体绘制中的亨斯菲尔德值
Hounsfield values in volume rendering
我想知道在可视化 CT 数据集时如何处理 hounsfield 值。由于 HU 单位的范围包含可能难以处理的负值（例如，在光线投射期间乘以衰减因子时），我假设它们被转换为范围 [0,1]，其中 0 代表空气（ -1000 HU) 和 1 块骨头 (~3000HU)。
我这个假设正确吗？不是每个实数都能用浮点数表示的问题是怎么处理的？
Hounsfield 单位是根据水校准的，即水 = 0，不应与衰减系数混淆，衰减系数是机器的函数，无论您使用的是什么过滤器和被扫描的材料。
HU 通常存储为有符号整数，因此四舍五入到最接近的数字。
体积渲染是基于HUs完成的。因此，扫描仪收集的数据被转换为整数，然后重建图像。出于显示目的，它的 HU 根据扫描仪重新缩放为 0 到 65535（对于 16 位）或 0 到 2147483647（对于 32 位）。其中 0 是空气。
这对于 Whosebug 来说似乎是个奇怪的问题。
我想知道在可视化 CT 数据集时如何处理 hounsfield 值。由于 HU 单位的范围包含可能难以处理的负值（例如，在光线投射期间乘以衰减因子时），我假设它们被转换为范围 [0,1]，其中 0 代表空气（ -1000 HU) 和 1 块骨头 (~3000HU)。
我这个假设正确吗？不是每个实数都能用浮点数表示的问题是怎么处理的？
Hounsfield 单位是根据水校准的，即水 = 0，不应与衰减系数混淆，衰减系数是机器的函数，无论您使用的是什么过滤器和被扫描的材料。
HU 通常存储为有符号整数，因此四舍五入到最接近的数字。
体积渲染是基于HUs完成的。因此，扫描仪收集的数据被转换为整数，然后重建图像。出于显示目的，它的 HU 根据扫描仪重新缩放为 0 到 65535（对于 16 位）或 0 到 2147483647（对于 32 位）。其中 0 是空气。
这对于 Whosebug 来说似乎是个奇怪的问题。