在虚拟空间中探索医学可视化参数
阅读：443发布：2020-05-15
专利汇可以提供在虚拟空间中探索医学可视化参数专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且在虚拟空间中探索医学 可视化 参数。一种用于在虚拟空间中探索医学可视化参数的计算机实现的方法，包括：检测物理空间中的用户 位置 和用户取向，以及生成以用户位置和用户取向为中心的沉浸式布局的显示。在沉浸式布局内生成多个全息图。每个全息图以 渲染 参数值的不同组合来描绘医学图像的渲染。基于对物理空间中的用户位置和用户取向中的一个或多个的改变来更新显示。，下面是在虚拟空间中探索医学可视化参数专利的具体信息内容。
1.一种用于在虚拟空间中探索医学可视化参数的计算机实现的方法，所述方法包括：
检测物理空间中的用户位置和用户取向；
生成以所述用户位置和所述用户取向为中心的沉浸式布局的显示；
在所述沉浸式布局内生成多个全息图，其中每个全息图以渲染参数值的不同组合描绘医学图像的渲染；以及
基于对所述物理空间中的所述用户位置和所述用户取向中的一个或多个的改变来更新所述显示。
2.根据权利要求1所述的方法，其中使用位于所述沉浸式布局中的基于预渲染点云的代理来生成每个全息图。
3.根据权利要求1所述的方法，其中使用位于所述沉浸式布局中的基于网格的代理来生成每个全息图。
4.根据权利要求1所述的方法，其中使用位于所述沉浸式布局中的光场来生成每个全息图。
5.根据权利要求1所述的方法，其中每个全息图提供使用一个或多个蒙特卡罗光线跟踪技术生成的所述医学图像的照片级真实感渲染。
6.一种用于在虚拟空间中探索医学可视化参数的计算机实现的方法，所述方法包括：
接收对包括多个图像渲染系统参数的所有可能的值的组合的参数空间的选择；
识别所述参数空间中的多个不同的值的组合；
基于所述参数空间到多维虚拟空间的映射针对所述参数空间中的每个不同的值的组合来确定在所述多维虚拟空间中的位置坐标；
针对每个不同的值的组合生成全息图，从而以所述不同的值的组合来提供医学图像的渲染；
在所述多维虚拟空间内的沉浸式布局中显示每个全息图，其中（i）所述沉浸式布局以对应于用户的位置为中心，并且（ii）在对应于用于生成所述全息图的所述不同的值的组合的所述位置坐标处显示每个全息图。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述沉浸式布局包括球形全景图，所述球形全景图在对应于用户的位置周围的圆柱网格中显示所述全息图。
8.根据权利要求7所述的方法，进一步包括：
确定所述用户在所述沉浸式布局内的取向，
其中，基于对所述用户的所述取向的改变来更新所述圆柱网格。
9.根据权利要求8所述的方法，其中当所述取向在所述沉浸式布局内旋转时，持续地更新所述圆柱网格，并且当所述用户的所述取向旋转通过完整转圈时，在每个旋转点处显示的所述全息图不重复。
10.根据权利要求6所述的方法，其中所述沉浸式布局包括平面布局，所述平面布局在对应于用户的位置的前面的二维网格中显示所述全息图。
11.根据权利要求10所述的方法，其中基于所述沉浸式布局内的用户挥动运动来更新在所述平面布局中显示的所述全息图。
12.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：
接收对所述沉浸式布局中的特定全息图的用户选择；
识别所述参数空间中的多个二级的值的组合，其中每个二级的值的组合排除对应于由所述用户选择的所述特定全息图的所述不同的值的组合；
基于所述参数空间到所述多维虚拟空间的所述映射针对所述参数空间中的每个二级的值的组合来确定在所述多维虚拟空间中的位置坐标；
