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基于GPU加速的医学图像3D实时绘制技术的中期报告
一、背景
随着医学成像技术的不断发展，医学图像的分辨率和复杂度越来越高。针对如此大规模、高分辨率的医学图像的3D实时绘制技术一直是医学图像领域的研究热点之一。目前，GPU(GraphicsProcessingUnit)已成为计算机图形学领域的主要加速器，其极高的并行计算能力和内存带宽使得GPU成为了医学图像实时渲染的主要平台。
二、研究现状
目前，针对基于GPU加速的医学图像3D实时绘制技术的研究，主要集中在以下三个方面：
1.数据预处理：数据预处理的主要目的是提高渲染效率和准确性。常见的数据预处理方法包括数据压缩、数据转换、数据剪裁等。其中，数据转换是一种比较常见的方法，通过将医学图像数据转换成基于体素的数据结构，能够提高渲染效率和绘制质量。
2.渲染算法：渲染算法的主要目的是实现高质量、高效率的医学图像渲染。现有的渲染算法主要包括基于光线追踪的渲染方法、基于体绘制的渲染方法、基于图像处理的渲染方法等。其中，基于光线追踪的渲染方法通常较为复杂，但可以实现较高的渲染质量和真实感。基于体绘制的渲染方法简单易用，但实现的渲染效果比较粗糙。基于图像处理的渲染方法主要用于对医学图像的前后景分离和边缘检测等方面。
3.硬件优化：硬件优化的主要目的是提高GPU的运算速度和内存利用率。常见的硬件优化方法包括纹理映射技术、多级渲染技术、自适应分割技术等。其中，纹理映射技术可以提高图形处理性能，多级渲染技术可以缓解GPU内存不足问题，自适应分割技术可以动态调整网格分辨率，提高GPU内存利用率。
三、待解决的问题
基于GPU加速的医学图像3D实时绘制技术还存在以下几个问题：
1.数据存储问题：大规模医学图像数据的存储通常是计算机系统中的瓶颈之一，如何高效地存储和访问医学图像数据需要进一步优化。
2.渲染算法问题：现有的渲染算法主要是针对静态数据的，需要进一步研究动态数据的渲染方法，以适应医学实时成像和手术导航等实际需求。
3.并行计算问题：GPU的并行计算能力是医学图像3D实时绘制的主要优势，如何合理利用GPU的并行计算能力是一个需要深入研究的问题。
四、研究内容和计划
本次研究的目的是建立一种基于GPU加速的医学图像3D实时绘制技术，以实现医学图像的高效、高质量渲染。具体的研究内容和计划如下：
1.数据预处理：首先需要对原始医学图像数据进行预处理，将数据转换成基于体素的数据结构，并进行数据压缩和剪裁等操作，以优化数据存储和访问效率。
2.渲染算法：研究基于光线追踪的渲染算法和基于体绘制的渲染算法，并结合医学图像特点进行优化，提高渲染效率和质量。
3.硬件优化：结合数据预处理和渲染算法的特点，探索合适的硬件优化方法，以提高GPU的运算速度和内存利用率。
4.性能测试和优化：对研究成果进行性能测试，不断优化提高渲染效率和质量。
五、参考文献
1.刘兴义,金苗苗.基于GPU的医学图像三维显示技术研究[J].当代医学,2017,23(29):67-69.
2.陈沁,孟祥龙,刘建强.基于CUDA的医学图像三阶段绘制技术[J].纳米技术与精密工程,2017,15(5):401-406.
3.VanDerLaanAM,BovendeerdPHM,DelhaasT.OptimizationoftheGraphicsProcessingUnitforCT-basedNumericalModelingofHeartMechanics[J].CardiovascularEngineeringandTechnology,2015,6(4):392-406.
4.李栋,陈方伟,朱建军等.医学图像三维显示技术及其应用[J].电视技术,2015,39(7):121-125.