一种医学影像最大密度投影生成方法

摘要

一种涉及计算的医学影像最大密度投影生成方法，其方法为：A.对于由多块平行图像帧构成的原始图像数据体，以其中一块图像帧在投影面上的投影作为映射模板，B.其它图像帧在投影面上的投影经平移处理，与映射模板重叠，进行医学影像最大密度投影处理；步骤A包括：A1.建立投影面的平面参数和MIP图像坐标参数，以图像帧在投影面上的投影作为映射模板，A2.产生映射表；步骤B包括：B1.根据映射表对第1块图像帧的每个点作医学影像最大密度MIP处理，B2.对于后续的图像帧，形成临时的新映射表，B3.根据新映射表对后续的图像帧作相应的医学影像最大密度MIP处理，对MIP图像动态刷新，产生最终的MIP图像，本发明运算量小，中间存储空间需求小，能满足实时性要求。

说明书

技术领域

本发明涉及计算，尤其涉及一种医学影像最大密度投影生成方法。

背景技术

最大密度投影技术MIP作为一种可视化的三维技术，由于其简单可行的优点，一直被有效地应用于从磁共振成像MR和计算机体层成像CT数据中得到的血管、骨骼和软组织这些结构的可视化工作，在脑血管、心血管和肿瘤组织等疾病的诊断工作上能够起到重要的辅助作用。

如图1所示，MIP算法的本质就是用一束平行的射线S从某个角度穿过一个容积体M，找出每条射线上的最大值，由这些最大值所组成的图像称为MIP图像。

MIP算法是一种计算量比较大的算法，其基本原理要求每一条投影射线上的所有像素值都被求出并进行比较。当光线从任意角度投射的时候，由于对多块图像帧中的数据点的寻址顺序与其存储顺序不一样，实际的计算量很大。因此，速度和图像质量成为MIP研究的焦点问题。

为了达到高质量的实时交互绘制，有时采用并行处理器，以及图像质量和绘制速度折中的算法。在适当降低图像质量的情况下，可以达到实时交互式绘制。一些学者提出了提高绘制速度而不影响图像质量的方法，这些方法采用空间数据结构对分类后的数据场编码，在计算过程中只处理透明度在某个范围内的体素，而不用处理“完全透明”和“高度不透明”的体素，可以减少运算量。这些数据结构包括八叉树(Octrees)、金字塔(Pyramids)以及k2d树(k2dtrees)等，这些方法要么预处理时间过长，需要很大的冗余空间，要么在观察方向改变时，则需要重新对空间数据场做一次处理，造成长时间等待。

在现有技术中，有时采用一种错切分解算法(Shear-warp)，Shear-warp算法是沿光线投射方向进行分解，以简化从物体扫描空间到图像空间的投影。将数据场从物体空间坐标系变换到一个中间坐标系，称为错切体空间(Sheared object space)。在错切物体空间内，所有的视线方向都垂直于体素层切片。如图2所示，表示从物体空间到错切物体空间的平行投影变换，水平线条表示数据体的水平切片，变换后这些切片都垂直于视线方向。该变换其实是平移变换(如沿x和y方向)。在错切物体空间内可以将体素层切片(Voxels slices)投影到一个中间过渡图像，再将中间过渡图像变换得到最终图像。

如图3和图4所示，基于Shear-warp算法的MIP图像处理方法如下：

(1)根据视线方向确定主坐标轴，将数据体从数据空间变换到错切体空间，并根据错切变换矩阵，通过错切Shear变换对切片作重采样。

(2)在错切空间，合成重采样的切片。

(3)将错切体素投影到中间图像平面。

(4)根据变形变换矩阵，通过分解Warp变换将中间图像变换到最终图像。

这种错切体空间内的投影，有如下一些用于简化切片合成的特性：

特性1：中间图像的扫描线与各错切切片的扫描线平行。

特性2：同一切片的体素具有相同的缩放比例。

特性3：对于平行投影，所有的切片都具有相同的缩放比例，若将缩放比例选为1，则切片的扫描线和中间图像的扫描线的像素为一一对应关系。

在切片的投影合成中，利用性质1可以同时处理错切空间和中间图像空间的扫描线。切片合成采用向后投影法或者向前投影法。

由切片合成得到的中间图像还必须经过变形才能形成最终的图像，一般采用双线形滤波的仿射变换得到最终的图像。

现有的Shear-warp算法虽然在计算速度上有了一定的提高，但是仍然存在如下缺点：

一、需要进行预处理，即根据数据体生成原始数据场、法向量场和梯度场，这些操作的处理时间往往超过绘制时间。

二、切片合成和中间图像需要占用存储空间，由于shear-warp算法在切片合成的过程中不能够保证当前生成的中间图像具有最大密度，必须等到遍历所有切片后才能确定，所以需要保留中间图像以等待最后结果产生。

