DE102007033999A1

DE102007033999A1 - Systeme und Verfahren zum Bestimmen von Abtastraten für ein Volumenwiedergeben

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Publication number: DE102007033999A1
Application number: DE102007033999A
Authority: DE
Inventors: Lining Yang; Udeepta D. Milpitas Bordoloi; Min Xie
Original assignee: Siemens Medical Solutions USA Inc
Current assignee: Siemens Medical Solutions USA Inc
Priority date: 2006-07-25
Filing date: 2007-07-20
Publication date: 2008-02-14
Anticipated expiration: 2027-07-21
Also published as: US20080024515A1; DE102007033999B4; US8049752B2

Abstract

Ein System und ein Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate zum Reduzieren eines Volumenbilds, wobei das Verfahren enthält: Bestimmen eines regionalen Änderungswerts, der regionale Daten-, Farb- und/oder Alphaänderung darstellt, ein akkumulierter Opazitätswert wird bestimmt, der die Opazität darstellt, die über einen Strahl in dem Bild akkumuliert wurde und ein regionaler Opazitätswert wird bestimmt, der die regionale Opazität darstellt. Eine Qualitätseinstellung wird geholt, die eine standardmäßige Bildqualität darstellt, und die Abtastrate wird als Funktion des regionalen Änderungswerts eingestellt, des akkumulierten Opazitätswerts, des regionalen Opazitätswerts und der Qualitätseinstellung. Der regionale Änderungswert kann bestimmt werden durch iteratives Erzeugen einer Maximumregionaländerungstabelle während einer Vorverarbeitung. Quantisieren der Maximumregionaländerungstabelle, wobei die Transferfunktion definiert wird, basierend auf einem Histogramm des Volumenbilds, und Berechnen des Regionaländerungswerts unter Verwendung der Maximumregionaländerungstabelle. Ebenso offenbart werden Verfahren zum Berechnen des akkumulierten Opazitätswerts, des regionalen Opazitätswerts sowie Systeme und Verfahren zum Widergeben eines Volumenbilds durch Verwendung der Abtastrate.

Description

Die Erfindung betrifft allgemein das Volumenwiedergeben für eine Computer unterstützte Diagnose (CAD) in der medizinischen Bildgebung. Spezieller richtet sich die vorliegende Erfindung an Systeme und Verfahren zum Bestimmen von Abtastraten für ein Volumenwiedergeben basierend auf regionalen Änderungen, regionalen und angehäuften Opazitäten (Undurchsichtigkeiten) und Qualtitätseinstellungen.
Das Direktvolumenwiedegeben ist eine wichtige Technik, um dreidimensional (3-D) Datensätze von medizinischen Quellen oder anderen Quellen zu visualisieren. Mit dem Fortschritt der Computerleistung (Rechenleistung) und der Weiterentwicklung von medizinischen Vorrichtungen, nimmt die Größe der 3-D Volumendatensätze stark zu. Das „Visible Human Project" von National Library of Medicine erzeugte massive Datensätze mit der Größe von 512 × 512 × 1728 (864 MB). Typische Computertomographiegeräte (CT)-Geräte von Siemens Medical Solutions können einen Pixelbilddatensatz mit einer Größe von 512 × 512 × 6000 (3 GB) erzeugen. Die Kapazität zur Visualisierung derartiger Datensätze mit hoher Interaktivität und hoher Bildqualität ist für medizinisches Fachpersonal bei der Diagnose von Krankheiten hilfreich.
Die Direktvolumenwiedergabe ist eine gut untersuchtes Problem in der Visualisierungsgemeinde. Raycasting, Splatting, Shearwarp und 3D Texture Mapping sind einige der populärsten Volumenwiedergabetechniken. Von diesen Techniken kann das Raycasting die qualitativ besten Bilder erzeugen, und die Algorithmen skalieren gut mit einer Zunahme der Datensatzgröße. Die Wiedergabequalität kann bei der Raycasting-Technik verbessert werden, indem die Abtastrate in 3 Dimensionen zunimmt. Die Interaktivität ist jedoch schwierig zu erzielen unter Verwendung des Brute-Force Ansatzes, aufgrund des intensiven Speicherzugriffes und aufgrund der Rechennatur des Algorithmus.
Um das Ray-Cast Rendering zu beschleunigen, können Techniken verwendet werden, wie Space Leaping (Raumsprung) und Early Ray Termination (frühe Strahlbeendigung). Sie sind speziell wirkungsvoll, wenn die Transferfunktion, die für das Wiedergeben verwendet wird, einen hohen Grad oder eine hohe Proportion eines leeren Raumes (vollständig transparent) oder einen durch ein undurchsichtiges Objekt verdeckten Raum angibt (frühe Strahlbeendigung). Im Gegensatz dazu, wenn die Transferfunktion einen hohen Grad aufdeckt oder eine hohe Proportion einer Teildurchsichtigkeit, aber keine vollständig transparenten Regionen, sind das Raumspringen und die frühen Strahlterminierungstechniken nicht sehr effektiv. Folglich kann für Transluzenztransferfunktionen, selbst mit diesen Optimierungsverfahren, das Ray-Casting sehr langsam sein. Wenn ein Super-Abtasten verwendet wird für ein Wiedergeben mit höherer Auflösung, wird sogar die Performance langsamer und folglich ist eine Interaktivität nicht länger möglich.
Folglich wäre es eine Weiterentwicklung des Standes der Technik ein System und ein Verfahren zu schaffen für ein effektives interaktives Volumenwiedergeben von großen Datensätzen, ohne die Bildqualität dafür zu opfern.
Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung verbessert die Leistungsfähigkeit eines Wiedergebens einer transluzenten Region während eines Ray-Casting ohne sichtbar die Bildqualität zu reduzieren. Um dies zu erreichen verwendet ein Ausführungsbeispiel diese Erfindung eine reduzierte Pfad-Octree-Datenstruktur, um die lokalen Daten- und Farbänderungen zu prüfen, sowie die Transluzenz des Octree-Knotens. Die Information wird mit der Qualitätseinstellung verwendet, um dynamisch die Abtastrate von ungefähr 0,1 pro Voxel für nicht ändernde und sehr transluzente Regionen bis zu ungeführ 20 Abtastungen pro Voxel für starke undurchsichtige (opak) und/oder große regionale Daten-/Farbänderungen zu ändern. Dies erzielt eine hohe Leistungsfähigkeit und eine qualitativ hochwertiges Ray-Casting Bildwiedergeben für starke durchsichtige Transferfunktionen.
Folglich ist ein Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung gerichtet auf Systeme und Verfahren zum Volumenwiedergeben unter Verwendung von Abtastraten, die auf regionalen Änderungen, regionalen und akkumulierten Opazitäten und auf Qualitätseinstellungen basieren.
Entsprechend ist ein Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung gerichtet auf ein Verfahren zum Einstellen einer Abtastrate für das Wiedergeben eines Bildes. Dieses Verfahren enthält ein Bereitstellen einer Anfangsabtastrate. Ein regionaler Änderungswert wird bestimmt, der regionale Daten-, eine Farb- und/oder Alphaabweichung darstellt. Ein akkumulierter Opazitätswert wird bestimmt, der eine Opazität darstellt, die über einen Strahl (Ray) in dem Bild akkumuliert wurden ist. Ein regionaler Opazitätswert wird bestimmt, der die regionale Opazität darstellt. Auf eine Qualitätseinstellung wird zugegriffen, die eine standardmäßige Abtastrate darstellt und die Abtastrate wird eingestellt als Funktion des regionalen Änderungswerts, des akkumulierten Opaziätswerts, des regionalen Opaziätswert und der Qualitätseinstellung.
Ein anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf ein Verfahren zum Wiedergeben eines Volumenbildes. Dieses Verfahren enthält ein Bilden eines reduzierten Pfad-Octrees des Volumenbildes mit n-Leveln. Jeder n-te Levelknoten wird besucht oder abgetastet entlang eines Strahls durch das Volumenbild. Ein akkumulierter Opazitätswert wird entlang jedes Strahls erzeugt während jeder n-te Levelknoten besucht wird. Ein regionaler Änderungswert wird berechnet, der Daten-, Farb- und/oder Veränderung jedes n-ten Levelknotens darstellt. Ein regionaler Opazitätswert wird berechnet, der die regionale Opazität an jedem n-ten Levelknoten darstellt. Auf eine Qualitätseinstellung wird zugegriffen, die eine standardmäßige Abtastrate darstellt. Eine Abtastrate wird bestimmt für jeden n-ten Levelknoten als Funktion des regionalen Änderungswertes, des akkumulierten Opazitätswertes, des regionalen Opazitätswertes und der Qualitätseinstellung. Jede Voxelintensität wird an jedem n-ten Levelknoten mit der Abtastrate abgetastet, und jede Abtastung wird zusammengefasst in eine Wiedergabe des Volumenbildes.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Wiedergeben eines Volumenbildes, wie oben beschrieben, bei dem, wenn das reduzierte Pfad-Octree gebildet wird, nicht verbundene Gruppen benachbarter Voxel des Bildes in einen oder in mehrere Knoten ersten Levels gebildet werden. Disjunkte Gruppen benachbarter Knoten i-ten Levels des Octree werden gebildet in einen oder in mehrere Knoten (i + 1)-ten Levels, und jeder i-te Levelknoten enthält einen Minimumintensitätswert und einen Maximumintensitätswert.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Wiedergeben eines Volumenbildes, wie oben beschrieben, bei dem, wenn jeder n-te Levelknoten besucht wird, wenn der n-te Levelknoten nicht leer ist, jeder Knoten in niedrigeren Leveln, der darin entlang des Strahls enthalten ist, abgetastet wird. Wenn der Knoten niedrigeren Leveln nicht leer ist, werden die Schritte des Abtastens jedes nächsten niedrigeren Levelknotens wiederholt bis ein leerer Knoten oder Voxellevel erreicht ist.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Wiedergeben eines Volumenbildes, wie oben beschrieben, bei dem der Minimumintensitätswert eines Knotens eine minimale Intensität aller Voxel enthält, die innerhalb des Knotens sind, und der Maximumintensitätswert eines Knotens eine maximale Intensität aller Voxel enthält, die innerhalb des Knotens enthalten sind. Das Verfahren enthält auch einen zusätzlichen Schritt zum Verwenden des Minimumintensitätswerts und Maximuminensitätswerts, um den regionalen Opaziätswert zu berechnen.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Wiedergeben eines Volumenbildes, wie oben beschrieben bei dem die Funktion variable Koeffizienten hat, die ausgewählt werden, um den regionalen Änderungswert, den akkumulierten Opazitätswert, den regionalen Opazitätswert und die Qualitätseinstellung zu modulieren.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Wiedergeben eines Volumenbildes, wie oben beschrieben, bei dem das Volumenbild eine Mehrzahl von digitalisierten Intensitäten enthält, die einer Domain (Bereich) von Voxeln in einem dreidimensionalen Raum entsprechen.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf ein Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate. Dieses Verfahren enthält ein Zugreifen auf einen regionalen Änderungswert, ein Zugreifen auf einen akkumulierten Opazitätswert, und ein Bestimmen der Abtastrate als Funktion des regionalen Änderungswertes und des akkumulierten Opaziätswertes.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf ein Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate, wie oben beschrieben, wobei der akkumulierte Opazitätswert eine Opaziät darstellt, die über einen Strahl in einem Volumenbild angesammelt (akkumuliert) worden ist.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf ein Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate, wie oben beschrieben, wobei der regionale Änderungswert regionale Daten-, eine Farb- und/oder eine Abweichung darstellt.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate, wie oben beschrieben, bei dem der Schritt des Zugreifens auf einen regionalen Änderungswert auch ein Berechnen von Farbgradienten jeder Farbkomponente für jedes Voxel enthält. Das Verfahren enthält auch ein Bestimmen eines maximalen Gradienten als Funktion der Farbgradienten, und ein Bestimmen des Regionaländerungswerts als Funktion des maximalen Gradienten.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate, wie oben beschrieben, das auch ein Zugreifen auf minima le und maximale Datenwerte von einem Octreeknoten enthält. Die minimalen und maximalen Transferfunktionswerte werden berechnet basierend auf den Minimum- und Maximumdatenwerten. Ein Abtastabstand wird bestimmt, der einen Abstand darstellt zwischen zwei benachbarten Abtastungen. Der regionale Änderungswert wird bestimmt als Funktion der Minimum- und Maximumtransferfunktionswerte und der Abtastdistanz (Abtastabstand).
