Виртуальная анатомия: новый взгляд на реалистичную визуализацию

Автор: Денис Аветисян

Исследователи объединили передовые методы трассировки лучей и генерации Gaussian Splatting для создания иммерсивного и интерактивного опыта визуализации медицинских данных в виртуальной реальности.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В процессе рендеринга в реальном времени, для оптимизации производительности и корректного отображения прозрачности, периферийные области изображения формируются с использованием гауссовских размытий, которые отбрасываются в сужающемся объеме, в то время как фовеальная область компонуется с учетом глубины и плавного смешивания по краям, что позволяет визуализировать углы обзора и оптимизировать масштабирование гауссов для повышения четкости.

Гибридный подход, сочетающий трассировку лучей с фовеальным рендерингом и Gaussian Splatting для периферийного зрения, обеспечивает высокое качество и интерактивность при визуализации объемных медицинских данных в VR.

Визуализация сложных медицинских данных, несмотря на огромный потенциал, часто затруднена из-за ограничений традиционных 2D-изображений и вычислительной сложности объемного рендеринга. В работе ‘Hybrid Foveated Path Tracing with Peripheral Gaussians for Immersive Anatomy’ предложен гибридный подход, объединяющий трассировку лучей с фовеальным рендерингом и быстро генерируемые гауссовы сплеттинги для периферийного зрения. Это позволяет достичь высокой визуальной достоверности и интерактивности при визуализации анатомических данных в виртуальной реальности. Сможет ли данная технология значительно расширить возможности врачей в диагностике и планировании хирургических вмешательств?

Визуализация Невидимого: Преодоление Сложностей Объемного Рендеринга

Традиционные графические конвейеры испытывают значительные трудности при обработке трехмерных волюметрических данных, обусловленные их колоссальным объемом и сложностью внутренней структуры. В отличие от работы с поверхностями, волюметрические данные представляют собой заполненное пространство, где каждое воксельное значение описывает свойства среды в данной точке. Это требует принципиально иного подхода к визуализации, поскольку необходимо отображать не только границы объектов, но и их внутреннее строение, что приводит к экспоненциальному росту вычислительной нагрузки и потреблению памяти. В результате, стандартные методы рендеринга, разработанные для обработки полигональных моделей, оказываются неэффективными и приводят к снижению производительности, потере детализации и затрудняют проведение эффективного анализа полученных изображений, особенно в таких областях, как медицинская визуализация и научные исследования.

Прямая визуализация объёма (Direct Volume Rendering, DVR) представляет собой эффективный подход к отображению трёхмерных объёмных данных, однако её качество напрямую зависит от корректного сопоставления значений данных с визуальными характеристиками. Суть метода заключается в том, чтобы рассматривать данные не как поверхность, а как плотный набор значений в каждой точке пространства, и затем определять цвет и прозрачность каждой точки в зависимости от её значения. Успех визуализации во многом определяется выбором подходящей функции переноса, которая преобразует числовые значения данных в оптические свойства, такие как цвет, непрозрачность и яркость. Неудачно подобранная функция может привести к потере важных деталей или, наоборот, к появлению артефактов, искажающих реальную картину. Таким образом, разработка и применение оптимальных функций переноса является ключевой задачей для получения информативных и точных визуализаций объёмных данных.

Достижение высококачественной визуализации объемных данных представляет собой сложный компромисс между скоростью рендеринга, уровнем детализации и точностью представления исходных характеристик данных. С одной стороны, стремление к высокой детализации и реалистичному отображению требует значительных вычислительных ресурсов, что может привести к замедлению процесса визуализации и затруднить интерактивное исследование данных. С другой стороны, упрощение алгоритмов рендеринга для повышения скорости может привести к потере важных деталей и искажению информации, содержащейся в данных. Поэтому, эффективная визуализация требует тонкого баланса между этими факторами, а также использования продвинутых методов, таких как адаптивная детализация и оптимизированные алгоритмы сжатия данных, чтобы обеспечить как высокую скорость рендеринга, так и точное представление исходных данных. Именно поэтому, разработка новых алгоритмов и методов визуализации, учитывающих эти взаимосвязанные факторы, является ключевой задачей в области анализа объемных данных.