因此，现有的Shear-warp算法运算量大，以及所需存储空间大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种高效率的医学影像最大密度投影生成方法，以解决现有技术中运算量和所需存储空间大的问题。

本发明所采用的医学影像最大密度投影生成方法为：

A、对于由多块平行图像帧构成的原始图像数据体，以其中一块图像帧在投影面上的投影作为映射模板；

B、其它图像帧在投影面上的投影以所述映射模板为基准，经平移处理，与所述映射模板重叠，进行医学影像最大密度投影处理。

所述的步骤A包括如下步骤：

A1、建立投影面的平面参数，设立相应的MIP图像坐标参数，以第1块图像帧在投影面上的投影作为映射模板；

A2、产生映射表，所述的映射表反映图像帧中数据体的三维空间位置所对应的二维MIP图像坐标位置。

所述的步骤A1包括如下步骤：

A11、确定投影面的参数，在投影面上选取两个相垂直的方向作为MIP图像的x轴方向和y轴方向；

A12、取原始图像数据体中的最长直线作为MIP图像的边长；

A13、取原始图像数据体的中心点在投影面上的垂足作为最终MIP图像的中心位置。

所述的步骤A2包括如下步骤：

A21、计算图像帧中的点投影后的三维空间坐标；

A22、将投影后的空间坐标折算为MIP图像中的二维坐标；

A23、依次计算出第1块图像帧中的所有点所对应的MIP图像中的二维坐标，并保存于映射表中。

所述的步骤A22中，在MIP图像中的二维坐标的折算中，插入校正系数K₀。

所述的步骤B包括如下步骤：

B1、根据所述的映射表，对第1块图像帧的每个点作医学影像最大密度MIP处理；

B2、对于后续的图像帧，以映射模板为基准，对所述的映射表中的每个值作偏移处理，形成临时的新映射表；

B3、根据新映射表对后续的图像帧作相应的医学影像最大密度MIP处理，对MIP图像动态刷新，产生最终的MIP图像。

所述的步骤B3中，产生最终的MIP图像之前，对所述的MIP图像进行插补操作。

所述的插补操作采用棋盘格平移插补方法。

对所述的MIP图像进一步进行高斯平滑滤波操作。

所述的步骤A之前还包括如下步骤A0：

A0、判断投影方向与原始图像数据体之间的轴向吻合性，进行如下操作：

A01、若投影方向与原始图像数据体空间的轴向吻合，即投影为正规面投影时，直接采用原始图像数据体中的图像帧数据，产生MIP图像；

A02、否则，投影为自由面投影，继续所述步骤A。

所述的步骤A0之前还包括如下步骤a0：

a0、判定是否进行全精度MIP处理，进行如下操作：

a01、若进行全精度MIP处理，则继续所述步骤A0；

a02、否则，以设定的像素总量阀值T为数据体像素总量上限，对数据体作相应的MIP处理。

所述的步骤a02包括如下步骤：

a021、当数据体的总像素点超过像素总量阀值T，对数据体重采样，以像素总量阀值T为标准确定缩小比例，再根据缩小比例确定数据体三维方向的缩小比例，每个方向按照该缩小比例作空间等距采样，对采样后的数据作MIP处理；

a022、否则，直接对数据体作MIP处理。

本发明的有益效果为：在本发明中，根据平行光线投影的原理，所有切片/图像帧投射到投影面的形状是一样的，只是位置上具有一定的偏移，若所有相邻切片/图像帧之间的距离相等，这种偏移量是等距离的，即便相邻切片/图像帧之间的距离不是完全相等，偏移量的相关换算也较为简单，本发明就是利用这一特性，建立(第)一个图像帧经过投影变换形成的映射模板及其映射表，对于其后的各个图像帧，将映射表的每个值作偏移处理，形成一个临时的新映射表，根据此表作MIP处理。对于投影面的图像而言，只需要比较新投影的图像和现有的投影图像之间的大小关系就可以了，随着投影图像的不断刷新，最后得到的投影图像就是最终的MIP图像，不需要保留中间图像，减少了对存储空间的需求。因此，本发明采用了这种投影-平移方法降低了运算量并减少了中间存储空间需求。