针对每个二级的不同的值的组合生成全息图，从而以所述二级的值的组合和对应于由所述用户选择的所述特定全息图的所述不同的值的组合提供所述医学图像的渲染；以及在所述多维虚拟空间内的所述沉浸式布局中显示对应于所述二级的值的组合的每个全息图。
13.根据权利要求6所述的方法，其中使用一个或多个增强现实显示技术在物理对象上显示所述沉浸式布局。
14.一种用于在虚拟空间中探索医学可视化参数的计算机实现的方法，所述方法包括：
接收对包括多个图像渲染系统参数的所有可能的值的组合的参数空间的选择；
识别所述参数空间中的多个不同的值的组合；
生成对应于所述多个不同的值的组合的多个全息图，其中每个全息图是医学图像以所述不同的值的组合中的一个的渲染；
创建全息图的群集，其中每个群集包括来自所述多个全息图的多个视觉上类似的全息图；
在多维虚拟空间内的沉浸式布局中显示所述全息图的群集，其中所述沉浸式布局的定位至少部分地基于用户位置。
15.根据权利要求14所述的方法，其中以对应于包括在所述群集中的全息图的数量的大小在所述沉浸式布局中显示每个全息图的群集。
16.根据权利要求14所述的方法，进一步包括：
接收对包括在所述全息图的群集中的全息图的群集的用户选择；
响应于所述用户选择，在所述多维虚拟空间内的二级布局中显示包括在所述全息图的群集中的每个群集。
17.根据权利要求16所述的方法，其中所述二级布局是以所述沉浸式布局内的所述全息图的群集的位置为中心的球形壳布局。
18.根据权利要求16所述的方法，其中，参考所述用户位置，在所述全息图的群集的前面显示所述二级布局。
19.根据权利要求14所述的方法，其中所述全息图的群集通过以下步骤被创建：
针对所述多个全息图中的每个来计算感知散列；
根据所述多个全息图的相应的感知散列来群集所述多个全息图。
在虚拟空间中探索医学可视化参数
技术领域
背景技术
[0002] 使用依赖于大量的参数的算法和其他过程来渲染医学图像。即使对于最有经验的用户来说，通常也难以理解每个参数如何影响渲染并且最终影响基础医学图像数据的可视化。因此，存在对以有意义且高效的方式导航参数空间以针对所期望的可视化来识别最好的参数值的集合的需要。
[0003] 通常通过良好设计的传统用户界面以及最近简化参数规范的机器学习方法来解决探索渲染参数的大参数空间的挑战。参数的集合可以被分组成预设并经由参考图像或类别描述呈现给用户。一些常规系统向用户呈现针对参数的子组的预设，从而允许参数选择的引导的方法。然而，这些方法中的每个仅允许与用户的有限交互。因此，期望的是提供用于探索参数空间的更沉浸式界面，其允许较大的用户交互和将参数的子组作为目标。
发明内容
[0004] 本发明的实施例通过提供涉及在虚拟空间中探索医学可视化参数的方法、系统和装置来解决和克服以上缺点和缺陷中的一个或多个。简言之，利用诸如增强现实（AR）和虚拟现实（VR）的技术来使用以用户位置和用户取向为中心的沉浸式布局探索参数空间。可以例如使用自然手势、物理/虚拟工具以及映射到3D环境的更传统的2D界面来选择不同的参数集合。
[0005] 根据一些实施例，一种用于在虚拟空间中探索医学可视化参数的计算机实现的方法，包括：检测物理空间中的用户位置和用户取向，以及生成以用户位置和用户取向为中心的沉浸式布局的显示。在沉浸式布局内生成全息图。每个全息图以渲染参数值的不同组合来描绘医学图像的渲染。可以例如使用位于沉浸式布局中的基于预渲染点云的代理、基于网格的代理或光场来生成每个全息图。在一些实施例中，每个全息图提供使用一个或多个蒙特卡罗（Monte Carlo）光线跟踪技术生成的医学图像的照片级真实感（photorealistic）渲染。可以基于对物理空间中的用户位置和用户取向中的一个或多个的改变来更新上述显示。
