基于GPU的低剂量CT容积数据体绘制算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外发展与研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第15-17页 |
| 2 相关技术及理论基础 | 第17-30页 |
| 2.1 引言 | 第17-18页 |
| 2.2 常用体绘制算法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 光线投射算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 光线投射加速算法概述 | 第19-21页 |
| 2.2.3 溅射法 | 第21页 |
| 2.2.4 剪切变形法 | 第21-22页 |
| 2.3 低剂量CT图像质量分析 | 第22-23页 |
| 2.4 GPU技术简介 | 第23-30页 |
| 2.4.1 GPU发展介绍 | 第24-25页 |
| 2.4.2 GPU流水线 | 第25-27页 |
| 2.4.3 GPU着色器 | 第27-28页 |
| 2.4.4 GPU高级着色语言 | 第28-30页 |
| 3 低剂量CT容积数据预处理算法 | 第30-44页 |
| 3.1 常规剂量CT图像预处理 | 第30-34页 |
| 3.2 低剂量CT图像预处理简介 | 第34-37页 |
| 3.2.1 剪切波变换 | 第34-36页 |
| 3.2.2 Anscombe变换 | 第36-37页 |
| 3.3 改善低剂量CT图像预处理算法 | 第37-39页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第39-43页 |
| 3.4.1 定量评价 | 第39-41页 |
| 3.4.2 视觉评价 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于GPU的改进光线投射算法 | 第44-55页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 传统光线投射算法的计算复杂度分析 | 第44-46页 |
| 4.3 减少计算复杂度的方法 | 第46-48页 |
| 4.3.1 加速度步长采样 | 第46页 |
| 4.3.2 快速复合插值方法 | 第46-48页 |
| 4.4 基于GPU加速的光线投射算法设计 | 第48-49页 |
| 4.5 实验及评价 | 第49-54页 |
| 4.5.1 定量评价 | 第50-51页 |
| 4.5.2 视觉评价 | 第51-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 基于GPU的低剂量CT容积数据体绘制算法设计 | 第55-62页 |
| 5.1 算法的提出 | 第55-56页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第56-59页 |
| 5.2.1 重建图像质量 | 第57-58页 |
| 5.2.2 渲染及交互速度 | 第58-59页 |
| 5.3 高速三维重建系统 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 个人简历、硕士在读期间所发表的学术论文与研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
