کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6920343 864276 2013 9 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Automatic transfer function design for medical visualization using visibility distributions and projective color mapping
ترجمه فارسی عنوان
طراحی تابع انتقال اتوماتیک برای تجسم پزشکی با استفاده از توزیع دید و نقشه برداری تصویری
کلمات کلیدی
طراحی تابع انتقال، تجسم حجم، توزیع دید نقشه برداری رنگ
ترجمه چکیده
توابع انتقال نقش کلیدی در رندر داده های پزشکی دارند، اما دستکاری تابع انتقال غیرقابل شناختی است و می تواند وقت گیر باشد؛ دستیابی به تجسم مطلوب آناتومی یا پاتولوژی بیمار دشوار است. برای غلبه بر این مشکل، ما یک سیستم برای طراحی تابع انتقال اتوماتیک براساس توزیع بصری و نقشه برداری تصویری ارائه می دهیم. به جای تخصیص کدورت به طور مستقیم بر اساس شدت واکسل و اندازه شیب، تابع انتقال کدورت به طور خودکار با تطابق با توزیع بینایی مشاهده شده به توزیع دید قابل مشاهده می شود. یک طرح تخصیص رنگ اتوماتیک براساس نقشه برداری تصویری پیشنهاد شده است تا رنگهایی را که برای تبعیض بصری ساختارهای مختلف اجازه می دهد، اختصاص دهند، در حالی که منعکس کننده میزان تشابه بین آنها است. هنگامی که روش ما بر روی چندین مجموعه داده های حجمی پزشکی مورد آزمایش قرار گرفت، ساختار کلیدی درون جلد به وضوح با حداقل مداخله کاربر تجسم می شد.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Transfer functions play a key role in volume rendering of medical data, but transfer function manipulation is unintuitive and can be time-consuming; achieving an optimal visualization of patient anatomy or pathology is difficult. To overcome this problem, we present a system for automatic transfer function design based on visibility distribution and projective color mapping. Instead of assigning opacity directly based on voxel intensity and gradient magnitude, the opacity transfer function is automatically derived by matching the observed visibility distribution to a target visibility distribution. An automatic color assignment scheme based on projective mapping is proposed to assign colors that allow for the visual discrimination of different structures, while also reflecting the degree of similarity between them. When our method was tested on several medical volumetric datasets, the key structures within the volume were clearly visualized with minimal user intervention.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computerized Medical Imaging and Graphics - Volume 37, Issues 7–8, October–December 2013, Pages 450-458
نویسندگان
, , , , ,