[0006] 根据本发明的另一方面，在一些实施例中，一种用于在虚拟空间中探索医学可视化参数的计算机实现的方法，包括：接收对包括图像渲染系统参数的所有可能的值的组合的参数空间的选择，以及识别参数空间中的不同的值的组合。基于参数空间到多维虚拟空间的映射针对参数空间中的每个不同的值的组合在多维虚拟空间中确定位置坐标。针对每个不同的值的组合生成全息图，从而以不同的值的组合提供医学图像的渲染。在多维虚拟空间内的沉浸式布局中显示每个全息图。沉浸式布局以对应于用户的位置为中心。在对应于用于生成全息图的不同的值的组合的位置坐标处显示每个全息图。
[0007] 根据其他实施例，一种用于在虚拟空间中探索医学可视化参数的计算机实现的方法，包括：接收对包括图像渲染系统参数的所有可能的值的组合的参数空间的选择，以及识别参数空间中的不同的值的组合。生成对应于不同的值的组合的全息图。每个全息图是以不同的值的组合中的一个的医学图像的渲染。创建全息图的群集。每个群集包括来自全息图的视觉上类似的全息图。在多维虚拟空间内的沉浸式布局中显示全息图的群集。沉浸式布局的定位至少部分地基于用户位置。
附图说明
[0009] 当结合附图阅读时，根据以下具体实施方式最好地理解本发明的前述和其他方面。出于图示心脏运动评估技术的目的，在附图中示出了目前优选的实施例，然而，要理解，本发明不限于所公开的具体手段。附图中包括的是以下附图：图1图示了根据一些实施例的用于探索医学可视化参数的系统；
图2A示出了根据一些实施例的用于开窗（windowing）函数探索的示例全息图布局；
图2B示出了根据本发明的一些实施例的具有群集的示例平面布局；
图2C示出了可以借助VR查看器探索的示例预先计算的球形全景图，所述查看器包括利用陀螺仪跟踪的蜂窝电话或平板计算机上的查看器；
图3图示了根据一些实施例的用于在虚拟空间中探索医学可视化参数的计算机实现的方法；
图4示出了用于扩展图3中示出的示例以产生二级布局的示例方法；以及
图5提供了根据本发明的一些实施例的可以被用于执行与全息图的渲染或呈现沉浸式布局有关的计算的并行处理存储器架构的示例。
图2A示出了根据一些实施例的用于开窗（windowing）函数探索的示例全息图布局；
图2B示出了根据本发明的一些实施例的具有群集的示例平面布局；
图2C示出了可以借助VR查看器探索的示例预先计算的球形全景图，所述查看器包括利用陀螺仪跟踪的蜂窝电话或平板计算机上的查看器；
图3图示了根据一些实施例的用于在虚拟空间中探索医学可视化参数的计算机实现的方法；
图4示出了用于扩展图3中示出的示例以产生二级布局的示例方法；以及
图5提供了根据本发明的一些实施例的可以被用于执行与全息图的渲染或呈现沉浸式布局有关的计算的并行处理存储器架构的示例。
具体实施方式
[0010] 以下公开根据若干实施例描述了本发明，所述实施例涉及与在虚拟空间中探索医学可视化参数有关的方法、系统和装置。在一些实施例中，使用全息图来探索参数空间。每个全息图是放置在用户周围的虚拟3D环境中并且从外部查看的医学数据的单个3D渲染。本文中描述的技术针对多种数据探索场景（包括3D空间的直观导航和传递函数设计）来利用用户交互系统。通过生成改变渲染系统参数的具体子集的全息图来实现参数探索。然后使用沉浸式布局来以优化参数探索的方式向用户呈现全息图。
