Высокопроизводительная визуализация и морфологический анализ трехмерных данных в медицине и биологии

• Автор: Гаврилов, Николай Игоревич
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Нижний Новгород
• Количество страниц: 168 с. : ил.

Аннотация
Целью диссертационной работы является развитие теоретических основ и технологий визуализации пространственных научных и медицинских данных. В работе предложен метод численной оценки качества визуализации методом прямого объёмного рендеринга. На основе этой оценки проведено сравнительное исследование ряда известных оптимизированных вариантов алгоритма Ray Casting. Предложены и исследованы модификации этих алгоритмов, развивающие подходы к устранению артефактов визуализации. Также развит известный метод блочной декомпозиции данных: реализован оптимальный обход блоков, использованы оптимизированные по объему вспомогательные структуры для пропуска пустых областей (empty space leaping). Описаны функции, архитектура и информационно-технологические решения системы для 3D визуализации и анализа томограмм.
Представлен новый численный метод сфер для исследования морфологии биологических объектов. Метод сфер вычисляет отношение площади к объему в окрестности произвольной точки полигональной модели поверхности объекта для оценки эффективности локального обмена его вещества со средой. Предложен метод численного интегрирования для вычисления объёма в методе сфер, а также распараллеливание алгоритма на графических ускорителях, что в совокупности ускорило алгоритм в 270 раз (для исследуемой модели клеток астроцита) по сравнению с классическим вариантом метода Монте-Карло. Для проверки валидности метода сфер исследованы количественные оценки локальной морфологии астроцитов мозга, реконструированных по данным электронного микроскопа. Результаты вычислительных экспериментов позволили нейробиологам получить новые результаты.

Оглавление
Введение
Глава 1 Обзор методов и программного обеспечения по теме исследования
1 1 Задача трехмерной визуализации скалярных и векторных полей в медицинской и научной визуализации в целом
111 Визуализация скалярных полей, заданных на регулярных и нерегулярных сетках
Задание исследуемых полей на регулярных и нерегулярных сетках
112 Задача трехмерной визуализации векторных полей в медицине и науке в целом
1 1 3 Современные особенности данных и задач трехмерной визуализации в медицине
1 2 Программные комплексы для трехмерной визуализации в медицине
1 2 1 Пакеты программ для научной визуализации
1 2 2 Пакеты программ для медицинской визуализации
1 2 3 Исследовательские системы объемного рендеринга и системы реалистичного объемного рендеринга для фотореалистичной 3 D-визуализации медицинских данных

1 3 Обзор методов прямого объемного рендеринга
13 1 Методы, разработанные до появления технологии вычислений на графических процессорах бросания снежков, сдвига-деформации, слоев
1 3 2 Основной современный метод объемной визуализации, метод испускания лучей - ray casting, и его возможности
1 3 3 Интегрирование классифицированных данных скалярного поля вдоль луча, как основная математическая модель объемного рендеринга
1 3 7 Проблема предкпассификации и постклассификации
1 3 8 Мультиобъемный рендеринг
13 9 Многомерные передаточные функции
13 10 Основные технологии программирования GPU для задач объемного рендеринга
1 4 Количественное исследование морфологии 3D реконструкций биологических объектов
1 5 Выводы к Главе 1
Глава 2 Система методов высокопроизводительной 3D визуализации томограмм, их взаимодополняющая модификация и адаптация для графических процессоров
2 1 Модификация метода блочной декомпозиции для GPU с целью повышения производительности и сохранения качества объемного рендеринга

2 1 1 Решение проблемы сохранения необходимой степени непрерывности данных при декомпозиции данных на блоки
2 12 Анализ проблем реализации метода блочной декомпозиции в условиях сохранения высокого качества 3D визуализации
2 13 Методы устранения дефектов визуализации на границах блоков
2 1 4 Методы обеспечения моделирования локального освещения и теней при блочной декомпозиции данных
2 15 Методы ускорения вычислений для алгоритма испускания лучей в условиях блочной декомпозиции
2 1 6 Метод отсечения невыпуклой полигональной сеткой и ее использование в качестве ускоряющей структуры
2 17 Адаптация метода пропуска пустых областей для случая блочных данных Оптимизация порядка обхода блоков
2 1 8 Экспериментальное исследование оптимальных размеров блока разбиения
2 2 Исследование методов количественной оценки качества 3D визуализации медицинских пространственных данных
2 2 1 Анализ основных видов дефектов (артефактов) в трехмерной визуализации томограмм
2 2 2 Природа артефактов фильтрации в объемном рендеринге
2 2 3 Обсуждение подходов к количественной оценке качества объемного рендеринга

2 2 3 Сравнительное исследование оценок, применяемых для оценки качества в смежных областях Пиковое отношение сигнала к шуму
2 2 4 Пример применения аналога PSNR для исследования распределение шума на изображении
2 3 Исследование проблемы повышения качества синтеза изображений методом испускания лучей
2 3 1 Стратегии повышения точности интегрирования вдоль луча
2 3 2 Зависимость качества и производительности
2 3 3 Оптимизация методов рендеринга
2 3 4 Сравнение методов рендеринга
2 3 5 Влияние способа интерполяции и локального освещения на уровень шума
2 3 6 Анализ эффективности суперсэмплинга в методе Ray Casting
2 3 7 Влияние шага луча на качество и производительность
2 3 8 Отслеживание артефактов рендеринга
2 3 9 Применение метрики SSIM в компьютерной графике
2 3 10 Способы количественной оценки артефактов фильтрации в объемном рендеринге

Рис.5. Иллюстрация алгоритма Ray Casting: 1) определение направления движения луча; 2) выборки из данных; 3) вычисление цвета выборки и, возможно, освещенности; 4) аккумуляция цвета с учетом непрозрачности (иллюстрация из [34]).
Алгоритмы накопления цвета в визуализации сред и изоповерхностей
На основе метода испускания лучей реализуются различные алгоритмы параллельного накопления цвета вдоль трассируемого луча при визуализации данных [87, 100]. Например, проекция максимальной интенсивности (MIP) является наиболее популярной в медицине техникой накопления цвета в трёхмерной визуализации кровеносных сосудов [47]. Аналогично, проекция минимальной интенсивности (MinIP) широко используется при исследовании бронхов лёгких.
Метод прямого объёмного рендеринга (DVR), использующий передаточную функцию для раскраски данных, также используется в медицине [48, 156]. Обычно в данном методе используют одномерную передаточную функцию, задающую для каждого возможного значения данных цвет и прозрачность. Кроме того DVR может использовать модель локального освещения для улучшения пространственного восприятия объекта [79, 80, 81] (в этом случае используют аббревиатуру sDVR, shaded Direct Volume Rendering). Использование многомерных передаточных функций (например, использующих модуль градиента кроме самого значения) также может помочь при исследовании научных данных [49].
Методом испускания лучей довольно эффективно и качественно можно визуализировать изоповерхности, например серию полупрозрачных изоповерхностей для заданных пользователем изозначений исходных данных. Благодаря простой интерпретации получаемых изображений, изоповерхности обычно используют в научной визуализации.