본 논문에서는 조영전 CT 와 조영후 CTA 영상 의 움직임을 보정하기 위하여 연산에 효율적인 다중 GPU 기반 영상정합 기법을 제안한다. 제안방법은 크게 다중 GPU 기반 정합과 뇌혈관 가시화의 두 단계로 구성된다. 우선, 복셀기반정합을 수행하기 위하여 GPU 내부의 병렬성뿐 아니라 GPU 간 병렬성도 고려함으로써 유사도값을 계산한다. 그리고 나서 CTA 영상데이터에서 최적변환행렬에 의하여 변환된 CT 영상데이터를 다중 GPU를 이용하여 차감하고, 차감된 결과를 GPU 기반 볼륨렌더링기법을 이용하여 가시화한다. 본 논문에서 제안한 방법을 화질과 수행시간측면에서 기존방법에 대한 우수성을 나타내기 위하여 5쌍의 조영전 뇌 CT 영상과 조영후 뇌 CTA 영상데이터를 사용하여 비교하였다. 실험결과 제안방법은 뇌혈관이 잘 가시화되어 혈관질환을 정확히 진단할 수 있었다. 다중 GPU 기반 방법은 CPU 기반 방법에 비하여 11.6배, 단일 GPU 기반 방법에 비하여 1.4배 빠른 결과를 보여주었다.
전산화단층촬영에서 조영제를 자동주입기로 주입하는 과정에서 발생하는 혈관외유출은 조직의 괴사 및 손상의 원인이 되고 있다. 대량의 혈관외유출은 구획증후군으로 발전하여 근막절개술을 시행하는 경우가 발생한다. 혈관외유출이 발생한 환자를 대상으로 혈관외유출 범위 및 부위 정도를 평가하기 위해 CT 검사에서 경정맥에 조영제을 주입하는 과정에서 혈관외유출이 발생한 환자를 대상으로 하였다. 조영제에 의한 혈관외유출 범위 및 손상을 확인하기 조영제 주입부위의 목 및 가슴의 부위를 MDCT를 이용하여 스캔하였다. 경정맥 주사부위의 혈관외유출부위를 MPR, MIP와 볼륨 렌더링의 3차원영상을 3D 프로그램을 이용하여 묘출하였다. 3차원 재구성 영상은 높은 해상력과 정확도를 제공하여 혈관외유출 범위 및 부위를 확인 하여, 환자의 예방의 필요성 및 사후 조치 및 적절한 치료와 수술 계획에 유용하게 이용될 것으로 기대된다.
등고선으로 표현된 물체의 볼륨정보에서부터 3차원 표면을 재구성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 등고선 삼각분할법이라고도 불리는 이 방법의 가장 어려운 문제가 인접 단층사이에서 표면이 다중으로 분기하는 경우에 발생하는데, 이것은 하나의 등고선이 인접한 층의 두 개 이상의 등고선과 연결되는 형태로 나타나며, 표면 생성시 많은 모호성을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 다중분기문제를 여러 개의 가상벨트와 가상계곡으로 나누어 이들에 대한 표면생성문제로 단순화 시키는 방법을 제안한다. 가상벨트의 표면생성에는 띠분할 알고리즘을 채택하였으며, 가상계곡은 반복적인 볼록정점 제거와 중앙정점 추가로 보다 자연스러운 표면을 생성한다. 기존의 대부분의 알고리즘특이 다중분기문제를 한 쌍의 등고선간의 표면생성문제로 변환하는데 초점을 맞추는데 비해 제안된 방법은 더 작은 형태인 가상벨트와 가상계곡으로 단순화한다. 또한 제안된 방법은 표면정의에 복잡한 기준을 사용하지 않으며, 표면삼각분할을 위한 매우 명확하고 일관된 알고리즘을 제공한다. 실험을 통해 제안된 방법이 많은 분기가 발생하는 복잡한 데이터에서도 잘 동작하는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 새로운 햅틱 API인 "K-$Touch^{TM}$"의 개발에 관한 것으로 역/촉감 상호작용이 가능하도록 설계된 소프트웨어 아키텍처이다. K-$Touch^{TM}$는 햅틱 세부 기술을 잘 알지 못해도 응용분야를 쉽게 제작할 수 있도록 구성되어 있으며, 햅틱 기술을 개발하는 개발자가 쉽게 개발 내용을 추가할 수 있도록 구성되어 있다. 