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.
본 논문은 3차원 볼륨데이터의 실시간 절단에 관한 연구이다. 3차원 데이터를 가시화하는 방법에는 서피스 렌더링과 볼륨렌더링이 있는데, 서피스 렌더링은 처리시간이 적게 걸리는 장점이 있고, 볼륨 렌더링은 데이터의 내부를 가시화할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 위 두 가지 방법의 장점을 이용해서, 시점에 변화를 주면서 3차원 데이터를 절단하여 내부를 실시간으로 가시화 할 수 있는 방법에 관해서 기술한다. 또한 3차원 데이터의 저장 공간을 줄여서 효율적으로 메모리를 사용할 수 있게 하였다.
볼륨 데이터에 대한 압축 기법의 필요성은 데이터 용량의 증가와 네트워크 사용량의 증가와 함께 더불어 증가해 왔다. 현재에는 다양한 압축 기법이 개발돼 있으며, 사용자는 데이터 유형이나 응용 분야에 맞춰 압축 기법을 선택, 적용할 수 있다. 그러나 최근에는 응용 과학자들로부터 생성되는 데이터의 용량이 기하급수적으로 증가했는데, 이렇게 응용과학 분야에서 생성되는 데이터는 대부분 3차원 볼륨 데이터다. 2차원 이미지나 3차원 동영상 데이터의 경우에는 다양한 표준 압축 방식을 사용할 수 있지만 3차원 볼륨 데이터에 적용할 수 있는 방법은 한정돼 있으며, 특히 시간가변(time-varying) 볼륨 데이터에 대한 압축 표준은 거의 존재하지 않는다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 시간가변 볼륨 데이터에 대한 압축 방식을 제안한다. 이 방식은 가시화를 목적으로 하는 시간가변 볼륨 데이터의 인코딩을 목적으로 하며, MPEG의 I-프레임과 P-프레임 개념을 사용해서 압축률을 높인다. 본 방식은 시간가변 부동 소수점 데이터(single precision floating-point data)로 구성된 시간가변 볼륨 데이터를 대상으로 하는데, 한 블록 단위의 무작위 복원을 지원하며 Daubechies 웨이블릿 필터와 프레임간의 상관 관계를 사용, 대형 시간가변 볼륨 데이터를 이미지 화질을 보존한다.
3차원 텍스쳐 기반의 볼륨 렌더링 기법은 추가적인 하드웨어가 필요 없기 때문에 개발비용이 적다는 장점이 있지만 다각형 기반 렌더링에 최적화 된 범용 그래픽 하드웨어를 그대로 사용하기 때문에 성능이 낮다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 병렬 구조의 고성능 볼륨 렌더링 시스템에서 사용되던 볼륨 정보 분한 기법을 범용 그래픽 하드웨어에 적용하는 새로운 3차원 텍스쳐 기반 볼륨 그래픽 구조를 제안한다. 제안하는 구조를 통해 볼륨 정보를 분할하여 처리하면, 번용 그래픽 하드웨어가 갖고 있던 물리적 메모리 크기의 한계성을 극복할 수 있다. 또한 전체 해상도의 알파 블렌딩이 아닌 분할된 볼륨 정보 하나가 차지하는 크기만큼의 작은 해상도로 알파 블렌딩을 수행함으로서 렌더링 단계와 프레임 버퍼간의 데이터 전송량을 1/30로 줄이고 픽셀 캐시의 적중률을 99.9%에 근접하게 높일 수 있다.
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.
직접볼륨렌더링(DVR)은 3차원 볼륨 데이터의 내부 구조를 시각화하는 데 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나, 2차원 디스플레이 상의 기존의 볼륨 렌더링은 광선 투사법에 의한 차원 감소로 인해 깊이 인식이 부족하다. 본 연구에서는 가상현실이 볼륨렌더링의 유용성을 어떻게 향상시킬 수 있는지 조사한다. 우리는 가상 현실에서 실시간 고해상도 볼륨렌더링 시스템을 개발하고 38명의 참가자를 통한 사용자 연구를 통해 깊이 인식의 향상에 따른 볼륨렌더링의 유용성을 측정한다. 결과는 가상 현실이 뛰어난 깊이 인식을 가능하게 함으로써 볼륨렌더링의 유용성을 향상 시킨다는 것을 보여준다.