本发明利用空间解析几何中投影面的特性，将复杂的寻址计算映射到投影面进行，避免了大规模重复运算，可以获得同样的计算精度，计算步骤少，计算速度快，本发明相对于现有技术，显著降低了运算时间，节省了存储空间。本发明所采用的投影方程和平移投影面都是四则运算，没有用到复杂的变形方程等，所以在计算过程中把误差降到最低，能够真实地反映具有最大密度的器官、组织的轮廓。

在本发明中，无须预处理时间，不需要生成原始数据场，法向量场和梯度场，仅在建立映射模板、查找映射表时需要少量时间，以后的运算只需要加偏移量即可，可满足大规模数据场实时计算的要求。

在本发明中，随着每一个图像帧的投影图像的加入，通过动态刷新的保持最新的比较结果，MIP图像始终是投影面上的一块图像帧的数据量，不会增加，数据体的帧数越多，这种方法的优势越明显，本发明通过动态刷新的方法计算最大密度投影MIP图像，满足了医生/使用者对于阅片的实时性、准确性要求。

附图说明

图1为最大密度投影MIP原理示意图；

图2为现有技术中错切分解算法原理示意图；

图3为现有技术中错切分解算法处理过程示意图；

图4为现有技术中错切分解算法处理流程示意图；

图5为本发明原始图像数据体及其空间坐标系示意图；

图6为本发明基本控制流程示意图；

图7为本发明投影坐标转换示意图；

图8为本发明实施例1具体控制流程示意图；

图9为本发明轴向面投影快速计算示意图；

图10为本发明每块图像帧的像素存储方式示意图；

图11为本发明实施例2具体控制流程示意图。

具体实施方式

下面根据附图和实施例对本发明作进一步详细说明：

实施例1：

根据图5，由多块平行图像帧构成的原始图像数据体，图像帧依次包括第1块图像帧、第2块图像帧、…、和第n块图像帧，形成一个宽、高、厚度分别为W、H、L的数据体，该数据体空间相邻三侧分别与三维空间的X轴、Y轴和Z轴相重合，该数据体形成轴向面(X轴*Y轴)、径向面(Y轴*Z轴)和冠向面(Z轴*X轴)。

如图5所示，本发明以其中一块图像帧在投影面上的投影作为映射模板，其它图像帧在投影面上的投影以映射模板为基准，经平移处理，与映射模板重叠，进行医学影像最大密度MIP投影处理，由于所有图像帧投射到投影面的形状是一样的，只是位置上具有一定的偏移，本实施例中所有相邻图像帧之间的距离相等，这种偏移量是等距离的。即便相邻图像帧之间的距离不是完全相等，偏移量的相关换算也较为简单，可以根据相邻图像帧之间的各自距离进行确定。

如图6所示，本发明的基本控制流程如下：

I.如图7所示，建立投影面P的平面参数，投影面P与投影方向垂直，在投影面P中设立相应的MIP图像二维(x轴-y轴)坐标参数，以第1块图像帧在投影面P上的投影作为映射模板。

II.产生映射表，映射表反映第1块图像帧中数据体的三维空间位置所对应的二维MIP图像坐标位置。

III.根据映射表，对第1块图像帧的每个点作医学影像最大密度MIP处理。

IV.对于后续的图像帧，以映射模板为基准，对映射表中的每个值作偏移处理，形成临时的新映射表。

V.根据新映射表对后续的图像帧作相应的医学影像最大密度MIP处理，对MIP图像动态刷新，产生最终的MIP图像。

如图8所示，本发明的具体控制流程如下：

1.判断投影方向与原始图像数据体之间的轴向吻合性，进行如下操作：

1A、若投影方向与原始图像数据体空间的轴向吻合，即投影为正规面投影时，直接采用原始图像数据体中的图像帧数据，分为如下三种情况：

1AA、轴向面投影，如图5所示，投影方向与Z轴吻合，由于原始图像数据体是以一帧一帧，沿Z轴方向的方式存储的，因此基本的比较方法是每次取一块图像帧与后面一帧做比较，进行MIP处理。为了加快比较速度，可采用视频编码中的关键帧的方法进行快速计算，即，例如图9所示，在第一次计算轴向面投影的时候，取连续的16帧为一组。每次比较当前帧和下一帧对应位置的像素值，记录当前比较结果，并与后面的图像帧依次作比较，最终得到该16帧连续图像的最大值，将这16块图像帧的MIP结果形成一个关键帧。若一共有m块图像帧，则可分为k＝m/16组。在之后的轴向面投影运算时，如果投影区域覆盖k组数据中的某一组，则该组数据不需要逐帧比较，而是用关键帧的MIP数据参与运算即可。继续如下步骤13。