[0011] 本文中描述的系统和方法支持各种类型的渲染参数的交互式探索。例如，用于体渲染的查找表的最常见操作是开窗，其被用于从数据选择子范围用于可视化。使用本文中描述的技术，窗宽度和窗中心的变化可以在2D布局中呈现，或者可以在1D布局上单独探索参数。可以由系统100改变数据性质到可视化性质的映射以生成全息图图库。例如，在一个实施例中，预设传递函数的集合可以被映射到1D布局。类似地，高维传递函数可以被映射到2D或3D全息图布局。可以改变照明方向和强度、材料性质等以在各种布局中生成全息图图库。另外，显示给用户的全息图可以是静态的或旋转的，其中用户可选地在物理空间中移动以便使不同的数据取向可视化。
[0012] 图1图示了根据一些实施例的用于探索医学可视化参数的系统100。医学数据源105以本领域中已知的任何格式提供医学成像数据。通常，医学数据源105可以是3D/4D医学中数字成像和通信（DICOM）数据的任何源，包括但不限于图片存档和通信系统（PACS）或原始数据。数据可以源自各种扫描模态，包括但不限于超声波、计算断层摄影术和磁共振。在一些实施例中，医学数据源105是在获取医学成像数据时提供对医学成像数据的实时或接近实时访问的成像扫描仪（例如，计算断层摄影术扫描仪）。在其他实施例中，医学数据源
105是存储先前获取的医学图像数据的数据库。
105是存储先前获取的医学图像数据的数据库。
[0013] 可视化系统110是3D体渲染系统。通常，可以使用在本领域中已知的任何3D体渲染系统。在一些实施例中，可视化系统110支持立体相机和用于在VR/AR中产生全息图的足够性能。VR/AR显示系统115是可以支持AR/VR体验的任何显示系统，包括但不限于沉浸式显示器（例如，5面CAVE、显示墙）、AR耳机、VR耳机、体积显示器、立体显示器、投影显示器。一些显示系统并且尤其是非AR显示器可以仅支持交互技术的子集。
[0014] 在一些实施例中，全息图是使用诸如定量测量、图形、图表等信息可视化（InfoVis）技术的数据的非真实表示。在其他实施例中，使用照片级真实感渲染来生成全息图。蒙特卡罗光线跟踪是用于光传输计算的有用渲染技术，其中使用随机过程对自然光现象建模。当应用于体渲染时，所述技术可以产生胜过传统直接体渲染（DVR）的许多全局照明效果。此类效果包括环境光遮断、柔和阴影、渗色（color bleeding）和景深，所有的这些都增加了所产生的图像的真实感并改善了基于感知的任务上的用户性能。同时，对渲染积分的评估可能需要每个像素数千个随机样本以产生可接受无噪声图像。根据渲染参数，对于交互式工作流程，这可能是大约秒的数量级，并且对于产生质量图像，这可能是大约小时的数量级。该算法允许以电影质量的全息图的渲染，并且可以在交互期间以降低的质量被使用或者以较高的质量用于预渲染全息图代理。
[0015] 在一些实施例中，可以由可视化系统110实时交互式地和响应于用户交互来生成全息图（如下文进一步详细描述的那样）。具体地，当用户在物理空间中移动时，渲染器将需要交互式地重新生成视图。用户交互也可以触发附加的渲染动作。在另一实施例中，由基于预渲染点云的代理、基于网格的代理、光场或其他高速缓存技术来生成全息图。用于高速缓存的数据的渲染器可以实现快速光线投射或更复杂的基于物理的光传输技术（例如，Siemens Cinematic Renderer™）。
[0016] 可视化系统110可以在多种不同沉浸式布局中呈现全息图。这可以按大小来分类，包括大规模沉浸式图库和在用户的手附近动态生成的局部小规模选择图库。全息图布局可以被锚定到用户，例如小球形选择布局可以被锚定到用户的左手，而用右手执行选择。
[0017] 由可视化系统110生成的布局可以提供参数空间的非线性表示。例如，使用群集来用代表性全息图替换视觉上类似的全息图。此类群集可以基于感知散列或任何其他相似性度量。在一个实施例中，全息图的大小可以表示群集大小或其他群集性质。在另一实施例中，基于群集大小来调整布局（例如，将附近的全息图移动更远离大群集）。可以将群集交互式地扩展成局部二级布局（例如，群集中心周围的球形壳布局）或折叠（collapse）。