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate, wie oben beschrieben, wobei der Schritt des Zugreifens auf einen regionalen Änderungswert auch ein Erzeugen einer Maximumregionaländerungstabelle enthält während einer Vorverarbeitung, und ein Erzeugen des regionalen Änderungswertes aus der Maximumregionaländerungstabelle.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate, wie oben beschrieben, bei dem die Maximumregionaländerungstabelle erzeugt wird durch iteratives Berechnen jedes Tabelleneintrags.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate, wie oben beschrieben, bei dem der Schritt des Zugreifens auf einen regionalen Änderungswert auch ein Quantisieren der Maximumregionaländerungstabelle mit einem vorbestimmten Faktor enthält.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate, wie oben beschrieben, wobei der Schritt des Zugreifens auf einen regionalen Änderungswert auch ein Erzeugen eines Histogramms enthält, und ein Quantisieren der Maximumregionaländerungstabelle als Funktion des Histogramms.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Bestimmen einer Abtastung, wie oben beschrieben, wobei der Schritt des Zugreifens auf einen regionalen Änderungswert auch ein Bestimmen eines begrenzten Bereichs enthält, in dem eine Transferfunktion definiert ist, und Quantisieren der Maximumregionaländerungstabelle in dem begrenzten Bereich.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate, wie oben beschrieben, wobei auch ein Zugreifen auf einen regionalen Opazitätswert enthalten ist, und ein Einstellen der Abtastrate als Funktion des regionalen Opazitätswerts.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate, wie oben beschrieben, wobei der Schritt des Zugreifens auf einen regionalen Opaziätswert ein Erzeugen einer alphasummierten Bereichstabelle enthält, ein Bestimmen eines Minimums und eines Maximums der bereichsummierten Alphatabelle, und ein Berechnen des regionalen Opazitätswertes aus dem Minimum und dem Maximum der alphasummierten Bereichstabelle.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate, wie oben beschrieben, das auch ein Zugreifen auf eine Qualitätseinstellung enthält, und ein Einstellen der Abtastrate als Funktion der Qualtitätseinstellung.
Ein noch anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist gerichtet auf das Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate, wie oben beschrieben, wobei die Qualitätseinstellung eine standardmäßige Abtastrate darstellt, und folglich eine standardmäßige Bildqualität.
Andere Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung enthalten die Verfahren, wie oben beschrieben, jedoch implementiert unter Verwendung einer Vorrichtung oder programmiert als Computercode, der auszuführen ist auf einem oder auf mehreren Prozessoren, die zusammen mit einem oder mit mehreren elektronischen Speichermedien arbeiten.
Um das Vorrangegangene und die entsprechenden Endprodukte zu erhalten, werden bestimmte beispielhafte Aspekte der Erfindung hier beschrieben in Verbindung mit der folgenden Beschreibung und den beigefügten Zeichnungen. Diese Aspekte sind indikativ, jedoch können Änderungen vorgenommen werden. Andere Vorteile und neue Merkmale der Erfindung können offensichtlich werden durch die folgende Beschreibung der Erfindung in Verbindung mit den Zeichnungen. Die folgende Beschreibung, die als Beispiel gilt, aber nicht den Bereich der Erfindung eingrenzt auf die speziell beschriebenen Ausführungsbeispiele, kann am besten in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen verstanden werden. Es zeigen:
1 ein medizinisches Bildgebungssystem, das die vorliegende Erfindung verwendet;
2 eine Verarbeitungsvorrichtung, die mit der vorliegenden Erfindung verwendet werden kann;
3 ein Flussdiagramm zum Einstellen einer Abtastrate zum Wiedergeben eines Bildes;
4 ein Flussdiagramm eines Ausführungsbeispiels zum Bestimmen einer regionalen Änderung;
5 eine Technik zum Nähern der regionalen Änderung;
6 ein Flussdiagramm für ein anderes Ausführungsbeispiel zum Schätzen der regionalen Änderung;
7 ein Beispiel eines Pseudocodes zum Erzeugen einer Maximumregionaländerungstabelle;
8 ein Flussdiagramm gemäß einem noch anderem Ausführungsbeispiels zum Schätzen der regionalen Änderung;
9 ein Flussdiagramm zum Bestimmen einer regionalen Opazität;
10 ein Flussdiagramm zum Wiedergeben eines Volumenbildes;
11 Module oder Verarbeitungseinrichtungen, die angepasst sind zum Durchführen der beschriebenen Funktionalität der Ausführungsbeispiele gemäß der vorliegenden Erfindung;
12A und 12B einen Vergleich der Wiedergabeergebnisse, wobei die Leistungsfähigkeit verdoppelt wurde, wenn die Prinzipien der Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung verwendet wurden; und
13A und 13B einen Vergleich der Wiedergabeergebnisse bei der gleichen Performance gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung.
Es sei erwähnt, dass in dieser Offenbarung und speziell in den Ansprüchen und/oder den Absätzen der Beschreibung die Begriffe wie „enthält", „enthaltend", „enthalten" und dergleichen die Bedeutung gemäß dem US-Patentrecht haben können; also Sie können bedeuten „enthält", „enthaltend", „enthalten", „enthalten, aber nicht beschränkt" und dergleichen und erlauben Elemente, die nicht explizit genannt sind. Begriffe wie „bestehend im Wesentlichen aus" und „besteht im Wesentlichen aus" haben die Bedeutung gemäß den U.S. Patentrecht; also sie erlauben Elemente, die nicht explizit genannt sind, schließen jedoch Elemente aus, die im Stand der Technik gefunden werden, oder die eine grundlegende oder neue Eigenschaft der Erfindung betreffen. Diese und andere Ausführungsbeispiele sind offenbart oder offensichtlich aus der folgenden Beschreibung. Wie in dieser Anmeldung verwendet, sollen die Begriffe „Komponente" und „System" ein Computer betreffende Einrichtung bezeichnen, entweder Hardware, eine Kombination aus Hardware und Software, Software oder Software in Ausführung. Beispielsweise kann eine Kornponente ein Prozess sein, jedoch nicht darauf eingeschränkt, der auf einem Prozessor läuft, ein Prozessor, ein Objekt, eine ausführbare Anwendung, ein Thread, eine Ausführung, ein Programm und/oder ein Computer. Zur Verdeutlichung können eine Anwendung, die auf einem Server läuft und der Server selbst eine Komponente sein. Eine oder mehrere Komponenten können innerhalb eines Prozesses sein und/oder eines Threads einer Ausführung, und eine Komponente kann auf einem Computer lokalisiert sein und/oder verteilt zwischen zwei oder mehreren Computern.
Eine hohe Qualität und eine hohe Interaktivität für ein Wiedergeben eines großen Volumens ist wichtig für den klinischen Arbeitsablauf. Um eine hohe Qualität oder hohe Auflösung zu erhalten, wird oft ein Superabtasten entlang der Betrachtungsrichtung verwendet während des Wiedergebens. Die hohe Abtastrate erhöht jedoch proportional die Rechenintensität und reduziert die Interaktivität. Dies wird mehr noch zum Problem, wenn eine Transluzenztransferfunktion ein Raumspringen und/oder eine Frühstrahlterminierung verhindert. Zusätzlich gibt es viele Regionen in dem Volumen, wo die Daten- oder Farbänderungen geringfügig sind und/oder wo die regionale Opazität gering ist. Eine hohe Abtastrate in derartigen Regionen verbessert nicht die Wiedergabequalität erkennbar. Folglich ist ein Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ein Verfahren zum dynamischen Ändern der Abtastrate gemäß den regionalen Daten- und/oder Farbänderungen, den regionalen und akkumulativen Opazitäten, und Qualitätseinstellungen. Dies erzielt gleichzeitig eine Qualität und Performance (hohe Interaktivität). Aus Performancetests geht hervor, dass das neue Verfahren die Wiedergabeperformance für einige schwierige Transluzenztransferfunktionen verdoppelt ohne sichtbare Qualitätsverschlechterung.
Ein Bild kann multidimensionale Daten haben, die bestehen aus diskreten Bildelementen (beispielsweise Pixel für 2-D Bilder und Voxel für 3-D Bilder). Das Bild kann beispielsweise ein medizinisches Bild eines Subjekts sein, das durch Computertomographie, Magnetresonanzbildgebung, Ultraschall oder ein anderes medizinisches Bildgebungssystem, das einem Fachmann bekannt ist, gesammelt wird. Das Bild kann auch aus nicht medizinischem Kontext bestehen, wie beispielsweise Fernerfassungssysteme, Elektronenmikroskop, etc. obwohl ein Bild als eine Funktion von R^3 zu R angesehen werden kann, sind die Verfahren der Erfindungen nicht auf derartige Bilder beschränkt, und können für Bilder irgendeiner Dimension angewendet werden, beispielsweise ein 2-D oder ein 3-D Volumen. Für ein 2- oder 3-dimensionales Bild ist der Bereich (Domain) des Bildes typischerweise eine 2-dimensionale oder 3-dimensionale rechteckige Anordnung, wobei jedes Pixel oder Voxel adressiert werden kann mit Referenz auf einen Satz von 2 oder 3 gegenseitig orthogonalen Achsen. Die Begriffe „digital" und „digitalisiert" beziehen sich auf Bilder oder Volumen, je nachdem, in einem digitalen oder digitalisierten Format, erfasst durch ein digitales Erfassungssystem oder durch Umwandlung von einem analogem Bildpunkt.
Ein Voxel („Volumenpixel” oder 3-D Pixel) ist ein Volumenelement, das einen Wert auf einem regulärem Gitter in einem 3-dimensionalem Raum darstellt. Voxel sind analog zu Pixel, die 2-D Bilddaten darstellen. Voxel werden häufig verwendet bei der Visulisierung und Analyse von medizinischen und wissenschaftlichen Daten. Einige True 3-D Anzeigen verwenden Voxel, um ihre Auflösung zu beschreiben. Beispielsweise kann eine Anzeige in der Lage sein 512 × 512 × 512 Voxel zu zeigen. Wie bei Pixeln enthalten die Voxel selbst typischerweise nicht ihre Position im Raum (ihre Koordinaten) sondern ihre Koordinaten lassen sich erschließen basierend auf ihren Positionen relativ zu anderen Voxeln (also ihre Positionen in der Datenstruktur, die ein einzelnes Volumenbild aufbaut). Der Wert eines Voxels kann verschiedene Eigenschaften darstellen. In CT Abtastungen werden die Werte ausgedrückt in Hounsfield-Einheiten, die die Opazität eines abgebildeten Materials für Röntgenstrahlen darstellen. Andere Einheiten werden verwendet für MRI-Bilder und Ultraschallbilder.
Ein Octree ist eine Datenstruktur, die verwendet wird zum effizienten Durchqueren eines 3D-Datensatzes, der ein Volumenbild darstellt. In einem beispielhaften, nicht einschränkenden Verfahren zum Konstruieren eines Octree wird jede Gruppe von 8 benachbarten Voxeln eines Datensatzes gruppiert in einen Elternknoten ersten Levels. In einem 512 × 512 × 512 Datensatz erhält man 256 × 256 × 256 Knoten ersten Levels der Größe 2 × 2 × 2. Dann wird jede Gruppe von 8 benachbarten Knoten ersten Levels in einen Elternknoten nächsten Levels gruppiert, etc. Dieser Prozess kann wiederholt werden bis jedes Voxel in dem Datensatz gruppiert worden ist, wobei der Knoten obersten Levels die Spitze der Octreestruktur bildet. Der Knoten des obersten Levels eines Octree wird als Wurzelknoten bezeichnet, der normalerweise die Information über das gesamte Datensatzvolumen enthält. Knoten eines Zwischenlevels enthält Informationen über die Knoten des nächst niedrigeren Levels. Während der Laufzeit eines Ray Casting wird jeder Strahl aufgespürt, indem das Octree zuerst von dem Wurzelknoten aus beginnend durchquert wird. Wenn der Eltern-Knoten angibt, dass er leer ist, dann ist das gesamte Subvolumen leer und nichts muss gemacht werden. Im Übrigen durchquert der Strahl die Kindknoten an dem nächst niedrigeren Level. Diese Technik des Überspringens von leeren Knoten und des Besuchens des Knotens des nächst niedrigeren Levels, wenn ein Elternknoten nicht leer ist, wird wiederholt, bis der Strahl ein individuelles Voxel besucht hat, an welchem Punkt das Voxel abgetastet wird, also durch eine tri-lineare Interpolation.
