我现在正尝试使用C++、OpenGL和GLSL实现光线投射体积渲染（用于GPU加速）。为了获得更好的质量和性能，我想用八叉树来组织三维医学体数据，这样我就可以很容易地使用一些算法，如空间跳跃和自适应采样。
但是如何有效地构建八叉树呢？如何参观八叉树？当光线在体积数据中传播时，如何确定采样点属于八叉树的哪个单元或叶？
这里有一篇关于GPU八叉树的优秀文章（这里也有可用的源代码）。然而，它是基于Cg的，但这可以被认为是一个更大的优势。
鉴于您正在使用数据密度更大的医学数据，您可能还对Cyril Crassin的博士论文感兴趣，该论文使用流GPU稀疏八叉树来组织密集体素数据。在这里，八叉树是在GPU上构建的，使用3D体积纹理用于数据存储（叶节点）和砖池用于分配内部节点，从下到上构建，然后mip-map'ed用于光线投射。
如果你愿意稍微弯曲一下，有一个关于使用CUDA的稀疏体素八叉树的大项目，它将为稀疏八叉树和光线投射提供有价值的见解。