본 논문에서는 볼륨데이터와 전역적 형태정보를 이용하여 볼륨렌더링의 질적측면과 속도측면에서 개선할 수 있는 선택적 볼륨렌더링방법을 제안한다. 선택적 볼륨렌더링방법은 관심부위를 구성하는 외곽선으로부터 최소거리를 결정하는 거리변환을 통하여 거리변환볼륨을 생성하고 이를 렌더링하는 방법으로 형태정보를 이용함으로써 서로 다른 객체들간에 비슷한 명암도로 인해 동일 객체로 인식되는 것을 방지하고, 복잡한 형태를 효과적으로 나타낼 수 있다. 실험결과로는 EBCT 심장데이터에 선택적 볼륨렌더링방법을 적용하여 좌심실, 우심실 렌더링 결과영상과 함께 보간법에 따른 선택적 샘플링 방법 적용결과를 제시한다. 본 제안방법은 볼륨데이터로부터 얻은 형태정보로부터 관심객체 표면을 정확하고 빠르게 가시화할 수 있다.
볼륨랜더링은 연속적인 2차원 영상들을 기반으로 하여 3차원 데이터로 만드는 것이다. 오브젝트의 내부영역까지도 가시화 할 수 있는 장점 때문에, 최근 MRI, PET, SPECT같은 의료 영상의 경우 볼릅랜더링을 이용해서 진단에 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 볼륨랜더링을 쉽게 할 수 있도록 2차원 데이터를 바탕으로 볼륨데이터를 만드는 방법을 제시하고, 볼륨랜더링 기법을 이용해 의료 영상에 적용시켜 보았다. 또한 2차원 데이터를 추출하는 샘플링 단계에서 해상도를 향상시키기 위해 linear interpolation과 cubic interpolation을 통해 볼륨랜더링된 영상의 공간 해상도를 조절하도록 설계 및 구현하여 보았으며, 변형함수(transfer function)를 이용하여 각각의 결과를 비교하였다 2차원 영상의 샘플링에 사용되는 interpolation 방법을 3차원 영상에 적용하여 구현하였다. 의료영상의 볼륨랜더링 기법은 3차원 입체 데이터로 구현되는 것이므로 영상 분석을 통한 진단에 크게 기여 할 것으로 기대된다.
뇌 혈관 영상은 2D로 되어있어 임상에서 뇌의 이상 유무와 질병의 진행 정도를 판별하는데 어려움이 있다. Volume Rendering은 2차원 데이터를 3차원 영상으로 재구성하여 오브젝트의 내부 모습을 3차원으로 볼 수 있게 해주는 장점이 있어 진단에 도움을 줄 수가 있다. MRA(Magnetic Resonance Angiography) 는 MRI(Magnetic Resonance Imaging)을 이용하여 Vascular Imaging 하는 기법이다. MRA 혈관 영상을 가시화하는 방법으로 MIP(Maximum Intensity Projection)를 이용하였다. 본 논문에서는 256×256 크기의 MRA영상 48장을 MIP 로 볼륨 랜더링하여 뇌 혈관 영상을 3차원으로 가시화 하였다.
3 차원 볼륨렌더링 방법은 인체의 외형뿐만 아니라 내부의 모습도 투과하여 보여줄 수 있기 때문에 의료영상 분야에서 널리 사용된다. 기존의 의료영상 장비는 볼륨렌더링 방법을 이용하여 다양한 3 차원 영상을 제공하고 있다. 최근 의료영상 분야에서는 기존 의료영상 분야의 결과물을 휴대성과 이동성의 장점을 가진 스마트 기기에 도입함으로써 의사와 환자들의 편의를 도모하고 소통을 원활하게 하려고 노력하고 있다. 본 논문에서는 비교적 저사양인 휴대용 스마트 기기에 적합한 3 차원 볼륨 가시화하는 방법을 제안한다.
Experimental data for the flows in a mixing tank with a bottom agitator are useful for the validation of CFD commercial code. A hybrid volume PIV measurement technique was constructed to measure the flows inside of the mixing tank. The measurement system consists of three cameras. An agitator was installed at the bottom of the tank and it rotates clockwise and counterclockwise. Using the constructed measurement system, instantaneous vector fields were obtained. A phase averaging technique was adopted for the measured instantaneous three-dimensional velocity vector fields. Turbulent properties were evaluated from the instantaneous vector fields.
