This thesis presents applications of three dimensional visualization technique based on shear-warp volume rendering to medical information. Volume rendering is compared to surface rendering and acceleration technique is also presented. The presented rendering techniques by using three-dimensional arrays of data are a widely used representation for computational fluid dynamics and geological structures as well as medical information.
쉬어-왑 분해 렌더링은 볼륨 렌더링 방법 중 가장 빠르지만 영상의 화질이 좋지 않다는 단점이 있다. 본 연구에서는 쉬어-왑 렌더링의 빠른 속도를 유지하며 화질을 개선하는 방법을 제안한다. 화질 개선의 첫 번째 방법은 중간영상(intermediate image) 기반의 수퍼샘플링(supersampling) 기법이다. 객체 좌표와 영상 좌표간의 변환을 효율적으로 수행하여 임의 비율의 영상 확대를 빠르게 수행한다. 화질 개선의 두 번째 방법은 선-적분(pre-integrated) 렌더링을 사용하는 것이다. 기존의 선-적분 기반 쉬어-왑 렌더링은 빈-공간 도약(empty space leaping)을 하지 못하여 속도가 저하되는 문제가 있지만, 본 연구에서 제안하는 겹친 최소-최대 지도(overlapped min-max map) 자료구조를 사용하면 빈-공간 도약을 수행하여 속도 문제를 해결한다. 본 제안 방법을 통해 광선추적법(ray-tracing) 수준의 고화질 렌더링 영상을 빠른 시간에 생성할 수 있다.
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.
본 논문에서는 볼륨렌더링을 위한 빠른 병렬 알고리즘을 제안하고, 이를 4,096개의 프로세서를 가진 MasPar MP-2범용병렬 컴퓨터에서 C 언어와 MPL(MasPar Programming Language)언어를 이용하여 구현하였다. 본 알고리즘은 현재 가장 빠른 순차 볼륨 렌더링 알고리즘으로 알려진 Lacroute의 Shear-Warp 알고리즘을 병렬화한 것이다. 본 병렬 알고리즘은 밀림변환 공간 분할 기법과 이전의 렌더링 단계에서 얻은 부하정보를 이용하여 다음 렌더링시 부하를 균형화하는 부하균형화 기법을 이용함으로써 통신 오버헤드를 줄이며, 연속길이부호화 기법에 의한 볼륨 데이터 구조를 이용함으로써 처리할 복셀의 수를 크게 줄인다. MasPar MP-23에서 $128\times128\times128$복셀로 구성된 인체 두뇌 볼륨 데이터세트에 대하여 실험한 결과 초당 3~4프레임의 속도로 렌더링하였으며 본 알고리즘의 확장성에 의하여 16,384개의 프로세서를 가진 MasPar MP-2 시스템에서는 초당 12~16프레임의 렌더링이 가능할 것으로 기대된다. 또한 더 큰 볼륨에 대해서도 최근의 SIMD 또는 MIMD 머신상에서는 초당 30~60프레임의 렌더링이 가능할 것으로 기대된다.
쉬어-왑 분해 볼륨렌더링은 좋은 화질과 빠른 속도를 보이지만 대화형 분류 환경에서 메모리 참조 효율이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대화형 분류 환경에서 효율적인 렌더링을 수행하기 위해 객체와 이미지에 대한 메모리 참조 공간 연관성을 갖는 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 쉬어-왑 분해에 회전을 추가한 확장 모델을 제안하여 객체와 이미지 모두에서 스캔라인 단위로 렌더링을 가능하게 한다. 또한 제안 모델이 가지고 있는 전후향 합성 혼란, 홀 발생, 계산 증가의 문제에 대한 원인을 제시하고 해결 방법을 보인다. 본 제안 모델은 렌더링 시 효율적 메모리 참조로 우수한 성능을 나타낸다.
최대 휘소 투영(MIP) 볼륨 가시화는 의료기기 등에서 생성된 삼차원 영상 데이터로부터 관찰자가 바라보는 방향으로 최대값을 추출하여 영상을 생성하는 가시화 기법이다. MIP는 조영된 혈관 같은 높은 밀도의 구조를 가려짐 없이 드러내어 의료 영상 등에서 많이 사용된다. 본 연구는 두 단계의 가속화 방법을 제안하여 상용 CPU에서 고속으로 MIP를 수행할 수 있도록 한다. 먼저, 기존 MIP 알고리즘이 다수의 조건 분기 명령으로 구성된다는 것에 착안하여, 상용 CPU에서 제공하는 단일 명령 복수 데이터(single instruction multiple data: SIMD) 연산으로 조건 분기 명령을 제거한다. 많은 시간이 소요되는 조건 분기 명령을 제거하여 가시화 속도가 향상된다. 또한 본 연구는 메모리 참조가 순차적으로 발생하도록 알고리즘을 구성한다, 기존 가시화 방법에서 영상과 객체의 메모리 참조가 무작위로 발생하여 발생하던 속도 저하 문제를 완화시킨다. 두 가지 제안 방법을 통해 기존의 쉬어-왑 볼륨 가시화 기법에 비해 7배 이상의 성능 향상을 얻는다.