Eine Octreedatenstruktur kann optimiert werden für ein wirkungsvolles Durchqueren, indem jeder Knoten bei jedem Level mit einem Minimum- und Maximumwert für alle Knoten/Voxel, die in dem Knoten enthalten sind, verknüpft wird. Dieser Typ von Octree wird bezeichnet als „min-max" reduzierter Pfad-Octree, und ist im Einzelnen beschrieben in der US-Patentanmeldung mit Serienar. 11/158,879 für Lining Young und Min Xie, mit dem „System and Method for fast Volume Rendering" eingereicht 22. Juni 2005 ( US-Veröffentlichungsnummer 2005-0285858 ).
Das Volumenwiedergeben ist eine Technik zur Visualisierung von abgetasteten Skalarfunktionen von drei räumlichen Dimensionen (Volumendaten, Volumenbild, etc.) durch Berechnen von 2D-Projektionen eines gefärbten halb transparenten Gels. Das Direktvolumenwiedergeben von 3D-Daten kann durchgeführt werden unter Verwendung von Ray-Casting, Splatting, Shear-Warp und 3D Texture Mapping. Es gibt verschiedene MIP-Wiedergabeverfahren wie Shearwarp, bei dem die Betrachtungstransformation derart transformiert wird, dass die nächste Fläche des Volumens zu einer Achse wird, die mit einem Off-Screen Bildpuffer mit einer fixierten Skalierung von Voxeln zu Pixeln ausgerichtet ist. Das Volumen wird dann in diesem Puffer wiedergegeben unter Verwendung der weitaus günstigeren Speicherausrichtung und fixierten Skalierungs- und Blending-Faktoren. Sobald alle Schnitte des Volumens wiedergegeben worden sind, wird das Puffer in die gewünschte Orientierung und Skala in dem angezeigte Bild gebracht (verformt).
Eine andere Technik ist das Splatting, bei der Qualität und Geschwindigkeit abgewogen werden. Bei dieser Splatting-Technik wird jedes Volumenelement (ähnlich wie Schneebälle) auf die Betrachtungsfläche von hinten nach vorne aufgeplatscht. Dieses Aufplatschen wird als Scheiben wiedergegeben, deren Eigenschaften (Farbe und Transparenz) diametral variieren, in einer normalerweise (Gaussschen) Art und Weise. Flache Scheiben und diejenigen mit anderen Arten von Eigenschaftsverteilung werden ebenfalls verwendet in Abhängigkeit von der Anwendung.
Eine noch andere Technik enthält Ray-Cast basierte Verfahren. Diese Technik projiziert das Bild durch Ausstrahlen (Werfen) von Strahlen durch das Volumen. In dem Ray-Casting wird ein Strahl für jedes gewünschte Bildpixel erzeugt. Unter Verwendung eines einfachen Kameramodells startet der Strahl am Zentrum der Projektion der Kamera (normalerweise der Augpunkt) und verläuft durch das Bildpixel auf der imaginären Bildebene, die zwischen der Kamera und dem wiederzugebenden Volumen ist.
Ein Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung kann angewendet werden auf die Herzoder Peripherradiographie, CT, MRI, Ultraschall oder Bilder von anderen Bildgebungsmodalitäten. Die Radiographie ist die Verwendung von bestimmten Spektren der elektromagnetischen Strahlung, normalerweise Röntgenstrahlen, um einen menschlichen Körper abzubilden. Die Angiographie, ein spezielles Radiographieverfahren, ist die Studie von Blutgefäßen unter Verwendung von Röntgenstrahlen. Ein Angiogramm verwendet eine Röntgendichtesubstanz oder ein Kontrastmedium, um Blutgefäße und Röntgenstrahlen sichtbar zu machen. Die Angiographie wird verwendet zum Ermitteln von Abnormalitäten, umfassend Verengungen (Stenose) oder Blockaden (Okklusionen) in den Blutgefäßen durch das zirkulatorische System und in bestimmten Organen. Die Herzangiographie auch bekannt als Koronarangiographie ist typischerweise eine angiographische Prozedur, bei der das Kontrastmittel in eine der Arterien des Herzens injiziert wird, um den Blutfluss durch das Herz zu betrachten, und um eine Blockierung in den Koronararterien zu detektieren, die zu einem Herzinfarkt führen kann. Die periphere Angiographie ist dagegen eine Untersuchung der peripheren Arterien im Körper, also Arterien, die andere sind als die Koronararterien. Die peripheren Arterien liefern typischerweise Blut an das Gehirn, die Nieren und die Beine. Die peripheren Angiogramme werden am häufigsten erstellt, um die Arterien zu untersuchen, die Blut an das Herz und den Nacken oder das Abdomen und die Beine liefern.
1 zeigt ein medizinisches Bildgebungssystem 100, das die vorliegende Erfindung verwendet. Das medizinische Bildgebungssystem 100 enthält eine Verarbeitungsvorrichtung 108, eine Anzeigemodul 114, ein Eingabemodul 118, ein Transmittermodul 110, eine Empfängereinheit 170, einen Fernspeicher 122, ein Netzwerk 120, einen Patienten 106 und einen Untersuchungstisch 104.
Ein Patient 106 wird von dem Tisch 104 getragen. Die Transmittereinheit oder Emittereinheit 110 und die Empfängereinheit und Detektionseinheit 170 erzeugen Bilddaten bezüglich eines Patienten 106. Die Transmittereinheit 110 erzeugt ein Bildgebungsmedium 130, das ein Röntgenstrahlen-, Positronen-, Elektronen-, Ultraschall- oder ein anderes Bildgebungsmedium sein kann. Die Transmittereinheit 110 kann beispielsweise eine Röntgenstrahlen aussendende Einheit sein, wie eine Röntgenröhre, und die Empfängereinheit 170, kann beispielsweise eine Röntgenstrahlen detektierende Einheit sein, wie ein Röntgendetektor.
In einem Röntgenausführungsbeispiel ist die Aussendeeinheit 110 angepasst zum Aussenden von Röntgenstrahlen 130 (die eine Mehrzahl von Röntgensignalen identifizieren), und kann beispielsweise eine Röntgenstrahlen erzeugende Vorrichtung sein, die eine Quelle von Elektronen, ein Vakuum, innerhalb dem die Elektronen beschleunigt werden, und eine Energiequelle, die die Elektronen veranlasst beschleunigt zu werden, enthält. Die Detektionseinheit 170 ist angepasst zum Absorbieren und Messen der ausgesendeten Röntgenstrahlen.
Die Bildgebung kann auch implementiert werden unter Verwendung einer Computertomographie (CT), ursprünglich bekannt als Computeraxialtomographie (CAT oder CT Scan), bei der eine digitale Geometrieverarbeitung verwendet wird, um ein 3-dimensionales Bild von dem Inneren eines Objekts aus einer großen Serie von 2-dimensionalen Röntgenbildern zu erzeugen, die um eine einzelne Achse der Rotation aufgenommen wurden. Ein Jodfärbstoff oder ein anderes Kontrastmittel kann verwendet werden, um Strukturen und Organe leichter auf CT-Bildern sichtbar zu machen. Der Farbstoff kann verwendet werden, um den Blutfluss zu prüfen, Tumore zu lokalisieren und andere medizinische Zustände zu untersuchen. Zusätzlich kann eine Positronenemissionstomographie (PET)-Bildgebung verwendet werden. In der PET-Bildgebung wird ein kurzlebiges radioaktives Tracer-Isotop, das durch Aussenden eines Positrons zerfällt, und das chemisch integriert ist in ein metabolisches aktives Molekül in den Patienten injiziert.
Die Transmitter- oder Aussendeeinheit 110 und die Empfänger-, oder Detektionseinheit 170 sind an die Prozessoreinheit 108 über Kommunikationsmedien 132(a) und 132(b) gekoppelt, die verwendet werden, um der Verarbeitungseinheit 108 Bilddaten bereitzustellen. Die Kommunikationsmedien 132 sind beispielsweise (allgemein) ein USB-Bus, IEEE-Bus oder ein anderes bidirektionales drahtgebundenes Kommunikationsmedium.
Die Prozessoreinheit 108 ist typischerweise eine Systemsteuereinheit, die den Betrieb des gesamten Systems 100 steuert, eine Bildverarbeitung durchführt und die Bilddaten zur Anzeige an die Bildanzeigeeinheit 114 sendet. Die Prozessoreinheit 108 enthält typischerweise eine CPU und einen Speicher zum Durchführen einer notwendigen Datenverarbeitung und Speicherfunktion für das System 100.
Die Verarbeitungseinheit oder Vorrichtung oder das Modul oder Endgerät 108 ist typischerweise ein Computer oder enthält mehrere Computer, oder andere Verarbeitungsvorrichtungen oder Vorrichtung, eine drahtlose Verarbeitungsvorrichtung, ein Personal Computer (PC) ein Desktop, ein Notebook und dergleichen. Die Verarbeitungsvorrichtung enthält typischerweise ein Verarbeitungs- und Speichermodul.
Die Bildanzeigeeinheit 114 ist an die Prozessoreinheit 108 über ein bidirektionales Kommunikationsmedium 136 gekoppelt, das typischerweise ein Bus oder eine drahtgebundene Verbindung ist. Die Anzeigeeinheit 114 wird typischerweise verwendet zum Anzeigen der Bilddaten, die von dem System 100 erzeugt werden.
Die Anzeigeeinheit 114 kann beispielsweise ein Monitor, eine Flüssigkristallanzeige (LCD), ein Plasmaschirm, eine graphische Benutzerschnittstelle (GUI), oder ein anderes Modul sein, das ausgelegt ist zur Anzeige von Ausgabedaten, typischerweise durch eine Pixeldarstellung. Das Eingabemodul 118 ist an die Verarbeitungseinheit 108 über ein bidirektionales Kommunikationsmedium 134 gekoppelt, das typischerweise eine Busverbindung oder drahtgebundene Verbindung ist. Das Eingabemodul 118 kann Vorrichtungen enthalten, wie beispielsweise ein Tastatur, eine Maus, ein Trackball, und/oder ein Touchpad oder irgendeine Kombination davon.
Das Bildanzeigemodul 114 kann an eine andere CPU, einen Prozessor oder Computer wie beispielsweise Desktopcomputer oder einen Laptopcomputer (nicht gezeigt) gekoppelt sein, und kann auch an eine Tastatur, eine Maus, einen Trackball oder eine andere Eingabevorrichtung (nicht gezeigt) gekoppelt sein. Um die Ansicht, Dimensionen, Farbe, Schriftart und Anzeigecharakteristiken einzustellen. Das Verarbeitungsmodul 108 kann auch an einen Drucker (nicht gezeigt) gekoppelt sein, für einen Ausdruck oder an ein Übertragungsmodul, beispielsweise eine DSL-Leitung (nicht gezeigt) oder an ein Modem wie beispielsweise ein Drahtlosmodem (nicht gezeigt), um die Ausgabe an einen zweiten Ort oder an ein anderes Anzeigemodul zu senden. Diese Übertragung kann auch unter Verwendung eines Netzwerkes erfolgen, wie beispielsweise das Internet mit Web Browsing-Fähigkeit oder unter Verwendung eines anderen Netzwerkes, das operativ an Computer, Prozessoren oder Ausgabevorrichtungen gekoppelt ist.
Das Netzwerk 120 ist beispielsweise irgendeine Kombination aus verknüpften Computern oder Verarbeitungsvorrichtungen, die angepasst sind zur Übertragung (Senden und/oder Empfangen) und zum Verarbeiten von Daten. Das Netzwerk 120 kann drahtlos Übertragungsfähigkeiten und drahtgebundene Übertragungsfähigkeiten haben. Das Netzwerk 120 kann ein privates Internetprotokoll (IP)-Netzwerk sein, sowie ein öffentliches IP-Netzwerk, wie das Internet, das eine WWW (World Wide Web) Browsing-Funktionalität verwendet. Alternativ kann das Netzwerk 120 ein Ethernet-Netzwerk sein, oder irgendwelche zwei oder mehrere operativ gekoppelten Verarbeitungsvorrichtungen, die Information teilen (gemeinsam verwenden) können.
