Siddon 算法学习中的疑问
一、ax[i] 是坐标吗，还是一个数字？
在 Siddon 算法中，ax[i] 是一个数字，它表示射线与第 i 个 x 方向平面的交点参数值。这个参数值 ax[i] 是一个标量，用于确定射线在参数化表示中与该平面相交的位置。具体来说，ax[i] 是参数 a 的一个取值，通过这个值可以计算出射线在该平面上的交点坐标。
二、相邻参数值之间的差异 Δa = ai+1 - ai，这个差异代表了射线在两个相邻交点之间穿过的体素中的路径长度对应的参数区间大小，这个路径长度具体又是如何计算出来的？
在 Siddon 算法中，相邻参数值之间的差异 Δa 代表了射线在两个相邻交点之间穿过的体素中的路径长度对应的参数区间大小。这个参数区间大小可以用来计算射线在该体素中的实际路径长度。
具体来说，射线的总长度 d12 是已知的，可以通过射线起点和终点的坐标计算得到：
Python复制
d12 = sqrt((X2 - X1)^2 + (Y2 - Y1)^2 + (Z2 - Z1)^2)相邻参数值之间的差异 Δa 表示在参数化射线上，两个相邻交点之间的参数间隔。为了得到射线在该体素中的实际路径长度，可以将这个参数间隔 Δa 乘以射线的总长度 d12：
Python复制
length = Δa * d12这个公式的意义在于，参数 a 的范围是从 0 到 1，对应射线的起点到终点的整个路径。因此，参数间隔 Δa 与总长度 d12 的乘积就表示射线在该体素中的实际路径长度。
示例说明
假设射线的总长度 d12 为 10 单位，相邻参数值之间的差异 Δa 为 0.1。那么射线在该体素中的路径长度为：
Python复制
length = 0.1 * 10 = 1 单位这个路径长度可以用于计算射线在该体素中的贡献，例如在 CT 图像重建中，可以将路径长度与体素的密度值相乘，得到该体素对射线的投影值的贡献。
通过这种方式，Siddon 算法能够精确地计算射线在每个体素中的路径长度，从而为图像重建提供准确的数据支持
三、为什么三个维度的值要放在一起排序
在 Siddon 算法中，我们需要计算三个维度（x、y、z）的交点参数值，而不仅仅是其中一个维度，这是因为射线在三维空间中穿过的体素路径是由三个方向的平面共同决定的。只考虑一个方向的相邻参数差是不够的，无法准确确定射线在体素中的路径。以下是详细解释：
射线在三维空间中的路径
射线在三维空间中穿过的路径是一个直线段，这个直线段会穿过多个体素。为了确定射线穿过的每个体素以及在每个体素中的路径长度，我们需要知道射线在三个方向（x、y、z）上的交点。
三个维度的交点参数值
-
x 方向的交点参数值（ax[i]）
-
这些参数值表示射线与 x 方向各个平面的交点位置。通过这些交点，我们可以确定射线在 x 方向上的穿越情况。
-
-
y 方向的交点参数值（ay[j]）
-
类似地，这些参数值表示射线与 y 方向各个平面的交点位置，用于确定射线在 y 方向上的穿越情况。
-
-
z 方向的交点参数值（az[k]）
-
这些参数值表示射线与 z 方向各个平面的交点位置，用于确定射线在 z 方向上的穿越情况。
-
合并参数值集
将三个方向的交点参数值合并成一个集合，并对其进行排序，这样可以得到射线在三维空间中穿过的体素的顺序。每个相邻的参数值之间的差异（Δa）代表了射线在两个相邻交点之间穿过的体素中的路径长度对应的参数区间大小。
计算路径长度
通过将相邻参数值之间的差异（Δa）乘以射线的总长度（d12），可以得到射线在该体素中的实际路径长度。这个路径长度对于计算射线在体素中的贡献（如在 CT 图像重建中）是非常重要的。
举例说明
假设射线在 x、y、z 三个方向上的交点参数值分别为：
-
ax = [0.2, 0.5, 0.8]
-
ay = [0.3, 0.6]
-
az = [0.4, 0.7]
将这些值合并并排序后得到：[0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8]
相邻参数值之间的差异为：0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1
每个差异对应的路径长度为：0.1 * d12
如果只考虑一个方向的参数差，例如只考虑 x 方向的参数差（0.3, 0.3），那么会遗漏射线在 y 和 z 方向上的交点，导致无法准确确定射线穿过的体素和路径长度。
总结
计算三个维度的交点参数值是为了全面确定射线在三维空间中穿过的体素路径。通过合并和排序这些参数值，可以准确计算射线在每个体素中的路径长度，这对于算法的准确性和可靠性是至关重要的。