在Vedo中实现无平滑的切片渲染技术解析

Vedo作为一款强大的3D数据可视化工具，在处理医学影像数据时常常需要进行切片渲染。本文将深入探讨如何在Vedo中实现无平滑效果的精确切片渲染，解决医学影像处理中的常见问题。

问题背景

在医学影像处理中，我们经常需要将3D体数据以2D切片形式展示。默认情况下，Vedo和其他可视化工具会对切片进行插值和平滑处理，这在某些应用场景下会导致图像模糊或边缘不清晰。特别是在需要精确显示原始体素值的场景中，如放射治疗规划或手术导航，这种平滑效果可能会影响诊断决策。

解决方案：基于单元格的渲染

Vedo提供了map_points_to_cells()方法，可以将数据从顶点映射到单元格（体素），从而实现无插值的精确渲染：

slice.map_points_to_cells()
slice.cmap("binary_r", on="cells")

这种方法确保了每个体素都以其原始值显示，不会受到邻近体素值的插值影响。

高级应用：处理分类标签数据

当处理包含离散分类标签的掩模数据时（如值为0、1、2的分类图），直接渲染可能会遇到颜色"渗漏"问题。这是因为VTK内部将数据关联到顶点而非体素中心。

解决方案是显式地将数据关联到单元格中心：

# 获取体素间距
spacing = vol.spacing()

# 创建单元格中心点并关联数据
cc = CellCenters(zslice).shift([-spacing[0]/2, -spacing[1]/2, 0])
cc.resample_data_from(zslice)

# 将数据映射到单元格
zslice2 = zslice.clone()
zslice2.celldata["pixel_value"] = cc.pointdata["input_scalars"]

技术原理

1. 顶点数据 vs 单元格数据：

   • 顶点数据：值存储在网格顶点，渲染时进行插值
   • 单元格数据：值存储在网格单元中心，渲染时保持原始值

2. 空间映射：

   • 通过CellCenters获取单元格中心坐标
   • 使用shift微调位置确保精确对齐
   • 通过resample_data_from将顶点数据重采样到单元格中心

应用限制

需要注意的是，这种精确的无插值渲染方法主要适用于沿笛卡尔坐标系（X/Y/Z轴）的切片。对于任意角度的斜切面，由于涉及多个体素的交叉，仍然需要进行某种形式的插值处理。

结论

通过Vedo提供的单元格数据映射功能，我们可以实现医学影像的精确无插值渲染，这对于需要保持原始体素值的临床应用至关重要。理解顶点数据与单元格数据的区别，以及掌握数据重映射技术，是有效使用Vedo进行科学可视化的重要技能。