Ein Beispiel eines drahtgebundenen Netzwerkes ist ein Netzwerk, das Kommunikationsbusse verwendet oder Modems oder DSL-Leitungen oder ein Lokalbereichsnetzwerk (LAN) oder ein Weitbereichsnetzwerk (WAN) um Daten zwischen Endgeräten (beispielsweise einem Prozessor 108 und einem Speicher 122) zu senden und zu empfangen. Ein Beispiel eines drahtlosen Netzwerkes ist ein drahtloses LAN. Das GSM (Global System for Mobile Communication) ist ein anderes Beispiel eines Drahtlosnetzwerkes. Das GSM-Netzwerk ist unterteilt in drei Hauptsysteme, die das Schaltsystem, das Basisstationssystem und das Operations und Unterstützungssystem (GSM) sind. Zusätzlich ist IEEE 802.11 (Wi-Fi) ein allgemein verwendetes Drahtlosnetzwerk in Computersystemen, das eine Verbindung zu dem Internet oder zu anderen Maschinen, die eine Wi-Fi-Funktionalität haben, erlaubt. Die Wi-Fi-Netzwerke verbreiten Funkwellen, die empfangen werden können von Wi-Fi Empfängern, die an unterschiedlichen Computern angebracht sind. Das Netzwerk 120 ist an eine Verarbeitungsvorrichtung 108 über ein drahtgebundenes oder drahtloses bidirektionales Kommunikationsmedium 102 gekoppelt.
Das Speichermodul 122 ist ein elektronisches Speichermedium, wie ein Server oder eine andere elektronische Speichervorrichtung, die Daten speichern kann, die von dem System 100 verwen det werden. Das Speichermodul 122 kann beispielsweise ein RAM, ROM, EEPROM oder andere Speichermedien enthalten, wie eine optische Platte, ein optisches Band, eine CD, oder eine Floppy Disk, Festplatte oder ein entfembares Steckmodul, auf dem digitale Information in der Form von Bits gespeichert ist. Das Speichermodul 122 ist als Femspeichervorrichtung gezeigt, die an das Verarbeitungsmodul 108 über ein drahtgebundenes oder drahtloses bidirektionales Kommunikationsmedium 112 gekoppelt ist.
Von den Volumenwiedergabetechniken kann das Ray-Casting die qualitativ besten Bilder erzeugen, und die Algorithmen sehr gut die Zunahme der Datensatzgröße skalieren, so dass es als ein Beispiel in dieser Anmeldung verwendet werden kann. In dem Ray-Casting für ein Volumenwiedergeben wird eine Farbe und eine Opazität jedem Voxel zugeordnet, und ein 2D-Projektion des resultierenden, eingefärbten, halbtransparenten Gels wird berechnet. Verfahren für das Ray-Casting für ein Volumenwiedergeben sind beschrieben im Einzelnen in Marc Levoy (1988) „Display of Surfaces from Volume Data", IEEE Computer Graphics and Applications, 8(5):29-37, worauf hier Bezug genommen wird. Das Ray-Casting ist auch beschrieben in Marc Levoy (1990), „Efficient Ray Tracing of Volume Data" ACM Transactions an Graphics, 9(3):245-261.
Das Ray-Casting ist ein Prozess, der für jedes Pixel in einem Bildvolumen, das wiederzugeben ist, einen einzelnen Strahl von dem Auge durch das Zentrum des Pixels und in das Volumen hinein wirft, wobei optische Eigenschaften, wie Farbe und Opazität, die gewonnen werden von den erhaltenen Volumendichten, entlang des Strahlpfads integriert werden. Zwei Modi für das Ray-Casting sind das Direktvolumenwiedergeben (DVR = Direct Volume Rendering) und die schattierte Oberflächenanzeige (SSD = Shaded Surface Display). In vielen Bildgebungsmodalitäten wie CT oder MRI, können die resultierenden Intensitätswerte oder Bereiche von Werten korreliert werden mit spezifischen Typen von Gewebe, wodurch man beispielsweise Knochen, Muskel, Fleisch, Fettgewebe, Nervenfasern, Blutgefäße, Organwände, etc, basierend auf Intensitätsbereichen innerhalb des Bildes unterscheiden kann. Die rohen Intensitätswerte in dem Bild können als Eingabe in eine Transferfunktion dienen (oft in der Form einer Nachschlagetabelle), deren Ausgabe ein Opazitätswert oder Farbwert ist, der den Typ des Gewebes charakterisiert. Diese Opazitätswerte können verwendet werden, um eine Nachschlagetabelle zu definieren, wobei ein Opazitätwert, der einem bestimmten Typ von Gewebe charakterisiert, verknüpft wird mit jedem Pixelpunkt. Die optischen Eigenschaften, die integriert werden, durch einen Strahl können gewonnen werden für ein Pixel von der Nachschlagetabelle. Die Verwendung der Opazitätswerte zur Klassifizierung von Gewebe erlaubt einem Benutzer ein Objekt oder ein Gewebetyp, das anzu zeigen ist, auszuwählen, und nur Opaziätswerten entsprechend dem ausgewähltem Objekt oder Gewebe, werden integriert.
Ein Raumspringen (Space Leaping) oder eine frühe Strahlterminierung (Early Ray Termination) können verwendet werden, um das Ray-Cast Volumenwiedergeben zu beschleunigen. Beide Techniken verwenden die Opaziätswerte der Transferfunktion als einen Indikator. Das Raumspringen ist eine Auslasstechnik, ohne Regionen abzutasten, deren Opaziät gleich 0 ist, was vollständig transparent bedeutet. Die frühe Strahlterminierung stoppt ein Akkumulieren (Zusammenfassen) und stoppt folglich ein Abtasten des Volumens, wenn die akkumulierte Opazität einen bestimmten Wert erreicht, beispielsweise 1,0 (vollständig opak). In Abhängigkeit von der Transferfunktion können diese Verfahren jedoch nicht immer effektiv sein. Wenn beispielsweise eine Transferfunktion sehr durchsichtig ist für viele Regionen kann die Raumsprungoptimierung nicht wirkungsvoll sein, da die Regionen nicht vollständig transparent sind. Die frühe Strahlterminierung kann nicht effektiv sein aufgrund einer langsamen Opazitätsakkumulation.
Die optimale Abtastrate ist also abhängig von der Raumfrequenz oder den regionalen Daten, der Farbe und/oder Alphaänderungen. Holzmaserung ist ein Artefakt, das durch Aliasing oder eine niedrige Abtastrate erzeugt wird. Um Alias-Effekte zu vermeiden, sollte die Abtastrate mindestens doppelt so groß sein wie die größte Raumfrequenz (Nyquist Theorem). Je höher die regionalen Änderungen, desto höher sollte die Abtastrate sein. Durch Beibehalten einer gleichmäßig hohen Abtastrate überall, ist das Einschließen sehr transluzenter Regionen, jedoch sehr ineffizient, da dann der Algorithmus viele Speicherzugriffe, trilineare Interpolationen und Zusammenfassungen durchführen muss. Als Ergebnis können die Performance der Ray-Casting-Technik und die Interaktivität schlecht sein.
Die Zusammenfassungsoperation, auch bekannt als „Quer"-Operator, ist in der folgenden Gleichung (1) gezeigt. Der Beitrag einer Abtastung wird gewichtet durch ihren regionalen Opaziätswert α_k, sowie durch die Akkumulativopazität α_accum über einen Strahl in dem Bildpunkt. Wenn α_k sehr klein ist, oder wenn α_accum nahe 1,0 ist, ist die Gewichtung fast Null. Folglich trägt die Abtastung von einer sehr transluzenten Region wenig zu dem Endbild bei. Eine hohe Abtastrate in derartigen Regionen verbessert also nicht wesentlich die Wiedergabequalität. Ähnliches gilt für Regionen mit undurchsichtigen Oberflächen, also Regionen, die große Farb/Opaziäts- Änderungen haben und eine Region, die ziemlich undurchsichtig ist, wo eine hohe Abtastrate erwünscht ist, um die Artefakte zu reduzieren und die Wiedergabequalität zu verbessern. Folglich kann die Abtastrate dynamisch geändert werden gemäß einer regionalen Farb/Opazitäts-Änderung und einer Gesamtregiontransluzenz. Dies kann dabei helfen, die Performance zu verbessern ohne die Wiedergabequalität visuell zu verschlechtern. Caccum = Caccum + Ckαk(1 – αaccum) αaccumm = aaccum + (1 – αaccum)αk (1)
Entsprechend ist ein Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ein Verfahren, das dynamisch die Abtastrate gemäß den regionalen Daten-, Farb- und/oder Alphaänderungen (Raumfrequenz) ändert, gemäß regionalen und akkumulativen Opazitäten und gemäß Qualitätseinstellungen. Die Gleichung (2) beschreibt, wie die Abtastrate (SR) eines Octreeknotens entlang jedes Strahls durch diese Faktoren bestimmt wird. SR = A(v) × B(1 – αaccum) × C(αdiffsum) × D(q) (2)
In der Gleichung (2) ist A(v) eine Funktion der regionalen Änderung v, was Daten-, Farb- und/oder Alphaänderung des Octreeknotens sein kann. α_dittsum ist ein regionales Opazitätsmaß, das später in Bezug auf Gleichung (4) diskutiert wird. C(α_diffsum) ist eine Funktion der regionalen Opazität α_diffsum. Und D(q) ist eine Funktion der Qualitätseinstellung q. D(q) kann auch angesehen werden als standardmäßige Abtastrate, und folglich als standardmäßige Bildqualität, die durch die Anwendung definiert ist. Die Gewichtungsfunktionen A, B, C und D in der Gleichung (2) können verwendet werden, um die regionale Varianz, die akkumulierte Opaziät, die regionale Transluzenz und die Qualität zu modulieren, um die Wichtigkeit von einem Faktor gegenüber einem anderen zu modulieren (hervorzuheben). Diese Funktionen können experimentell bestimmt werden. Beispielsweise durch Modifizieren der Raten der Funktionen und durch Messen der Wirkung auf die Bildqualität. Diese Funktionen können als einfache Identitätsfunktionen angesehen werden. Dieses Beispiel der Gewichtungsfunktionen A, B, C und D ist jedoch nur beispielhaft, und schränkt den Bereich der vorliegenden Erfindung nicht ein. Die Gewichtungsfunktionen können irgendwelche willkürlichen, linearen oder nicht linearen Funktionen von ihren jeweiligen Parametern sein.
Aus der Gleichung (2) ist offensichtlich, dass wenn die regionale Farb/Alpha-Varianz groß ist, ein dichteres Abtasten des Knotens die Bildqualität verbessert. Ähnlich, wenn der Knoten nicht undurchsichtig (opak) ist, verbessert ein dichteres Abtasten des Knotens ebenfalls die Bildquali tät. Andererseits, wenn das akkumulierte α_accum fast 1,0 ist (nahe der vollständigen Undurchsichtigkeit), verbessert ein gröberes Abtasten des Knotens die Wiedergabezeit ohne die Bildqualität zu beeinträchtigen. Beides, ein frühes Strahlterminieren und ein Raumspringen sind bereits in die Gleichung (2) eingebaut. Beispielsweise wird das frühe Strahlterminierungskriterium erreicht, wenn α_accum gleich 1,0 ist, und die Abtastrate (SR) gemäß der Gleichung (2) ist 0. Ähnlich wird das Raumsprungkriterium erreicht, wenn α_diffsum gleich 0 ist, was bedeutet, dass der Octreeknoten vollständig transparent ist, und die Abtastrate (SR) gemäß der Gleichung (2) ist ebenfalls 0.
2 zeigt ein Prozessormodul 108, das mit der vorliegenden Erfindung verwendet werden kann. Das Prozessormodul 108 enthält eine CPU 202 und einen Speicher 204. Ebenfalls in 2 gezeigt sind bidirektionale Kommunikationsmedien 102, 112, und 132. Das Anzeigemodul 114 und das Eingabemodul 118 und die Kommunikationsmedien 136 und 134 sind ebenfalls jeweils gezeigt.
Die CPU 202 ist typischerweise ein Prozessor, der eine arithmetische Logikeinheit (ALU = Arithmetic Logic Unit) enthält, die arithmetische und logische Operationen durchführt, und eine Steuereinheit (CU), die Anweisungen von einem Speicher extrahiert und dekodiert und sie ausführt unter Verwendung der ALU, wenn notwendig.
