本發明涉及醫療影像處理技術，具體涉及醫學三維可視化技術。

背景技術：

光線投射方法可以生成高質量的三維圖像，能夠滿足臨床診斷的需要。但是它的一個突出缺點就是繪制速度慢。目前，針對于光線投射的軟件加速技術主要有以下幾種：包圍盒技術(bounding box)，空間剖分(space subdivision)技術和光線相關性(ray coherence)技術。

其中，包圍盒技術的基本原理是在物體外圍生成一個與物體外接的最小多面體，當采用光線投射方法進行繪制的時候，直接跳過多面體以外的數據而只在這個多面體內進行采樣和圖像合成。

空間剖分技術主要是利用數據空間的相關性，通過對數據空間進行剖分，將連續的空體元劃分到一定的子區間，當光線在數據空間穿行的時候，碰到這些子區間只需進行簡單的求交運算，就可以略過整個子區間，從而減少光線投射的步數，達到降低繪制時間的目的。空間網格剖分有兩種方式：一種是將空間均勻地分割成大小相同的小立方體網格的方法；另外一種網格剖分方式是采用分層次的空間剖分方法。

除了以上加速方法，預處理計算方法也可以提高圖像質量及加速光線追蹤過程。基于光線相關性的加速方法主要基于以下一種或幾種原理：(1)像空間相關性(pixel-space coherency)，(2)物空間相關性(object-space coherence)，(3)光線間相關性(inter-ray coherency)，(4)空間跳躍(space-leaping)，(5)序列間相關性(sequence coherence)。

隨著CT等影像設備的升級換代，數據量越來越大，采用現有加速方法(如上述光線投射的軟件加速技術)對速度的提高有限，無法滿足臨床要求。再者，現有的預處理方法也往往無法把光照相關計算進行預處理，這主要是由于光照模型需要引入光線向量，而在旋轉過程中光線向量是動態變化的，而且如果引入光線向量需要存儲向量三個浮點的標量分量，這對于一些預合成方法創建相關查找表是很難實現的。

技術實現要素：

針對現有醫學三維可視化方案中數據處理速度慢，無法滿足臨床要求的問題，需要一種新的光線投射加速方案，以讓醫學三維可視化速度滿足臨床要求。

為此，本發明所要解決的技術問題是提供一種用于醫學三維可視化的球坐標索引方法，以提高光線投射方案中數據處理的速度。

為了達到上述目的，本發明提供的用于醫學三維可視化的球坐標索引方法，該方法預先計算體元的法向量，并基于球坐標的索引方法進行存儲，以更新與法向量索引對應的數據列表。

一種用于醫學三維可視化的球坐標索引方法，其特征在于，所述方法預先計算體元的法向量，并基于球坐標的索引方法進行存儲，以更新與法向量索引對應的數據列表。

本索引方法中，所述體元的法向量由下式給出：

其中

其中，N(x_i,y_j,z_k)為法向量，f(x_i,y_j,z_k)為點(x_i,y_j,z_k)的CT值。

本索引方法中，所述方法在讀入患者影像數據后進行體元法向量的計算。

本索引方法中，基于球坐標的索引方法進行存儲的過程如下：

在球坐標系，計算體元的法向量N(x_i,y_j,z_k)，通過如下公式確定：

其中，θ為球坐標系中Z軸的方位角；φ球坐標系中X軸的方位角；

存儲體元法向量及其相關項，不存儲體元法向量浮點類型的三個標量分量，只要存儲體元法向量對應的離散后的θ[x_i,y_j,z_k]及φ[x_i,y_j,z_k]。進一步的，將θ及φ按256份均分進行離散，體元法向量索引下標對應的離散值θ_m和φ_n，有m,n∈[0,256]。

本索引方法中，所述方法在圖像旋轉重建時，只基于變化的光線向量對表DP[θ_m,φ_n]進行更新，然后在光線追蹤過程采樣時基于體元法向量索引[θ_m,φ_n]及DP[θ_m,φ_n]直接得到采樣點法向量與光線向量的點積，所述表DP[θ_m,φ_n]來存儲[θ_m,φ_n]對應的向量與光線向量的點積值。

基于上述方案構成的用于醫學三維可視化的球坐標索引方法，其能夠有效避免體元法向量及與法向量相關參數的重復計算，節省了大量時間；同時，能夠大量減少內存方面的開銷；基于本方法可進一步提高可視化速度，以讓醫學三維可視化速度滿足臨床要求。

附圖說明

以下結合附圖和具體實施方式來進一步說明本發明。

圖1為本發明實例中球坐標向量表達示意圖。

具體實施方式

為了使本發明實現的技術手段、創作特征、達成目的與功效易于明白了解，下面結合具體圖示，進一步闡述本發明。

本實例針對現有醫學光投影加速技術中所面臨的問題，提供一種基于球坐標的向量索引方法。

該方案通過預先計算體元的法向量，針對該體元的法向量以球坐標的索引方法進行存儲，并以此來更新那些與法向量索引對應的數據列表。由此避免法向量及與法向量相關參數的重復計算，節省了大量時間；同時，本索引方法由于將法向量以球坐標方式進行表達及存儲，無需存儲向量三個浮點的標量分量，減少了大量內存方面的開銷。通過本方案既能夠提高速度，又能夠大量減少內存開銷。這里的預處理在讀入患者影像數據后進行，且只計算一次。

