前言
3D數據採集領域的高速發展，在具有交互式幀率的現代化工作站上執行高級可視化，體數據的重要性將越來越重要。
體數據集可以通過MRI，CT，PET，USCT或回聲定位等技術捕獲，也可以通過物理模擬(流體動力學或粒子系統)產生。體數據渲染: 版本8的核心突破是其高性能體渲染擴展，它能夠與圖表庫的其他3D對象進行交互。該數據信息已被廣泛用於癌症檢測，動脈瘤可視化和治療計劃。數據對使用計算機斷層掃描或超聲波的非破壞性材料測試非常有用。
此外, 來源於地震研究的巨大三維數據集，也可以通過我們的體渲染引擎可視化。同時爲金融和科研提供更強大更靈活功能: 金融和科學應用的新特徵包括具有新的自動定位選項的多個圖例，以及從日期範圍排除不活動的交易期。功能更強大的熱圖和光譜圖提高先進科學應用效益。
體數據概述
體數據由體素組成。體素是基本體積元素，也可以理解爲三維空間內的具有排列和顏色的點或一小塊區域，這也是爲什麼可以保持高達六個標量參數的原因。
通常體素屬於固定網格，因此體數據可以作爲表格儲存。在這種情況下，運行可以被認爲是多維數組，體數據可以被當作爲本地儲存的*.csv文件。更常見的是，數據集被分成若干片，並將每個片存儲爲位圖圖像，同時可以應用於圖像的複雜壓縮算法， 實現減小模型尺寸。
體數據可視化
視化體數據包括四種主要算法。以下將討論各種算法和技術的特點及目前存在的問題。
基於切片方法最直接的解決方案，這意味着給予每個體數據切片滾動交互單獨可視化機會。
此技術的優點在於操作簡單和複雜計算少。而它的缺點是可視化人員需要想象重建整個對象結構。因此，基於切片方法不是分析極其複雜和不明確結構的最佳選擇。但是此方法非常適合可視化已知對象的內部情況，比如，人體內部結構。這也是爲什麼此方法在醫療行業中被廣泛應用的原因。如，最常用於MRI 和CT。 值得提醒的是, 一般的CT和MRI研究在一個維度中的分辨率比較低，這導致利用具有更先進技術數據集的一些困難。
其他技術仿真
這種方法很適合於熟悉一定技術的專家可視化分析應用。比如，應用於醫療和地震行業的新技術開發，專家們可以從舊技術解決方案平穩過渡到現代化技術。此方法不常被採納的原因如下: 首先，它需要使用非常詳細的體數據集，而其它主要信息可能在通過模仿另一種技術時而丟失或損壞。 因此，在將新技術集成到專家工作流程中的過程中，可視化的普及將逐漸減少。其次，這種可視化類型的開發需要大量的時間才能接近可視化初始圖像，在轉換後部分圖像將被丟棄使用。另外一個問題是需要有一定技術經驗的人才能正確解釋結果。
體渲染
3D渲染指用2D圖像可視化3D對象。最常用的3D渲染基於多邊形網格表面的逼真圖像可視化。該技術被廣泛應用，因爲現代顯卡架構加速應用操作。
間接體繪製
間接體渲染可以有多種工具用於多邊形網格模型。此方法包含兩個階段，第一階段是根據特定閾值從數據集中提取等值面，有幾種算法可以進行該任務(最受歡迎的是Marching Cubes )。 有時，可以通過開發基於特定數據集的特定特徵的特殊算法來改進等值面提取。然後用三維圖像引擎或其它工具可視化多邊形曲面模型，比如: LightningChart的網格模型非常合適於該方法。
該方法的主要優點基於發揮舊技術優勢。它包含3D對象可視化的所有典型特徵，例如旋轉，不同數量光源的使用，與其他3D對象的交互等。 因此，它使複雜的3D結構分析更簡單。 它對於視覺檢測未知數據集中的重要細節特別有用。 3D渲染引擎的性能優化允許任何現×××公電腦可視化數據。 此外，該技術允許開發人員使用更復雜的降噪算法。
此方法第一階段的可視化程序有一定的缺陷。因爲從多邊形體數據集轉換數據時導致內部不需要的數據丟失。等面提取算法可能需要複雜的計算，也就是說預處理需要花費大量的時間，這通常是爲什麼不可能交互地改變表面提取的閾值。
直接體繪製
直接體繪製不要求預處理。 直接從原始數據集觀察數據，爲算法提供了動態修改傳遞功能和閾值的機會。而且有些方法允許以半透明的方式可視化數據集的內部結構。
直接體繪製是目前可視化數據最強大的方法。可視化具有多邊網格模型的所有優點，並且可以在同一場景中輕鬆綁定。此外，可以切割模型的一部分來查看被物體表面隱藏的結構。
高配置硬件要求是此方法的缺點，但是隨着現代顯卡的不斷優化，即使用最便宜的硬件也可以運行可視化。另外一個缺點是體渲染引擎開發成本高問題。
實現直接體繪製有幾種不同的技術。最常用的是通過工具以自己的方式渲染，此工具是爲多邊形網格模型的GPU加速創建的。基於紋理體積和體積射線投射是目前最成功的直接體繪製方法。
基於紋理的體繪製技術使用一系列平面來構造對象。數據集投射到平面成爲紋理。最後的圖形是由混合平面上α粒子組成。光線投射算法(Volume Ray Casting) 使用立方體作爲體模型中的佔位節點。模型本身通過光線投射算法投射到立方體的兩側，此算法使用射線來累積數據，並將其與稱爲Ray Function的特定方程合成。
射線功能是光線投射算法真正迷人的特徵。它允許設定射線是如何執行數據採樣和像素顏色計算的。不同射線功能可以從數據中提取不同特徵。我們來討論下三個射線功能例子:
累積功能嘗試收集和組合儘可能多的數據，爲觀衆提供探索對象內部結構的機會。 使用這種技術的可視化看起來像一個半透明的凝膠。體數據可視化進展
最大強度功能僅顯示由射線採樣的最亮值。 視覺效果相似於X射線圖像類。 可以通過此功能獲取關於對象的內部結構的附加信息。體數據可視化進展
等值面繪製的模型表面看起來像多邊形模型渲染。最終結果與間接體繪製的結果非常相似。
結論
硬件的開發爲不同數據採集技術的興趣增長做好準備。消費者電腦性能的改善將對直接和間接體積渲染等先進的體可視化技術的普及產生積極的影響。
LightningChart有一個出色的工具，用於實現體數據的基於片段和間接體繪製的可視化。 此外，LightningChart的直接體渲染引擎爲數據可視化提供許多高級功能。