이 논문에서는 모바일을 기반으로 하는 사진 트리 영상 랜더링을 통하여 효율적인 PDA 용 전자의 무기록(EMR ; Electronic Medical Record) 챠트를 제안하였다. 볼륨 렌더링을 위하여 최종 영상 공간 대신에 중간 영상 공간 공간 알고리즘을 사용하였고, 점 대 점 매핑으로 발생하는 Hole의 문제점을 해결하였다. 델타 트리 기반의 quad 트리를 사용함으로 볼륨 표현에 효과적이었고, 압축 효과가 높았다. 볼륨 렌더링을 사용하여 렌더링의 시간을 줄일 수 있었고, 영상기반 렌더링(image-based rendering) 을 이용한 PDA 를 사용하여 질적 향상과 효율화를 얻게 되었다.
모델링 시뮬레이션 그리고 센서 장비 기술의 지속적인 발전으로 최근에 매우 높은 해상도를 갖는 방대한 크기의 볼륨 데이타들이 일반화되고 있다. 과학적 가시화 분야에서, 이러한 데이타를 고성능 병렬 컴퓨터를 사용하여 효과적으로 가시화하기 위한 다양한 대화식 실시간 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 모바일 클라이언트, 게이트웨이, 병렬 렌더링 서버로 구성되는 모바일 볼륨 가시화 시스템의 개발에 관해 설명한다. 모바일 클라이언트는 병렬 렌더링 서버에게 전달할 렌더링 / 뷰잉 파라미터를 설정할 수 있는 기능뿐만 아니라, 관심이 있는 특정 영역을 점진적으로 높은 해상도의 영상을 이용해 탐색할 수 있는 기능을 제공한다. 게이트웨이는 안정적인 서비스를 위해 모바일 클라이언트와 병렬 렌더링 서버 사이에서 주고받는 요청과 응답을 관리하는 역할을 한다. 병렬 렌더링 서버는 클라이언트로부터 전달받은 렌더링 컨텍스트를 이용하여 정의된 특정 부분 볼륨을 가시화하고, 고해상도의 최종 영상을 클라이언트에게 되돌려 주는 작업을 수행한다. 제안된 시스템은 PDA를 갖고 있는 여러 사용자가 협력작업(CSCW) 모드를 통해 동시에 볼륨 데이타 가운데 공통으로 관심을 갖는 특정 부분, 렌더링 컨텍스트, 그리고 최종 영상을 공유할 수 있도록 설계되었다.
본 연구는 클라이언트 서버 기반의 볼륨 가시화 시스템에 대해 설명한다. 소형 병원에서의 볼륨 가시화 시스템은 소수의 사용자만이 동시에 사용한다는 점에 착안하여, 단일 GPU를 장착한 PC를 렌더링 서버로 사용하고 클라이언트는 현재 대중적으로 사용하는 스마트 폰과 같은 안드로이드 기반의 모바일 장비를 사용하였다. 사용자가 클라이언트 응용 프로그램을 이용하여 렌더링 요청을 하면, 서버는 GPU를 사용하여 볼륨 가시화를 수행한다. 렌더링 영상은 서버에서 JPEG나 PNG 형식으로 압축하는데, 네트워크 전송량을 감소시켜 가시화 속도를 향상시킬 수 있다. 추가적으로 사용자가 터치 스크린을 드래그 하는 경우 반응시간을 향상하기 위해, 사용자가 발생하는 일부의 이벤트를 제거하며 서버는 제거된 이벤트를 보간을 통해 보상하는 방법을 제안한다. 그 결과로 제안 시스템은 5명의 동시 사용자에 대해 GPU를 장착한 단일 상용 하드웨어로 실시간 볼륨 가시화가 가능하였다.
볼륨 렌더링 기술이 실제 응용 분야에서 널리 사용되기 위해서는 사용자가 3차원 데이터에 내재되어 있는 의미있는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 대화식으로 분류 파라미터를 조절하고 그 결과 영상을 빠른 속도로 가시화시켜 주는 것이 필요하다. 이제까지 제시된 볼륨 렌더링의 가속화 방법은 전처리 과정으로 비균등한 볼륨 데이터를 균등한 볼륨으로 재구성하고 분류 작업을 수행한 후, 실행시간에 렌더링을 빠르게 수행하는데 주안점을 두고 있다. 그러나 이러한 방법은 전처리 시간이 길어지고 사용자가 실행시간에 대화식으로 분류 파라미터를 지정하여 그 결과 영상을 피이드백 받을 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 별도의 하드웨어 없이 범용 컴퓨터 상에서 대화식으로 분류 및 렌더링을 수행할 수 있는 가시화 방법을 제안한다.
