基于云計算的腦部MR圖像可視化的研究與實現(xiàn).pdf

1、腦部疾病相對人體其他器官的疾病更難治療,因為人的腦部結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜,治療手段也相對欠缺,如何能在有限的醫(yī)療條件下給醫(yī)生提供直觀的腦部三維圖像,更為方便并且精確的找出腦部病灶所在,是目前的研究熱門,具有非常重要的研究價值和臨床意義。
　　本文首先應(yīng)用了目前熱門的云計算技術(shù)搭建云服務(wù)平臺,介紹了 HDFS分布式文件系統(tǒng),并使用了MapReduce分布式的執(zhí)行框架實現(xiàn)了批量轉(zhuǎn)換腦部MR圖像格式,即DICOM到JPEG的格式轉(zhuǎn)換,實現(xiàn)過程中

2、對單機和集群以及不同節(jié)點的集群之間的轉(zhuǎn)換效率進行了對比,得出多個節(jié)點的集群環(huán)境下轉(zhuǎn)換效率相對較高的結(jié)論,此為后續(xù)三維重建及可視化提供了基礎(chǔ)。其次介紹了醫(yī)學(xué)圖像三維繪制的流程,并就其中的分割提取提出了算法實現(xiàn),對分割算法中的醫(yī)學(xué)圖像分水嶺算法提出了改進,利用其各向異性擴散設(shè)計了新的分割算法,并進行了實驗,新的算法在保持物體原有輪廓的顯示效果比傳統(tǒng)方法更令人滿意,過分割情況也并不嚴重。最后對現(xiàn)有的可視化技術(shù)進行研究,尤其是對體繪制中的光線投

3、射算法及其加速技術(shù)進行研究,并提出了光線投射法的一種改進算法,即基于接近云算法的光線投射法。這個算法對于空體素較多的圖像繪制的加速效果更佳,主要利用的原理是在投射光線穿越三維數(shù)據(jù)場時直接跳過空體素,不對空體素進行顏色值與不透明度的累積,可以大大減少繪制所需時間。另外為了彌補了非空體素較多的圖像加速效果不明顯的局限性,在改進算法中還應(yīng)用了快速三線性插值算法,對于非空體素采用小步長重采樣的方法,使得新的算法比傳統(tǒng)的基于硬件加速技術(shù)的光線投射