본 논문은 종양을 주입한 쥐의 FDG-PET영상에서 정상세포보다 포도당대사가 활발한 종양조직의 3차원적 위치를 파악하고 잔여암 전이여부를 판별하기 위한 3차원 볼륨 가시화기법을 제안한다. 종양조직과 주변조직의 시각적 대비를 크게 하기 위해 명암도 분포에 따라 조직을 여러 클러스터로 나눈 후, 적응적 투명도 전이함수를 사용하였다. 관심영역을 불투명하게 표현하고 조직간 투명도 변화량을 크게 줌으로써 잡음이 심한 PET 영상에서 전경영역과 배경영역을 구분할 수 있었고, 명확한 시각대비 결과를 얻을 수 있었다. 추후 명암도값 외에 영암도 기울기, 관심영역 우선순위 등을 고려한 다차원 전이함수기법으로 확장함으로써 종양영역의 경계를 더욱 강조할 수 있을 것으로 기대된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.277-286
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2009
영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 특성의 센서로부터 서로 다른 위치 에서 얻는 영상들의 공간적 대응관계를 찾는 과정이다. 본 논문에서는 동일 환자에게 촬영한 뇌 MR과 CT영상간의 상이한 공간좌표계의 차이를 보정하기 위 한 강인한 정합방법을 소개한다. 두 영상의 명암도에 대한 결합 히스토그램으로부터 계산된 개선된 조건부 엔트로피(MCE: Modified Conditional Entropy)를 이용하여 최대인 위치로 정합을 수행하고, 3차원 볼륨 렌더링 기법을 이용하여 정합된 영상을 가시화한다.
본 논문은 VTK를 이용한 3차원 무릎 MRI 가시화에 대한 프로그램 기술을 제안한다. 기존의 많은 연구에서는 VTK를 사용하여 의료영상에 대한 3차원 가시화 프로그램을 제안하였으나 골관절염 진단을 목표로 한 무릎 3차원 가시화 방법은 아직 많이 제안되지 않고 있다. 본 논문에서는 볼륨렌더링(Volume redering) 기술과 다각형렌더링(Polygonal rendering)기술을 융합하여 무릎 및 연골을 효과적으로 가시화 할 수 있는 방법을 제안한다. 프로그램은 사용자 상호작용이 가능하고 VTK를 이용한 GPU기반의 프로세싱을 기반으로 하기 때문에 실시간 렌더링이 가능하다. 실험결과로부터 제안한 3차원 가시화 기술은 연골과 무릎의 관계를 직관적으로 표현할 수 있어 골관절염 조기진단에 유용하게 사용될 것으로 기대한다.
3 차원 산포 볼륨 데이터의 모델링(3-D Scattered Data Modeling)은 지질구조 조사, 환경가시화, 초음파 검사 등의 분야에 사용된다. 이러한 분야에 사용되는 데이터는 마칭큐브 알고리즘에서 사용하는 규칙적인 데이터와는 다르게 일반적으로 불규칙적으로 흩어진 데이터이다. 이 논문에서는 우선 불규칙적으로 흩어진 데이터에 적합한 사면체를 영역(domain)으로 하는 볼륨 모델링 기법에 대하여 고찰한다. 다음에 사면체 영역 결정에 애매성이 발생하였을 때 점근선 판정기(asymptotic decider critrion)로 애매성을 해결하는 방법을 제안하고 수식을 구한다. 마지막으로 제안한 방법을 이용하여 간단한 가시화 시스템을 구현하여 구 판정기(sphere criterion)와 비교한다. 사면체의 영역을 결정하는데 있어서 구 판 정기는 점의 좌표만을 이용하나 점근선 판정기는 점의 좌표와 그 점이 가지고 있는 함수 값을 이용하므로 보다 정확한 영역 분할이 가능하다.
볼륨 광선 투사법은 볼륨 데이터를 가시화하는 기법 중 고화질 영상을 만들어내는 기법이다. 하지만 일반적으로 볼륨 데이터는 매우 크기 때문에 렌더링 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 이를 보완하기 위하여 최근에는 GPU를 이용하여 볼륨 광선 투사법을 가속화하는 많은 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 볼륨 광선 투사법을 가속화하기 위한 GPU 기반의 옥트리 탐색을 통한 효과적인 빈 공간 도약 기법을 제안한다. 여기서는 최대-최소 옥트리를 생성하고 옥트리의 루트 노드부터 정점분할을 이용하여 빈 공간을 식별한다. 찾아낸 빈 공간을 삭제함으로써 볼륨 데이터에서 의미 있는 객체를 둘러싸는 바운딩 다면체를 최소화 시킨다. 최소화 된 바운딩 다면체에 대해서만 렌더링을 진행함으로써 기존의 볼륨 광선 투사법과 비교하여 빠른 시간에 동일한 결과물을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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