This research suggests a load balancing method for a volume rendering system which supports concurrent users. When concurrent users use a volume rendering server system, the computational resources are occupied by a particular user by turns because each process consumes the computational resources as much as possible. In this case, the previous method shows acceptable throughput but the latency is increased for each user. In this research, we suggest a method to improve the latency without performance degradation. Each process makes concessions for taking the resources according to the number of users connected to the system. And we propose a load balancing method in the dynamic situation in which the number of users can vary. Using our methods, we can improve the latency time for each user.
본 논문에서는 체적 데이터에 대한 효율적인 볼륨 랜더링을 수행하기 위해서, 기존의 광선 추적 기법에 대해 광선 보간을 통해서 광선을 추적하는 기법인 IRCF를 제안한다. IRCF 과정은 이웃 화소에 대한 광선추적을 통해 얻은 불투명도값의 정보를 이용해 현재 광선 추적 위치와 불투명도값을 보간한 위치에서 새롭게 광선 추적을 해가는 방식이다. 기존의 고화질의 광선 추적 랜더링의 경우 Volume Rendering Operations의 계샨량이 많아 그 만큼 랜더링 속도가 떨어져 체적에 대해 다른 개선된 랜더링 기법들이 많이 제안되고 있다. 본 논문은 다른 각도로의 접근하고자 제안한 기법을 통해 Volume Rendering Operations의 계샨량을 최대한 줄임으로 랜더링 속도를 높이고 기본의 고화질 영상에 가까운 결과을 얻을 수가 있었다. 또한, 본 논문에서는 기존의 광선 추적 기법에서 표현하는 일반적인 회전, 절단, 불투명 등 제어 효과들을 제안한 기법을 통해 비교 분석한다.
본 논문에서는 volume rendering 기법을 이용하여 2차원 MRI 영상들을 합성하여 3차원 영상 만들 때 보다 해상도를 높이기 위한 개선된 sampling방법을 소개한다 2차원 슬라이스 영상들이 3차원으로 재구성할 때 voxel 기반으로 렌더링을 하기 때문에 오브젝트의 내부 영역까지도 볼 수 있는 것이 volume rendering의 가장 큰 장점이다. 따라서 영상을 재구성하는 과정에서 보다 향상된 interpolation을 적용시켜서 공간 해상도를 향상시키면 보다 명확하게 오브젝트 내부 정보를 살펴 볼 수 있다. 본 논문에서는 nearest neighbor 이나 linear 같은 interpolation으로 sampling한 방법보다 cubic interpolation을 3차원 공간에서 적용 시켜서 보다 resampling이 잘 되도록 하여 해상도를 향상시켜 보았다. 이렇게 향상된 Interpolation 적용시켜서 렌더링할 때 얼마나 오브젝트 내부 영역이 잘 가시화가 되었는지 transfer function을 적용시켜서 오브젝트 내부 정보를 렌더링 해보았고, 임의의 축으로 오브젝트을 잘라서 2D 단면 영상으로 출력해 보았다. 보다 향상된 interpolation을 적용시켜서 resampling을 하면 영상 해상도가 개선되었음을 볼 수 있었다.
볼륨 렌더링은 볼륨 데이터로부터 유용한 정보를 추출하여 시각화 하는 방법이다. 일반적으로 볼륨 렌더링에서 사용하는 데이터가 크기 때문에 실시간 처리가 가능한 수준의 빠른 렌더링을 위한 가속기법들이 중요하다. 최대-최소 8진트리는 고속 볼륨 렌더링을 위한 자료구조이지만, 볼륨데이터가 클수록 생성시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 CUDA를 이용하여 GPU에서 최대-최소 8진트리의 생성을 가속화 하는 방법을 제안한다. 먼저 볼륨데이터에 Space Filling Curve를 적용하여 3차원의 데이터를 연속적인 1차원 배열형태로 변환한다. 이렇게 변환된 데이터로부터 최대-최소 8진트리 자료구조를 만들어 빈공간 도약기법에 적용함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있다.
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.
Direct volume rendering (DVR) is an important 3D visualization method for medical images as it depicts the full volumetric data. However, because DVR renders the whole volume, regions of interests (ROIs) such as a tumor that are embedded within the volume maybe occluded from view. Thus, conventional 2D cross-sectional views are still widely used, while the advantages of the DVR are often neglected. In this study, we propose a new visualization algorithm where we augment the 2D slice of interest (SOI) from an image volume with volumetric information derived from the DVR of the same volume. Our occlusion-based DVR augmentation for SOI (ODAS) uses the occlusion information derived from the voxels in front of the SOI to calculate a depth parameter that controls the amount of DVR visibility which is used to provide 3D spatial cues while not impairing the visibility of the SOI. We outline the capabilities of our ODAS and through a variety of computer tomography (CT) medical image examples, compare it to a conventional fusion of the SOI and the clipped DVR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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