1AB、径向面投影，如图5所示，投影方向与X轴吻合，同一块图像帧中，像素存放的基本顺序如图10所示，图像每帧的存放方式是以行优先的，故在这个方向投影时，光线与每个像素顺序排列的方向一致，所以，只需顺序读取每个点的像素值，和其后的值一次比较后，得到的就是所需的MIP值。采取与轴向面投影类似的MIP处理，只是沿X轴方向分组，而非Z轴方向，在该处理过程中，对于生成的数据作内部线性插值处理。继续如下步骤13。

1AC、冠向面投影，如图5所示，投影方向与Y轴吻合，该投影方向是垂直于X-Z平面，故每次构造的一块图像帧是依次取一块图像帧的一行数据，然后取后一帧的对应位置的一行，依次类推至最后一层，可将该方式组成的一组数据认为一块图像帧，这样可以取出高度方向的图像帧，对这些图像做与以上类似的分组，在该处理过程中，对于生成的数据作内部线性插值处理，完成MIP处理。继续如下步骤13。

1B、否则，投影为自由面投影，继续如下步骤2。

2.如图7所示，确定投影面P的参数，设空间投影平面方程为ax+by+cz+d＝0，该投影面P与投影方向垂直，在投影面P上选取两个相垂直的方向作为MIP图像的x轴方向和y轴方向，令它们的法向量分别为(a₁，b₁，c₁)、(a₂，b₂，c₂)。

3.取原始图像数据体中的最长直线作为MIP图像的边长，对于原始图像数据体的这种规则六面体来说，其中的最长直线为对角线，即MIP图像的宽、高均为其中W、H、L分别为原始图像数据体的宽、高和厚度，这样，可使得MIP图像具备一般性，防止图像缺失。

4.取原始图像数据体的中心点在投影面上的垂足作为最终MIP图像的中心位置。如图5所示，原始图像数据体中心点P(x₀，y₀，z₀)＝(Width/2，Height/2，Length/2)，则，如图7所示，P(x₀，y₀，z₀)在投影面P上的垂足为P`(x`₀，y`<sub>0</sub>，z`₀)，将P`(x`₀，y`<sub>0</sub>，z`₀)作为最终MIP图像的中心位置。

5.计算第1块图像帧中的点投影后的三维空间坐标，根据点到平面的垂足计算公式，空间中的点P(x₀，y₀，z₀)到平面π：ax+by+cz+d＝0垂线的垂足Q(x，y，z)的坐标公式为：

$\left(\begin{array}{c}x=x_0-\frac{a}{a^2+b^2+c^2}({\mathrm{ax}}_0+{\mathrm{by}}_0+{\mathrm{cz}}_0+d)\\ y=y_0-\frac{b}{a^2+b^2+c^2}({\mathrm{ax}}_0+{\mathrm{by}}_0+{\mathrm{cz}}_0+d)\\ z=z_0-\frac{c}{a^2+b^2+c^2}({\mathrm{ax}}_0+{\mathrm{by}}_0+{\mathrm{cz}}_0+d)\end{array}\right)$

由于投影面只要方向一致就不会影响最终的结果，所以可以做一些合理简化：

设投影面过原点，则d＝0。投影面方程简化为ax+by+c＝0。另，可将投影面方程的系数归一化，即a²+b²+c²＝1。

数据体空间中的点P(x₀，y₀，z₀)在投影面P上的实际空间位置P`(x`₀，y`<sub>0</sub>，z`₀)按如下简化公式计算：

令：

FTemp＝x₀×a+y₀×b+z₀×c

则：

x`<sub>0</sub>＝x<sub>0</sub>-FTemp×a，y`₀＝y₀-FTemp×b，z`₀＝z₀-FTemp×c

所计算出的P`(x`₀，y`<sub>0</sub>，z`₀)即为空间中的点P(x₀，y₀，z₀)在投影面P中的三维空间坐标。

6.将投影后的空间坐标折算为MIP图像中的二维坐标，如图7所示，根据如下公式计算出投影面P中P`<sub>a</sub>(x`_a，y`<sub>a</sub>，z`_a)在MIP图像中的二维坐标Position(X_a，Y_a)，

