三維腦圖像遠程可視化研究與應(yīng)用.pdf

1、揭示大腦的奧秘是新世紀(jì)人類面臨的最大挑戰(zhàn)，科學(xué)家們預(yù)言腦科學(xué)將在二十一世紀(jì)自然科學(xué)中占據(jù)特別重要的地位。三維腦圖像不僅可用于解剖學(xué)教學(xué)，豐富教學(xué)手段，還可用于手術(shù)計劃模擬、輔助手術(shù)路線制定、引導(dǎo)圖像分割、實現(xiàn)不同腦之間的差異性比較以區(qū)分病患等領(lǐng)域。由于三維腦圖像數(shù)據(jù)對于腦科學(xué)的研究具有特殊的利用價值，有必要提出一種高效的三維腦圖像遠程可視化方法。 在現(xiàn)今的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)遠程可視化體系里，服務(wù)器端一般都配備具有強大的圖形處理與加速能力的

2、超級計算機或工作站，因而網(wǎng)絡(luò)帶寬與客戶端個人計算機的性能成為制約遠程可視化體系運轉(zhuǎn)的兩大瓶頸。在目前的網(wǎng)絡(luò)帶寬條件下，要提高三維腦圖像數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸速度，關(guān)鍵是尋求一種高效的數(shù)據(jù)傳輸方法。多分辨率模型的漸進傳輸是一種有效的數(shù)據(jù)傳輸方式，但現(xiàn)有算法不能很好的解決壓縮比與傳輸穩(wěn)定性的矛盾。 本文提出一種基于球諧函數(shù)的新型的三維腦圖像遠程可視化方法，其核心在于將三維腦圖像模型分解成一組球諧函數(shù)正交基的擴展系數(shù)。本方法利用最小二乘法將模

3、型的原始坐標(biāo)擬合成球諧函數(shù)正交基的擴展系數(shù)。這些系數(shù)可以通過因特網(wǎng)傳輸?shù)娇蛻舳瞬⒈焕糜谥亟ㄈS模型。理論與實驗的結(jié)果表明，本方法的數(shù)據(jù)壓縮比一般可達1∶30左右，遠高于一些傳統(tǒng)的壓縮方法，如Progressive Meshes方法。本方法為解決三維腦圖像數(shù)據(jù)在遠程可視化中數(shù)據(jù)量大、難于存儲與傳輸?shù)膯栴}提供了一種新的解決方法。 另外，本文采集一例MRI人腦圖像數(shù)據(jù)作為源數(shù)據(jù)，利用移動立方體面繪制方法對人體腦部結(jié)構(gòu)進行提取與三維重