Abstract-The marsching kuber (MC) algoritm är en allmänt använd rutin för att extrahera isoytan från volymetrisk data set. Denna metod lider av den uttömmande åtkomst kuber sekventiellt och misslyckandet med att direkt separera isoytan. För att ta itu med detta föreslås en förbättrad MC-algoritm kallad AlutMC för att spåra uppkopplade ytor genom att kombinera en ny intilliggande uppslagstabell och slumpmässig provtagningsteknik. AlutMC har en naturlig förmåga att separera isoytan relaterad till olika komponenter, som effektivt kan segmentera 3D-objekt utan extra utgifter och hjälp för att visualisera medicinska objekt. Experimentella resultat på tre testdatauppsättningar visar beräkningseffektiviteten vid identifiering av isoytan. Dessutom är det enkelt och effektivt, inte kräver komplexa datastruktur, och kan användas som i MC och dess förbättringar eftersom det är ganska kostnadseffektivt och fristående.
Wang m.fl. REF föreslog 2014 en metod för att ta itu med problemet med att behöva komma åt kuberna sekventiellt och algoritmens oförmåga att direkt separera isoytan.
Improved marching cubes using novel adjacent lookup table and random sampling for medical object-specific 3D visualization
{'venue': 'JSW', 'journal': 'JSW', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}