그래픽 하드웨어 기반의 핵심 역감 알고리즘을 기반으로 개발된 K-$Touch^{TM}$ API는 가상 환경을 구성하는 다양한 데이터 형식(2D, 2.5D depth(height field), 3D polygon 및 볼륨 데이터)에 대한 햅틱 상호작용을 가능하게 하고, 새로운 햅틱 알고리즘 및 장치 개발에 필요한 소프트웨어 확장성을 제공함과 동시에 사용자가 쉽고 빠르게 햅틱 응용분야를 개발할 수 있도록 설계되었다. 아울러 햅틱 감각의 중요 요소인 역감 및 촉감 상호작용을 위해 기존의 햅틱 SDK 및 API와 달리 역/촉감을 동시에 렌더링할 수 있는 알고리즘이 개발되었다. 본 논문에서 제안하는 새로운 햅틱 API의 효용성을 검증하기 위해 다양한 응용분야의 예를 구현하였다. 새로운 햅틱 API인 K-Touch는 사용자 및 연구자에게 보다 효율적으로 햅틱 연구를 진행 할 수 있도록 도움을 주는 툴킷(Toolkit)으로써 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
차폐 선별 기법은 가시성 선별 기법 중 하나로, 다른 물체에 가려서 보이지 않는 물체나 삼각형에 대한 연산을 제외시키는 기법이다. 이는 불필요한 연산량을 효과적으로 줄이기 ??문에 복잡한 장면을 실시간으로 처리하기 위해 필수적이다. 하지만 기존의 차폐 선별 기법인 차폐 쿼리는 가시성 검사를 위해 물체 데이터를 하드웨어에 두 번 보내야 하며, 이로 인해 불필요한 연산이 발생한다. 또 다른 기존 하드웨어 차폐 선별 기법인 VCBP는 빠른 수행을 하지만 바운딩 볼륨의 검사를 지원하지 않으며 응용으로 그 결과를 보내는 기능이 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결한 가시성 선별과 렌더링을 한 번에 처리할 수 있는 단일 패스 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 일차적으로 3차원 가속 하드웨어의 초기 단계인 삼각형을 픽셀로 나누는 래스터화 단계에서 캐쉬를 이용하여 빠르게 가시성 선별을 수행한다. 그와 동시에 가시성 선별 과정에서는 각 프리미티브의 가시성 정보를 응용단계로 보낸다. 응용단계에서는 하드웨어로부터 받은 이전 프레임의 가시성 정보와 공간계층 트리 구조를 이용하여 하드웨어로 보내는 보이지 않는 프리미티브를 위한 데이터량을 획기적으로 줄인다. 제안하는 구조는 하드웨어 차폐 선별 쿼리를 이용하는 기존 이중 패스 알고리즘 중 S&W 대비 최대 44%, 최저 14%의 성능이 향상되었고, CHC 대비 최대 25%, 최저 17%의 성능이 향상되었다.
본 연구는 2010년 3월부터 2011년 9월까지 뇌동맥류로 H병원에 내원한 환자 중 혈관조영술을 시행하여 코일 색전술을 받은 53명의 환자를 대상으로 뇌동맥류의 체적에 따른 코일의 길이 특성을 평가하였다. 뇌동맥류에 대한 색전술을 시행한 환자의 뇌동맥류에 대하여 볼륨렌더링기법으로 체적을 구하였으며, 코일색전술을 실시한 후 코일의 체적 및 길이를 구하여 체적율을 계산하였다. 뇌동맥류의 크기에 따른 색전체적율은 6mm 이하에서는 $43.11{\pm}3.11%$, 6~10mm에서는 $36.07{\pm}2.03%$, 10~15mm 이상은 40.91%, 20mm 이상에서는 38.25%를 나타내어 권고된 체적율과 유사한 수치를 나타내었다. 뇌동맥류의 형태에 구분 없이 체적에 따른 코일 길이는 직경 0.25mm인 한 가지 코일을 사용한 경우 20~$100mm^3$의 $1mm^3$ 당 0.65cm로 조사되었다. saccular type의 aneurysm volume에 사용한 경우 20~$150mm^3$의 $1mm^3$ 당 0.62cm, multi lobulated type의 aneurysm volume에 사용한 경우 20~$90mm^3$의 $1mm^3$ 당 0.60cm로 조사되었다.
