최대휘소투영은 볼륨 렌더링의 한 기법으로, 의료영상을 판독하기 위해서 중요한 기능이다. 광선 투사법을 이용한 최대휘소투영 렌더링은 비교적 높은 화질의 영상을 생성하나 많은 연산을 요구한다. 본 연구는 그래픽 처리장치(GPU : Graphic Process Unit) 에 일반 연산을 적용하는 GPGPU(General-purpose computing on Graphic Process Unit) 기술을 이용하여 최대휘소투영 렌더링의 속도를 향상시키는 방법에 관한 연구를 수행한다. 본 논문에서는 GPGPU를 수행 할 수 있는 프로그래밍 언어인 CUDA(an acronym for Compute Unified Device Architecture)를 기반으로 고속 광선 투사법을 구현하며, CUDA 환경에 적함한 가속화 방법을 제안한다. 구체적으로, 블록 기반 공간 도약 기법을 적용하여 불필요한 부분을 도약하고, 이분 이동법을 통해 블록 경계면의 탐색을 고속으로 수행하며, 초기 값 추정 알고리즘을 이용하여 공간 도약 확률을 향상시킨다. 이를 통해 화질 손실 없이 최대휘소투영 렌더링의 가시화 속도를 크게 향상시킨다.
최근 다양한 햅틱 알고리즘과 햅틱 장비가 개발되면서 햅틱을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션이 증가하고 있다. 햅틱 시뮬레이션은 기본적으로 1000Hz 정도의 비교적 고속 리프레쉬를 요구한다. 기존 햅틱 시뮬레이션은 대상 모델을 간략화 해서 고속 리프레쉬 요구사항을 만족 시켰다. 하지만, 유연체 가변형 모델 시뮬레이션은 시각적 변형요소가 중요하기 때문에 모델을 간략화 할 경우에 시각적으로 좋지 않은 결과를 초래한다. 햅틱 렌더링만 담당하는 모델을 따로 분리하여 병렬처리를 통해 햅틱과 변형 시뮬레이션을 모두 하는 경우도 있지만 두 모델간의 관계가 명백하지 않아 문제가 발생하기도 한다. 이 논문에서는 유연체 시뮬레이션을 위한 볼륨 변형 모델과 햅틱 렌더링 모델을 정의하고 두 모델간의 관계를 정의한다. 또한, 충돌처리등 사용자 인터랙션에 필요한 알고리즘을 제안하고 수술시뮬레이션 등에 적용해보고자 한다.
Park, Sanghun;Park, Sangmin;Bajaj, Chandrajit;Ihm, Insung
한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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제7권2호
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pp.21-28
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2001
최근 과학적 데이터의 증가 결과로, 매우 방대한 크기의 볼륨 데이터들이 점차로 일반화되고 있다. 다양한 텍스춰 기반 볼륨 렌더링 알고리듬들이 제안되었으나, 대부분의 방법들이 하드웨어가 갖고 있는 텍스춰 메모리보다 작은 크기의 볼륨 데이터를 가시화하는데 촛점을 맞추고 있다. 본 논문은 멀티파이프 시스템 구조상에서 매우 큰 정적 데이터와 시간 가변 데이터를 위한 새로운 병렬 볼륨 렌더링 스킴에 대해 설명한다. 이 스킴은 큰 볼륨을 동적으로 작은 크기의 블릭으로 분할하고, 이를 그래픽스 파이프에 적절히 할당함으로써 텍스춰 교체 비용을 최소화 한다. 이 기법은, 수행중에 법선 벡터를 계산하고 OpenGL 컬러 행렬을 이용하여 퐁 쉐이딩 영상을 쉽게 생성할 수 있다. 우리는 SGI Onyx2 시스템을 이용하여 큰 크기의 다양한 데이터에 대해 실험한 결과를 보인다.