Сравнение различных методов инициализации показывает, что время рендеринга и генерации начального облака точек определяет визуальное качество, воспринимаемое пользователем, при этом средние и максимальные значения <span class="katex-eq" data-katex-display="false">p_{10}/p_{90}</span> отражают типичные и экстремальные диапазоны качества для разных наборов данных и углов обзора. — Сравнение различных методов инициализации показывает, что время рендеринга и генерации начального облака точек определяет визуальное качество, воспринимаемое пользователем, при этом средние и максимальные значения $p_{10}/p_{90}$ отражают типичные и экстремальные диапазоны качества для разных наборов данных и углов обзора.

Трассировка Лучей: Физически Корректный Рендеринг для Реалистичного Освещения

Трассировка лучей (Path Tracing) представляет собой метод физически корректного рендеринга, который моделирует распространение света в сцене, имитируя путь каждого луча от источника до камеры. В отличие от традиционных алгоритмов рендеринга, которые используют упрощенные модели освещения, трассировка лучей учитывает различные эффекты, такие как отражения, преломления, рассеяние и поглощение света, основываясь на принципах физики. Это достигается путем отслеживания пути каждого луча света, включая его взаимодействия с поверхностями в сцене, что позволяет реалистично воспроизводить освещение и визуальные эффекты. В результате, изображения, полученные с помощью трассировки лучей, характеризуются высокой степенью реализма и точности, поскольку они основаны на физически обоснованных принципах моделирования света.

Метод Монте-Карло в трассировке лучей (path tracing) повышает реалистичность изображения за счет использования случайной выборки для аппроксимации сложных взаимодействий света. Вместо вычисления пути каждого луча света, алгоритм генерирует большое количество случайных лучей и оценивает их вклад в конечное изображение. Это позволяет эффективно моделировать такие явления, как диффузное и зеркальное отражение, преломление и рассеяние, которые трудно или невозможно точно вычислить детерминированными методами. Вероятность, с которой генерируются лучи, пропорциональна вероятности соответствующих взаимодействий света, что обеспечивает сходимость к физически корректному результату при увеличении количества сэмплов.

Вычислительная сложность методов трассировки пути и Монте-Карло рендеринга может быть значительной, обусловленной необходимостью отслеживания большого числа лучей света и моделирования сложных взаимодействий с поверхностями. Для снижения времени рендеринга и уменьшения шума, возникающего из-за случайной природы Монте-Карло методов, применяются различные стратегии оптимизации. К ним относятся адаптивная выборка, когда больше лучей направляется в области с высокой контрастностью или сложным освещением, а также использование важности вероятности (importance sampling) для более эффективной оценки интегралов освещения. Кроме того, применяются методы фильтрации и шумоподавления (denoising), такие как билатеральная фильтрация или методы, основанные на машинном обучении, для улучшения качества изображения при ограниченном числе отслеживаемых лучей.

Эффективные методы шумоподавления критически важны для получения четких и высококачественных изображений за разумное время. Процесс трассировки лучей, особенно в сочетании с методами Монте-Карло, генерирует шум из-за случайной природы выборки. Различные техники, такие как фильтры на основе пространственной близости, фильтры на основе частоты и алгоритмы машинного обучения, применяются для уменьшения этого шума. Алгоритмы, использующие временную репроекцию и накопление информации из нескольких кадров, также значительно повышают качество изображения и снижают время рендеринга. Недостаточное шумоподавление приводит к появлению зернистости и артефактов, снижая визуальную достоверность изображения, в то время как чрезмерное шумоподавление может привести к размытию деталей и потере текстур.

В отличие от методов 3DGS и трассировки лучей, наш подход обеспечивает более детализированное изображение с меньшим количеством артефактов как в высококачественных, так и в низкокачественных настройках, приближаясь к качеству эталонных данных.

