下载文档原格式
医学图像的三维重建与可视化医学图像的三维重建与可视化是目前医学领域中的研究热点之一。
通过将医学图像转化为三维模型，医生和研究人员可以更好地观察和分析病灶，从而更准确地进行诊断和治疗，提高患者的治疗效果和生活质量。
本文将从三维重建技术和可视化技术两个方面介绍医学图像的三维重建与可视化。
三维重建技术三维重建技术是将多幅医学图像处理后，生成一个三维模型的过程。
常用的医学图像包括X光片、CT、MRI等。
三维重建技术是一项非常技术含量高的工作，需要专业的软件和设备支持，一般需要数学、物理等多个领域的知识的综合运用。
三维重建的过程主要有两步：首先是图像预处理，此步骤对图像进行去噪、增强和分割等操作，以提高三维重建的精度；然后是生成三维模型，此过程需要通过算法和数学模型来将二维图像转化为三维模型。
常用的三维重建方法包括Marching Cubes算法和Voxel Coloring算法。
其中Marching Cubes算法是一种基于灰度值的重建方法，适合于处理CT和MRI图像；而Voxel Coloring算法则是一种基于颜色的重建方法，适合处理表面模型。
可视化技术可视化技术是将三维重建的模型以可视化的方式呈现出来，让医生和研究人员可以更直观、更全面地了解病灶的情况。
常用的可视化技术包括虚拟现实技术、动态模拟技术和实时互动技术等。
虚拟现实技术是将三维重建的模型放入虚拟现实环境中展示，模拟真实环境的同时提供完整的三维信息。
这种技术通常需要大型的设备和高显卡性能的计算机。
虚拟现实技术可以让医生和研究人员在模拟环境下进行手术模拟、观察器官结构等。
动态模拟技术是通过对三维模型进行动态分析，模拟病变的进程和变化，有助于预测治疗后的效果。
例如，在肿瘤治疗中，医生可以通过动态模拟技术来预测肿瘤的发展趋势，从而制定更为科学的治疗方案。
实时互动技术是将三维模型呈现在普通计算机上，并通过交互方式来实现对三维模型的控制。
这种技术可以让医生和研究人员在计算机上方便地进行多角度观察和交互操作，提高工作效率和准确性。
医学图像的三维重建和可视化技术研究医学图像的三维重建和可视化技术在当今医疗领域中越来越普及。
近年来，随着医学科技的快速发展以及互联网和移动互联网技术的普及和应用，医学图像的三维重建和可视化技术已经成为医学影像领域至关重要的一部分。
一、医学图像的三维重建技术医学图像的三维重建技术是通过计算机处理医学影像数据，将二维影像转化为具有三维空间分布信息和形态特征的立体图像。
医学图像的三维重建技术主要有以下几种：1. 体绘制法（Volume Rendering）体绘制法是医学图像三维重建中最常见的一种方法，它可以将三维图像在计算机显示器上以虚拟体形式呈现出来。
体绘制法的基本原理是根据医学图像数据，通过体绘制算法将像素数据转换成立体图像。
体绘制法的优点是可以呈现出医学图像的大部分信息，并且呈现效果非常逼真。
但是，体绘制法也存在一些局限性，如不能很好地显示深部结构、分辨率和可视范围等问题。
2. 表面重构法（Surface Reconstruction）表面重构法是利用医学影像数据，将体表面重构成立体图像的一种方法。
它通过将三维图像表面进行分割并转化为曲面网格，然后建立曲面模型，在计算机程序中进行立体显示。
表面重构法的优点是可以产生非常精确的表面形状，可以在特定领域的医学图像重建中得到广泛应用。
3. 切片法（Slicing）切片法是通过计算机程序对医学影像数据进行切片，最终形成具有空间三维分布的影像。
切片法主要依赖于医学影像数据的精确分层，它具有处理速度快和成本低的优点。
但是在处理颜色和灰度变化较大的图像时，这种方法不能很好地完全保留图像信息。
