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如何利用體測繪技術對新冠肺炎CT數據進行可視化

原創
大數據 數據可視化
本文將帶領讀者利用科學可視化軟件對新冠肺炎 CT 數據進行體測繪可視化,并帶領讀者了解可視化背的技術。

【51CTO.com原創稿件】新冠肺炎自發現以來對人們的生產生活造成了極大的影響,并且對世界各國的經濟生活都造成了不小的沖擊。在我國政府和人民的協作奮戰下,中國的新冠肺炎得到了有效的控制。然而在世界上的其他國家比如美國,新冠肺炎卻有愈演愈烈,失去控制的形式。本文將帶領讀者利用科學可視化軟件對新冠肺炎 CT 數據進行體測繪可視化,并帶領讀者了解可視化背的技術。

首先,我們訪問網站 http://covidctscans.org/ 。這個網站提供了若干國外的新冠肺炎患者的 CT 掃描數據,點擊下圖中紅框中的圖標下載原始的 CT 數據(DICOM 格式)。

 

體測1

新冠肺炎患者的原始 CT 掃描數據是一張一張的圖片,我們現在想辦法用 3D 的形式把它顯示出來。訪問 http://www.radiantviewer.com 下載 Radiant DICOM Viewer。在 Windows 操作系統進行安裝后,點擊打開文件按鈕,選擇下載的新冠肺炎 CT 數據文件夾,得到界面如下:

點擊 3D Volume Rendering 圖標,得到下面的界面:

我們可以清晰的看到患者的衣服和肺部組織結構,注意現在我們看到的是 3D 的醫學成像。我們可以通過適當的調整色彩,并且旋轉從多個角度觀察患者的肺部數據:

由于 Radiant DICOM Viewer 是免費軟件,因此功能有限,在色彩的選擇上只有系統默認色彩而沒有其他選擇余地。如果我們需要更好的可視化效果,需要自己編程來實現相關功能,而不是簡單的利用免費軟件。這里我們就不得不提到體測繪技術 (Volume Rendering)。

體測繪技術(Volume Rendering)是一種可視化 3D 網格數據的技術。體測繪技術將 3D 的網格數據展示在 2D 的屏幕上,同時將連續的數據轉化為離散的數據。最后體測繪需要將網格數據轉化為顏色和透明度。將網格數據轉化為顏色和透明度的函數叫做 Transfer Function。在具體的可視化過程中涉及了分類和光線追蹤等技術。具體的技術細節可以參考美國俄亥俄州立大學的課件:

http://web.cse.ohio-state.edu/~shen.94/788/Au02/VR.ppt

在利用體測繪技術進行可視化的過程中,在不涉及復雜的可視化場景的情況下,可以利用現有的算法庫進行編程。比如利用 VTK 可以非常方便的實現等值面提取和體測繪等可視化功能。而特別專業的科學可視化需要配備專門的技術人員進行項目開發,甚至國外有些公司就是專門從事科學可視化技術和產品研發的。

作者:汪昊

簡介:汪昊,算法總監,Funplus 前人工智能實驗室負責人,恒昌利通前大數據部負責人,美國猶他大學碩士,在百度,新浪,網易,豆瓣等公司有多年的研發和技術管理經驗,擅長機器學習,大數據,推薦系統,社交網絡分析等技術。在 TVCG 和 ASONAM 等國際會議和期刊發表論文 10 篇。本科畢業論文獲國際會議 IEEE SMI 2008 最佳論文獎。

【51CTO原創稿件,合作站點轉載請注明原文作者和出處為51CTO.com】

 

責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO
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