Das Speichermodul 204 ist typischerweise ein elektronisches Speichermedium, das einen RAM, ROM, EEPROM oder eine andere Speichervorrichtung enthält, wie optische Platte, optisches Band, CD oder Floppy Disk, Festplatte, Flash Drive oder entfernbares Steckmodul, das in einen Anschluss (beispielsweise USB-Anschluss) oder einen Verbinder eingeführt wird, auf dem digitale Information in Form von Bits gespeichert wird. Es kann auch Aufzeichner enthalten, um auf Massenspeichervorrichtungen aufzuzeichnen und von diesen zu lesen, wie beispielsweise optische Platten, Magnetplatten, Flash-Halbleiterplatten und andere Typen von Speichern, die temporär oder permanent Speicher sein können.
Das Speichermodul 204 speichert Daten 206, die beispielsweise eine reduzierte Pfadoctreedatenstruktur enthalten, ein Speichermodul 208, ein Volumenbilddatenspeichermodul 210, ein Abtastratenberechnungsalgorithmusmodul 300, ein Regionaländerungberechnungsalgorithmusspeichermodul 400, ein Regionalopaziätsalgorithmusmodul 900, ein Volumenwiedergabealgorithmusspeichermodul 1000, und ein Ausgabebilddatenspeichermodul 216, sowie typische Betriebs systemprogramme (nicht gezeigt), Eingabe/Ausgabeprogramme (nicht gezeigt), und andere Programme, die den Betrieb der Verarbeitungsvorrichtung 108 erleichtern.
Das Speichermodul oder die Einrichtung 204 wird verwendet zum Speichern von Bilddaten, die entweder empfangen werden von der Detektionseinheit (als Element 170 in 1 gezeigt) oder von der CPU 202 erzeugt werden, basierend auf Daten, die von der Detektionseinheit oder einer anderen Quelle empfangen werden, wie Fernspeicher (Element 122 in 1) oder Netzwerk (Element 120 in 1). Auf dem Speicher 204 kann derart zugegriffen werden, dass die Inhalte des Speichers der CPU 202 und/oder der Systemsteuerung 108 bereitgestellt werden. Sobald auf die Daten zugegriffen wird, typischerweise durch Programmcode, um die gewünschten Daten, die in dem Speicher gespeichert sind, zu holen oder wiederzugewinnen, könne sie gemäß einem oder gemäß mehrerer hier beschriebner Algorithmen verarbeitet werden.
Durch Verwendung der Abtastrate (SR), die durch die Gleichung (2) definiert wird, erlaubt ein Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ein schnelleres Volumenwiedergeben. Entsprechend ist ein Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung, wie in 3 gezeigt, auf ein System gerichtet und auf ein Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate für ein Volumen wiedergeben. 3 zeigt einen Prozess 300, der beispielsweise für eine Serie von Schritten vorgesehen ist, oder Programmcode oder einen Algorithmus, der auf einem elektronischen Medium oder einem computerlesbaren Medium gespeichert ist, um die Abtastrate zu bestimmen, auszuwählen, zu berechnen und/oder einzustellen. Die Schritte 300 können durch einen Prozessor durchgeführt werden, oder anderweitig ausgeführt werden, um die identifizierten Funktionen durchzuführen, und können in einem oder in mehreren Speichern gespeichert sein. Beispielsweise können die Schritte gemäß 3 auf einem computerlesbarem Medium gespeichert sein, beispielsweise einem ROM, RAM, EEPROM, CD, DVD oder einem anderen nicht flüchtigen Speicher. Der Prozess 300 beginnt in Schritt 302. Eine Anfangsabtastrate wird aus dem Speicher geholt, wie in Schritt 304 gezeigt. Ein regionaler Änderungswert (v) wird bestimmt, wie in Schritt 306 gezeigt. Ein akkumulierter Opazitätswert wird bestimmt (α_accum), wie in Schritt 308 gezeigt. Ein regionaler Opazitätswert (α_diffsum) wird bestimmt, wie in Schritt 310 gezeigt. Ein Qualitätseinstellung (q) wird aus dem Speicher geholt (zugegriffen), wie in Schritt 312 gezeigt. Auf Gewichtungsfunktionen A, B, C und D werden von dem Speicher geholt, wie in Schritt 314 gezeigt. Die Abtastrate wird gemäß der Gleichung (2) eingestellt, wie in Schritt 316 gezeigt. Die eingestellte Abtastrate wird ausgegeben, wie in Schritt 318 gezeigt. Der Prozess 300 endet in Schritt 320.
Die akkumulierte Opazität (α_accum), die in Schritt 308 berechnet wurde, kann gewonnen werden unter Verwendung der Gleichung (2); also durch Akkumulieren der Opazität über einen Strahl durch Verwenden des „Over" Operators. Die Qualitätseinstellung (q), auf die in Schritt 312 gemäß 3 zugegriffen wird, wird durch die Anwendung definiert und/oder durch den Operator ausgewählt, um die Bildqualität einzustellen. Der Prozess zum Erzeugen des regionalen Änderungswerts (v), Schritt 306, wird im Einzelnen unter Bezugnahme auf die 4-8 im Folgenden beschrieben. Der Prozess zum Erzeugen des regionalen Opazitätswerts (α_diffsum), Schritt 210 gemäß 3 wird im Einzelnen unter Bezugnahme auf 9 im Folgenden beschrieben. Der Gesamtprozess zum Wiedergeben eines Volumenbilds wird im Einzelnen unter Bezugnahme auf 10 im Folgenden beschrieben.
Wie oben erwähnt kann in der Gleichung (2) der akkumulierte Opazitätswert (Opazität)(α_accum) gewonnen werden unter Verwendung der Gleichung (1); also durch akkumulieren der Opazität über einen Strahl durch Verwendung des „Over" Operators. Die Qualitätseinstellung (q) wird durch die Anwendung definiert und/oder durch den Operator ausgewählt, um die Bildqualität einzustellen. Eine weitere Diskussion konzentriert sich auf Verfahren zum Bestimmen der regionalen Farb/Alpha-Änderung (v) und der regionalen Opazität eines Octreeknotens (α_diffsum).
Um die regionale Farb/Opazitäts-Änderung und die regionale Opazität zu berechnen, kann die reduzierte Pfad-Octree-Datenstruktur verwendet werden. Wie oben erwähnt ist die reduzierte Pfad-Octree-Datenstruktur in der US-Anmeldung mit der Nr. 11/158,879 von Yang et al beschrieben. Die folgende Diskussion nimmt einen 2-Level reduzierten Pfad-Octree (also einen 4 × 4 × 4 Knoten und einen 16 × 16 × 16 Knoten). Die Abtastrate wird gesetzt basierend auf der Rate der Farb/Opazitäts-Änderung innerhalb eines Octreeknotens. Die regionale Änderung kann berechnet werden, indem dreidimensionale Gradienten von R, G, B und A (rot, grün, blau und alpha) Komponenten berechnet werden (auch als Kanäle bezeichnet) für jedes Voxel innerhalb des Octree. Die Änderungen in jedem Kanal für alle Voxel werden dann kombiniert, um einen einzelnen Wert zu erhalten (beispielsweise indem das Maximum der Farbgradienten gefunden wird). Dieses Beispiel ist lediglich zur Verdeutlichung, und die vorliegende Erfindung ist nicht auf das RGBA Farbmodell begrenzt, und ein anderes Farbmodell wie beispielsweise YIQ kann auch in gleicher Weise wie das RGBA Modell berechnet werden. Ein YIQ Modell kann verwen det werden, um die Prozentualen Unterschiede zu erfassen. Zum Zweck der Verdeutlichung konzentriert sich die folgende Diskussion nur auf das RGBA Farbmodell.
Die regionalen Farb/Alpha-Änderungen können theoretisch berechnet werden durch Verwendung der Gleichung (3a).
wobei C = (R, G, B, A) die Sammlung von Farbkanälen ist, S = (x, y, z) die Abtastposition ist, F die Transferfunktion ist, d der Grauskalenwert ist, und δd / δS der Gradient des Grauskalenwerts an dem Abtastpunkt S ist.
Entsprechend verdeutlicht 4 ein anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung, gerichtet auf ein System und ein Verfahren zum Bestimmen der regionalen Änderung durch Verwenden von regionalen Farbgradienten gemäß der Gleichung (3a). 4 zeigt einen Prozess 400, der beispielsweise eine Serie von Schritten ist, ein Programmcode oder ein Algorithmus, der auf einem elektronischen Speicher oder computerlesbarem Medium gespeichert wird. Beispielsweise können die Schritte gemäß 4 auf einem computerlesbaren Medium gespeichert sein, wie beispielsweise ROM, RAM, EEPROM, CD, DVD oder einem anderen nichtflüchtigen Speicher. Der Algorithmus kann verwendet werden, um den regionalen Änderungswert zu erzeugen, auf den später in Schritt 306 gemäß dem Prozess 300, wie in 3 gezeigt, zugegriffen wird.
Der Prozess kann auch ein Modul sein, das einen elektronischen Speicher enthält, mit Programmcode, der darauf gespeichert ist, um die Funktionalität durchzuführen. Dieser Speicher ist ein Strukturartikel. Der Prozess 400 beginnt in Schritt 402. Farbgradienten jeder Farbkomponente für jedes Voxel werden berechnet, wie in Schritt 4 gezeigt. Ein maximaler Gradient wird aus den Farbgradienten bestimmt, wie in Schritt 406 gezeigt. Der regionale Änderungswert wird von dem maximalen Gradienten berechnet, wie in Schritt 408 gezeigt. Der regionale Änderungswert wird ausgegeben für die Verwendung in dem Prozess 300, wie in Schritt 410 gezeigt. Der Prozess 400 endet in Schritt 412.
Um die Berechnung der Gleichung (3a) zu vereinfachen, kann die Näherung der Gleichung (3b) verwendet werden.
wobei s₁ und s₂ zwei benachbarte Abtastpositionen sind, s₁-s₂ der Abtastabstand ist, und d₁ und d₂ die Abtastwerte an den Positionen s₁ bzw. s₂ sind.
Gemäß der Gleichung (3b), um die Farbänderung zu bestimmen, ist es notwendig bei s₁ und s₂ abzutasten. Es ist von Vorteil ein derartiges Abtasten aufgrund hoher Speicherzugriffe und Verarbeitungsüberlasten (Overheads) zu verhindern. Entsprechend kann eine Näherung der regionalen Änderung verwendet werden, um die Leistungsfähigkeit (Performance) zu verbessern. Folglich, in einem Octreeknoten, wird F(d₁)-F(d₂) ersetzt durch
, wobei d_min und d_max der maximale bzw. minimale Datenwert ist in dem Octreeknoten, die während der Octreeerzeugung vorab gespeichert werden. Diese Näherung ist im Wesentlichen eine Konservative, die die berechnete maximale Farb/Alpha-Änderung größer macht als die tatsächliche Farb/Alpha-Änderung innerhalb des Knotens, und folglich wird die Abtastrate größer als die tatsächlich erforderliche, um eine optimale Wiedergabequalität sicherzustellen.
Die obige Näherung ist in 5 verdeutlicht, wie durch den Graphen 500 gezeigt. Die x-Achse 502 repräsentiert Datenwerte d vom dem Octree, während die y-Achse 504 ein Wert der Transferfunktion f(d) ist. Der minimale Datenwert 506 (d_min) und der maximale Datenwert 508 (d_max) sind gezeigt. Der maximale Transferfunktionswert 512 [max F(d)] und der minimale Transferfunktionswert 514 [min F(d)] sind auch gezeigt. Die oben beschriebene Näherung ist konservativ; also sie überschätzt die maximale regionale Änderung innerhalb des Knotens.