본 논문은 방대한 크기의 볼륨 데이타를 효율적으로 렌더링하기 위한 셀 기반 웨이브릿 압축 방법을 제시한다. 이 방법은 볼륨을 작은 크기의 셀로 나누고, 셀 단위로 웨이브릿 변환을 한 다음 복원 순서에 따른 런-길이(run-length) 인코딩을 수행하여 높은 압축율과 빠른 복원을 제공한다. 또한 최근 복원 정보를 캐쉬 자료 구조에 효율적으로 저장하여 복원 시간을 단축시키고, 에러 임계치의 정규화로 비정규화된 웨이브릿 압축보다 빠른 속도로 정규화된 압축과 같은 고화질의 이미지를 생성하였다. 본 연구의 성능을 평가하기 위하여 {{}} 해상도의 볼륨 데이타를 압축하여 쉬어-? 분해(shear-warp factorization) 알고리즘에 적용한 결과, 손상이 거의 없는 상태로 약 27:1의 압축율이 얻어졌고, 약 3초의 렌더링 시간이 걸렸다.Abstract This paper presents an efficient cell-based wavelet compression method of large volume data. Volume data is divided into individual cell of {{}} voxels, and then wavelet transform is applied to each cell. The transformed cell is run-length encoded according to the reconstruction order resulting in a fairly good compression ratio and fast reconstruction. A cache structure is used to speed up the process of reconstruction and a threshold normalization scheme is presented to produce a higher quality rendered image. We have combined our compression method with shear-warp factorization, which is an accelerated volume rendering algorithm. Experimental results show the space requirement to be about 27:1 and the rendering time to be about 3 seconds for {{}} data sets while preserving the quality of an image as like as using original data.
3차원 의학영상처리 분야에서는 단면 해상도가 종축 방향의 공간 해상도보다 높은 비균등한 볼륨 데이터가 많이 사용된다 본 논문은 비균등한 볼륨 데이터를 효율적으로 렌더링하기 위하여 인접한 두 슬라이스상에 있는 복셀에서의 광도를 보간하여 중간 복셀의 광도를 직접 계산하는 방법을 제안한다. 기존 렌더링 방법과 달리 이 방법은 중간 슬라이스를 만들기 위해 전처리과정을 거치지 않으며 생성된 중간 슬라이스를 저장하기 위한 기억공간도 필요 없다 이 방법을 고속 볼륨 렌더링 알고리즘인 쉬어왑 분해 알고리즘에 적용한 사례를 통해 제안된 방법이 기존 방법보다 화질상의 손상 없이 속도가 향상됨을 보인다.
In this paper, we present a 3D reconstruction method of color volume data or a computerized human atlas. Binary volume rendering which takes the advantages of shear-warp factorization and new normal vector calculation method visualizes 3D organs in real time. Various manipulations such as rotation, multiple object rendering, removal, and transparency effect improve the usefulness and comprehensiveness of the computerized atlas.
볼륨 렌더링은 3D 의료영상 데이터를 가시화하는 중용한 기법 중 하나이다. 그러나 볼륨 렌더링을 실시간으로 이룰 때, 많은 계산량을 필요로하는 것이 볼률 렌더링을 사용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이 논문에서는 Superscalar와 VLIM(Very Long Instruction Word)의 구조를 가지고 있어 동시에 8개의 명령어 수행이 가능한 TI사의 TMS320C6201 DSP를 이용하여 3D 초음파 영상의 쉬어-웝 볼륨 렌더링을 구현하였다. 쉬어-웝 방법을 DSP 상에서 최적으로 구현하기 위하여 ray map 방법, one-to-four ray casting, ?디 skipping 방법을 제안하였다. 제안한 방법들을 이용한 볼륨 렌더링과 적용하지 않은 기존의 알고리즘을 DSP에 구현하여 PSNR과 렌더링 시간의 비교·평가를 통해 만족할 만한 영상 화질에 빠른 렌더링 성능을 얻을 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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