二、医学图像的可视化技术医学图像的可视化技术是将医学影像数据以可视化方式呈现给医生和患者，让他们更好地理解医学影像结果，并且在诊断和治疗方面提供指导。
医学图像的可视化技术主要有以下几种：1. 虚拟现实技术（Virtual Reality）虚拟现实技术是将医学影像数据实现立体感和动态效果，并且让医生和患者可以在虚拟环境中进行交互的一种技术。
三维重建技术的现状与发展在当今科技飞速发展的时代，三维重建技术正逐渐成为众多领域的重要工具，从医学、娱乐到工业制造，其应用范围不断扩大，为我们的生活和工作带来了前所未有的便利。
三维重建技术，简单来说，就是通过各种手段获取物体或场景的信息，然后利用计算机算法和数学模型将这些信息转化为三维模型的过程。
这项技术的出现，让我们能够以更加直观和全面的方式理解和处理现实世界中的物体和场景。
目前，三维重建技术主要有以下几种常见的方法。
基于图像的三维重建是其中应用较为广泛的一种。
通过拍摄物体或场景的多张照片，利用计算机视觉算法对这些照片进行分析和处理，从而提取出物体的形状、纹理等信息，进而构建出三维模型。
这种方法成本相对较低，操作较为简便，但对拍摄环境和照片质量有一定要求。
激光扫描技术也是一种重要的三维重建手段。
它通过向物体或场景发射激光束，然后测量激光返回的时间和强度，从而获取物体表面的精确坐标信息。
这种方法精度高，但设备昂贵，且在处理复杂场景时可能会受到一些限制。
结构光技术则是通过投射特定的图案到物体表面，然后根据变形的图案来计算物体的形状。
它在精度和速度方面都有较好的表现，在一些消费级电子产品中已经得到了应用。
在医学领域，三维重建技术发挥着至关重要的作用。
例如，在外科手术中，医生可以通过对患者的器官进行三维重建，更加清晰地了解病变部位的结构和位置，从而制定更加精准的手术方案。
在口腔医学中，三维重建技术可以用于制作个性化的牙冠和假牙，提高治疗效果和患者的舒适度。
在娱乐产业，三维重建技术为电影和游戏带来了更加逼真的视觉效果。
通过对演员的动作和表情进行三维重建，可以创建出栩栩如生的虚拟角色。
在游戏中，玩家可以沉浸在更加真实的三维场景中，获得更加丰富的游戏体验。
工业制造领域同样离不开三维重建技术。
在产品设计阶段，设计师可以通过对现有产品进行三维重建，快速获取其尺寸和形状信息，为新产品的开发提供参考。
在质量检测方面，利用三维重建技术可以对零部件进行精确测量和分析，确保产品质量符合标准。
三维重建技术的现状与发展在当今科技飞速发展的时代，三维重建技术正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。
从电影特效到医疗诊断，从工业设计到城市规划，三维重建技术的应用领域越来越广泛，其重要性也日益凸显。
三维重建技术是指通过各种手段获取物体或场景的几何形状、表面纹理等信息，并将其转化为计算机可处理的三维模型的过程。
目前，常见的三维重建技术方法主要包括基于图像的重建、基于激光扫描的重建以及基于深度相机的重建等。
基于图像的三维重建技术是一种较为常见且成本较低的方法。
它通常利用多幅从不同角度拍摄的图像来计算物体的三维信息。
通过特征点匹配、相机位姿估计等算法，可以重建出物体的大致形状。
然而，这种方法在处理复杂场景和细节丰富的物体时，可能会出现精度不够高、重建结果不够完整等问题。
基于激光扫描的三维重建技术则具有较高的精度和准确性。
通过向物体发射激光束，并测量激光束的反射时间和角度，可以精确地获取物体表面的三维坐标。
这种方法在工业测量、文物保护等领域得到了广泛应用。
但激光扫描设备通常较为昂贵，且操作复杂，对使用环境也有一定要求。
基于深度相机的三维重建技术是近年来发展迅速的一种方法。
深度相机能够直接获取物体的深度信息，结合彩色图像，可以快速重建出物体的三维模型。
不过，深度相机的测量范围和精度在一定程度上受到限制。