Entsprechend verdeutlicht 6 ein anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung, die gerichtet ist auf ein System und ein Verfahren zum Schätzen der regionalen Änderung durch Verwenden der Näherung der Gleichung (3b). 6 zeigt einen Prozess 20, der beispielsweise eine Serie von Schritten ist, oder Programmcode oder ein Algorithmus, der auf einem elektroni schen Speicher oder computerlesbarem Medium gespeichert ist, der verwendet wird, um die regionale Änderung zu erzeugen, die in Schritt 306 gemäß dem Prozess 300, wie in 3 gezeigt, verwendet wird. Der Prozess 600 kann auch ein Modul sein, das einen elektronischen Speicher enthält, mit Programmcode, der darauf gespeichert ist, um die Funktionalität durchzuführen. Dieser Speicher ist ein Strukturgegenstand. Der Prozess 600 beginnt in Schritt 602. Der minimale und der maximale Datenwert werden von dem Octreeknoten geholt (zugegriffen), wie in Schritt 604 gezeigt. Der minimale und der maximale Transferfunktionswert werden aus den minimalen und maximalen Datenwerten berechnet, wie in Schritt 606 gezeigt. Ein Abtastabstand wird bestimmt aus den Abtastpositionen, wie in Schritt 608 gezeigt. Ein regionaler Änderungswert wird bestimmt aus den minimalen und maximalen Transferfunktionswerten und dem Abtastabstand, wie in Schritt 610 gezeigt. Der regionale Änderungswert wird ausgegeben für eine Verwendung in dem Prozess 300, wie in Schritt 612 gezeigt. Der Prozess 600 endet, wie in Schritt 614 gezeigt.
Um die Laufzeitberechnung weiter zu reduzieren kann eine vorab berechnete maximale Farb/Alpha-Änderungstabelle Var[min][max], während der Vorverarbeitung berechnet werden. Jedes Element der Tabelle Var[min][max] ist eine maximale Änderung zwischen den R, G, B und A Kanälen zwischen den zwei Tabellenindices a und b.
Die Änderungstabelle muss jedes Mal neu berechnet werden, wenn sich die Transferfunktion ändert. In einem realen Klinikarbeitsablauf kann der Arzt das augenblickliche Wiedergabeergebnis sehen wollen, während die Transferfunktion geändert wird. Um die Berechnung Var[a][b] zu beschleunigen, kann ein iteratives Verfahren verwendet werden, um jeden Tabelleneintrag zu berechnen. Es wird angenommen, dass R[a][b]_max, R[a][b]_min, G[a][b]_max, G[a][b]_min, B[a][b]_max, B[a][b]_min, A[a][b]_max, A[a][b]_min, berechnet worden sind. Durch diese ist es möglich R[a + 1][b]_max, R[a + 1][b]_min, etc. zu bestimmen, indem das max(R[a][b]_max, Lut_Rmax [a + 1]) genommen wird als R[a + 1][b]_max und min(R[a][b]_min, Lut_Rmin[a + 1]) als R[a + 1][b]_min, etc. Der gleiche Schritt wird verwendet für alle anderen Kanäle. Ähnlich können R[a][b + 1]_max, R[a][b + 1]_min, etc. einfach bestimmt werden. Die obigen Schritte werden iterativ wiederholt für alle a, b Indices, die die Bedingung b ≥ a erfüllen. Da max immer größer oder gleich min ist, müssen nur die Indices von b größer oder gleich a berechnet werden.
7 zeigt den Abtastpseudocode 700 zum Erzeugen der Maximumregionaländerungstabelle. Dieser Abtastpseudocode ist beispielhaft, stellt jedoch eine Art und Weise dar, in der die vorlie gende Erfindung implementiert werden kann, und soll nicht den Bereich und den Schutz der vorliegenden Erfindung begrenzen. Dieser Programmcode kann in dem Speichermodul 204, wie in 2 gezeigt, gespeichert werden.
Die Größe und die Berechnung der Tabelle Var[min][max] kann weiter reduziert werden. Zuerst erfolgt eine Näherung durch Quantisieren der Transferfunktionsnachschlagetabellen. Dies reduziert die Farb/Alpha-Nachschlagetabeliengröße und macht die Nachschlagetabellen (Lookup Tables) verwaltbarer. Beispielsweise sei angenommen, dass die Nachschlagetabellen 4096 Einträge für jeden der RGBA Kanäle haben. Alle 16 Einträge erfolgt ein Gruppieren. Dies reduziert die Nachschlagetabelle auf 256 Einträge für jeden Kanal. Jeder Eintrag hat nur zwei Elemente – den minimalen und den maximalen Wert von 16 Einträgen wenn quantisiert. Folglich besteht die quantisierte Far/Alpha-Nachschlagetabelle aus einer maximal quantisierten Farb/Alpha-Nachschlagetabelle einer minimum quantisierten Farb/Alpha-Nachschlagetabelle. Diese Tabellen werden bezeichnet als Lut_Rmax, Lut_Rmin, Lut_Gmax, Lut_Gmin, Lut_Gmax, Lut_Bmin, Lut_Amax bzw. Lut_Amin. Diese Näherung wird nur verwendet, um die Farb/Alpha-Änderung für den Octreeknoten zu erfassen für den Zweck des Findens der entsprechenden Abtastrate. Die ursprüngliche Nachschlagetabelle mit voller Größe wird verwendet für ein Zusammenfügen während der Laufzeit.
Ein anderer Ansatz, der histogramm-ausgeglichenen-Näherung bezeichnet wird, basiert auf der Beobachtung, dass das Histogramm des Volumens nicht gleichmäßig verteilt ist. Folglich müssen keine gleichquantisierten Level überall in dem Histogramm verwendet werden. Ein Histogrammausgleichsverfahren (Histogram Equalization Method) kann verwendet werden, so dass jeder quantisierte Level die gleiche Anzahl an Wertverteilung hat. Dies führt zu einer quantisierten Tabelle, bei der der mehr besetzte Histgrammbereich endgültigere quantisierte Level bekommt, was genauere Quantisierungsergebnisse zur Folge haben kann.
Ein anderes Quantisierungsverfahren kann verwendet werden, das auf der Tatsache basiert, dass die Transferfunktionen nur in einem begrenzten Bereich von Skalarwerten definiert sind. Folglich muss nur die existierende Anzahl an Level verwendet werden, um nur den begrenzten Bereich zu quantisieren. Beispielsweise können die Transferfunktionen nur in dem Skalarbereich von 1180 bis 2000 definiert sein. Folglich ist es möglich diese begrenzte Region zu quantisieren, indem 256 Level verwendet werden, um zwischen 1024 und 2048 zu quantisieren. Dies bedeutet ein Gruppieren von jeweils 4 Einträgen und das Nehmen des Minimum- und des Maximumwerts als quantisierten Wert. Dies ist genauer verglichen mit einem gleichmäßigen Quantisieren des gesamten Histogramms.
Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Element dieser Tabelle aufgebaut ist. Es sei angenommen, dass das Ziel darin besteht das Tabellenelement Var[25][63] zu konstruieren. Zuerst wird R_max[25][63] aus der quantisierten R-Maximumnachschlagetabelle Lut_Rmax gefunden, wie in Gleichung (4a) gezeigt. Rmax [25][63] = max(LutRmax[25], LutRmax[26], ..., LutRmax[63]) (4a)
Als nächstes wird das Minimum R_min[25][63] von der quantisierten R-Minimumnachschlagetabelle Lut_Rmin gefunden, wie in Gleichung (4b) gezeigt. Rmin[25][63] = min(LutRmin[25], LutRmin[26], ..., LutRmin[63]) (4b)
Folglich kann die normalisierte R Änderung (V_r) berechnet werden unter Verwendung der Gleichung (4c). Vr = (Rmax [25][63] – Rmin[25][63])/Rrange (4c)wobei R_range der dynamische Bereich des Rot-Farbkanals ist. Die Normalisierung erlaubt einen Vergleich zwischen Kanälen. Dann werden die gleichen Schritte für jeden Kanal wiederholt, um V_r, V_g, V_b und V_a zu erhalten. Letztendlich vergleiche und finde das Maximum zwischen allen vier Kanälen. Das Ergebnis ist die maximale Farb/Alpha-Änderung Var[25][63].
Der minimale und der maximale Wert für jeden Octreeknoten werden vorab berechnet und während des Ladens des Volumens gespeichert. Entsprechend können der Minimum- und der Maximumwert verwendet werden, um die Maximumregionaländerungstabelle Var[min][max] nachzuschlagen, um die maximale Farb/Alpha-Änderung innerhalb des Knotens zu bekommen. Da der Farb/Alpha-Kanal quantisiert worden ist, sollten der maximale und der minimale Wert in der gleichen Weise quantisiert werden. Dies kann erreicht werden durch ein Rechtsverschieben des Minimumwerts und des Maximumwerts um 4 Bits in dem obigen Beispiel.
Entsprechend verdeutlicht 8 ein anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung, das gerichtet ist auf ein System und ein Verfahren zum effizienten Schätzen der regionalen Änderung. 8 zeigt einen Prozess 800, der beispielsweise eine Serie von Schritten darstellt oder einen Programmcode oder Algorithmus, der auf einem elektronischen Speicher oder computerlesbarem Medium gespeichert ist, der verwendet werden kann um effizient den regionalen Änderungswert zu erzeugen, bevor auf ihn in Schritt 306 gemäß dem Prozess 300, wie in 3 gezeigt, zugegriffen wird. Der Prozess kann auch ein Modul sein, das einen elektronischen Speicher enthält mit Programmcode, der darauf gespeichert ist, um die Funktionalität durchzuführen. Dieser Speicher ist ein Strukturobjekt. Der Prozess 800 beginnt in Schritt 802. In Schritt 804 wird die Maximumregionaländerungstabelle iterativ erzeugt, wie unter Bezugnahme auf 7 beschrieben. Dann kann der Algorithmus 800 entweder die Maximumregionaländerungstabelle gleichmäßig quantisieren (Schritt 806) oder unter Verwendung einer Histogrammausgleichung (Schritt 808 und 810). In Schritt 806 wird die Maximumregionaländerungstabelle quantisiert mit einem vorbestimmten Faktor. Alternativ kann ein Histogramm des eingegebenen Bilds erzeugt werden, wie in Schritt 808 gezeigt, und dann die Maximumregionaländerungstabelle als Funktion des Histogramms quantisiert werden, wie in Schritt 810 gezeigt, so dass jeder quantisierte Level die gleiche Anzahl an Wertverteilung hat. Als eine alternative Optimierungstechnik kann ein begrenzter Bereich bestimmt werden, in dem die Transferfunktion definiert wird, wie in Schritt 812 gezeigt, und die Maximumregionaländerungstabelle kann nur innerhalb dieses begrenzten Bereichs quantisiert werden, wie in Schritt 814 gezeigt. Diese Techniken können separat oder in entsprechenden Kombinationen verwendet werden, was einem Fachmann auf diesem Gebiet klar ist. Der regionale Änderungswert wird erzeugt, wie in Schritt 816 gezeigt. Der regionale Änderungswert wird ausgegeben für eine Verwendung in dem Prozess 300, wie in Schritt 818 gezeigt. Der Prozess 800 endet in Schritt 820.
Die vorangegangene Diskussion deckt Verfahren ab zum Berechnen der regionalen Abweichung (v). Um die gesamte Transluzenz (regionaler Opazitätswert a_diffsum) eines Octreeknotens zu berechnen, kann der gleiche Prozess verwendet werden, wie bei der Berechnung, ob ein Octreeknoten leer ist oder nicht. Zu diesem Zweck kann eine alphasummierte Bereichstabelle verwendet werden, wie beschrieben in Yang et al. ( U.S. Serie Nr. 11/158,879 ). Die Octreestruktur, die verwendet wird, um zu bestimmen welche Knoten leer sind, hängt von der Transferfunktion ab. Folglich erfordert das Ändern der Transferfunktion ein Neuberechnen der Octreedatenstruktur, was eine bemerkenswerte Verzögerung während der Laufzeit erzeugen kann. Entsprechend, um diese Verzögerung zu verkürzen, kann eine min-max-Struktur in die Octreestruktur integriert werden. Anstelle des Speicherns, ob ein Knoten leer ist, oder nicht, wird der Minimum- und der Maximumwert aller Voxel, die innerhalb eines Knotens enthalten sind, gespeichert. Diese Datenstruktur kann zum ersten Mal gebildet werden, wenn ein Bildvolumen geladen wird, und muss nicht aktualisiert werden, wenn sich die Transferfunktion ändert. Folglich kann eine minmax-Struktur während eines Volumenwiedergebens verwendet werden, um die „Lehrheit" eines Knotens während der Laufzeit zu bestimmen, bei einer Verwendung der alphasummierten Bereichstabelle. Die Gleichung (5) definiert, wie eine alphasummierte Bereichstabelle für jeden Eintrag gebildet wird, wobei lut[i].alpha einen Nachschlagetabellenopazitätswert für das i-te Voxel darstellt.
