[发明专利]基于两维传递函数的自动识别重叠结构的体绘制方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机图形学中的三维可视化领域，具体地，涉及一种识别体数据中感兴趣结构的新方法，即基于两维传递函数的自动识别重叠结构的体绘制方法。

背景技术

伴随着新的影像采集技术(例如：CT、MRI和PET等)在临床医学上的应用，产生了大量的医学体数据，为了更好的辅助医生处理和分析这些三维数据，需要有新的数据分析和可视化方法。直接体绘制(Direct Volume Rendering)是一种可以显示组织内部结构的三维可视化方法。因为其最终绘制结果的每个像素值是由该像素向体数据投射一条光线上的所有体素的光学属性值(颜色值和阻光度值)累积产生的，即不是只有结构表面上的体素对其有贡献而是整个体数据的体素对绘制结果都是有影响的。所以直接体绘制可以为医生提供更加丰富的组织内部的结构信息和周围组织的空间信息，从而为医生对疾病的诊断提供了更好的依据。因为直接体绘制方法在分析和可视化医学体数据的有效性和实用性，所以它是一种值得科研人员深入研究的可视化方法。

而传递函数(Transfer Function)可以指定体数据中体素的光学属性(例如，颜色值和阻光度值)：颜色值可以直观的显示不同的感兴趣结构，阻光度值决定体数据中体素的透明度。所以传递函数决定了体绘制的最终绘制结果，其作为体绘制中的一个难点也是一个热点，得到越来越多世界各国的科研人员的研究。

由于两维传递函数空间不仅拥有直观的交互界面利于用户的理解，而且具有较好的识别体数据中感兴趣结构的能力，因此她是作为一种实用的传递函数空间应用于医学数据的分析和可视化中。现在常用的两维空间有：Kindlmann et.al提出的基于灰度-梯度幅值两维空间，Haidach et.al提出的基于统计量的两维空间， et.al的LH空间等等。但由于医学数据中结构的复杂性，只有两个属性的两维传递函数空间有时无法很好识别出感兴趣结构。所以为增强传递函数空间的识别和分类能力，越来越大的新属性值(例如距离、尺度和形状描述子等)被引入到传递函数空间中构造高维传递函数空间。但随着空间维数的增加，如何直观的表示高维信息以利于用户交互是必须面对的一个难题，而对不同类型的医学数据如何选择属性值也是一个值得研究的问题。

虽然两维传递函数空间具有直观的交互界和较好的识别能力，但两维空间中每个像素的亮度值是由体数据中包含该属性对的体素的个数所决定，所以当不同的结构在传递函数空间有着相似的区域时，就无法直接通过设置传递函数将其识别出。例如图5(a)中一个模拟数据，包含2个在空间上相连的球状结构O₁和O₂，如果要利用两维传递函数将其分开，则它们必须在空间中对应两个‘拱形’结构，但由于这两个结构具有相同的属性信息，所以被投影到传递函数空间的同一位置(图5(b))，因此无法通过设置传递函数将其分开。通过发明人研究发现：位于结构内的体素其灰度值是相近的甚至相等的，而位于空间相连结构的边界处的灰度值是低于构成该边界的两种组织的灰度值，形成一种‘V’型的灰度分布(如图4所示)，这是体数据中相连结构的灰度值的一个局部特征。

发明内容

为提高传统的两维传递函数空间对感兴趣结构的识别能力，本发明提出一种基于两维传递函数的自动识别重叠结构的体绘制方法，在不增加空间维数的前提下，可以取得高维传递函数的分类效果。依据感兴趣结构中体素的灰度值分布特性，采用基于灰度值的分水岭算法识别出重叠于两维传递函数空间的感兴趣结构，又因为分水岭算法对体素的灰度值过于敏感，容易过分割感兴趣结构，因此本发明根据用户设置的传递函数和确定的感兴趣结构的个数自动修正原始体数据的灰度值来消除这个问题。

为实现上述的目的，本发明采用的技术方案是：首先在两维传递函数空间设置传递函数并确定感兴趣结构的数目，然后自动修正原始体数据的灰度值，根据修正之后的灰度值利用分水岭算法对属于用户设置的传递函数的体素进行分类，从而可以自动地识别出重叠于两维传递函数空间的感兴趣结构。通过绘制识别出来的不同的感兴趣结构，可以消除不感兴趣结构对其的遮挡以及它们之间的相互遮挡。

本发明所述基于两维传递函数的自动识别重叠结构的体绘制方法，其步骤如下：

(1)读入体数据：根据两维传递函数空间所需的两个属性值对每个体素计算，并由此构造该传递函数空间。