简述算法基于医学图像序列体绘制和GPU加速

提要4-5

摘要5-7

Abstract7-12

第1章 绪论12-15

1.1 引言12

1.2 国内外探讨近况 和探讨前景12-14

1.3 论文主要探讨工 作和内 容安排14-15

1.3.1 本论文的主要探讨工作14

1.3.2 本论文的工作安排14-15

第2章 三维重建数据的 获取和 预处理15-20

2.1 三维重建数据的特点15-16

2.1.1 CT 图像产生原理以 及特点15-16

2.1.2 核磁共振图像16

2.2 DICOM 标准和组成部分16-17

2.2.1 DICOM 介绍16-17

2.2.2 DICOM 标准的组成部分17

2.3 重建数据的预处理17-19

2.3.1 重建数据的滤波策略18

2.3.2 重建数据的增强18-19

2.4 本章内容 总结19-20

第3章 基于医学图像序列的体 绘制算法的探讨20-29

3.1 三维重建的算法的分类20

3.2 医学图像的体绘制技术20-22

3.2.1 直接体绘 制法的定义和策略概述20-21

3.2.2 体绘制的基本概念和原理21-22

3.3 不同的体绘制算法介绍22-26

3.3.1 光线投射 法( Ray-casting)23-24

3.3.2 剪切- 变形法 (Shear-Warp)24-25

3.3.3 溅射法 ( Splatting )25-26

3.3.4 变换域策略26

3.3.5 基于硬件的纹理映射26

3.4 体绘制算法的比较26-28

3.5 本章内容总结28-29

第4章 基于VTK的医学图像三维重建29-50

4.1 VTK介绍29-31

4.1.1 VTK的可视化模型29-30

4.1.2 VTK的图像模型30-31

4.2 传统光线投射算法的实现历程31-36

4.2.1 光线投射法的浅析31

4.2.2 算法历程与实现31-36

4.3 一种新的光线投射法综合加速算法36-44

4.3.1 基于包围盒的加速技术36-37

4.3.2 基于空间跳跃技术的接近云（ProximityClouds）算法2637-39

4.3.3 实验及结果浅析39-44

4.4 医学图像三维交互系统44-49

4.5 本章内容总结49-50

第5章 基于CUDA的光线投射算法程序设计3950-62

5.1 CUDA编程原理50-56

5.1.1 GPU进展历程50-51

5.1.2 CUDA的优势和工作方式51-52

5.1.3 CUDA的结构和软件系统52-56

5.2 基于CUDA的光线投射算法的原理与可行性浅析56-58

5.3 CPU执行的具体历程和kernel函数实现的具体历程58-60

5.3.1 CPU行历程58

5.3.2 显示实现历程58-59

5.3.3 kernel数的实历程59-60

5.4 实结果浅析60-61

5.5 本章总结61-62

第6章 总结和展望62-63

6.1 对全文工作的总结62

6.2 对未来的展望62-63