醫(yī)學(xué)圖像體繪制的傳遞函數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究.pdf

1、科學(xué)可視化可以將科學(xué)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像,便于顯示復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。醫(yī)學(xué)可視化是科學(xué)可視化在生物醫(yī)學(xué)工程上的重要應(yīng)用,在臨床與醫(yī)學(xué)研究中具有重要意義,而體繪制是醫(yī)學(xué)可視化方法中研究的熱點(diǎn)和重點(diǎn)。直接體繪制可以將數(shù)據(jù)的所有信息以圖像的形式顯示出來(lái),直接體繪制因其成像結(jié)果的優(yōu)點(diǎn)而被廣泛的應(yīng)用和研究。
　　 在體繪制中,傳遞函數(shù)(Transfer Function,TF)將三維數(shù)據(jù)場(chǎng)的采樣點(diǎn)映射成光學(xué)參數(shù),直接決定了繪制的效果,成為體

2、繪制研究的關(guān)鍵。然而,傳遞函數(shù)的設(shè)計(jì)存在兩個(gè)主要問(wèn)題:缺乏直觀的用戶界面,用戶通過(guò)傳遞函數(shù)定義數(shù)據(jù)場(chǎng)中感興趣的對(duì)象往往需要大量的嘗試,反復(fù)調(diào)節(jié)可視化參數(shù),花費(fèi)大量的時(shí)間和精力；缺乏數(shù)據(jù)場(chǎng)的指導(dǎo)信息,使傳遞函數(shù)的設(shè)計(jì)存在盲目性,有時(shí)即使已經(jīng)設(shè)計(jì)出好的傳遞函數(shù),得到了最好的繪制結(jié)果,可能也不知道。在近十多年來(lái),仍然沒(méi)有一個(gè)很好的辦法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。在一定程度上正是尋找合適傳遞函數(shù)的困難,阻礙了體繪制的更廣泛應(yīng)用。尋找好的傳遞函數(shù)已被列為可視

3、化研究中的十大難題之一,對(duì)傳遞函數(shù)設(shè)計(jì)方法的研究顯得相當(dāng)?shù)闹匾推惹小?br>　　 當(dāng)前傳遞函數(shù)研究的目標(biāo),一是開(kāi)發(fā)直觀的用戶界面,使調(diào)節(jié)傳遞函數(shù)參數(shù)更加地方便,提高設(shè)計(jì)效率；二是提供有意義的指導(dǎo)信息輔助用戶設(shè)計(jì)好的傳遞函數(shù),降低設(shè)計(jì)的盲目性；三是自動(dòng)設(shè)計(jì)出適合各種不同數(shù)據(jù)場(chǎng)的傳遞函數(shù),使得傳遞函數(shù)的設(shè)計(jì)趨向自動(dòng)化和智能化。目前已經(jīng)有一些相關(guān)研究圍繞著提高體繪制效率這個(gè)目標(biāo)展開(kāi),研究人員把人工智能的相關(guān)技術(shù)引入體繪制的傳遞函數(shù)設(shè)計(jì)過(guò)程

4、中,以期提高體繪制的效率。同時(shí)由于智能技術(shù)本身與人的智能具有在一定程度的相似性,因此在體繪制過(guò)程中引入智能技術(shù)也使得可視化結(jié)果更符合用戶的需求,提高了體繪制的有用性。近年來(lái)這已經(jīng)逐漸成為大規(guī)?？茖W(xué)數(shù)據(jù)可視化的一個(gè)新的研究熱點(diǎn),它對(duì)可視化的發(fā)展有重要意義。
　　 本文以體繪制中的傳遞函數(shù)為研究對(duì)象,利用遺傳算法,對(duì)繪制傳遞函數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了系統(tǒng)和重點(diǎn)研究。對(duì)本文的主要工作總結(jié)如下:
　　 (1)基于IGA的傳遞函數(shù)設(shè)

5、計(jì)方法
　　 本文重點(diǎn)研究基于傳統(tǒng)遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)的傳遞函數(shù)設(shè)計(jì)方法。其主要部分包括TF的編碼/解碼、中間TF的生成和TF對(duì)應(yīng)圖像的適應(yīng)度計(jì)算。但由于GA存在局部搜索能力不足、容易早熟等問(wèn)題,導(dǎo)致在傳遞函數(shù)設(shè)計(jì)過(guò)程中得到的最終結(jié)果不夠理想,而局部快速微調(diào)遺傳算法(Fast LocalAdjusting Genetic Algorithm,FLAGA)的局部搜索能力和穩(wěn)定性都比較強(qiáng),本文結(jié)合兩者

6、的優(yōu)點(diǎn)提出了一種改進(jìn)的遺傳算法(Improved Genetic Algorithm,IGA),主要在個(gè)體選擇、基因交叉和變異方面做出改進(jìn),使其具備GA的全局搜索能力和FLAGA的局部搜索能力。按照基于GA的傳遞函數(shù)設(shè)計(jì)方法的處理步驟進(jìn)行計(jì)算,采用圖像邊界熵作為圖像質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn),并將IGA算法應(yīng)用到傳遞函數(shù)設(shè)計(jì)中。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析對(duì)比了GA、FLAGA、IGA三種優(yōu)化算法的性能和驗(yàn)證了IGA算法在傳遞函數(shù)設(shè)計(jì)中的有效性。
　　 (2

