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
需积分: 9 186 浏览量
更新于2024-08-20
收藏 667KB PDF 举报
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。
2021-08-08 上传
2021-05-11 上传
2021-06-16 上传
2021-02-26 上传
2021-05-08 上传
2021-05-09 上传
2021-06-01 上传
weixin_38526421
- 粉丝: 5
- 资源: 985
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手