Die regionale Opazität a_diffsum eines Knotens kann bestimmt werden, indem der Tabelleneintrag des Maximumwerts und der Tabelleneintrag des Minimumwerts subtrahiert werden. Folglich kann der Ausdruck „lutsum[max]-lutsum[min]", wie in Gleichung [6] verdeutlicht, verwendet werden, um zu bestimmen, wie transluzent ein Knoten ist, also dessen regionale Opazität a_diffsum. Wenn die Tabelleneinträge den gleichen Wert haben, wird der Knoten als leer angesehen, da alle Voxel innerhalb dieses Knotens enthalten sind, und folglich der Knoten vollständig transluzent (a_diffsum = 0) ist. Die Maximumänderungstabelle Var[a][b] und die regionale Opazität a_diffsum müssen jedes Mal berechnet werden, wenn sich die Transferfunktion ändert. Die Maximumänderungstabelle Var[a][b] muss bei einem vorherigen Verarbeitungsschritt berechnet werden, während die regionale Opazität a_diffsum für jeden Octreeknoten entweder während der Vorabverarbeitung gefüllt oder während der Laufzeit evaluiert werden kann.
Die Gleichung (6) verdeutlicht ein Beispiel zum Bestimmen der regionalen Opazität a_diffsum. adiffsum = lutsum[530] – lutsum[15] (6)
In dem Beispiel der Gleichung (6) ist der Minimumwert und der Maximumwert des Octreeknotens 15 bzw. 530. Verglichen mit den Originalvolumendaten und der reduzierten Pfadoctreedatenstruktur ist die alphasummierte Bereichstabelle klein und leicht zu berechnen. Beispielsweise hat eine typische alphasummierte Bereichstabelle für 16 × 16 × 16 Knoten nur 4096 Einträge. Da die Berechnung der Tabelle, wie in Gleichung (5) gezeigt inkremental ist, erfolgt die Aktualisie rung der Tabelle sehr schnell. Folglich, jedes Mal wenn sich die Transferfunktion ändert, muss nur die alphasummierte Bereichstabelle aktualisiert werden, anstatt den reduzierten Pfadoctrees zu rekonstruieren. Das Aktualisieren der Tabelle kann in Millisekunden durchgeführt werden und ist für den Endbenutzer nicht bemerkbar.
Entsprechend verdeutlicht 9 ein anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung, die gerichtet ist auf ein System und ein Verfahren zum Bestimmen des regionalen Opazitätswerts. 9 zeigt einen Prozess 900, der beispielsweise eine Serie von Schritten darstellt, oder einen Programmcode oder einen Algorithmus, der auf einem elektronischen Speicher oder computerlesbarem Medium gespeichert ist, der verwendet werden kann zum Erzeugen eines regionalen Opazitätswerts vor einem Zugriff in Schritt 310 des Prozessors 300, wie in 3 gezeigt. Der Prozess kann auch ein Modul sein, das einen elektronischen Speicher enthält, mit Programmcode, der darauf gespeichert ist, um die Funktionalität durchzuführen. Dieser Speicher ist ein Strukturobjekt. Der Prozess 900 beginnt in Schritt 902. Die alphasummierte Bereichstabelle wird erzeugt wie oben beschrieben, und in Schritt 904 gezeigt. Das Minimum und das Maximum der alphasummierten Bereichstabelle wird berechnet, wie in Schritt 906 gezeigt. Ein regionaler Opazitätswert wird bestimmt aus dem Minimum und dem Maximum der alphasummierten Bereichstabelle wie in Schritt 908 gezeigt. Der regionale Opazitätswert wird ausgegeben zur Verwendung in dem Prozess 300, wie in Schritt 910 gezeigt. Der Prozess 900 endet in Schritt 912.
Wenn alle Elemente in der Gleichung (2) berechnet sind, kann die Abtastrate für jeden Octreeknoten bestimmt werden. Ein Verfahren liegt darin eine Nachschlagetabelle für jede Abtastrate von 0,1, 0,2, ... 1,2, ... 20 zu definieren. Dann darin die Abtastrate, die unter Verwendung der Gleichung (2) berechnet worden ist, in 30 Wertbereiche zu teilen, wobei jeder Bereich auf eine Abtastrate abgebildet ist. Folglich ist es effizient die Abtastrate für jeden Octreeknoten zu bestimmen. Eine Alphakorrektur ist erforderlich, da unterschiedliche Abtastraten entlang jedes Strahls verwendet werden. Die Gleichung (7) zeigt, wie der korrekte Alphawert unter Verwendung der Alphakorrektur berechnet wird.
Durch dynamisches Ändern der Abtastrate entlang der Betrachtungsrichtung gemäß regionalen Daten-/Farb-/Alpha-Änderungen, regionalen und akkumulierten Tranluszenz/Opazitätswerten und Qualitätseinstellungen kann die Performance des Volumenwiedergebens stark verbessert werden ohne die wiedergegebene visuelle Bildqualität zu verschlechtern für diejenigen Transferfunktionen, für die „Space Leaping" (Raumsprung) und „Early Ray Termination" (Frühstrahlbeendigung) nicht effektiv sind.
10 zeigt entsprechend ein anderes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung, das gerichtet ist auf System und ein Verfahren zum Wiedergeben eines Volumenbilds. 10 zeigt einen Prozess 1000, der beispielsweise eine Serie von Schritten ist, oder Programmcode oder ein Algorithmus, der auf einem elektronischen Speicher oder computerlesbarem Medium gespeichert ist, der verwendet werden kann, um ein Volumenbild wiederzugeben. Der Prozess kann auch ein Modul sein, das einen elektronischen Speicher enthält, mit Programmcode, der darauf gespeichert ist, um die Funktionalität durchzuführen. Dieser Speicher ist ein Strukturobjekt. Der Prozess 1000 beginnt in Schritt 1002. Ein reduziertes Pfadoctree des volumetrischen Bilds wird erzeugt, wie in Schritt 1004 gezeigt. Jeder Knoten entlang eines Strahls durch das Volumenbild hindurch wird besucht, wie in Schritt 1006 gezeigt. Während jeder Knoten besucht wird, wird ein akkumulierter Opazitätswert (a_accum) berechnet entlang jedes Strahls unter Verwendung der Gleichung (1), wie in Schritt 1008 gezeigt. Ein regionaler Änderungswert (v) wird für jeden Knoten berechnet unter Verwendung eines der Verfahren, wie oben beschrieben, wie in Schritt 1010 gezeigt. Ein regionaler Opazitätswert (a_diffsum) wird für jeden Knoten berechnet, indem das oben beschriebene Verfahren verwendet wird, wie in Schritt 1012 gezeigt. Eine Qualitätseinstellung (q), die eine standardmäßige Abtastrate darstellt, und folglich eine Standardbildqualität, wird aus dem Speicher geholt (zugegriffen), wie in Schritt 1014 gezeigt. Eine Abtastrate für jeden Knoten wird bestimmt, wie in Schritt 1016 gezeigt. Die Intensität jedes Voxels wird abgetastet an jedem Knoten entlang jedes Strahls unter Verwendung der Abtastrate, wie in Schritt 1018 gezeigt. Jede Abtastung wird zusammengefügt in ein Wiedergeben des Volumenbilds, wie in Schritt 1020 gezeigt. Letzendlich wird das Wiedergeben des Volumenbilds (ein 2D Bild) ausgegeben, wie in Schritt 1022 gezeigt. Die ausgegebene Wiedergabe kann auf einer Anzeige angezeigt werden (in 1 als Element 114 gezeigt), und/oder über ein Netzwerk übertragen werden (in 1 als Element 120 gezeigt), und/oder in dem Speicher gespeichert werden. Jede andere weitere Verarbeitung, Anzeige oder Ausdruckschritte können durchgeführt werden, was deutlich ist für einen Fachmann auf diesem Gebiet, nachdem das ausgegebene Wiedergeben in Schritt 1022 erhalten worden ist. Der Prozess endet in Schritt 1024. Der Prozess zum Erzeugen des regionalen Änderungswerts (v) wurde im Einzelnen unter Bezugnahme auf die 4 bis 8 im vorangegangenen beschrieben. Der Prozess zum Erzeugen des regionalen Opazitätswerts (a_diffsum) wurde im Einzelnen unter Bezugnahme auf die obige 9 beschrieben.
11 zeigt Module oder Verarbeitungseinrichtungen 1100, die angepasst sind zum Durchführend der beschriebenen Funktionalität der vorliegenden Erfindung. Die Volumenbilddaten werden in dem Modul 1102 gespeichert. Die Volumenbilddaten werden dem reduzierten Pfadoctreedatenstrukturmodul 1104 bereitgestellt, das eine reduzierte Pfadoctreedatenstruktur aus den Volumenbilddaten erzeugt, wie oben beschrieben. Unter Verwendung der reduzierten Pfadoctreedatenstruktur wird der regionale Änderungswert (v) in dem Modul 1106 bestimmt, der akkumulierte Opazitätswert (a_accum) wird in dem Modul 1108 bestimmt, der regionale Opazitätswert (a_diffsum) wird in dem Modul 1110 bestimmt. Die Qualitätseinstellung (q) wird aus dem Modul 1112 geholt (zugegriffen). Die Gewichtungsfunktionen (A, B, C, D) werden von dem Modul 1114 geholt (zugegriffen). Der regionale Änderungswert (v), der akkumulierte Opazitätswert (a_accum), der regionale Opazitätswert (a_diffsum), die Qualitätseinstellung (q) und die Gewichtungsfunktion (A, B, C, D) werden verwendet, um die Abtastrate in dem Modul 1116 zu bestimmen, zu erzeugen, auszuwählen und/oder anzupassen. Die Abtastrate wird verwendet in dem Modul 1118, um ein 2D Bild des Eingabevolumenbilds zu erzeugen und wiederzugeben. Das wiedergegebene 2D Bild wird in dem Modul 1120 gespeichert, für eine weitere Verarbeitung oder Anzeige.
Die 12A und 12B zeigen einen Vergleich der Wiedergabeergebnisse, bei denen die Leistungsfähigkeit verdoppelt wurde, wenn die Prinzipien der vorliegenden Erfindung verwendet wurden (12A), verglichen damit, wenn die Prinzipien der vorliegenden Erfindung nicht verwendet wurden (12B), ohne Verschlechterung der Bildqualität. Beide Bilder 12A und 12B wurden erzeugt unter Verwendung der gleichen Qualitätseinstellung. In diesem Beispiel wurde die Leistungsfähigkeit verdoppelt ohne visuelle Qualitätsverschlechterung, wie man durch Vergleichen der 12A und 12B sehen kann.
Die 13A und 13B zeigen einen Vergleich der Wiedergabeergebnisse, wenn die Prinzipien der vorliegenden Erfindung (13A) verwendet werden, verglichen damit, wenn die Prinzipien der vorliegenden Erfindung (13B) nicht verwendet werden, bei gleichen Performance, was in einer besseren Bildqualität resultiert. Die Bilder 13A und 13B haben unterschiedliche Qualitätseinstellungen, wurden jedoch mit der gleichen Performance erzeugt (in der gleichen Zeit). Die Prinzipien der vorliegenden Erfindung resultieren in einer höheren Auflösung des Bilds ohne Holzmaser-Artefakt (Wood Grain Artifact) (13A), verglichen mit einem Bild, das unter Verwendung der herkömmlichen Techniken erzeugt wurde (13B).
Durch dynamisches Ändern der Abtastrate gemäß den regionalen Daten-, Farb- und/oder Alphaänderungen, der regionalen und akkumulativen Opazitäten und der Qualitätseinstellungen, ist es möglich, eine signifikante Leistungsfähigkeitsverbesserung für transluszente Transferfunktionen ohne visuelle Qualitätsverschlechterung zu erreichen.
Aus dem Vorangegangenen wird deutlich, dass die Erfindung implementiert werden kann als Computersoftware, die auf einem Speichermedium oder über ein Übertragungsmedium wie LAN oder WAN, beispielsweise das Internet bereitgestellt werden kann. Es soll ferner verstanden werden, dass, weil einige der Systemkomponenten und der Verfahrensschritt, die in den Figuren verdeutlicht sind, in Software implementiert werden können, die tatsächlichen Verbindungen zwischen den Systemkomponenten (oder den Prozessschritten) abweichen können in Abhängigkeit von der Art und Weise, wie die vorliegende Erfindung programmiert wird. Durch die Lehren der vorliegenden Erfindung kann ein Fachmann auf diesem Gebiet diese Anwenden und ähnliche Implementierungen oder Konfigurationen der vorliegenden Erfindung erhalten.