과학적 가시화의 여러 응용분야에서 단일 데이터로부터 생성된 시각적 형태보다 다중 데이터로부터 생성된 시각적 형태를 필요로 한다. 단일 데이터 렌더링과 다중 데이터 렌더링의 가장 큰 차이점은 데이터 혼합으로 본 논문에서는 볼륨적 데이터와 표면적 데이터를 가진 하이브리드 데이터를 단계별로 혼합하여 이를 가시화하는 시스템을 개발하고자 한다. 하이브리드 데이터를 단계별로 혼합하여 가시화하기 위하여 조명단계후 혼합이 이루어지는 깊이 정보를 고려한 혼합방법과 조명단계 전 볼륨의 우선순위에 따라 데이터를 혼합하는 우선순위를 고려한 데이터 혼합방법을 제시한다. 구현결과로는 엔진몸체 데이터와 엔진 내부 벨브 및 옆면 데이터를 혼합하여 가시화한 결과를 사용자 인터페이스 상에서 보여준다. 본 제안 시스템은 단일 데이터의 표현 한계를 극복하고, 복잡한 형태에서 관심객체의 형태와 상대적 관계 및 위치 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.
본 논문에서는 볼륨 렌더링에서 화상영역 수퍼샘플링을 효율적으로 수행시키는 방법을 제시한다. 이 알고리즘은 부화소에서 나오는 평행 광선들 간의 규칙성을 이용하여 각 화소로부터 상대 위치가 같은 부화소에서 나오는 광선마다 한 개씩의 원형을 만들어 둠으로써 수퍼샘플링을 효율적으로 수행한다. 또한 본 알고리즘은 객체순서 알고리즘에 기반을 두고 있으므로 화상순서 알고리즘에서도 수퍼샘플링을 하는 것보다 매우 빠르게 처리하게 된다. 또한 본 논문에서는 적응 수퍼샘플링 방법도 제안한다. 이는 에일리어싱이 생길 가능성이 많은 부분에서만 수퍼샘플링을 하며, 이러한 영역은 분류화 전처리 단게에서 미리 결정해둔다.
단일 볼륨랜더링과 다중 볼륨랜더링의 가장 큰 차이점은 데이타 혼합방법으로 본 논문에서는 특정 볼륨을 표면수준에 따라 선택적으로 빠르게 가시화하는 선택적 랜더링방법과 다중 볼륨을 위한 데이타 혼합방법을 제안한다. 선택적 랜더링방법은 관심부위를 구성하는 외곽선으로부터 최소거리를 결정하는 거리변환을 통하여 거리변환볼륨을 생성하고 이를 랜더링하는 방법이며, 다중 볼륨을 위한 데이타 혼합방 법은 명암도 가중치 방법, 불투병도 가중치 방법, 깊이 정보를 고려한 불투병도 가중치 방법을 이용하여 여러 개의 볼륨을 혼합하는 방법이다. 실험 결과로는 EBCT 가슴부위 영상에 선택적 랜더링방법을 적용하여 생성한 좌심실, 우심실 영상을 제시하며, 가슴부위 볼륨과 좌심실 볼륨 또는 우심실 볼륨에 세 가지 다른 혼합방법을 적용하여 얻은 혼합 영상을 제시한다. 본 제안방법은 거리변환볼륨을 사용함으로써 표면수준에 따라 특정 볼륨을 가시화하고 가시화 시간을 가속화시킬 수 있으며, 데이타 혼합을 통하여 단일 볼륨랜더링 한계를 극복하여 동일 공간 상에 다중 영상을 함께 표현함으로써 복잡한 형태로부터 관심부위의 형태와 상대적 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.
MDCT의 3D 유용성을 입증하기 위해 쇄골하 혈전증을 수반한 73세 남자 환자를 대상으로 MIP, 볼륨렌더링, MPR의 3D 영상을 획득하여 쇄골하동맥의 혈전증을 명확하게 탐지하고 위치를 확인하여 임상에서 기초자료를 제공하여 환자의 진단 및 치료에 적용하고자한다. 스캔 데이터를 3차원 CT영상인 MIP, 볼륨렌더링, curve multiplanar reformation (MPR), virtual endoscopy 영상을 획득하였다. CT검사 환자의 데이터를 3D 프로그램으로 전송한 영상에서 3D 프로그램에서 측정한 상행대동맥은 364.28 HU, 좌총경동맥 413.77 HU, 좌쇄골하동맥 15.72 HU로 낮게 산출되었다. MIP coronal 영상으로 좌측의 쇄골하동맥의 혈전으로 폐쇄를 정확하게 보여주고 있다. 볼륨렌더링 3차원 영상으로 투과도 100%, 87-1265 HU를 적용하여 쇄골하동맥과 뼈를 동시에 묘출하고 있으며, 좌측 쇄골하동맥의 폐쇄 영상을 선명하게 보여주었으며 coronal curved MPR 및 sagittal curved MPR 영상으로 혈전의 의한 쇄골하동맥의 폐쇄를 3D 영상 처리 기능을 이용하여 정확하게 묘출하고 있다. 혈전에 의한 쇄골하동맥 폐쇄 증상 환자를 MDCT로 스캔하여 3D 영상 기법을 응용하여 쇄골하동맥의 폐쇄를 확인할 수 있어 임상에서 3D 기법을 응용하여 적절하게 진단에 적용할 수 있다.