파노라마 X-ray (PX) 및 Cone Beam Computed Tomography (CBCT)와 같은 구강 영상 기술은 영상 촬영 시 환자의 편의성과 전체 치아 정보를 시각화할 수 있는 능력으로 인해 치과 진료소에서 가장 선호되는 영상 기법이다. PX는 일상적인 임상 치료에 선호되고, CBCT는 복잡한 수술 및 임플란트 치료에 선호된다. 그러나 PX는 3차원 공간정보가 부족하다는 한계가 있는 반면 CBCT는 환자에게 높은 방사선 노출을 초래한다. PX가 이미 사용 가능한 경우 PX로부터 3D강 구강구조를 복원함으로써 추가 비용을 줄이고 방사선량을 피할 수 있다. 본 논문에서는 PX 이미지로부터 구강구조의 3차원 복원을 위한 U-Net 기반 딥러닝 프레임워크인 3DentAI를 제안한다. 제안된 프레임워크는 PX 이미지에서 깊이를 추정하기 위한 Attention U-Net 기반 재구성 모듈, 사전 정의된 초점 골 및 광선 데이터를 사용하여 예측된 편평 볼륨을 턱 모양에 정렬하기 위한 재정렬 모듈과, 구강의 원활한 표현을 얻기 위해 누락된 정보를 보간하는 3D U-Net 기반 개선 모듈의 세 가지 모듈로 구성된다. 네트워크를 훈련하기 위해, 쌍을 이루는 PX 및 CBCT 데이터셋 대신에 광선 추적 및 렌더링을 통해 CBCT로 부터 합성한 PX 데이터를 사용하였다. 600명의 환자로 구성된 다양한 데이터셋으로 모델을 훈련한 결과, 낮은 계산 복잡도에도 GAN 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.
목적: 위암의 조기발견이 갈수록 많아져서 근래에는 수술 환자에서 조기위암의 비율이 50%를 넘고 있다. 그런데 조기위암은 수술 중 촉각이나 시각에 의해 인지되지 않는 경우가 드물지 않게 있으며 수술 전 위 내시경조차도 병변의 위치에 대한 정확한 정보를 제공하지 못하여 술 중에 절제범위를 결정하는 데 어려움이 있다. 저자들은 이 연구를 통하여 1) CT gastrography를 이용하여 해부학적 경계지점에서부터 조기 위암 병변까지의 생체내 실제의 표면 거리를 측정할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 2) 개발된 소프트웨어에 의해 측정된 거리와 술 후 병리 표본에 의해 측정된 거리를 비교하여 수술에서의 유용성을 알고자 하였다. 대상 및 방법: 2004년 1월부터 2005년 9월까지 경북대학교 병원에서 술 전 복부 3차원 CT gastrography를 촬영하고 위 절제술을 시행한 60명의 조기 위암 환자를 대상으로 하였다. 이들은 남자 45명, 여자 15명이었으며 평균 연령은 57.8세였다. 수술 전 컴퓨터 단층촬영은 5 Fr 비위장관을 통해 실내 공기를 흡입시킨 후 시행되었고 이 영상은 절편 두께 0.625 mm의 thin section과 kVp:120, mAs:200의 low dose radiation의 Protocol을 적용하였다. 본 연구에서 개발된 표면거리 측정 소프트웨어를 Rapidia 2.8 CT 3차원 재구성 프로그램과 연동하여 3차원 볼륨 렌더링 및 조기 위암 병변에서 유문, 또는 분문까지의 표면 거리를 측정하였고, 술 후 병리 표본에 의해 측정된 거리와 개발된 소프트웨어에 의해 술 전 생체 내에서 측정된 거리 사이의 관계를 평가하였다. 결과: 병소와 유문, 또는 분문 사이의 거리에 대한 병리 표본과 CT gastrography로부터 측정된 거리간의 차이는 $5.04{\pm}2.97\;mm(range,\;0{\sim}11\;mm)$였으며 CT gastrography에 기초한 거리측정은 병리표본에 비하여 18명의 환자에서는 더 길었고 3명의 환자에서는 더 짧았다. CT gastrography로 측정된 술 전 생체 내 표면거리와 술 후 병리 표본에서 측정된 거리 사이에는 유의한 상관관계가 있었다(r=0.995, P<0.01). 결론: 이러한 결과들은 해부학적 경계지점으로부터 조기위암 병변까지의 표면 거리가 CT gastrography에 의해 정확하게 측정될 수 있다는 사실을 시사한다. 이 기법은 수술적 절제의 적절한 범위를 결정하기 위한 조기 위암의 술 전 위치 결정에 이용될 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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