Es soll verstanden werden, dass die vorliegende Erfindung in verschiedenen Formen aus Hardware, Software, Firmware, Spezialzweckprozessen oder Kombinationen davon implementiert werden kann. In einem Ausführungsbeispiel kann die vorliegende Erfindung in Software implementiert werden, als Anwendungsprogramm, das auf einem computerlesbaren Programmspeichergerät verkörpert ist. Das Anwendungsprogramm kann hochgeladen werden auf eine Maschine, die eine geeignete Architektur aufweist und von dieser ausgeführt werden.
Die speziellen hier offenbarten Ausführungsbeispiele sind lediglich beispielhaft, aber die Erfindung kann modifiziert werden und in der Praxis in unterschiedliche, aber äquivalente Art und Weise praktiziert werden, die für einen Fachmann auf diesem Gebiet offensichtlich ist. Ferner sollen keine Beschränkungen durch die Details bezüglich Konstruktion und Design, wie hier gezeigt, vorgenommen werden, anders als in den folgenden Ansprüchen beschrieben. Es ist folglich offensichtlich, dass die speziellen Ausführungsbeispiele, wie oben offenbart, geändert und modifiziert werden können, und dass alle derartigen Änderungen als innerhalb den Schutzbereich der Erfindung fallend angesehen werden können. Obwohl illustrative Ausführungsbeispiele der Erfindung im Einzelnen beschrieben wurden unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeich nungen soll verstanden werden, dass die Erfindung nicht auf diese präzisen Ausführungsbeispiele begrenzt ist, und dass verschiedene Änderungen und Modifikationen vorgenommen werden können von einem Fachmann auf diesem Gebiet, ohne den Schutzbereich der vorliegenden Erfindung zu verlassen, wie er in den beigefügten Ansprüchen definiert ist.

Claims

Verfahren zum Einstellen einer Wiedergabeabtastrate eines Bilds, mit Bereitstellen einer Anfangsabtastrate; Bestimmen (306) eines Regionaländerungswerts, der regionale Daten-, Farb- und/oder eine Alphaänderung darstellt; Bestimmen (308) eines akkumulierten Opazitätswerts, der eine Opazität darstellt, die über einen Strahl in dem Bild akkumuliert wurde; Bestimmen (310) eines regionalen Opazitätswerts, der eine regionale Opazität darstellt; Zugreifen (312) auf eine Qualitätseinstellung, die eine standardmäßige Abtastrate darstellt; und Einstellen (316) der Abtastrate als Funktion des Regionaländerungswerts, des akkumulierten Opazitätswerts, des regionalen Opazitätswerts und der Opazitätseinstellung.
Verfahren zum Wiedergeben eines Bilds mit Bilden (1004) eines reduzierten Pfad-Octree des Volumenbilds mit n-Level; Besuchen (1006) jedes n-ten Knotens entlang eines Strahls durch das Volumenbild hindurch; Erzeugen (1008) eines akkumulierten Opazitätswerts entlang jedes Strahls, während jeder n-ten Levelknoten besucht wird; Berechnen (1010) eines Regionaländerungswerts, der Daten-, Farb- und/oder Alphaänderung an jedem Knoten n-ten Levels darstellt; Berechnen (1012) eines regionalen Opazitätswerts, der eine regionale Opazität an jedem Knoten n-ten Levels darstellt; Zugreifen (1014) auf eine Qualitätseinstellung, die eine standardmäßige Abtastrate darstellt; Bestimmen (1016) einer Abtastrate für jeden Knoten n-ten Levels als Funktion des Regionaländerungswerts, des akkumulierten Opazitätswerts, des regionalen Opazitätswerts und der Qualitätseinstellung; Abtasten (1018) jeder Voxelintensität an jedem Knoten n-ten Levels mit der Abtastrate; und Zusammenfügen (1020) jeder Abtastung in ein Wiedergeben des Bilds.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei, wenn das Octree reduzierten Pfads gebildet wird, disjunkte Gruppen benachbarter Voxel des Bilds in einen oder in mehrere Knoten ersten Levels gebildet werden, disjunkte Gruppen benachbarter Knoten i-ten Levels des Octree in einen oder mehrere Knoten (i + 1)-ten Levels gebildet werden, und jeder Knoten i-ten Levels einen minimalen Intensitätswert und einen maximalen Intensitätswert enthält.
Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, wobei, wenn jeder Knoten i-ten Levels besucht wird, wenn der Knoten n-ten Levels nicht leer ist: Abtasten jedes Knoten niedrigeren Levels, der darin enthalten ist, entlang des Strahls; und wenn der Koten niedrigeren Levels nicht leer ist: Wiederholen der Schritte des Abtastens jedes Knotens nächst niedrigeren Levels bis ein Leerknoten oder Voxellevel erreicht ist.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei der Minimumintensitätswert eines Knotens eine minimale Intensität jedes Voxels enthält, der innerhalb des Knotens enthalten ist, wobei der Maximumintensitätswert eines Knotens eine maximale Intensität jedes Voxels enthält, der innerhalb des Knotens enthalten ist; und Verwenden des Maximumintensitätswerts und des Minimumintensitätswerts, um den regionalen Opazitätswert zu berechnen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 5, wobei die Funktion variable Koeffizienten hat, die ausgewählt werden, um den Regionaländerungswert, den akkumulierten Opazitätswert, den regionalen Opazitätswert und die Qualitätseinstellung zu modulieren.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 6, wobei das Volumenbild eine Mehrzahl von digitalisierten Intensitäten enthält, die einem Bereich (Domain) von Voxeln in einem 3-D Raum entsprechen.
Verfahren zum Bestimmen einer Abtastrate, enthaltend: Zugreifen auf einen Regionaländerungswert, Zugreifen auf einen akkumulierten Opazitätswert; und Bestimmen der Abtastrate als Funktion des Regionaländerungswerts und des akkumulierten Opazitätswerts.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei der akkumulierte Opazitätswert eine Opazität darstellt, die über einen Strahl in einem Volumenbild akkumuliert wurde.
Verfahren nach Anspruch 8 oder 9, wobei der Regionaländerungswert eine regionale Daten-, Farb- und/oder Alphaänderung darstellt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 8 bis 10, wobei der Schritt des Zugreifens auf einen Regionaländerungswert ferner enthält: Berechnen von Farbgradienten jeder Farbkomponente für das Voxel; Bestimmen eines Maximumgradienten als Funktion der Farbgradienten; und Bestimmen des Regionaländerungswerts als Funktion des Maximumgradienten.
Verfahren nach Anspruch 11, ferner mit Zugreifen auf einen Minimumdatenwert und einen Maximumdatenwert von einem Octreeknoten; Berechnen von Minimum- und Maximumtransferfunktionswerten basierend auf dem Minimumdatenwert und dem Maximumdatenwert; Bestimmen eines Abtastabstands, der einen Abstand darstellt zwischen zwei benachbarten Abtastungen; und Bestimmen des Regionaländerungswerts als Funktion des Minimum- und Maximumtransferfunktionswerts und des Abtastabstands.
Verfahren nach einem der Ansprüche 8 bis 12, wobei der Schritt des Zugreifens auf einen Regionaländerungswert ferner enthält: Erzeugen einer Maximumregionaländerungstabelle während einer Vorverarbeitung; und Erzeugen eines Regionaländerungswerts von der Maximumregionaländerungstabelle:
Verfahren nach Anspruch 13, wobei die Maximumregionaländerungstabelle erzeugt wird, indem jeder Tabelleneintag iterativ berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei der Schritt des Zugreifens auf den Regionaländerungswert ferner enthält: Quantisieren der Maximumregionaländerungstabelle durch einen vorbestimmten Faktor.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei der Schritt des Zugreifens auf einen Regionaländerungswert ferner enthält: Erzeugen eines Histogramms; und Quantisieren der Maximumregionaländerungstabelle als Funktion des Histogramms.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei der Schritt des Zugreifens auf einen Regionaländerungswert ferner enthält: Bestimmen eines begrenzten Bereichs, in dem eine Transferfunktion definiert ist; und Quantisieren der Maximumregionaländerungstabelle in dem begrenzten Bereich.
Verfahren nach einem der Ansprüche 8 bis 17, ferner mit Zugreifen auf einen regionalen Opazitätswert; und Einstellen der Abtastrate als Funktion des regionalen Opazitätswerts.
Verfahren nach Anspruch 18, wobei der Schritt des Zugreifens auf einen Regionaländerungswert ferner enthält: Erzeugen einer alphasummierten Bereichstabelle; Bestimmen eines Minimums und eines Maximums der alphasummierten Bereichstabelle; Berechnen eines regionalen Opazitätswerts von dem Minimum und dem Maximum der alphasummierten Bereichstabelle.
Verfahren nach einem der Ansprüche 8 bis 19, ferner enthaltend Zugreifen auf eine Qualitätseinstellung; und Einstellen der Abtastrate als Funktion der Qualitätseinstellung.
Verfahren nach Anspruch 20, wobei die Qualitätseinstellung eine standardmäßige Abtastrate darstellt.
Vorrichtung zum Wiedergeben eines Bilds, enthaltend: ein Mittel zum Bilden eines Octree mit reduziertem Pfad eines Volumenbilds mit n-Level; ein Mittel zum Besuchen jeden Knoten n-ten Levels entlang eines Strahls durch das Volumenbild hindurch; ein Mittel zum Erzeugen eines akkumulierten Opazitätswerts entlang jedes Strahls während jeder Knoten n-ten Levels besucht wird; ein Mittel zum Berechnen eines Regionaländerungswerts, der eine Daten-, Farb- und/oder Alphaänderung an jedem Knoten n-ten Levels darstellt; ein Mittel zum Berechnen eines Regionalopazitätswerts, der eine Regionalopazität an jedem Knoten n-ten Levels darstellt; ein Mittel zum Zugreifen auf eine Qualitätseinstellung, die eine standardmäßige Abtastrate darstellt; ein Mittel zum Bestimmen einer Abtastrate als Funktion des Regionaländerungswerts, des akkumulierten Opazitätswerts, des Regionalopazitätswerts und der Qualitätseinstellung; ein Mittel zum Abtasten jeder Voxelintensität an jedem Knoten n-ten Levels mit der Abtastrate; und ein Mittel zum Zusammenfügen jeder Abtastung in ein Wiedergeben des Volumenbilds.
System zum Wiedergeben eines Bilds, enthaltend einen oder mehrere Prozessoren; einen oder mehrere Speicher, die operativ gekoppelt sind an einen oder mehrere Prozessoren, zum Speichern von Programmcode, der einen oder mehrere Prozessoren dazu veranlasst zum: Bilden eines Octree mit reduziertem Pfad eines Volumenbilds mit n-Leveln; Besuchen jedes Knoten n-ten Levels entlang eines Strahls durch das Volumenbild; Erzeugen eines akkumulierten Opazitätswerts entlang jedes Strahls während jeder Knoten n-ten Levels besucht wird; Berechnen von einem Regionaländerungswert, eine Daten-, Farb- und/oder Alphaänderung an jedem Knoten n-ten Levels darstellt; Berechnen eines Regionalopazitätswerts, der eine regionale Opazität an jedem Knoten n-ten Levels darstellt; Zugreifen auf eine Qualitätseinstellung, die eine standardmäßige Abtastrate darstellt; Bestimmen einer Abtastrate als Funktion des Regionaländerungswerts, des akkumulierten Opazitätswert, des regionalen Opazitätswerts und der Qualitätseinstellung; Abtasten jeder Voxelintensität an jedem Knoten n-ten Levels mit der Abtastrate; und Zusammenfügen jeder Abtastung in eine Wiedergabe des Volumenbilds.
System nach Anspruch 23, wobei der eine oder die mehreren Speicher zusätzlichen Programmcode speichern, der den einen oder die mehreren Prozessoren weiter veranlasst zum: iterativen Erzeugen einer Maximumregionaländerungstabelle während einer Vorverarbeitung; und Quantisieren der Maximumregionaländerungstabelle durch einen vorbestimmten Faktor basierend auf einem Histogramm des Volumenbilds, und Berechnen des Regionaländerungswerts aus der Maximumregionaländerungstabelle.