3차원 모델링 데이터를 VRML로 가시화하기 위해서는 용량 최적화와 실시간 렌더링이 중요하다. 실시간 렌더링은 객체에 따른 폴리건 수에 영향을 받게 되는데, 폴리건 수가 작으면 렌더링의 질이 저하되고 폴리건 수가 많아 데이터 용량이 크면 오브젝트 표현력은 좋으나 높은 대역폭을 필요로 하여, 디더링 철상이 발생과 실시간 렌더링이 어렵게 된다. 그러므로 네트워크 가상공간 내의 오브젝트는 최소의 폴리건을 사용해 메쉬를 단순화 시켜주는 방법으로 데이터 용량을 줄여주는데, 용량은 저하되지만 블록화 현상이 발생하여 저급한 렌더링이 된다. 본 논문에서는 모델링 데이터의 폴리건 수를 줄여 데이터 용량을 최적화 하고, 폴리건의 단순화에서 생기는 블록화 현상을 제거할 수 있는 방법으로 B-스플라인 곡선과 명암처리 기법인 고라우드 명암법을 이용하여 경계면을 부드럽게 처리할 수 있는 기법을 제시한다.
모델링$\cdot$시뮬레이션 또는 첨단 센서 장비 기술의 발전으로 최근에 매우 높은 해상도를 갖는 방대한 크기의 볼륨 데이터들이 생성되고 있으며, 이러한 데이터를 효과적으로 가시화하기 위한 다양한 연구 결과들이 과학적 가시화 분야에서 발표되고 있다. 지금까지 연구된 대부분의 가시화 소프트웨어들은 워크스테이션과 PC를 기반으로 개발되었으며, 모바일 환경에서 가시화를 수행하는 소프트웨어는 아직까지 발표된 바가 없다. 본 논문에서는 PDA상에서 구현된 클라이언트와 대용량$\cdot$고성능 서버를 이용한 모바일 볼륨 가시화 시스템의 설계에 관해 설명한다. 이 시스템은 자세한 관찰이 필요한 특정 영역을 점진적으로 높은 해상도로 관찰할 수 있는 기능을 지원하여, 설정한 파라미터를 이용한 고화질 볼륨 가시화 영상의 렌더링을 요청하는 기능을 제공한다.
데이터 압축 기술은 대용량의 데이터를 효율적으로 저장할 수 있게 해주는 기술로, 여러 분야에서 생성되는 데이터의 용량이 커지고 네트워크를 통한 데이터 전송에 대한 필요성이 증가함에 따라 그 중요도가 점점 더 커지고 있는 추세다. 특히 다양한 과학 분야에서 시뮬레이션의 결과로 산출되는 볼륨 데이터는 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 점점 더 용량이 방대해지고 있는 추세이기 때문에 볼륨 데이터 압축에 대한 요구는 계속 커지고 있다. 본 논문에서는 Daubechies의 D4 기저함수를 이용한 웨이블릿 필터 변환과 zerobit 인코딩 기법을 응용한 유닛 기반의 볼륨 데이터 압축 기법을 제안한다. 유닛 기반 인코딩 기법은 복원 데이터의 손실율이 낮기 때문에 적은 웨이블릿 변환 계수로 화질이 좋은 이미지를 얻을 수 있다. 따라서 정밀한 영상을 요구하는 대용량 데이터의 압축 및 렌더링에 유용하게 사용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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