본 논문은 약 134 GB에 이르는 시간 가변 해양 볼륨 데이터론 효과적으로 가시화 하기 위한 두 가지 접근 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 고화질의 동영상을 생성하기 위한 오프라인 병렬 볼륨 렌더링 기법으로, 볼륨광선추적법과 등가면 기법을 통합한 렌더링 알고리즘을 적용하여 고해상도의 영상을 생성할 수 있다. 두 번째 방법은, 그래픽스 하드웨어 가속기능을 통해 대화식 가시화가 가능한 멀티 파이프 렌더링을 구현하는 것으로, 복수개의 그래픽스 파이프라인과 3차원 텍스춰 맵핑 가속기능을 이용해 시간의 변화에 따른 해양의 변화를 효과적으로 가시화하고 분석할 수 있다.
볼륨 렌더링(Volume Rendering)은 과학, 의학, 공학 등의 분야에서 3차원 볼륨 데이터(Volume Date)를 효과적으로 시각화(Visualization)하는 목적으로 널리 사용되고 있으며 고화질 영상 요구로 인해 3차원 볼륨 데이터의 크기는 점차 대용량화되어 가는 추세이다. 이러한 대용량 데이터의 고성능 처리를 위해서는 병렬입출력이 필수적이다. 본 논문에서는 병렬볼륨 렌더링에 최적화된 병렬화일시스템 PBS(Parallel Block Server)을 제안한다. PBS는 고성능 입출력 제공을 위해서 데이터입출력에 대한 응용 프로그램의 집적 통제를 위한 다양한 기능을 제공하도록 설계되어 있다. 이러한 직접통제의 단점인 복잡한 인터페이스 문제를 해결하기 위해서 볼륨 렌더링에 최적화된 데이터 입출력 전략을 자동화시킨 PBS 기반 라이브러리 VRPIO(Volume Rendering Parallel Input Output)를 제공한다.
볼륨 가시화(volume visualization)는 3차원 볼륨 데이터로부터 의미 있는 가시적 정보를 추출하도록 도와주는 연구분야이다. 볼륨 렌더링(volume rendering)은 볼륨 데이터로부터 영상(image)을 얻는 기술을 말하는데, 이러한 렌더링 기법 중 물체공간(object space)에 기반한 스플래팅(splatting) 기법은 볼륨 데이터에 존재하는 응집성(coherence)의 이점을 이용할 수 있는 팔진트리(octree)나 피라미드(pyramid)와 같은 계층구조를 적용하기 쉽다. 본 논문에서는 볼륨 데이터에 팔진트리를 적용한 기존의 스플래팅 기법에 영상공간(image space)에서의 응집성의 이점을 이용하기 위한 계층구조로 4진트리(quadtree)와 범위트리(range tree)를 적용하는 새로운 스플래팅 기법을 제안한다. 이 기법은 볼륨 데이터내의 불투명한 복셀(voxel)들에 의해 가려지는 복셀들에 대한 방문을 가능한 한 피함으로써 전체적인 스플래팅의 속도를 향상시킨다. 이 기법은 잘 알려진 팔진트리, 4진트리 그리고 범위트리를 사용함으로써 그 구현이 쉽고, 추가적으로 많은 메모리를 사용하지 않으면서도 렌더링의 속도를 효율적으로 향상시킬 수 있는 기법이다.