在应用方面，三维重建技术在医疗领域发挥着重要作用。
医生可以通过对患者器官的三维重建，更直观地了解病变部位的结构和形态，从而制定更精准的治疗方案。
在口腔医学中，三维重建技术可以帮助制作更贴合患者口腔结构的假牙和正畸器具。
在工业设计领域，三维重建技术让设计师能够快速获取实物的三维模型，并在此基础上进行创新设计和优化改进。
这不仅提高了设计效率，还降低了研发成本。
在影视娱乐行业，三维重建技术为电影和游戏带来了更加逼真的视觉效果。
通过对演员和场景的三维重建，可以创造出令人惊叹的特效和虚拟场景。
然而，三维重建技术目前仍面临一些挑战。
医学领域的3D重建与可视化技术一、引言医学领域的3D重建与可视化技术是一种应用计算机视觉，医学成像和计算机图形学相结合的技术，可将医学图像转换为三维模型，提高医学研究、诊断与治疗的效率与精度。
本文将从概念定义、技术原理、应用等方面进行探讨。
二、技术原理1、医学成像技术医学成像技术包括X射线、CT、MRI、超声等。
其中，CT技术是3D重建与可视化的主要成像方式，通过采集X射线经过人体各部位的数据，再将这些数据进行处理，将所采集的图像分层展示出来，构建三维图像，达到反映人体内部结构的目的。
2、图像处理对采集的图像进行预处理，如去噪、增强、分割等。
将图像分割成多个区域，提取出感兴趣的结构。
3、网格化将感兴趣的结构转换成三维网格模型，常用的网格化方法有Marching Cube算法、SurfaceNet算法等。
4、渲染对构建的三维模型进行可视化，可使用多种渲染方式，如球形曲面、皮肤渲染、各向异性过滤等，不同的渲染方式呈现出来的效果不同，医生可根据实际情况进行选择。
三、应用1、病理学研究利用3D重建与可视化技术，可将组织、器官等结构分层显示，构建三维模型，可更直观地观察和分析病理学形态学变化、发病机制和治疗效果。
如对胸腔积液、肺部结构等进行分析，更好地理解肺部结构、位置和病变范围，为准确诊断和治疗提供帮助。
2、手术规划3D重建与可视化技术可为手术规划提供数据支持，医生可在三维模型上进行手术模拟，确定手术方案，降低手术风险，提高手术效果。
如针对脑外科手术，医生可先用3D技术模拟脑部手术，确定进入脑部的最佳路径，降低手术过程中可能伤害到健康组织的风险。
3、教学和科普3D重建与可视化技术不仅对医疗工作者有重要意义，对于医疗健康科普也有较大帮助。
如可将肺部结构、骨骼结构等常见部位的三维模型制作成动态演示，对于医学教育、健康科普、患者等方面有积极推广作用。
四、结语医学领域的3D重建与可视化技术利用了计算机科技的最新成果，能够更直观地展示人体内部结构和病变范围，提高诊断、治疗和研究效率。
医学图像处理中的3D重建与可视化技术教程在医学领域中，三维（3D）重建和可视化技术扮演着至关重要的角色。
通过将医学图像数据转化为三维模型，医生和研究人员可以更直观地理解和分析病理情况，从而帮助做出正确的诊断和治疗决策。
本文将介绍医学图像处理中的三维重建与可视化技术，并提供一些常用的工具和方法。
一、医学图像的三维重建1. 数据获取与准备首先需要获取医学图像数据，常见的包括CT（计算机断层成像）和MRI（磁共振成像）数据。
这些数据通常以二维切片的形式呈现，我们需要将其转化为三维模型。
另外，为了准确重建，还需要对数据进行预处理，包括去除噪声、图像配准（将不同采集时间点或不同成像模态的图像对齐）等。
2. 体素化体素化是将图像中的每个像素（或子像素）转化为一个三维体素的过程。
体素是三维空间中的一个小立方体单元。
通过将图像中的每个像素映射到对应的体素，我们可以得到一个离散的三维体素网格。
3. 表面重建一旦完成体素化，我们可以利用表面重建算法将离散的体素网格转化为连续的表面模型。
