了比CPU更多的处理单元,更大的带宽,使得其在多媒体处理过程中能够发 挥更大的效能。例如:当前最顶级的CPU只有4核或者6核,模拟出8个或者12个处理线程来进 行运算,但是普通级别的GPU就包含了成百上千个处理单元,高端的甚至更多,这对于多媒 体计算中大量的重复处理过程有着天生的优势。利用GPU加速运算可提高计算速度,满足大 量计算需求实时交互的需要。
技术实现要素:
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种体数据形变编辑展示软件平台 的构建方法,基于原始医学影像体数据进行图像特征提取、配准和形变的研究,从而更加真 实全面地描绘人体内部全部组织信息,为基于体数据的手术模拟、提升高难度手术成功率 和医学教学效果奠基,不仅节约培训医务人员的费用和时间,使非熟练人员进行手术的风 险性大大降低,对提高医学教育与训练的效率和质量以及改善医学手术水平发展不平衡的 现状有着特殊的意义。 本发明解决其技术问题是通过以下技术方案实现的: 一种体数据形变编辑展示软件平台的构建方法,其特征在于:所述方法的步骤为: 1)自由形变算法的实现以及可视化; 2)基于B样条的三维mha格式图像的可变形配准的实现及可视化; 3)Harris图像特征点提取的实现及可视化; 3 CN 111724885 A 说 明 书 2/5 页 4)基于VTK的二维和三维医学图像的打开读取和显示。 而且,所述步骤1)通过OpenGL实现三维自由形变算法和raw文件图像的三维可视 化,具体操作为:载入raw格式图像文件,即可在界面展示其三维图像;程序设置若干数目的 控制点,安排在三维图像包围盒的若干顶点处,通过调节该设置的控制点位置对三维模型 进行形变操作。 而且,所述步骤2)对二维和三维图像基于B样条的可变形配准,具体操作为:在二 维图像配准中,使用CUDA调用GPU实现加速运算,并且支持对配准结果的放大观察和对变形 场的可视化;在三维图像配准中,支持对原三维图像,配准后的三维图像的可视化对比展 示。 而且,所述步骤3)实现Harris图像特征点提取和可视化,具体操作为:读取选定图 片,调用OpenCV库函数实现相应矩阵运算以及高斯滤波操作,将提取出的特征点在图像上 使用绿色圆点标注出来进行可视化展示。 而且,所述步骤4)基于VTK实现对于二维和三维医学图像文件的读取、打开和展 示,具体操作为:对于二维图像,使用vtkImageViewer2类完成对于图像的展示;在三维模型 的图像展示上,使用vtkMarchingCubes来构造等值面,使用vtkPolyDataMapper来建立多边 形数据和图元之间的映射。 本发明的优点和有益效果为: 1、本发明一种体数据形变编辑展示软件平台的构建方法,在二维图像配准中采用 了GPU加速,处理速度大大提升;基于GPU的实现对于大规模的数据能够达到基于CPU速度的 15倍。 2、本发明一种体数据形变编辑展示软件平台的构建方法,采用并行计算的方法, 使用CUDA来调用GPU实现了并行计算,对于图像每一部分在GPU上并行地进行处理,再通过 算法开始时预处理出的各种查找表来避免重复冗余的运算,最终使得算法的运行速度得到 很大的提升。 3、本发明一种体数据形变编辑展示软件平台的构建方法,实验过程中保证了算法 实现的编程环境、运行环境、操作系统以及计算机硬件环境不变,就同样一幅图像,Harris 角点检测算子耗时最短,速度最快。 附图说明 图1为软件功能架构图; 图2为执行时间关于体数据大小的折线图; 图3为左胸腔CT配准图。
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