본 논문은 MR 머리 영상 데이타를 디렉트 볼륨 렌더링하는 방법을 제안한다. MR 영상을 가시화하기 위해서는 서피스 렌더링을 많이 사용하나 이 방법은 면을 추출하는 과정에서 면 내부의 정보를 잃어버린다. 디렉트 볼륨 렌더링은 면 내부의 정보를 추출 할 수 있으나 데이타의 특성상 MR 머리 영상 데이타에 이 방법을 적용하기가 쉽지 않다. 이 논문에서는 MR 머리 영상 데이타를 뇌와 뇌 이외의 구성 요소로 분할한 다음에 뇌 복셀값을 증가시키고 원래의 영상과 다시 결합시켜 디렉트 볼륨 렌더링을 시도하였다. 뇌 경계선은 히스토그램 경계값, 모포로지 연산, 스네이크 알고리즘(snakes algorithm)을 이용하여 추출하였다. 추출된 뇌 경계선는 육안으로 추출한 것의 91~95%의 유사도를 보인다. 제안된 디렉트 볼륨 렌더링은 뇌와 뇌 이외의 구성 요소를 동시에 3차원 가시화하였다.
본 논문에서는 광 회절 단층 촬영 (Optical Diffraction Tomography, ODT) 기법을 사용해 얻어진 세포 영상을 3차원 가상 공간에 시각적으로 표현하고 기존의 세포 영상들과의 일치감을 주는 색상 매핑 기술을 포함한 가시화 프레임 워크를 소개한다. 전체 볼륨을 구성하는 내부 구조에 대한 정보가 잘 알려져 있거나 명확하게 구분 가능한 인체의 장기 또는 산업 기기와 같은 기존의 볼륨 데이터와는 달리 세포 영상 데이터는 세포소기관들 간의 경계가 모호하거나 상황에 따라 형상의 변화가 다양하다는 특징을 가지고 있어, 세포의 형상에 대한 일관적인 시각 표현이 상대적으로 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위해 세포의 3차원 형상을 실시간으로 렌더링 할 수 있는 가시화 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 우선 세포의 3차원 형상을 나타내기 위해 볼륨 데이터의 가시화에서 널리 활용되고 있는 볼륨 렌더링 기법을 ODT 영상에 맞게 적용했으며, 빈 공간 교란 기법을 통한 렌더링 결과의 개선으로 세포내 구조의 연속성을 나타낼 수 있게 했다. 또한 다중 전이 함수에 대해 레이어 기반 독립 렌더링을 적용하는 것을 통해 다수의 세포내 구조를 하나의 화면에 표현하는 복합 가시화 기법을 제안했다. ODT 영상 및 염색 영상을 동시에 촬영 가능한 현미경으로부터 얻어진 세포 영상을 가시화 하는 것을 통해 제시된 가시화 기법의 유용성을 확인했다.
볼륨렌더링(volume rendering)은 3차원의 물체 내부를 가시화하기 위한 기법이다. 여기서는 물체를 복셀(voxel)이라 불리는 미소한 입방체나 미립자의 집합으로 표현하며 의료영상 등 다양한 분야에 이용된다. 볼륨렌더링은 전통적인 렌더링 방법으로 표현할 수 없는 물체의 내부나 반투명한 물체를 표현할 수 있는 장점이 있다. 하지만 방대한 데이터를 다루기 때문에 컴퓨터의 성능이 좋아야 하고 처리시간이 오래 걸린다. 미츠비시사는 PC에서 쉬어-웝(shear-warf) 방법을 기반으로 실시간 볼륨렌더링을 할 수 있는 전용 하드웨어인 볼륨프로(VolumePro)를 발표했다. 하지만 볼륨프로는 직교투영만을 하기 때문에 투시투영을 하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 볼륨프로의 크로핑(Cropping)을 이용한 서브볼륨(Subvo1ume)을 활용하여 투시투영에 근접한 효과를 보여주는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 전산화된 인체 해부도의 필수 기능인 3차원 볼륨 가시화 기법을 제시한다. 오브젝트순서에 기반한 광선 추적과 런-길이 인코딩의 장점을 이용한 이진 볼륨 렌더링 기법은 경계 추출된 칼라 슬라이스로 구성된 볼륨 데이터를 이용하여, 특정 하드웨어의 도움없이 일반 PC에서 대화식 수준의 속도로 3차원 가시화를 수행한다. 이 방법은 이진 볼륨 렌더링을 위해 필요한 이진 깊이 화상의 구성을 간소화하고 새루운 법선 벡터 계산 방법을 적용하여 렌더링 시간의 향상을 꾀하였다. 이와 함께 화질의 손실 없이 관련 데이터의 양을 줄이는 3D경계 인코딩 방법도 제시한다. 본 논문에서 제시한 렌더링 방법의 대화식 수준의 속도와 인코딩 방법의 정보 저장면에서의 효율성은 PC에서 운용될 수 있는 의학 해부도 응용 프로그램의 개발을 보다 가속화할 것이다.
