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Die Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz moderner Grafikhardware (GPU) für die Visualisierung und Verarbeitung medizinischer Volumendaten. Die zunehmende Steigerung der Rechenleistung ermöglicht den Einsatz von Standardsystemen für Anwendungsgebiete, die bisher nur speziellen Workstations vorbehalten waren. Zusammen mit dem wesentlichen Vorteil von Grafikhardware Daten direkt anzeigen zu können, sind Verfahren wie visualisierungsgestütztes Berechnen ("visual computing") oder interaktives Steuern von Berechnungen ("computational steering") erst möglich geworden. Darauf wird anhand mehrerer Beispielanwendungen und umgesetzten Konzepten wie den "ray textures" im Detail eingegangen. Da die zu verarbeitenden und darzustellenden Datenmengen stetig ansteigen, ist aufgrund von Speicher- und Bandbreiteneinschränkungen eine kompakte Repräsentation der Daten notwendig. Während die Datenkompression selbst eingehend erforscht wurde, beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit Möglichkeiten, Berechnungen direkt auf den komprimierten Daten durchführen zu können. Dazu wurden verschiedene Algorithmenklassen identifiziert und in die Wavelet-Domäne übertragen. Mit Hilfe von speziellen Varianten der komprimierten Repräsentation ist eine effiziente Umsetzung grundlegender Bildverarbeitungsalgorithmen möglich und zeigt zugleich das Potential dieses Ansatzes auf. Aus technischer Sicht wurde im Laufe der Arbeit die GPU-basierte Programmierumgebung "Cascada" entwickelt. Sowohl die Einführung von objektorientierten Konzepten in die Shaderprogrammierung, als auch eine hierarchische Repräsentation von Berechnungs- und/oder Visualisierungsschritten vereinfacht den Einsatz von Grafikhardware ohne wesentliche Leistungseinbußen. Dies wird anhand verschiedener Implementationen in den jeweiligen Beiträgen und zwei klinischen Projekten im Bereich der Diagnoseunterstützung gezeigt. Hierbei geht es zum einen um die semi-automatische Segmentierung der Leber in niedrig aufgelösten MR-Datensätzen, zum anderen um Möglichkeiten zur Vermessung von abdominalen Aortenaneurysmen; jeweils unterstützt durch Grafikhardware. Darüber hinaus ermöglicht "cascada" auch die Erweiterung hinsichtlich aktueller Architekturen für den universellen Einsatz von Grafikhardware, sowie künftige Entwicklungen durch ein modulares Design.
Computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) in the medical area deliver huge amounts of data, which doctors have to handle in a short time. These data can be visualised efficiently with direct volume rendering. Consequently most direct volume rendering applications on the market are specialised on medical tasks or integrated in medical visualisa- tion environments. Highly evolved applications for tasks like diagnosis or surgery simulation are available in this area. In the last years, however, another area is making increasing use of com- puted tomography. Companies like phoenix |x-ray, founded in 1999 pro- duce CT-scanners especially dedicated to industrial applications like non destructive material testing (NDT). Of course an application like NDT has different demands on the visualisation than a typical medical application. For example a typical task for non destructive testing would be to high- light air inclusions (pores) in a casting. These inclusions usually cover a very small area and are very hard to classify only based on their density value as this would also highlight the air around the casting. This thesis presents multiple approaches to improve the rendering of in- dustrial CT data, most of them based on higher dimensional transfer func- tions. Therefore the existing volume renderer application of VRVis was extended with a user interface to create such transfer functions and exist- ing render modes were adapted to profit from the new transfer functions. These approaches are especially suited to improve the visualisation of sur- faces and material boundaries as well as pores. The resulting renderings make it very easy to identify these features while preserving interactive framerates.