我开发了一种基于笔形束方法的放射治疗逆向计划工具。这些方法中的一个重要步骤（特别是剂量计算）是来自许多来源的射线追踪，其中一种最常用的算法是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。您可以想象一个立方体和周围的许多点，所有点都在相同的距离但不同的方向角，辐射射线的来源。每条光线将通过该体积，并根据与光源的距离为每个体素分配一个值。 Siddon算法的优点是在光线追踪的迭代过程中按时间计算长度。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几里德距离两点。
那么，知道这两种方法已经很老了并且效率很高，使用Siddon而不是Bresenham有明确的优势吗？也许我在这里错过了一个重要的细节，但我很奇怪，在这些剂量计算程序中，Bresenham不是一个真正的选择，并且Siddon总是作为黄金标准出现。
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美好的一天。
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在我看来，在大多数涉及医疗射线追踪的应用中，您不仅需要从源到特定体素的距离，还需要该路径与每个体素的交叉长度。它的方式。现在，Bresenham为你提供了那条道路上的体素，但不是交叉长度，而Siddon确实如此。