常用的表面重建方法包括曲面重建（如Marching Cubes算法）和几何流（Geometric Flow）等。
这些方法可以根据体素边界进行反推，从而得到一个连续的、网格化的三维模型。
4. 模型优化生成的三维模型可能存在一些缺陷，例如表面不光滑、几何形状不精确等。
因此，我们需要进行模型优化来提高重建结果的质量。
常见的模型优化算法包括平滑滤波、曲面拟合和形态学操作等。
二、医学图像的三维可视化1. 体像可视化体像可视化是将三维重建的结果以三维体像的形式呈现出来，以帮助医生和研究人员更直观地观察病理情况。
常见的体像可视化方法包括体绘制、体渲染和体切割等。
通过调整可视化参数，如透明度、颜色映射和光照等，可以得到清晰可辨的体像效果。
2. 表面可视化表面可视化是将三维重建的结果以表面模型的形式呈现出来，以更好地观察解剖结构和病变区域。
表面可视化技术可以将表面纹理、光照效果和透明度等进行调整，以提高可视化效果。
医学影像三维重建与可视化技术研究医学影像是医学界的一个重要领域，对于诊断和治疗疾病起着至关重要的作用，而在医学影像技术中，三维重建和可视化技术的应用，则更是让医学影像技术变得更加精细、全面和直观。
一、三维重建技术三维重建技术是指将二维影像数据转化为三维物体的技术。
在医学影像方面，三维重建技术可以帮助医生更直观地理解病人的器官或组织结构，进一步提高诊断精度。
三维重建技术有多种方法，其中最常用的有三种：体绘制、表面绘制和几何建模。
体绘制法是利用各种算法和计算机程序将二维影像变成三维立体图像的方法。
表面绘制法是利用额外的信息，比如组织或器官表面的光滑度、颜色等等来构建三维物体。
几何建模是通过建立数学模型，对组织结构进行表达和重建。
三维重建技术的应用，在医学影像领域中有多种实用价值。
比如，在进行复杂手术前，医生可以利用三维重建技术为患者进行手术模拟，帮助预测手术难度和风险，从而避免可能出现的问题。
另外，三维重建方法还可以帮助医生作出更加准确的诊断，通过对比早期和晚期的病变，推测疾病的演变轨迹，为病人制定更加个性化的治疗方案。
二、可视化技术可视化技术是指借助计算机图形学的技术将医学影像数据转化为可视化的图像，并提供人机交互方式，让医生可以更加方便地对影像进行操作和分析。
可视化技术的应用可以帮助医生获取更多关于疾病的信息，从而提高诊断的准确性和成功治疗的机率。
比如，可以通过可视化技术来分析病变病灶，判断病变的大小、形态和位置，为医生提供有效的参考。
同时，可视化方法还可以帮助医生更加直观地分析病情，比如通过建立心血管系统的三维模型，可以分析心脏瓣膜的状态，判断瓣膜是否出现功能障碍等等。
三、三维重建与可视化技术结合应用的研究在医学影像方面，三维重建技术和可视化技术结合应用研究的价值，不仅仅体现在二者各自的应用方面，还可以为医生提供更加精准、直观、全面的医学影像分析。
比如，在肿瘤治疗方面，三维重建技术可以帮助医生了解病变的三维位置关系和结构形态，而可视化技术可以为医生提供更加直观的肿瘤分布图。
医学影像中的三维重建和可视化技术第一章：引言医学影像技术在临床诊断和治疗中扮演着重要角色。
随着科技的不断进步，医学影像学中的三维重建和可视化技术也取得了显著的发展。
本文将探讨三维重建和可视化技术在医学影像领域的应用，并分析其在临床诊断、手术规划和医学教育中的潜力和挑战。
第二章：三维重建技术的原理与方法三维重建技术是将二维医学影像转化为三维图像的过程。
常用的三维重建方法包括体素插值、曲面重建和体绘制等。
体素插值方法通过对二维像素进行插值得到三维体素，然后根据体素进行三维图像的重建。
曲面重建方法主要利用二维医学影像的轮廓信息来重建三维曲面模型。
体绘制方法通过将多个二维图像进行层叠重叠，形成三维图像。
