최근에 GPU 기반의 볼륨 광선 투사법을 가속화하는 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만 이런 기법들은 CPU-GPU간 데이터 전송 시 병목 현상을 야기하고 계층구조를 표현하기 위한 추가적인 GPU 메모리 공간이 필요할 뿐만 아니라 불투명도 전이 함수가 변경되었을 때 실시간에 대응하지 못하는 문제점들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 GPU 기반의 효율적인 빈 공간 도약 기법을 제안한다. 브릭(brick) 안에 포함되는 복셀들의 최대 밀도 값을 하나의 정점에 저장하고 불투명도 전이 함수에 의하여 투명하다고 판별된 정점들을 기하 쉐이더에서 삭제한다. 이 정점들을 랜더링 시간에 기하 쉐이더의 입력 값으로 사용해 투명하지 않은 영역의 바운딩 박스를 만들어 광선이 효과적으로 진행하도록 한다. 생성된 정점들은 렌더링 중에 시점의 변화에 무관하게 사용할 수 있지만 불투명도 전이 함수가 변경되면 투명하지 않은 정점들을 다시 생성해야 한다. 이는 기하 쉐이더를 통해서 GPU 안에서 고속으로 생성되기 때문에 대화식 처리가 가능하다. 제안하는 방법은 기존 광선 투사법의 결과와 동일한 영상을 생성하며 렌더링 속도는 기존의 방법에 비해 최대 10배 이상 향상되었다.
최근 지형 정보의 시각화 기술은 GIS 응용분야는 물론 게임, 가상현실, 항공 시뮬레이션 및 군사적인 목적 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다(유병현 2002). 그러나 대용량 지형 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위한 메모리 한계성의 극복은 아직도 과제로 남아있다. 본 연구에서는 대규모 지형 표현을 위해 파일 기반의 효율적인 실시간 LOD (level-of-detail) 알고리즘 개발을 수행하였다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 지형 데이터를 가시화하는데 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 수치지도의 등고선이나 LiDAR, DTM, DSM 등으로부터 취득된 대용량 DEM의 가시화를 위해 계층적인 $4{\times}4$ 또는 $2{\times}2$ 타일 구조를 선택하였다. 또한 정규화된 Giga Byte급 고도데이터는 사용자 중심적 지형 정보의 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 고도데이터를 활용한 음영기복도를 생성하여 비메모리 방식의 계층적 타일 구조로 생성된 지형 블록에 Texture Mapping 하여 지형 가시화를 수행하였다. 대용량 데이터는 실시간 가시화를 위해 지형 데이터를 다양한 상세도를 가지는 데이터로 변형하여 이를 계층적으로 상호 연결함으로서 데이터의 손실이 최소화되며, 프레임 속도를 극대화하였고, 또한 사용자 시점에 따라 상세도 변화가 끊김없이(seamless) 고품질로 표현되도록 하였다.
영상 기반 3차원 모델링은 카메라로부터 획득된 영상을 입력으로 하여 3차원 그래픽 모델을 생성하는 기술로 고가형 3D 스캐너의 대체 기술로 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 피라미드 볼륨 교차기법을 이용한 영상 기반 3차원 모델링 시스템을 제안한다. 3차원 모델을 생성하기 위한 제안 알고리즘은 카메라 보정 단계, 3차원 형상 복원단계, 3차원 표면 생성 단계로 이루어진다. 카메라 보정 단계에서는 영상 획득용 카메라에 대한 카메라 행렬을 계산하며 3차원 형상 복원 단계에서는 실루엣 기반 피라미드 볼륨 교차 기법에 의해 실 3차원 형상을 생성한다. 3차원 표면 생성 단계에서는 3차원 형상 복원 단계의 결과인 복원 복셀 공간을 그물망 형태의 3차원 표면을 생성시킨다. 실험 결과 제안 알고리즘이 비교적 정확하게 3차원 모델을 생성함을 확인하였다.
본 연구는 2010년 3월부터 2011년 9월까지 뇌동맥류로 H병원에 내원한 환자 중 혈관조영술을 시행하여 코일 색전술을 받은 53명의 환자를 대상으로 뇌동맥류의 체적에 따른 코일의 길이 특성을 평가하였다. 뇌동맥류에 대한 색전술을 시행한 환자의 뇌동맥류에 대하여 볼륨렌더링기법으로 체적을 구하였으며, 코일색전술을 실시한 후 코일의 체적 및 길이를 구하여 체적율을 계산하였다. 뇌동맥류의 크기에 따른 색전체적율은 6mm 이하에서는 $43.11{\pm}3.11%$, 6~10mm에서는 $36.07{\pm}2.03%$, 10~15mm 이상은 40.91%, 20mm 이상에서는 38.25%를 나타내어 권고된 체적율과 유사한 수치를 나타내었다. 뇌동맥류의 형태에 구분 없이 체적에 따른 코일 길이는 직경 0.25mm인 한 가지 코일을 사용한 경우 20~$100mm^3$의 $1mm^3$ 당 0.65cm로 조사되었다. saccular type의 aneurysm volume에 사용한 경우 20~$150mm^3$의 $1mm^3$ 당 0.62cm, multi lobulated type의 aneurysm volume에 사용한 경우 20~$90mm^3$의 $1mm^3$ 당 0.60cm로 조사되었다.
