3D Slicer与体绘制技术在医学图像可视化中的应用

"3D Slicer 是一款免费开源的平台，主要用于医学图像的分割、配准和三维可视化。它包含了Python 2.7.10以及一系列标准库，如numpy、VTK、CTK和PythonQt等。体绘制（Volume Rendering）是3D Slicer中的关键技术，用于展示三维离散数据集（通常是三维标量场）的二维投影，特别适用于揭示图像内部结构。这一技术对图像质量要求高，但计算量较大。 体绘制涉及多种算法，包括光线投射算法（Ray-casting）、错切-变形算法（Shear-warp）、频域体绘制算法（Frequency Domain）和抛雪球算法（Splatting）。光线投射法由M. Levoy在1988年提出，是一种以图像空间为序的算法。在该方法中，体素的颜色和不透明度是关键因素。颜色通常基于Phong模型进行计算，该模型结合了漫反射和镜面反射效果。而体素的不透明度（opacity）则可以人为设定，VTK中常使用传递函数来分配每个体素的颜色和不透明度，这些函数可以是线性的、分段线性的或任何自定义的伪彩色表。 在体绘制过程中，重采样是必不可少的步骤，通常采用三线性插值法进行数据平滑。图像合成是最终形成可视化图像的关键，其中光的吸收和透明度的处理至关重要，这涉及到不透明度传递函数和颜色传递函数。不透明度传递函数控制体素的可见程度，而颜色传递函数则决定体素的显示颜色。当光线穿过物体时，通过alpha blending技术处理吸收和混合，以形成人眼所见的最终图像。 体素（Voxel）是构成体数据的基本元素，体数据是通过扫描设备如CT或MRI获取的三维图像数据。这两个传递函数在体绘制中起到调节和映射的作用，使得医学图像的可视化既具有科学准确性，又具备良好的视觉效果。通过这些技术和算法，3D Slicer能够为医学研究和临床应用提供强大的图像分析和展示工具。"