这些方法各有优劣，可以根据具体应用场景选择合适的方法进行三维重建。
第三章：可视化技术在医学影像中的应用可视化技术是指将大数据转化为直观易懂的图像或动画形式，以便医生和患者更好地理解和分析医学影像。
医学影像的可视化可以通过多种方式实现，如体渲染、表面渲染和虚拟现实等。
体渲染可以将医学影像中的内部结构可视化为不同颜色和透明度的体素。
表面渲染则将医学影像中的表面结构以平滑的曲面形式可视化。
虚拟现实技术可以将医学影像呈现为真实的三维场景，使医生可以进行实时导航和操作。
第四章：三维重建和可视化技术在临床诊断中的应用三维重建和可视化技术在临床诊断中具有重要价值。
例如，在骨科领域，医生可以利用三维重建技术来分析骨折的复杂程度和骨折部位的位置关系，为手术规划提供可靠依据。
在心脏病学领域，三维重建和可视化技术可以提供更全面的心脏解剖信息，帮助医生准确定位病变区域。
在肿瘤学领域，医生可以利用三维重建和可视化技术来评估肿瘤的生长情况和周围组织的受侵程度。
这些应用可以提高临床诊断的准确性和可靠性，为患者提供更好的治疗方案。
第五章：三维重建和可视化技术在手术规划中的应用三维重建和可视化技术在手术规划中具有重要意义。
通过对患者的医学影像进行三维重建和可视化，医生可以提前了解手术过程中可能遇到的问题和困难，进而制定合理的手术方案。
医学图像的三维重建与可视化技术的进展随着20世纪七十年代计算机断层技术（Computerized Tomography, CT）、核磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）等医学影像技术的应用，可以得到病人病变部位的一组二维断层图像，通过这些二维断层图像医生可以对病变部位进行分析，从而使得医学诊断和治疗技术取得了很大的发展。
但是，这些医疗仪器只能提供人体内部的二维图像，二维断层图像只是表达某一界面的解剖信息，医生们只能凭经验由多幅二维图像去估计病灶的大小及形状，“构思”病灶与其周围组织的三维几何关系，这就给治疗带来了困难。
在放射治疗应用中，仅由二维断层图像上某些解剖部位进行简单的坐标叠加，也不能给出准确的三维影像，造成病变定位的失真和畸变。
三维重建与可视化技术利用一系列的二维图像重建为具有直观、立体效果三维图像模型，并进行定性、定量分析。
该技术不仅给医生提供了具有真实感的三维图形，并让医生从任意角度观察图像，还可以从二维图像中获取三维结构信息，提供很多用传统手段无法获得的解剖结构信息，帮助医生对病变体和周围组织进行分析，极大地提高医疗诊断的准确性和科学性，从而提高医疗诊断水平。
同时，三维重建与可视化技术还在矫形手术、放射治疗、手术规划与模拟、解剖教育和医学研究中发挥着重要作用。
本文首先介绍了医学图像三维重建的几种经典方法，以对该技术有个总体性的大致的了解；然后结合相关文献，深入研究了一个改进的MC（Marching Cubes）算法以及基于寰椎的X线图像的三维形态重建。
一、医学图像的三维重建的几种常见方法目前，医学图像三维重建的方法主要有两大类：一类是通过几何单元拼接拟合物体表面来描述物体的三维结构，称为基于表面的面绘制方法；另一类是直接将体素投影到显示平面的方法，称为基于体数据的体绘制方法，又称直接体绘制方法。
其中面绘制方法是基于二维图像边缘或轮廓线提取，并借助传统图形学技术及硬件实现的，而体绘制方法则是直接应用视觉原理，通过对体数据重新采样来合成产生三维图像。
近来，产生了结合面绘制和体绘制两者特点的混合绘制方法，可以称为第三类三维重建方法。
（一）面绘制方法面绘制[1]是最早应用于医学图像三维显示的技术。
它通过平面元来近似和逼近物体表面，是一种表面的提取和显示技术。
面绘制的基本思想是提取感兴趣物体的表面信息，再用绘制算法根据光照、明暗模型进行消隐和渲染后得到显示图像。