본 논문은 3차원 텍스쳐 기반의 볼륨 가시화를 위한 GPU 대역폭에 효과적인 렌더링 기법을 제안한다. 전처리 과정에서 옥트리를 이용하여 원본 볼륨 데이터를 계층적으로 균일한 크기로 분할하여 실제 영역만을 효과적으로 검출하게 되고, 렌더링 시에는 가시순서에 따라 옥트리를 탐색하며 리프 노드의 각 부볼륨을 텍스쳐 매핑 유닛에서 처리하고 블렌딩 유닛에서 이를 합성한다. 작은 크기($16^3$ 또는 $32^3$)의 부볼륨 처리는 텍스쳐와 픽셀 캐시의 이용율을 높이고 공백 공간 생략을 가용하게 하여 GPU의 메모리 대역폭을 크게 줄여 렌더링을 가속할 수 있다. 제안하는 기법의 캐시 효율, 메모리 트래픽, 렌더링 시간 등 다양한 실험 결과와 성능분석이 제공된다. 실험 결과는 제안하는 기 법이 전통적인 렌더링 방법에 비해 평균 11배의 대역폭 감소와 3배 빠른 렌더링을 가능하게 하여 GPU를 이용한 볼륨 렌더링에 효과적인 방법임을 보여주었다.
본 논문에서는 볼륨데이타에서의 레이블링(labeling)을 위한 알고리즘을 제안하고자한다. 3차원 볼륨은 2차원 슬라이스 데이타의 연속으로 보고 각 슬라이스의 레이블링 정보를 바탕으로 하는 SIL(Slice Information based Labeling)방법을 제안한다. 이는 기존의 알고리즘에 비해 효율적인 메모리 사용이 가능하고 분석하고자 하는 데이타의 특성에 맞는 2차원 레이블링과의 조합이 가능한 장점이 있다. 기존 알고리즘과 제안하는 방법을 3차원 세포영상에서 비교하여 보았으며, SIL을 2차원 레이블링 CCCL(Contour based Connected Component Labeling)과 함께 볼륨데이타에 적용하여 본 결과 기존의 알고리즘 보다 약 2배 빠른 성능을 보였다. 다양한 3차원 레이블링 방법 중 적용되는 영상에 따라 각기 다른 결과를 얻었지만, 3차원 세포영상의 분석에서는 SIL 방법이 우수하다는 결론을 얻었다.
3차원 볼륨렌더링 방법은 인체의 외형뿐만 아니라 내부의 모습도 투과하여 보여줄 수 있기 때문에 의료영상 분야에서 널리 사용된다. 기존의 의료영상 장비는 볼륨렌더링 방법을 이용하여 다양한 3차원 영상을 제공하고 있다. 최근 의료영상 분야에서는 휴대성의 장점을 가진 스마트 기기를 도입함으로써 기존 의료영상 분야의 결과물을 의사와 환자들 사이에서 소통이 원활하게 하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 비교적 저 사양인 휴대용 스마트 기기에서 3차원 볼륨데이터를 가시화하기 위하여 2차원 텍스쳐를 활용하는 방법을 제안하고 다양한 2차원, 3차원 진단영상을 제공하는 휴대용 의료영상 가시화 시스템을 제안한다.
볼륨 렌더링은 기하학적인 기본 도형으로 모델링하지 않고, 3차원 데이터를 직접 가시화하는 방법이다. 이런 볼륨 렌더링의 특성으로 말미암아 3차원 영상을 도시할 때에, 복잡한 물체의 경우에도 물체의 표면을 상세하게 표현하는데 유리하여 의료 영상을 가시화하는 쪽으로의 적용이 많이 이루어져 왔다. 일반적으로 볼륨 데이터의 크기가 커서 실시간으로 처리하기 쉽지 않기 때문에, 근래에는 이 렌더링 시간을 줄이기 위해서 많은 여러 가지 렌더링 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 부호화 되어 있지 않은 볼륨 데이터를 빠르게 렌더링 하기 위해서, 쉬어-왑 분해를 이용하는 블록 기반의 볼륨 렌더링 기법을 제안한다. 이 방법에서는 블록 기반의 데이터와 함께 장기의 영역 분할 데이터를 동시에 이용하여 볼륨 렌더링을 수행하므로써, 부호화되어 있지 않은 데이터에 대해 렌더링 속도를 증가시킨다. 본 논문에서는 3차원 X-ray CT 흉부 영상과 MR 3차원 두부 영상을 렌더링 함으로써 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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