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Bibliographic Metadata

Title
A dataflow-based shader framework for visualizing dissections of the heart using individual patient data
AuthorArens, Stephan
ExaminerDomik, Gitta ; Hahn, Horst Karl ; Szwillus, Gerd
Published2015
Institutional NotePaderborn, Univ., Diss., 2014
Annotation
Tag der Verteidigung: 03.12.2014
Defended on2014-12-03
LanguageEnglish
Document TypesDissertation (PhD)
URNurn:nbn:de:hbz:466:2-15456 
Files
A dataflow-based shader framework for visualizing dissections of the heart using individual patient data [25.33 mb]
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Reference
Classification
Abstract (German)

In dieser Dissertation werden die technischen Anforderungen ergründet, um basierend auf Volumendaten individueller Patienten Illustrationen wie im Anatomieatlas zu erzeugen. Handgezeichnete anatomische Illustrationen dienen dem Verständnis der Morphologie und der Funktionsweise des menschlichen Körpers. Dafür gebrauchen sie verschiedene Visualisierungstechniken wie Einfärbungen, Schnitte, Deformationen und Beleuchtung. Für die computerbasierte Nachahmung solcher Visualisierungen aus Volumendaten ist folglich eine hohe Flexibilität bei gleichzeitig geringem Aufwand erstrebenswert. In dieser Dissertation wird deshalb die Erzeugung von Shaderprogrammen durch ein datenflussbasiertes Verfahren vorgeschlagen, welches eine hohe Flexibilität bei gleichzeitig großer Wiederverwendbarkeit von Programmbausteinen gewährleistet. Es erlaubt beliebige Zusammenstellungen von Datensätzen, Transferfunktionen, logischen Operatoren, Deformationen und Beleuchtungsalgorithmen. Trotz vieler Volumenvisualisierungstechniken konnte die Qualität der Atlanten nicht erreicht werden. Einer der Gründe ist die Abhängigkeit von klinischen Volumendaten, die nicht genügend Informationen aufweisen oder stark rauschen. Es wird gezeigt, dass vorab bekannte Informationen in dem vorgeschlagenen Verfahren auf einfache Weise zu der Visualisierung hinzugefügt werden können, um dem Informationsmangel entgegenzuwirken. Ein anderer Grund für die bisher nicht erreichte Qualität ist aber sicherlich der nötige Aufwand verschiedene Techniken zu kombinieren. Das entworfene Verfahren hingegen erlaubt einfaches Zusammenstecken beliebiger Techniken, wodurch der Aufwand auf ein Minimum reduziert wird. Die Anwendbarkeit des Verfahren wird mit CT Volumendaten mehrerer menschlicher Herzen überprüft, indem diese so visualisiert werden, wie im Anatomieatlas.

Abstract (English)

This PhD Thesis addresses the technical demands to create illustrations as in hand-drawn anatomy atlases but based on real volume datasets of the human heart. Hand-drawn illustrations in anatomy atlases serve to understand the human morphology or functioning. These illustrations use a wide variety of visualization techniques for emphases, e.g. coloring, cuts, deformations, and illumination. High flexibility and low effort is of major importance when prototyping such visualizations in volume rendering. This thesis proposes a dataflow-based approach for shader generation to meet the requirement for high flexibility in multi-volume rendering while providing the user with reusable building blocks. The approach allows for any composition of transfer functions, logical combinations, and deformations in multi-volume rendering with correct shading and shadowing without introducing special case handling. Hence, it combines the GPU-power of modern approaches with the flexibility and reusability of dataflow-based programs. Many volume visualization techniques have been presented. Nevertheless, the quality of anatomy atlases has not been achieved yet. One reason is, of course, the reliance on real clinic volume datasets which do not exhibit enough information and suffer from noise or too low resolution. To overcome this issue, the visualizations in this thesis will be enriched with a priori known information of the human heart. It will be shown that the aforementioned dataflow-based approach promotes the use of this information. However, another reason why the quality of anatomy atlases has not yet been achieved is the effort to combine the needed techniques. The dataflow-design, that allows arbitrary graph compositions without reprogramming, reduces this effort to a minimum. The applicability of the proposed methods will be demonstrated on a set of CT volume data of human hearts that are visualized as in anatomy atlases.