[0018] 分层布局可以被用于引导的探索，例如以MxN的全息图的网格开始，选定的全息图被扩展到原始网格的前面的层上的二级布局上。全息图渲染参数可能受到群集或分层定位的影响；例如，针对球形扩展布局的全息图不透明度可以基于与群集中心全息图的相似性。在AR系统上，全息图可以被锚定到用户附近的物理对象（例如，在物理墙或桌子上生成全息图的2D网格）。
[0019] 在一些实施例中，可以以圆形方式布置全息图，使得用户可以转向，以便查看例如不同的开窗宽度。系统100不受物理的定律的限制，360°旋转不必在原始的参数的集合处结束，代之以参数中的变化可以随着每个连续转动继续。该实施例借助AR/VR中的交互式全息图图库来扩展无限画布的概念。
[0020] 在一些实施例中，可视化系统110可以被配置成呈现数据的内部视图。例如，在结肠镜检查数据的具体情况中，沉浸式视图将把用户虚拟地放置在结肠的管状结构内（非全息视图），而小规模局部布局可以以变化的渲染参数从外部视图呈现附近的结肠表面。在该情况中，当用户探索大规模图像时，可以交互式地更新小规模全息图。
[0021] 继续参考图1，跟踪系统120跟踪物理空间中的至少一个用户，从而监视例如用户的位置、取向、头部位置和手位置。也可以利用多用户跟踪、眼跟踪、手指跟踪、全身跟踪。在一些实施例中，系统100被部分地集成到AR/VR耳机中并且提供与外部跟踪器（包括磁性、光学、惯性和混合跟踪器）的数据融合。最后，用户交互系统125基于用户输入和跟踪数据来实现全息图交互。可以借助自然物理手势来实现各种全息图交互。例如，在一些实施例中，用户交互系统125通过从全息图的原始布局抓取并移动全息图来支持选择。可以针对群集或分层布局来自动生成二级布局。整个探索的历史对周围虚拟空间中的用户是可见的，从而利用人类空间记忆来导航该历史中的分支。在其他实施例中，可以使用全息图的“扔掉”（例如，借助向左或向右扔运动）来返回引导的探索情况中。在一些实施例中，可以使用传统交互工具替代AR/VR中的物理移动（例如使用轨迹球接口）。
[0022] 在一些实施例中，一次一个地探索多个参数，其中使用选择全息图来固定参数选择，并且使用二级布局针对新参数生成全息图的集合。二级布局的示例包括距原始网格不同深度处的网格和局部无序球形布局。如果在探索高维函数时在每个步骤中仅研究2个参数，则可以使用一系列二级布局来将用户在获得特定函数参数时采用的路径可视化。这还使得能够简单且直观的回溯。
[0023] 图2A示出了根据一些实施例的用于开窗函数探索的全息图布局。在该示例中，使用用户周围的静态布局针对参数的集合生成静态的全息图的图库。例如，将窗中心变化可视化的1D图库或传递函数预设的集合可以在用户周围螺旋布置。用户可以仅通过环顾四周来将两个参数变化可视化并获得不同视图取向。图2C展示了可以借助VR查看器探索（包括利用陀螺仪跟踪的蜂窝电话或平板计算机上的查看器）的预先计算的球形全景图。
[0024] 图2B示出了根据本发明的一些实施例的具有群集的平面布局。在该示例中，使用全息图的规则网格来同时探索多个参数（例如，2D平面布局中的窗宽度和窗中心）。布局还可以在用户周围被包卷成圆柱体，或者可以使用任何其他沉浸式布局。设置窗宽度和中心并不完全直观，但是借助该可视化，用户获得对参数的效果的更好理解，可以一目了然地监视更大的参数的空间并且通过在物理空间中来回移动来导航参数空间。与对参数的探索相同的原理可以被应用于不同参数。用户可以选择他们感兴趣的参数，并且通过空间导航来执行多维传递函数的优化，尽管实际上每次针对不超过3个参数。然而，用户可以每个步骤探索多达3个参数的不同子集，并且直观地探索更高维函数。