7、)融合多種特征的傳遞函數(shù)設(shè)計(jì)方法
　　 有學(xué)者基于圖像中心法提出了一個(gè)融合傳遞函數(shù)的設(shè)計(jì)框架,它允許用戶直接在多個(gè)顯示單一結(jié)構(gòu)特征的體繪制渲染圖像上直觀地選擇感興趣特征,并自動(dòng)地調(diào)節(jié)傳遞函數(shù)的參數(shù)和將選擇的多個(gè)特征保留,最終得到可顯示多種組織結(jié)構(gòu),同時(shí)保留感興趣特征的融合圖像。該框架的核心思想在于將融合多個(gè)傳遞函數(shù)的問(wèn)題轉(zhuǎn)變成基于邊緣圖像相似性的能量函數(shù)最小化問(wèn)題,并采用傳統(tǒng)遺傳算法求解。但存在收斂速度慢、易早熟收斂和交互性不夠

8、好等問(wèn)題。
　　 為了更好地解決多種組織特征快速融合問(wèn)題,本文吸取了該設(shè)計(jì)框架的優(yōu)點(diǎn),提出一種新的傳遞函數(shù)融合優(yōu)化設(shè)計(jì)框架,探討了保持多種感興趣特征的傳遞函數(shù)融合方法,并對(duì)設(shè)計(jì)過(guò)程進(jìn)行了優(yōu)化,大大減少了計(jì)算復(fù)雜度,加快了處理速度。主要特點(diǎn)有:將IGA算法引入到該框架中,增強(qiáng)了優(yōu)化算法的搜索能力,加快了搜索速度；設(shè)計(jì)出一種新的能量函數(shù)表達(dá)式和邊緣圖像相似度計(jì)算方法,可以更精確地評(píng)價(jià)融合圖像；引進(jìn)效果評(píng)價(jià)器,設(shè)置多種結(jié)束條件,讓用戶

9、選擇停止或自動(dòng)停止,實(shí)現(xiàn)了更好的交互性。
　　 本文提出的融合優(yōu)化設(shè)計(jì)框架主要由傳遞函數(shù)生成器、體繪制器、能量函數(shù)計(jì)算器和效果評(píng)價(jià)器等四個(gè)部分組成。首先選擇源傳遞函數(shù)送給傳遞函數(shù)生成器,傳遞函數(shù)生成器則根據(jù)源傳遞函數(shù)進(jìn)行初始化,并利用IGA算法來(lái)迭代調(diào)節(jié)傳遞函數(shù),其結(jié)果發(fā)送到體繪制器進(jìn)行直接體繪制渲染。然后把生成的中間體繪制渲染圖像再發(fā)送到能量函數(shù)計(jì)算器中進(jìn)行圖像相似計(jì)算,并得出對(duì)應(yīng)的能量值。能量函數(shù)計(jì)算器把得到的能量值傳遞到效

10、果評(píng)價(jià)器,由效果評(píng)價(jià)器評(píng)估是否已經(jīng)得到滿意的效果。能量函數(shù)用于表示遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù),較小的能量值代表更合適的中間傳遞函數(shù)?；谶@些能量值,傳遞函數(shù)生成器排除不合適的傳遞函數(shù)并利用IGA算法生成一組新的傳遞函數(shù)開(kāi)始下一個(gè)周期的評(píng)估。當(dāng)效果評(píng)價(jià)器得到滿意的效果時(shí),系統(tǒng)輸出的最優(yōu)傳遞函數(shù)就呈現(xiàn)出最佳的體繪制渲染效果。
　　 (3)在三維處理系統(tǒng)中的集成與應(yīng)用
　　 實(shí)驗(yàn)室為了滿足日常研究所需,設(shè)計(jì)了一整套的醫(yī)學(xué)圖像三維處理

11、系統(tǒng),命名為Vamos3D COMPLEX。該系統(tǒng)一個(gè)主要目的是解決新算法的集成問(wèn)題。當(dāng)一個(gè)新的研究人員在接觸醫(yī)學(xué)影像相關(guān)算法時(shí),往往需要閱讀大量的背景知識(shí)和鍛煉如編碼等相關(guān)的其他工作能力。這些無(wú)疑加長(zhǎng)了工作時(shí)間,而該系統(tǒng)的目的之一就是提供一個(gè)算法集成平臺(tái),通過(guò)共性接口將算法研究人員的工作降到最少。主要特點(diǎn)是采用插件式設(shè)計(jì),讓研究者可方便地利用系統(tǒng)的功能模塊,進(jìn)行所需的三維顯示和處理,從而讓其能集中精力去研究算法。其完整功能涵蓋完整的二

12、維圖像處理、三維重建、多平面重建、虛擬內(nèi)窺鏡等幾類處理功能。該系統(tǒng)具有良好的可擴(kuò)展性與交互能力,支持DICOM標(biāo)準(zhǔn)、支持三維鼠標(biāo)、支持定位設(shè)備。
　　 本人參與的主要工作有:體繪制功能模塊需求分析,包括參數(shù)調(diào)節(jié)、配置管理、算法管理,切割功能、協(xié)議管理等功能的詳細(xì)分析；數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)表的設(shè)計(jì),涉及到檢查記錄、圖像存儲(chǔ)、縮略圖等內(nèi)容；數(shù)據(jù)接口模塊和數(shù)據(jù)處理模塊,負(fù)責(zé)讀取各種圖像數(shù)據(jù)和格式轉(zhuǎn)換；協(xié)議管理模塊,按照檢查部位來(lái)管理體繪制采用的