其基本过程如图1所示，首先由一组断层图像构造出三维体数据场，然后对规则数据场中的体数据进行待显示物体的表面分割，并从体数据中抽取一系列相关等值面。
然后再通过构造几何基元进行多边形拟合近似，内插形成物体表面。
最后通过传统的图形学算法,包括光照、纹理映射等进行真实感图形显示。
图1 面绘制流程图根据面绘制重建过程中处理元素的级别不同，可以将面绘制方法大致分为体素级重建方法和切片级重建方法两类。
（1）体素级重建方法体素级重建方法【2，3】是在体数据内以体素为单位跟踪表面，在构成表面的体素内进行小面片重建。
最后再借助于图形学方法将小面片组成的物体轮廓显示出来。
体素级重建方法主要有：l) 立方体法(Cuberille)：它是最早的体素级重建方法，用边界体素的六个面拟合等值面，即把边界体素中相互重合的面去掉，只把不重合的面连接起来近似表示等值面。
2) 移动立方体法(Marching Cubes)：它是由W.E.Lorenson 和H.E.Cline 在1987年提出来的三维空间规则数据场构造等值面的经典方法。
它可以用于由医疗诊断的扫描仪(CT)及核磁共振仪(MRI)等产生的图像。
MC 方法的主要步骤如下：首先确定包含等值面的体元，然后求等值面与体元边界的交点及等值面的法向，最后绘制出等值面图像。
3) 移动四面体法(Marching Tetralledra)：它是在MC 方法的基础上发展起来的。
该方法首先将立方体的体元剖分为四面体，然后在其中构造等值面。
4) 剖分立方体法(Dividing Cubes)：它仍是由W.E.Lorenson 和H.E.Cline 两人断层图像序列 三维体数据场 医学图像分割 真实感图形显示提出的。
随着新一代CT和MRI等设备的出现，二维切片中图片的分辨率不断提高，断层不断变薄，己经接近并超过计算机屏幕显示的分辨率。
在这种情况下，提出了DC方法。
（2）切片级重建方法切片级重建方法【4-7】也可以称为连接轮廓线法，是面向多边形的面绘制方法。
其核心是：在每一个二维断层图像中提取边界，得到由边界堆叠的表面线框表示，然后进行表面重建。
通常也是用三角形贴面技术，用三角形将层与层间的轮廓线连接起来，最后进行表面明暗处理，得到具有立体感的三维表面。
该方法的主要步骤是：第一步：平面轮廓的提取。
平面轮廓的提取一般基于物体与背景间灰度或其它属性的差异进行分割和提取。
第二步：片间轮廓的对应。
片间轮廓的对应具有较大的任意性，一般可以通过对不同层面上轮廓重叠部分定量比较，或应用一些能够描述轮廓形状的椭圆拟合、柱体生长等方法判断。
第三步：轮廓拼接。
确定了对应的轮廓之后，还需要确定对应轮廓上的对应点，通常采用活动轮廓法(Active Contour)。
确定了对应点之后，可以用小三角形或四边形面片将相邻层面上对应点及其邻点连接起来，这些小三角形面片连接起来就构成物体表面的大致表示。
第四步：曲面拟合。
小三角面片结构只能是物体表面的粗略表示，较为精确的方法可用曲面拟合，即用通过小三角形顶点的曲面代替三角形平面。
常用的有三次B样条插值，更为精细的有非均匀有理B样条(NURBS)。
切片级重建必须解决下面四个问题：l) 轮廓对应问题：确定相邻切片上轮廓的对应关系；2) 轮廓拼接问题：用多边形或者三角形连接不同层面上的对应轮廓，以最佳的方式表示物体表面。
最关键是确定对应轮廓上点的相互对应关系，并用多边形构造轮廓间的表面；3) 分叉问题：当一个物体在一对相邻断层上的轮廓数不相等时，就发生了分叉情况。
在轮廓对应出现一对多关系的情况下，确定表面的多边形拼接；4) 曲面拟合问题：根据上述步骤确定的点之间的连接关系和表面拓扑结构，确定最佳拟合曲面。
在切片级重建方法中，轮廓对应和拼接都是关键性的问题，虽然许多人都致力于这些问题的研究，但至今尚未完全解决好。