2차원의 영상을 이용한 돌출형 전립선 비대증의 부피 평가방법에서 돌출부위를 포함시킬 경우와 포함시키지 않을 경우의 부피변화를 3차원 볼륨 렌더링(volume rendering, VR)을 이용하여 비교 평가하고자 한다. 돌출형 전립선 부피측정을 위한 가상 전립선 모델은 곤약을 이용해 임의로 평균 1 cm 정도로 돌출되도록 하여 10 ml에서 각각 10 ml씩 부피를 변화시켜 100 ml까지 총 10 개의 모델을 제작하였다. 이 때 제작된 모델의 부피측정은 64 channel 전산화단층촬영(computed tomography, CT)과 3.0 Tesla 자기공명영상(magnetic resonance image, MRI)을 이용하여 획득된 3차원 볼륨 영상자료로 계측하였다. 산출한 CT와 MRI영상들의 3차원 볼륨데이터 근접성 평가를 위해 wilcoxon 부호순위(signed rank) 검정을 하였다. 또한 획득한 영상자료는 3차원 영상처리를 통하여 볼륨 렌더링으로 재구성한 후 타원체부피공식법을 이용하여 돌출부위를 포함시킬 때와 포함하지 않을 때의 부피를 구하였다. 이 때 돌출 유무에 따라 각각 측정된 부피와 3차원 볼륨 렌더링의 부피를 wilcoxon 부호순위(signed rank) 검정을 사용하여 유의성을 평가했으며 상관계수(pearson's correlation coefficient, r)를 사용하여 상관관계를 분석하였다. 계측된 가상 전립선 모델의 돌출부위길이는 CT에서 $0.90{\pm}0.18\;mm$, MRI에서 $0.75{\pm}0.11\;mm$이었으며, CT와 MRI에서 계측된 3차원 영상 부피의 p-value는 0.414로 유의한 차이는 없었다. 그러나 MRI에서 측정된 3차원 영상 부피와 2차원 영상에서 돌출부위를 포함시킬 때의 p-value는 0.005인 반면 포함하지 않을 때의 p-value는 0.139로 나타났으며, CT에서도 측정된 3차원 영상 부피와 2차원 영상에서 돌출부위를 포함시킬 때의 p-value는 0.005인 반면 포함하지 않을 때의 p-value는 0.057로 나타났다. 돌출형 전립선의 부피측정은 돌출부위를 제외하고 상하길이를 측정하는 것이 3차원 볼륨 렌더링에 의한 부피 값과 더 가까운 부피 값을 얻을 수 있었다.
2차원 영상 기반의 세포 분석은 2차원 평면 상에서의 관찰만 가능하므로 정확하고 객관적인 분석에 한계가 있다. 따라서 이러한 한계를 극복하고자 컨포컬 현미경을 통해 획득한 연속적인 2차원 단면 영상들로 구성된 볼륨 데이터를 볼륨 및 표면 렌더링을 통해 가시화 하여, 세포핵에 대한 다양한 각도에서의 형태 관찰이 가능하도록 하였다. 또한 세포핵 볼륨에서 ROI 추출을 통해 국부 영역 분석의 효율성을 높였다. 그리고 이 결과를 바탕으로 정확한 암 세포의 계측 및 정량적 분석을 통해 이후 자궁암 환자에게 최적의 진단 및 지료를 제공할 수 있는 연구 기반을 마련하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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