[0025] 图3图示了根据一些实施例的用于在虚拟空间中探索医学可视化参数的计算机实现的方法300。该示例示出了可以如何生成参数空间与虚拟空间之间的映射。在步骤305处开始，用户提供对与图像渲染有关的参数空间的选择。该参数空间包括多个图像渲染系统参数的所有可能的值的组合。例如，用户可以经由图形用户界面（GUI）指示他或她希望探索与开窗或特定传递函数有关的参数的空间。
[0026] 在步骤310处，实现所述方法的可视化系统识别参数空间中的多个不同的值的组合。在一些实施例中，这些组合包括空间中的参数的所有排列；而在其他实施例中，基于诸如用户偏好或各个参数之间的能力的因素来选择所有排列的子集。一旦确定组合，在步骤315处，可视化系统就基于参数空间到多维虚拟空间的映射针对参数空间中的每个不同的值的组合来确定在多维虚拟空间中的位置坐标。多维虚拟空间是可以在其中生成沉浸式布局的空间。
[0027] 在步骤315处涉及的动作实际上相当于将参数的每个组合指派给虚拟空间中的位置参数的特定集合。例如，基于组合的数量，可以相应地划分虚拟空间，并且每个组合可以被指派产生所期望的布局的坐标（例如，行和列坐标）。替代地，可以指派虚拟空间中的坐标以以醒目显示参数的特定组合的方式来布置组合。例如，常用的参数的组合的集合可以被指派虚拟空间的中心中的坐标，而较不频繁使用的组合可以被指派远离中心的坐标。
[0028] 继续参考图3，在步骤320处，针对每个不同的值的组合来生成全息图。更具体地，可视化系统单独以每个值的组合来渲染医学图像或其他医学数据，以生成多个全息图。接下来，在步骤325处，在多维虚拟空间内的沉浸式布局中显示每个全息图。该沉浸式布局以对应于用户的位置为中心。每个全息图被显示在对应于用于生成全息图的不同的值的组合的位置坐标处。在一个实施例中，沉浸式布局包括球形全景图，所述球形全景图在对应于用户的位置周围的圆柱网格中显示全息图。用户交互系统可以确定用户在该沉浸式布局内的取向，并且使用该信息来更新圆柱网格。例如，在一个实施例中，当取向在沉浸式布局内旋转时，持续地更新圆柱网格，并且当用户的取向旋转通过完整转圈（即，无限画布）时，在每个旋转点处显示的全息图不重复。在其他实施例中，沉浸式布局包括平面布局，所述平面布局在对应于用户的位置的前面的二维网格中显示全息图。可以例如基于沉浸式布局内的用户挥动（swipe）运动来更新在平面布局中显示的全息图。
[0029] 图4示出了用于扩展图3中示出的示例以产生二级布局的示例方法400。在步骤405处开始，系统接收对沉浸式布局中的特定全息图的用户选择。例如，用户可以在全息图上使用抓取运动或者将用户的手悬停在全息图上方达延长的时段。在步骤410处，系统识别参数空间中的多个二级的值的组合。每个二级的值的组合排除对应于由用户选择的特定全息图的不同的值的组合。接下来，在步骤415处，系统基于参数空间到多维虚拟空间的映射针对参数空间中的每个二级的值的组合确定在多维虚拟空间中的位置坐标。在步骤420处，系统针对每个二级的不同的值的组合生成全息图，从而以二级的值的组合和对应于由用户选择的特定全息图的不同的值的组合提供医学图像的渲染。然后，在步骤425处，系统在多维虚拟空间内的沉浸式布局中显示对应于二级的值的组合的每个全息图。