Gaussian Splatting: Новый Подход к Представлению 3D-Сцены

Технология Gaussian Splatting (3DGS) представляет собой новый подход к рендерингу, основанный на представлении сцены в виде набора трехмерных гауссовых примитивов. Вместо традиционных методов, использующих полигональные сетки или воксели, 3DGS моделирует сцену как совокупность эллипсоидальных распределений, описываемых параметрами положения, размера, ориентации и прозрачности. Каждое гауссово распределение представляет собой вклад в финальное изображение, а итоговый рендеринг формируется путем суммирования вкладов всех примитивов. Данный подход позволяет эффективно кодировать сложные сцены, используя относительно небольшое количество параметров для каждого гауссова примитива, что способствует высокой скорости рендеринга и снижению требований к вычислительным ресурсам.

В отличие от традиционных методов рендеринга, использующих полигональные сетки или воксели, Gaussian Splatting значительно сокращает время отрисовки сложных 3D-сцен. Это достигается за счет представления сцены как набора 3D-гауссиан, что позволяет эффективно использовать GPU для распараллеливания вычислений. Сокращение времени рендеринга до уровней, позволяющих интерактивное взаимодействие в реальном времени, особенно важно при работе с большими и сложными наборами данных, такими как полученные в результате сканирования или реконструкции, что открывает возможности для приложений в областях, требующих мгновенной визуализации и манипулирования 3D-моделями.

Эффективное представление сцены в Gaussian Splatting (3DGS) значительно упрощает интеграцию данных, полученных из инструментов сегментации, таких как Total Segmentator, и онкологических датасетов, например TCGA-HNSC. Традиционные методы требуют значительных вычислительных ресурсов для обработки и визуализации данных сегментации, особенно при работе с большими объемами данных, характерными для медицинских изображений. 3DGS позволяет быстро и эффективно представлять результаты сегментации в виде 3D-гауссианов, что существенно сокращает время обработки и визуализации, позволяя исследователям и клиницистам анализировать сложные структуры и данные более оперативно. Это особенно важно при работе с данными TCGA-HNSC, где анализ сегментированных опухолей и окружающих тканей требует высокой производительности.

Технология Gaussian Splatting оптимизирует рендеринг сложных структур посредством использования альфа-канала для прозрачности и метода View Selection. View Selection позволяет выборочно отображать гауссовы примитивы в зависимости от угла обзора, что снижает вычислительную нагрузку и повышает производительность. Благодаря этому подходу, построение периферийной модели сцены, состоящей из большого количества гауссовых элементов, может быть выполнено менее чем за одну секунду, обеспечивая интерактивную визуализацию даже для очень сложных наборов данных.

Система состоит из трех основных компонентов, обеспечивающих последовательный процесс: сначала создается исходная модель, которая затем используется и улучшается в ходе интерактивного просмотра с использованием тех же изображений, что и для первоначальной визуализации.

Иммерсивная Визуализация и Перспективы Развития

Сочетание метода Gaussian Splatting с рендерингом с переменной плотностью (foveated rendering) демонстрирует значительное повышение производительности в средах виртуальной реальности. Технология позволяет концентрировать вычислительные ресурсы на области, куда направлен взгляд пользователя, что обеспечивает плавную и захватывающую визуализацию даже при работе со сложными наборами данных. Это достигается за счет снижения детализации изображения в периферийных областях, которые менее заметны для человеческого глаза, и максимальной детализации в центре внимания. В результате, даже при высокой сложности визуализируемой информации, достигается стабильная частота кадров, необходимая для комфортного и реалистичного опыта погружения в виртуальную среду, что открывает новые возможности для интерактивной визуализации и анализа данных.

Технология фокусировки ресурсов рендеринга на области внимания пользователя позволяет добиться плавной и захватывающей виртуальной реальности даже при работе со сложными наборами данных. Вместо равномерной обработки всей сцены, система динамически распределяет вычислительные мощности, обеспечивая максимальную детализацию и четкость именно там, куда смотрит пользователь. Этот подход значительно снижает нагрузку на графический процессор, позволяя достичь высокой частоты кадров и избежать задержек, которые могут нарушить эффект присутствия. Таким образом, даже масштабные и детализированные модели, такие как трехмерные изображения, полученные в результате медицинских исследований, могут быть эффективно визуализированы и исследованы в интерактивном режиме, открывая новые возможности для анализа и принятия решений.

