• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.478-480
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• 2002

영상 분할은 임상에서의 진단과 분석 및 3차원 가시화를 위해 선행되어야 할 필수 과정이다. 의료영상은 영상이 가지는 데이터 자체의 고유한 제약들과 해부학적 변이성 때문에 영상분할에 어려움이 있다. 본 논문에서는 의료영상의 분할을 위해 스네이크의 새로운 외부 힘으로 Gradient Vector Flow(GVF)를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 의료영상에서 에지 맵(edge map)을 구하고, GVF을 계산하여 스네이크의 경계선과 같이 관심 있는 특징의 에너지 함수가 최소가 되는 GVF 스네이크(snake)를 구한다. 제안된 방법을 초음파영상과 자기공명영상 같은 의료영상의 분할에 적용한 결과 기존의 스네이크와 달리 잡음이나 오목한 부분이 있는 객체들을 성공적으로 분할하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.1
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• pp.109-116
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• 2003

In this paper, a CORBA-based collaborative medical image analysis and visualization system, which provides high accessibility and usability of the system for the users on distributed environment is introduced. The system allows us to manage datasets and manipulates medical images such as segmentation and volume visualization of computed geometry from biomedical images in distributed environments. Using Bayesian classification technique and an active contour model the system provides classification results of medical images or boundary information of specific tissue. Based on such information, the system can create real time 3D volume model from medical imagery. Moreover, the developed system supports collaborative work among multiple users using broadcasting and synchronization mechanisms. Since the system is developed using Java and CORBA, which provide distributed programming, the remote clients can access server objects via method invocation, without knowing where the distributed objects reside or what operating system it executes on.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.4
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• pp.512-520
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• 2009

Maximum intensity projection (MIP) is a volume rendering method which extracts maximum values along the viewing direction through volume data. It visualizes high-density structures, such as angio-graphic datasets so that it is frequently used in medical imaging systems. We have proposed an efficient two-step MIP acceleration method that uses the recent CPUs. First, we exploited SIMD instructions to reduce conditional branch instructions which take up a considerable part of whole rendering process, so that we improved rendering speed. Second, we proposed a new method, which accesses volume and image data successively by modifying the shear-warp rendering. This method improves memory access patterns so that cache misses are reduced. Using the current CPUs, our method improved the rendering speed by a factor of 7 than that of the shear-warp rendering.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.268-270
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• 2006

본 논문에서는 3차원 볼륨영상에서 객체를 빠르게 분할하고 동시에 대화식으로 분할과정을 가시화하기 위하여 그래픽 하드웨어를 사용한 레벨-셋 방법을 제안한다. 이를 위하여 첫째, GPU 내에서 효율적 연산을 수행하기 위해 메모리 관리방법을 제안한다. 이는 GPU 내 텍스쳐 메모리 형식에 적합하게 데이터를 패킹하고, CPU의 주메모리와 GPU의 텍스쳐 메모리를 관리하는 방법을 제시한다. 둘째, GPU 내에서 레벨-셋 값을 갱신하는 과정을 9가지 경우로 나누어 연산을 수행하게 함으로써 연산의 효율성을 높힌다. 셋째, front의 변화를 대화식으로 확인하고, 파라미터 변경에 따른 분할 과정을 효과적으로 측정하기 위하여 그래픽 하드웨어 기반 빠른 가시화 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 3차원 폐 CT 영상데이터를 사용하여 육안평가를 수행하고, 기존 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법과 수행시간 측면에서 비교 분석한다. 본 제안방법은 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법보다 빠르게 영상을 분할하고 동시에 가시화함으로써 데이터 량이 많은 의료응용에 효율적으로 적용이 가능하다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.10 no.4
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• pp.6-12
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• 2004

웹은 플랫폼에 의존하지 않고 모든 사람들이 공통으로 이용할 수 있는 인터페이스를 제공하기 때문에 웹브라우저상에 3차원 의료 데이터를 가시화하여 표현한다면 원격 진단, 의료 교육 등에 이용될 수 있다. 이 논문은 3차원 의료정보를 3차원 의료 볼륨 데이터, 3차원 의료 영상, 볼륨 렌더링 응용의 3 종류로 구분하여 이들을 XML로 표현하는 방법 및 텍스처 맵핑 기반의 디렉트볼륨렌더링(Direct Volume Rendering)을 SVG(Scalable Vector Graphics)으로 표현하여 SVG 뷰어 상에 표시하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 실행 결과는 웹 브라우저 상에서 의료데이터의 분석이 가능하게 하고, 또한 볼륨렌더링 응용프로그램을 SVG로 표현, 결과 이미지를 SVG 뷰어로의 표시가 가능하다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.763-765
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• 2005

볼륨 렌더링은 3차원이나 그 이상의 차원의 볼륨 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 내어 직관적으로 표출하는 가시화 기법을 말하며 의료영상 기상학, 유체역학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 한편, 최근 PC 하드웨어의 급격한 발전으로 과거에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능했던 대용량 볼륨 데이터의 가시화가 일반 PC 환경에서도 가능하게 되었다. PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 세이더의 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 가시화를 가능하게 한 것이다. 그러나 그래픽스 하드웨어의 메모리 용량의 한계로 대용량의 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원에서 제작한 대용량의 인체영상 데이터인 Visible Korean Human 데이터를 여러 개의 그래픽스 하드웨어 메모리에 분산시키고 이를 꼭지점 및 픽셀 쉐이더를 이용하여 빠르게 가시화하여 고해상도의 이미지를 얻고자 하였다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.16 no.12
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• pp.13-22
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• 1998

• Computational Structural Engineering
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• v.15 no.2
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• pp.73-78
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• 2002

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.23 no.10 s.197
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• pp.32-37
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• 2005

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.120-122
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• 2012

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.