[0030] 图5提供了根据本发明的一些实施例的可以被用于执行与全息图的渲染或呈现沉浸式布局有关的计算的并行处理存储器架构500的示例。此类架构因为它们的广泛的计算能力和用于求解大规模优化问题的能力而是有用的。该架构500可以被用于其中使用NVIDIA™ CUDA（或类似并行计算平台）的本发明的实施例中。架构包括经由总线515（例如，PCIe总线）连接的主机计算单元（“主机”）505和GPU设备（“设备”）510。主机505包括中央处理单元或“CPU”（图5中未示出）和对CPU而言可访问的主机存储器525。设备510包括图形处理单元（GPU）及其相关联的存储器520，该存储器520在本文中被称为设备存储器。设备存储器520可以包括各种类型的存储器，每种类型的存储器针对不同的存储器用途来优化。例如，在一些实施例中，设备存储器包括全局存储器、常数存储器和纹理存储器。
[0031] 本文中描述的应用的并行部分可以作为“设备内核”或简单地“内核”在架构500上被执行。内核包括被配置成执行特定功能的参数化代码。并行计算平台被配置成基于参数、设置和由用户提供的其他选择跨越架构500以最佳方式来执行这些内核。另外，在一些实施例中，并行计算平台可以包括附加功能以允许借助由用户提供的最少输入以最佳方式的内核的自动处理。
[0032] 每个内核所需的处理由线程块的网格来执行（下文更详细描述）。使用并发内核执行、流和与轻量事件的同步，可以使用图5的架构500（或类似架构）来并行化优化功能，使得借助求解系统执行的各种操作被并行完成。例如，在一些实施例中，可以并行处理参数的多个组合以允许同时渲染多个全息图。
[0033] 设备510包括表示设备510的计算单元的一个或多个线程块530。术语线程块是指可以经由共享存储器协作并且同步它们的执行以协调存储器访问的线程的组。例如，在图5中，线程540、545和550在线程块530中操作并访问共享存储器535。取决于所使用的并行计算平台，可以以网格结构来组织线程块。然后可以将计算或计算的系列映射到该网格上。例如，在利用CUDA的实施例中，计算可以被映射在一维、二维或三维网格上。每个网格包含多个线程块，并且每个线程块包含多个线程。例如，在图5中，以具有m+1个行和n+1个列的二维网格结构来组织线程块530。通常，相同网格的不同线程块中的线程无法彼此通信或同步。然而，相同网格中的线程块可以同时在GPU内的相同的多处理器上运行。每个线程块中的线程的数量可以被硬件或软件约束限制。在一些实施例中，可以由并行计算平台软件自动地在线程块上自动地划分参数的组合或虚拟空间；而在其他实施例中，用户可以编程地指定划分。
[0034] 继续参考图5，寄存器555、560和565表示对线程块530可用的快速存储器。每个寄存器仅可由单个线程访问。因此，例如，寄存器555仅可以由线程540访问。相反地，共享存储器被分配给每个线程块，因此块中的所有线程都具有对相同共享存储器的访问权。因此，共享存储器535被设计成由线程块530中的每个线程540、545和550并行访问。线程可以访问由相同线程块（例如，线程块530）内的其他线程从设备存储器520加载的共享存储器535中的数据。设备存储器520由网格的所有块访问，并且可以使用例如动态随机存取存储器（DRAM）实现。
[0035] 每个线程可以具有一个或多个级别的存储器访问。例如，在图5的架构500中，每个线程可以具有三个级别的存储器访问。首先，每个线程540、545、550可以读取其对应的寄存器555、560和565并且写入到其对应的寄存器555、560和565。寄存器提供对线程的最快的存储器访问，因为没有同步问题并且寄存器通常靠近于执行线程的多处理器定位。其次，线程块530中的每个线程540、545、550可以读取对应于该线程块530的共享存储器535和将数据写入到对应于该线程块530的共享存储器535。通常，由于需要在线程块中的所有线程之中同步访问，因此线程用于访问共享存储器所需的时间超过寄存器访问所需的时间。然而，与线程块中的寄存器一样，共享存储器通常靠近于执行线程的多处理器定位。第三级别的存储器访问允许设备510上的所有线程读取设备存储器和/或写入到设备存储器。设备存储器需要最长时间来访问，因为访问必须跨越在设备上操作的线程块被同步。因此，在一些实施例中，每个全息图的计算被编码，使得其主要利用寄存器和共享存储器，并且仅在必要时利用设备存储器来将数据移入线程块和移出线程块。