令DeltX＝x`<sub>a</sub>-x`₀，DeltY＝y`<sub>a</sub>-y`₀，DeltZ＝z`<sub>a</sub>-z`₀，

TmpX＝DeltX×a₁+DeltY×b₁+DeltZ×c₁，

TmpY＝DeltX×a₂+DeltY×b₂+DeltZ×c₂，

则X_a＝(int)(MIPPlaneSize/2)+TmpX+K₀

Y_a＝(int)(MIPPlaneSize/2)+TmpY+K₀

其中，MIPPlaneSize是MIP投影面的宽度，即，

$\mathrm{MIPPlaneSize}=\sqrt{W^2+H^2+L^2}.$

在上述X_a、Y_a的计算中插入了校正系数K₀，以防止由于求整运算产生误差极大化，在本实施例中，K₀取值为0.5。

这样，就建立了第1块图像帧中的任意一点到MIP图像中的像素点Position(X_a，Y_a)之间的一一映射关系。

7.依次计算出第1块图像帧中的所有点所对应的MIP图像中的二维坐标，并保存于映射表中。

8.根据映射表，对第1块图像帧的每个点作医学影像最大密度MIP处理。

9.对于后续的图像帧，以映射模板为基准，对映射表中的每个值作偏移处理，形成临时的新映射表，由于其它每块图像帧与第1块图像帧宽高一样，只是沿Z轴方向有一定的偏移，所以可从数学上证明，从第2块图像帧开始，如果某个像素经过变换后的二维坐标Position(X，Y)与第1块图像帧中对应位置的像素经过变换后的二维坐标Position(X₁，Y₁)相差一个Δx和Δy，那么对于同一个图像帧中的所有像素点，该Δx和Δy保持不变。换而言之，对以后每个图像帧的变换相当于对第1块图像帧的变换结果作了个平移处理。因此，我们只需记录下每个图像帧中的Δx和Δy即可。从第2块图像帧开始，将每个图像帧的(0，0)位置上的像素和第1块图像帧的(0，0)位置上的像素作比较，计算偏移量Δx和Δy。

设两幅图像之间的距离为SliceDistance，令

tmpSliceDistance＝SliceDistance×c，

DeltX＝-tmpSliceDistance×a，

DeltY＝-tmpSliceDistance×b，

DeltZ＝SliceDistance-tmpSliceDistance×c，

则：

Δx＝DeltX×a₁+DeltY×b₁+DeltZ×c₁

Δy＝DeltX×a₂+DeltY×b₂+DeltZ×c₂

从第2块图像帧开始，把每块图像帧相对于第1块图像帧的偏移量Δx和Δy记录下来。同一块图像帧中的其它像素的投影坐标只需要加上这两个偏移量就可以了。这样，就形成临时的新映射表。

10.根据新映射表对后续的图像帧作相应的医学影像最大密度MIP处理，对MIP图像动态刷新。循环运行步骤9至步骤10，直至对原始图像数据体中第2块图像帧-第n块图像帧完成医学影像最大密度MIP处理。

11.对MIP图像进行插补操作，由于载入图像的层与层之间是有间隔的，而且这个间隔通常大于一块图像帧内相邻像素间的距离，因此，在进行斜投影时，有可能出现空隙或某些区域投影不足的情况。解决这个问题有两种方法：一是前向插补，即填充图像层数据；二是后向插补，即插补投影后的MIP图像。从提高速度的角度来看以后一种方式更好，本发明在得到最终的MIP图像后，采用棋盘格平移插补方法较好地解决了这一问题。

棋盘格平移插补方法实际上是一种后插值方法。从投影-平移算法的原理可以看出，每个图层间隙内插入的图层作MIP处理后，其位置关系相当于对原始的MIP投影图作了一次平移处理。为了节省运算时间和空间，本发明不对原始的MIP投影图作线形插值，而直接作平移叠加处理。假设每个图层间隙内需插入的图层数为M₀，则至少要做M₀次平移叠加处理，叠加时同样采用取最大值的方式。

下面考虑一种极端的情况：当原始的MIP投影图呈线条状时，沿着插值方向(当前该方向为线条的垂直方向)插补数据时，会形成线状空隙，这是因为图像中的直线实际上是离散形式的，而非连续的数据，为此，需对插值路径作出限定。以一个点为例，假设其初始位置为P(x₀，y₀)，需要逐点插补到P(x₁，y₂)位置，我们选取这两点间的直线作为插值路径，但必须走棋盘格方式，即点的行进方向只能为水平或垂直，而不能作斜形行进。这样可保证最终的MIP图像不会出现空洞。

