Les données de balayage volumétrique sont stockées comme un prisme rectangulaire de voxels qui ont chacun une valeur d’atténuation. Le volume source haute résolution contient plus de voxels ainsi que plus de profondeur de couleur que l’éditeur de projet Voyager peut supporter. L’étape de la culture Outil ROI vous permet de choisir une région spatiale d’intérêt de votre partie que vous souhaitez voir en haute résolution. De la même façon, l’étape de renormalisation vous permet de choisir un sous-ensemble de valeurs d’atténuation qui vous est le plus utile. La renormalisation fonctionne en sélectionnant une limite inférieure et une limite supérieure sur les valeurs d’atténuation d’intérêt, et les valeurs de coupure en dehors de cette plage - rendant les couleurs que vous voyez dans les données plus utiles. La section suivante explique comment contrôler cette coupure.Documentation Index
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Comprendre les options de renormalisation
Il y a trois options dans la section Renormaliser de l’outil ROI : Default Range, Selected Range et Full Data Range.- Plage par défaut : Renvoie à la normalisation par défaut que Voyager applique aux volumes après leur création. Utilisez cette option pour “réinitialiser” le volume de ce que Voyager affiche habituellement pour un objet de données.
- Sélection de la plage : S’entend des valeurs spécifiées par l’utilisateur que le mapper et la visualisation montrent. Utilisez ceci pour choisir une gamme spécifique de vos données à renormaliser.
- Données complètes: Se réfère aux données brutes et non embrayées. Utilisez ceci si vous croyez que la plage par défaut a coupé des données importantes de votre analyse. Ceci est possible avec des ensembles de données multi-matériaux à variation extrêmement élevée où votre application nécessite une résolution de matériaux extrêmement différents en une seule analyse.
Renormalisation des gammes sélectionnées
Le scan ci-dessous montre une faible atténuation standard / haute atténuation fractionnement. La renormalisation vous permet d’isoler des matériaux plus denses et moins denses en objets de données séparés pour l’analyse individuelle.