改进MC方法：融合构型与邻接查找表提升医学图像三维重建效率

本文主要探讨了在医学图像三维可视化领域中，为解决移动立方体面绘制算法（Marching Cubes, MC）存在的执行速度慢和效率不高的问题，提出了一种融合构型查找表（Case Lookup Table, CLT）与邻接查找子表（Adjacency Lookup Sub-Table, ALT）的改进MC方法。原有的MC算法在绘制过程中可能会对所有体元进行不必要的搜索，这导致了性能瓶颈。 改进方法的核心在于显式构建邻接查找子表，该子表用于约束体元的搜索路径，使得算法仅处理有效体元，避免了无效搜索。这样不仅提高了算法的数据访问效率，降低了内存占用，因为通过设计基于邻接查找子表的堆栈结构，搜索过程更加有序且针对性强。堆栈结构有助于控制搜索的深度优先特性，确保了在有限的空间内完成高效查找。 作者在Visual Toolkit (VTK) 的环境下，使用改进的MC方法对人体脚、胸腔和头部的CT数据集进行了三维重建实验。实验结果显示，尽管保持了重建的质量，但通过融合CLT和ALT，重建过程中需要遍历的立方体数量显著减少，大约缩短了95%，从而显著减少了重建所需的时间，大约缩短了20%。这表明该改进方法成功地提升了MC算法的执行速度和重建效率，对于大规模医学图像处理具有重要的实际应用价值。 本文的研究对于提高医学图像三维可视化技术的性能，尤其是在处理高分辨率或大数据集时，提供了有效的解决方案。通过结合查找表和邻接子表的策略，研究人员能够优化计算流程，减少资源消耗，从而为医疗成像分析提供了更快、更高效的工具。