（3）两类面绘制方法的比较原始图像分辨率较高时，体素级重建方法比切片级重建方法更可靠、更有效；而当原始图像分辨率较低时，体素级重建方法的精度较低，这时切片级重建方法能够比较好的构造出光滑的表面。
总的来说，由于体素级重建方法不考虑分叉问题，全局的拓扑结构已经由局部拓扑处理所确定，所以它比切片级重建有更高的精度和可靠性。
但体素级重建方法重建的结果却产生大量的几何图元，占用大量的存储空间，即使对于几何结构非常简单的物体也是如此。
因此，在保证一定精度的前提下，减少几何图元的数量就成为体素级重建方法中一个值得研究的问题。
切片级重建方法可以实现大幅度的数据压缩，但轮廓对应存在着多义性，特别是在分叉情况下，轮廓对应问题的不确定性更加严重。
两种方法都有各自的优缺点，不能简单地说哪一种方法更好，要根据具体的情况进行选择。
（二）体绘制的方法与面绘制不同，由于体绘制算法认为体数据场中每个体素都有一定的属性（透明度和光亮度)，而且通过计算所有体素对光线的作用即可得到二维投影图像，因此，体绘制可以利用模糊分割的结果，甚至可以不进行分割即可直接进行体绘制。
这样做的好处在于有利于保留了三维医学图像中的细节信息，但缺点是加大了计算开销，即使在硬件图形加速支持的机器上，体绘制也比面绘制慢的多。
鉴于体绘制的中心思想是为场景中的每个体素指定一个不透名度，因此需考虑每个体素对光线的透射、反射和折射作用。
可以用图2来说明体绘制算法的实质。
三维空间分布在离散网格点上的数据一般是由三维连续的数据场经过①后作插值运算取得的。
图形设备屏幕上的二维图像则是由存放在帧缓存中的二维离散信号经③而成。
因此，②的作用就是将离散分布的三维数据场，按照一定的规则转换为图形显示设备帧缓存中的二维离散信号，即生成每个象素点颜色的R 、G 、B 值。
③ ② ① 三维空间连续数据离散的三维数据场 缓存中的二维离散屏幕二维图像图2 体绘制流程图①断层扫描、有限元分析或随机采样②体绘制算法③图形硬件重建根据不同的绘制次序，体绘制方法目前主要分为两类：以图像空间为序的体绘制方法和以对象空间为序的体绘制方法。
（1）以图像空间为序的体绘制方法——体光线跟踪法该类方法是从屏幕上的每一个象素点出发，根据设定的视点方向，发出一条射线，这条射线穿过三维数据场的体素矩阵，沿这条射线选择K个等距采样点，由距离某一采样点最近的8个体素的颜色值及不透名度值作三维线性插值，求出该采样点的不透名度值及颜色值。
在求出该条射线上所有采样点的颜色值及不透名度值以后，可以采用由后到前或由前到后的两种不同的方法将每一采样点的颜色及不透明度进行组合，从而计算出屏幕上该象素点处的颜色值。
其主要步骤是：For 每条光线DoFor 每个与光线相交的体素Do计算该体素对图像空间对应象素的贡献（2）以对象空间为序的体绘制方法——体单元投影法该类算法首先根据每个数据点的函数值计算该点的不透名度值及颜色值，然后根据给定的视平面和观察方向，将每个数据点的坐标由对象空间变换到图像空间。
再根据选定的光照模型，计算出每个数据点处光照强度。
然后根据选定的重建核函数计算出从三维数据点光照强度到二维图像空间的映射关系，得出每个数据点所影响的二维象素的范围及对其中每个象素点的光照强度的贡献。
最后将不同的数据点对同一象素点的贡献加以合成。
体单元投影法的主要步骤:For 每一体素或单元DoFor 该体素在视平面投影区域内的每一象素Do计算象素点获得的光照强度（3）两类体绘制方法的比较两种方法各有特点，体光线跟踪法要将当前所有体数据存入内存，内存要求高。
而体单元投影法只需当前单元的体数据。
从走样的情况分析，由于体光线跟踪法采用点采样，走样情况只有通过分布式光线跟踪才能消除。
相对地讲，体单。