12.然后，采用3×3高斯平滑滤波的方法进一步提高图像质量，这样，本发明通过步骤11和步骤12得到了一个优化的MIP图像，使得本发明更趋于完善。

13.产生最终的MIP图像。

实际上，上述步骤1A中的正规面投影的三种情况也可以看作为自由面投影的特例，换句话说，正规面投影的三种情况也可以采用自由面投影的处理方法。

实施例2：

在上述实施例中，体现了对原始图像数据体的全精度MIP处理流程，对于现实的应用来说，为满足实时显示投影结果，本发明可能需要适应投影方向的改变，必须对MIP图像的生成时间作严格限定，超过一定的生成时间就会产生迟滞感。

如图11所示，本发明的另一种具体控制流程如下：

1)判定是否进行全精度MIP处理，进行如下操作：

1a)若进行全精度MIP处理，则按照全精度MIP流程处理，即，按照实施例1中步骤1-步骤13，直至步骤11)；

1b)否则，根据设定的像素总量阀值T(在本实施例中，像素总量阀值T设定为4M)为标准，进行如下操作：

1b1)当数据体的总像素点超过像素总量阀值T，对数据体重采样，以像素总量阀值T为标准确定缩小比例，再根据缩小比例确定数据体三维方向的缩小比例，每个方向按照该缩小比例作空间等距采样，继续如下步骤2)。

1b2)否则，继续如下步骤2)。

2)确定投影面的参数，选取两个相垂直的方向作为MIP图像的x轴方向和y轴方向。

3)取数据体对角线长作为MIP图像的边长。

4)取最终MIP图像的中心位置。

5)计算第1块图像帧中的点投影后的三维空间坐标。

6)将投影后的空间坐标折算为MIP图像中的二维坐标。

7)依次计算出第1块图像帧中的所有点所对应的MIP图像中的二维坐标，并保存于映射表中。

8)根据映射表，对第1块图像帧的每个点作医学影像最大密度MIP处理。

9)对于后续的图像帧，以映射模板为基准，对映射表中的每个值作偏移处理，形成临时的新映射表。

10)根据新映射表对后续的图像帧作相应的医学影像最大密度MIP处理，对MIP图像动态刷新。

11)对MIP图像进行插补操作。

12)产生最终的MIP图像。

本实施例中的具体操作方法与实施例1所述相同或相似，此不再赘述。本实施例通过像素总量阀值T作为数据体像素总量上限，对重采样/不超过像素总量阀值T的数据体作MIP处理，时间可控制在60毫秒以内，可以满足用户实时操作的需要。经测试显示，当用户停止改变投影方向时再作一次全精度的MIP处理(如上所述的流程)，用户在用鼠标进行拖动时，显示速度基本无延迟，图像细节保留也较完整，使得本发明在显示时不会产生迟滞感。

实验结果证明，本发明可以快速实现最大密度投影MIP，图像质量完全达到临床要求，运行设备计算机采用P4/2.66G主频，512M内存，对于300帧256*256的图像，在全精度模式下，重建速度为281毫秒/帧；在本实施例的非全精度模式下，用690帧512*512的图像做测试，重建速度为47毫秒/帧，并且理论上该速度不会因为图像数目的增加而降低，完全可以满足实时显示的要求。

在上述实施例中，为便于说明，(原始图像)数据体中的所有图像帧的大小均一致，在实际应用中，即使图像帧的大小不一致，对于投影面的图像而言，只需要比较新投影的图像和现有的投影图像之间的大小关系就可以了，可将所有的投影图像规整为同样大小，这对于本领域普通技术人员来说可以不需要付出创造性劳动即可实施，此处不再赘述。

本发明提出了图像帧数据体从三维空间坐标转换为投影面二维坐标的转换方法，在上述实施例中，为便于说明，图像帧采用规则的六面体，显然，本发明的这种转换方法同样适用于其它与投影相关的处理算法，如多平面投影MPR，曲面投影CPR等等，这对于本领域普通技术人员来说可以不需要付出创造性劳动即可实施。

综上所述，尽管本发明的基本原理、方法、流程通过上述实施例予以具体阐述，在不脱离本发明要旨的前提下，根据以上所述的启发，本领域普通技术人员可以不需要付出创造性劳动即可实施多种变换/替代形式或组合，此处不再赘述。