以下通過以具體實例來進一步的說明本方案。

實例1，向量球坐標索引的建立

基于光線追蹤原理的三維可視化過程中，在圖像采樣及合成過程中會涉及到關于體元法向量及相關項的計算。對應的，在笛卡兒坐標系中，體元的法向量N由下式給出：

其中

其中，N(x_i,y_j,z_k)為法向量，f(x_i,y_j,z_k)為點(x_i,y_j,z_k)的CT值。

由于體元法向量是經過單位化的，故在球坐標系中可以用圖1中的θ及φ角唯一確定(如圖1所示)。

這里的θ及φ角為圖1中的方位角，θ為有向線段與z軸正向的夾角；φ為從正z軸來看自x軸按逆時針方向所轉過的角。

在實際的應用中，基于公式1.1和公式1.2可以計算出體元的法向量N(x_i,y_j,z_k)，其對應的θ及φ滿足：

據此完成以球坐標方式來表達預先計算得到的體元法向量。

在存儲體元法向量及其相關項時，本實例不需要存儲體元法向量浮點類型的三個標量分量，而只存儲體元法向量對應的離散后的θ[x_i,y_j,z_k]及φ[x_i,y_j,z_k]，這里的θ[x_i,y_j,z_k]及φ[x_i,y_j,z_k]為點[x_i,y_j,z_k]處的球坐標。

為了降低內存的消耗，本實例將θ及φ按256份均分進行離散，則體元法向量索引下標對應的離散值θ_m和φ_n，有m,n∈[0,256]，并以此進行存儲。

同時基于不同的應用還需要另外一個或多個表存儲需要計算的相關項。比如在實際計算中需要計算法向量與光線向量的點積，本實例定義一個表DP[θ_m,φ_n]來存儲離散方位角[θ_m,φ_n]對應的向量與光線向量的點積值。

由此，當圖像旋轉重建時，本實例只需要基于變化的光線向量及1.3式對表DP[θ_m,φ_n]進行更新，然后在光線追蹤過程采樣時基于體元法向量索引[θ_m,φ_n]及DP[θ_m,φ_n]直接得到采樣點法向量與光線向量的點積，而不需要每次采樣都重新進行計算。

實例2，向量球坐標索引在體顯示中的具體應用

基于光線追蹤的體顯示圖像合成公式由下式給出：

c_out,λ(u,v)＝c_in,λ(u,v)(1-α(x_i,y_j,z_k))+c_λ(x_i,y_j,z_k)α(x_i,y_j,z_k) (2.1)；

其中，c_out,λ(u,v)表示光線離開體元時的顏色值，c_in,λ(u,v)表示光線進入體元前的顏色值，α(x_i,y_j,z_k)表示當前體元的阻光度，c_λ(x_i,y_j,z_k)表示當前體元的顏色值。

上述公式2.1只給出了基于光線吸收及發射模型的顏色和阻光度的合成公式，在實際的應用中，為了得到更好的可視化效果，還需要引入相應的光照模型，本實例中選擇Phong模型來說明向量球坐標索引在體顯示中的應用，Phong模型由下式給出：

其中

c_λ:表示當前體元第λ個顏色分量λ＝r,g,b；

c_pλ:表示當前體元第λ個顏色分量平行光成分；

k_αλ:第λ個顏色分量環境光成分；

k_dλ:第λ個顏色分量漫反射成分；

k_sλ:第λ個顏色分量鏡面反射成分；

n:高亮指數；

k₁,k₂:深度因子；

d:當前體元到屏幕平面距離；

當前體元法向量；

光線向量；

高亮方向法向量；

觀察者方向向量。

考慮到采用平行光源，屏幕靜止后，為常量，由公式2.3可知，也為常量，而可以通過體元法向量索引得到。

基于實例1中提出的向量球坐標索引方案，還需要定義NL[θ_m,φ_n]及NH[θ_m,φ_n]兩個表，分別存儲k_dλ(N·L)及k_sλ(N·H)ⁿ的值。因此，當圖像旋轉重建光線向量發生變化時，在光線追蹤采樣前只需要重新計算表NL[θ_m,φ_n]及NH[θ_m,φ_n]的值即可，而不需要在光線追蹤采樣時重復計算，節省了大量時間，大大提高可視化速度。

以上顯示和描述了本發明的基本原理、主要特征和本發明的優點。本行業的技術人員應該了解，本發明不受上述實施例的限制，上述實施例和說明書中描述的只是說明本發明的原理，在不脫離本發明精神和范圍的前提下，本發明還會有各種變化和改進，這些變化和改進都落入要求保護的本發明范圍內。本發明要求保護范圍由所附的權利要求書及其等效物界定。