射线追踪：Bresenham's vs Siddon算法

Question

我正在开发一种基于笔形射束方法的放射疗法逆向规划工具。这些方法中的一个重要步骤（特别是在剂量计算中）是来自许多来源的射线追踪，最常用的算法之一是Siddon的算法（这里有一个很好的简短描述http://on-demand.gputechconf.com/gtc/2014/poster/pdf/P4218_CT_reconstruction_iterative_algebraic.pdf）。现在，我将尝试简化我的问题：

输入数据是CT图像（具有值的3D矩阵）和图像周围的一些源位置。你可以想象一个立方体和许多点，都在相同的距离，但不同的方向角，辐射射线来自哪里。每条射线都将通过该体积，并根据距源头的距离为每个体素分配一个值。 Siddon算法的优点是在光线跟踪的迭代过程中按时计算长度。但是，我知道Bresenham的算法是评估矩阵中从一个点到另一个点的路径的有效方法。因此，即使在Bresenham的迭代过程中，从源到特定体素的长度也可以很容易地计算为欧氏距离两点。

那么，如果知道这两种方法已经很老了并且效率很高，那么使用Siddon而不是Bresenham会有一个明确的优势吗？也许我在这里错过了一个重要的细节，但对我来说很奇怪，在这些剂量计算程序中，Bresenham并不是一个真正的选择，并且Siddon总是作为黄金标准出现。

感谢您的任何评论或回复！

美好的一天。

Answer 1

在我看来，在大多数涉及医疗射线追踪的应用中，您不仅需要从源到的距离，而且还需要该路径与每个单个体素在路上的交叉长度。现在，布雷森汉姆给你的路径上的体素，但不是交叉点的长度，而西顿。