Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2011

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: perfuzja dynamiczna mózgowa

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Klasyfikacja i wizualizacja zobrazowań dpTK w środowisku trójwymiarowym

Ogiela M. R., Hachaj T.

Pomiary Automatyka Kontrola

2011

R. 57, nr 11

1444-1447

W artykule został zaprezentowany wspomagany sprzętowo algorytm wizualizujący trójwymiarowe dyskretne pola skalarne o teoretycznie dowolnych rozmiarach. Zostały również przedstawione oryginalne wyniki badań, w których określono zależność pomiędzy szybkością wizualizacji (fps) a ilością przesłań danych pomiędzy pamięcią RAM komputera i kartą graficzną. Zbadano także w jaki sposób szacowanie gradientu pola skalarnego przed procesem wizualizacji wpływa na przyspieszenie tworzenia grafiki w wypadku dużych objętości. Jeżeli zbiór danych został podzielony na wiele podzbiorów (w przeprowadzany doświadczeniu było ich 512) algorytmy estymujące gradient we wstępnym przetwarzaniu działały wolniej niż liczące go czasie rzeczywistym, ponieważ te drugie redukują ilość danych, które muszą być przesłane do GPU.

In this paper a new hardware accelerated algorithm pipeline (Fig. 1) for visualization of three-dimensional scalar fields without limitation on dataset size (Fig. 2) is described. There are presented original results of research on average performance speed (fps) of rendering algorithms as a function of data transitions between RAM and GPU (Tab 1. and Fig. 3). The speed of rendering decreases with number of partitioning and view-aligned slices. It has also been investigated how the pre-rendering gradient estimation influences the visualization process in case of large volumetric datasets. It is shown that in case of large partitioning of volume it is better to transfer less data to GPU memory and to compute the gradient value on the fly. The potential usage of that algorithm as a visualization module for the system performing cognitive analysis of dpCT data [3, 4, 5] is presented. The output data of the diagnostic algorithm is a superimposition onto the volume CT data (Fig. 4). This particular solution gives additional support to medical personnel by supplying them with simultaneous visualization of medical data of different modalities enabling more accurate diagnosis.