[0036] 可以用硬件和软件的任何组合来实现本公开的实施例。例如，除图5中呈现的并行处理架构以外，标准计算平台（例如，服务器、台式计算机、智能电话、平板计算机等）可以被特别地配置成执行本文中讨论的技术。在一些实施例中，与本文中描述的技术一起使用的全息图和其他图像在服务器上被生成并且流式传输到用户显示设备。在其他实施例中，可以直接在AR设备上生成可视化（例如，使用Microsoft HoloLens™作为独立（self-contained）可视化平台）。
[0037] 本公开的实施例可以被包括在具有例如计算机可读非暂时性介质的制品（例如，一个或多个计算机程序产品）中。介质可以具有在其中实现的用于提供和促进本公开的实施例的机制的计算机可读程序代码。制品可以作为计算机系统的部分被包括或单独销售。
[0038] 尽管本文中已经公开各种方面和实施例，但是其他方面和实施例对本领域技术人员而言将是显而易见的。本文中公开的各种方面和实施例是出于说明的目的，并且不旨在是限制性的，其中真实范围和精神由以下权利要求来指示。
[0039] 如在本文中所使用的那样，可执行应用包括用于调节处理器以例如响应于用户命令或输入来实现预先确定的功能（诸如操作系统、上下文数据获取系统或其他信息处理系统的那些功能）的代码或机器可读指令。可执行程序是用于执行一个或多个特定过程的代码的段或机器可读指令、子例程或代码的其他不同部分或可执行应用的部分。这些过程可以包括接收输入数据和/或参数，对所接收的输入数据执行操作和/或响应于所接收的输入参数来执行功能，以及提供得到的输出数据和/或参数。
[0040] 如本文中所使用的那样，图形用户界面（GUI）包括一个或多个显示图像，其由显示处理器生成并使能与处理器或其他设备的用户交互以及相关联的数据获取和处理功能。GUI还包括可执行程序或可执行应用。可执行程序或可执行应用调节显示处理器以生成表示GUI显示图像的信号。这些信号被供应到显示设备，所述显示设备显示图像以供用户查看。在可执行程序或可执行应用的控制下，处理器响应于从输入设备接收的信号来操纵GUI显示图像。以该方式，用户可以使用输入设备与显示图像交互，从而使能与处理器或其他设备的用户交互。
[0041] 可以自动地或全部地或部分地响应于用户命令来执行本文中的功能和过程步骤。响应于一个或多个可执行指令或设备操作来执行自动地执行的活动（包括步骤），而无需用户直接启动活动。
[0042] 附图的系统和过程不是排他的。可以根据本发明的原理导出其他系统、过程和菜单以实现相同目的。虽然已经参考特定实施例描述本发明，但是要理解，在本文中示出和描述的实施例和变化仅用于说明目的。在不脱离本发明的范围的情况下，可以由本领域技术人员实现对当前设计的修改。如本文中描述的那样，可以使用硬件部件、软件部件和/或其组合来实现各种系统、子系统、代理、管理器和过程。除非使用短语“用于……的构件”明确叙述了元素，否则本文中的权利要求元素不根据35 U. S. C. 112 （f）的规定来解释。
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