MDCT의 3D 유용성을 입증하기 위해 쇄골하 혈전증을 수반한 73세 남자 환자를 대상으로 MIP, 볼륨렌더링, MPR의 3D 영상을 획득하여 쇄골하동맥의 혈전증을 명확하게 탐지하고 위치를 확인하여 임상에서 기초자료를 제공하여 환자의 진단 및 치료에 적용하고자한다. 스캔 데이터를 3차원 CT영상인 MIP, 볼륨렌더링, curve multiplanar reformation (MPR), virtual endoscopy 영상을 획득하였다. CT검사 환자의 데이터를 3D 프로그램으로 전송한 영상에서 3D 프로그램에서 측정한 상행대동맥은 364.28 HU, 좌총경동맥 413.77 HU, 좌쇄골하동맥 15.72 HU로 낮게 산출되었다. MIP coronal 영상으로 좌측의 쇄골하동맥의 혈전으로 폐쇄를 정확하게 보여주고 있다. 볼륨렌더링 3차원 영상으로 투과도 100%, 87-1265 HU를 적용하여 쇄골하동맥과 뼈를 동시에 묘출하고 있으며, 좌측 쇄골하동맥의 폐쇄 영상을 선명하게 보여주었으며 coronal curved MPR 및 sagittal curved MPR 영상으로 혈전의 의한 쇄골하동맥의 폐쇄를 3D 영상 처리 기능을 이용하여 정확하게 묘출하고 있다. 혈전에 의한 쇄골하동맥 폐쇄 증상 환자를 MDCT로 스캔하여 3D 영상 기법을 응용하여 쇄골하동맥의 폐쇄를 확인할 수 있어 임상에서 3D 기법을 응용하여 적절하게 진단에 적용할 수 있다.
본 연구는 흉부 CT 검사 시 늑골 골절 환자를 대상으로 3차원 체적 재구성 기법의 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 임상에서 주로 이용 하는 재구성기법인 다평면재구성(MPR), 3차원 체적 영상 기법(VRT)을 적용하여 영상데이터를 각 각 정량적 방법과 정성적 방법으로 비교 분석하였다. 재구성 영상의 분석 및 평가결과 늑골 골절 환자의 흉부 CT 검사 시 조영 전 원 자료를 이용하여 3차원 체적영상으로 재구성 하는 것이 보다 더 인공 음영을 최소화 시켰으며, 늑골 골절 판단 및 3차원 체적 영상 재구성 소요시간이 단축 됨을 알 수 있었다.
전산화단층촬영에서 자동주입기에 의한 방사선 조영제의 혈관외유출(140mL)이 우측 손등의 IV 카테터 부위에서 발생하였다. 혈관외유출은 부종 및 괴사를 동반하였고, 구획증후군으로 발전하였다. 혈관외유출 부위를 MDCT로 스캔하여, 3D 재구성 영상인 MPR, MIP, volume rendering으로 재구성하였다. 이러한 3D 재구성 영상은 조영제의 혈관외유출 부위를 침범 정도를 정확하게 확인하여 환자 예방의 필요성 및 사후 조치에 적절한 치료 및 수술 계획에 유용하게 이용될 수 있다.
We have developed a 3-D image processing and display technique that include image resampling, modification of MIP, and fusion of MIP image and volumetric rendered image. This technique facilitates the visualization of the three-dimensional spatial relationship between vasculature and surrounding organs by overlapping the MIP image on the volumetric rendered image of the organ. We applied this technique to a MR brain image data to produce an MRI angiogram that is overlapped with 3-D volume rendered image of brain. MIP technique was used to visualize the vasculature of brain, and volume rendering was used to visualize the other structures of brain. The two images are fused after adjustment of contrast and brightness levels of each image in such a way that both the vasculature and brain structure are well visualized either by selecting the maximum value of each image or by assigning different color table to each image. The resultant image with this technique visualizes both the brain structure and vasculature simultaneously, allowing the physicians to inspect their relationship more easily. The presented technique will be useful for surgical planning for neurosurgery.
Using an inkjet printing process, we have investigated a droplet formation of poly(3,4-ethylenedioxythiophene): poly(styrenesulfonate) (PEDOT:PSS) near the orifice of a piezoelectric inkjet head. With an attempt to form the smallest droplet without any satellites, we have applied various waveforms such as the unipolar, bipolar, and M-shaped waveforms. It is found that the droplet velocity and volume vary depending sensitively on the waveform width and voltage. Of those, the M-shaped waveform is shown to provide the smallest droplet volume, followed by the bipolar and then unipolar waveforms. The droplet printed on a PET film roll by the M-shaped waveform has the diameter as small as 46.1 ㎛. It is likely that the second short unipolar in the M-shape waveform increases the droplet velocity gradient, rendering the droplet smaller.
본 논문에서는 분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서 방대한 크기를 갖는 볼륨 데이터의 효과적인 가시화를 위한 병렬 광선 투사법을 제안한다. 데이터의 압축을 기반으로 하는 본 기법은 다른 프로세서의 메모리로부터 데이터를 읽기보다는 자신의 지역 메모리에 존재하는 압축된 데이터를 빠르게 복원함으로써 병렬 렌더링 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 기법은 객체-순서와 영상-순서 탐색 알고리즘 모두의 정점을 이용하여 성능을 향상시켰다. 즉, 블록 단위의 최대-최소 팔진트리의 탐색과 각 픽셀의 불투명도 값을 동적으로 유지하는 실시간 사진트리를 응용함으로써 객체-공간과 영상-공간 각각의 응집성을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 압축 기반 병렬 볼륨 렌더링 방법은 렌더링 수행 중 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화하도록 구현되었는데, 이러한 특징은 프로세서 사이의 상당히 높은 데이터 통신 비용을 감수하여야 하는 PC 및 워크스테이션의 클러스터와 같은 더욱 실용적인 분산 환경에서 매우 유용하다. 본 논문에서는 Cray T3E 병렬 컴퓨터 상에서 Visible Man 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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