Технология, сочетающая Gaussian Splatting и фовеальный рендеринг, открывает принципиально новые возможности в медицинской визуализации. Она позволяет клиницистам взаимодействовать с данными пациентов более интуитивно и информативно, предоставляя возможность детального изучения анатомических структур и патологий в режиме реального времени. Благодаря оптимизации рендеринга, направленной на область взгляда пользователя, достигается высокая частота кадров — более 72 FPS на шлеме виртуальной реальности Meta Quest 3. Это обеспечивает плавное и реалистичное восприятие, необходимое для точной диагностики и планирования хирургических вмешательств, существенно расширяя возможности современной медицинской практики.

Первоначальная модель, созданная с использованием данной технологии, демонстрирует впечатляющую скорость рендеринга. В частности, обработка изображения занимает от 300 до 400 миллисекунд при использовании 12 проекций с разрешением 8 образцов на пиксель (SPP), либо от 400 до 500 миллисекунд при 16 проекциях и 16 SPP. При этом сохраняется высокое качество визуализации, что позволяет добиться плавного и реалистичного отображения сложных данных. Такая скорость обработки открывает возможности для интерактивного взаимодействия с объемными моделями в реальном времени, что особенно важно для приложений виртуальной реальности и научных визуализаций.

Перспективные исследования направлены на дальнейшую оптимизацию скорости рендеринга, что позволит добиться еще более плавной и реалистичной визуализации сложных данных в виртуальной реальности. Особое внимание уделяется улучшению интеграции данных из различных источников, расширяя возможности применения технологии за пределы традиционной медицинской визуализации. В частности, планируется изучение новых областей применения, таких как научная визуализация, позволяющая исследователям глубже анализировать сложные явления, и удаленное сотрудничество, обеспечивающее совместную работу над данными в режиме реального времени, независимо от местоположения участников. Эти направления исследований должны открыть новые горизонты для интерактивного анализа данных и совместной работы в различных сферах деятельности.

Очевидно, что попытки создать идеальную визуализацию анатомии в VR неизбежно сталкиваются с ограничениями ресурсов. Авторы статьи, комбинируя трассировку лучей для центральной области и гауссовы брызги для периферии, демонстрируют прагматичный подход. Это напоминает о том, что каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Как метко заметил Линус Торвальдс: «Плохой код, который работает, лучше, чем хороший код, который не работает». В данном случае, гибридный подход позволяет добиться приемлемого качества и интерактивности, жертвуя идеальной точностью в периферийном зрении. В конце концов, система должна оставаться живой, даже если её страдания очевидны.

Что Дальше?

Представленная система, сочетающая трассировку лучей и гауссовские сплеттинги, несомненно, представляет собой шаг вперед в визуализации медицинских данных. Однако, как показывает опыт, любое усложнение архитектуры рано или поздно потребует усложнения инструментов отладки. Высокая производительность периферийного зрения, достигнутая за счет гауссовских сплеттингов, неизбежно столкнется с ограничениями при работе с данными, требующими высокой точности — а в медицине компромиссы в точности — роскошь, которую редко можно себе позволить.

Более того, оптимизация рендеринга для центральной области обзора — это, по сути, перекладывание вычислительной нагрузки из периферии в центр. История показывает, что всё, что оптимизировано, рано или поздно оптимизируют обратно — и в конечном итоге потребуется решение, способное эффективно масштабироваться в обоих направлениях. Вероятно, будущее за адаптивными алгоритмами, способными динамически переключаться между трассировкой лучей и сплеттингами, основываясь на сложности геометрии и требованиях к визуальной точности.

В конечном счете, это не столько о создании более быстрой системы рендеринга, сколько о создании системы, способной выжить в условиях постоянного увеличения объема и сложности медицинских данных. Мы не рефакторим код — мы реанимируем надежду на то, что элегантная теория не сломается под натиском реальности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.22026.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-31 03:24