본 논문에서는 기존 복셀 칼라링 기법에서의 색상 일관성에 대한 문턱값 문제를 해결하기 위한 개선된 복셀 칼라링 기법을 제안하였다. 제안 기법에서는 표면 복셀에 대한 색상 일관성의 문턱값을 내부 복셀의 색상 일관성 값으로 대체함으로써 복셀 칼라링의 반복 회수가 증가함에 따라 개별 표면 복셀에 대한 최적의 문턱값을 찾아가도록 하였다. 또한 그래프 절단 기법을 적용하여 주위 복셀을 제거 판단에 함께 고려함으로써 표면 잡음을 감소시켰다.
본 논문은 3차원 그래픽스 시스템이 기본적으로 제공하는 프리미티브인 면(surface), 솔리드(solid)의 복셀화 및 이들을 결합한 CSG 표현의 복셀화에 대하여 고찰한다. 복셀화는 서피스로 표현된 물체의 빈 내부를 복셀로 표현하여 내부를 태우는 과정이다. 본 방법의 특징은 PC 플랫폼이 제공하는 그래픽스 API인 OpenGL을 이용하여 면, 솔리드 등을 고속으로 복셀화하여 이들을 기본 물체로 하여 불리언연산에 의해서 간단히 새로운 물체를 만들고 볼륨 환경에서 이들을 단일화된 방법으로 렌더링할 수 있는 것이다.
본 논문에서는 3차원 형상 재구성을 위하여 기존 복셀 칼라링 기법의 색상 일관성에 대한 문턱값 문제를 해결하기 위한 새로운 복셀 칼라링 기법을 제안하였다. 제안 기법에서는 중심카메라의 광선분위에 있는 내부 복셀의 색상 일광성을 비교함으로써 최적의 문턱값을 결정하였다. 즉, 표면 복셀에 대한 색상 일관성과 내부 복셀의 색상 일관성 값을 비교함으로써 표면 복셀에 대한 최적의 문턱값을 찾아가도록 하였다. 또한 그래프 절단 기법을 적용하여 주위 복셀을 제거함으로써 표면 잡음을 감소시켰다. 제안된 방법은 기존의 알고리듬보다 빠르고 정확하게 3차원형상을 재구성 할 수 있었다.
3차원 관상동맥을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계를 함축적으로 표현하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는3차원 CT 혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 자동으로 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT혈관 조영술에 의해 획득된 슬라이스 이미지로부터 3차원 조작 및 수술 시뮬레이션 등을 위하여 혈관의 3차원 표면에 대한 메쉬 모델을 생성한다. 생성된 메쉬 모델이 임의로 변형된 후에도 자동으로 골격을 쉽게 추출할 수 있도록 메쉬 모델을 복셀화하는 단계를 거친다. 이렇게 얻어진 복셀 모델로부터 표면복셀을 결정하고 표면 복셀로부터 객체 복셀까지의 유클리드 거리값를 계산하여 유클리드 거리맵(EDM)을 계산한다. 계산된 EDM 으로부터 객체 복셀이 가지게 되는 최대 내접 구를 계산하여 Discrete Medial Surface을 생성하게 되는데 이것은 골격의 후보가 된다. 골격의 후보집합 복셀에 대하여 Dijkstra 최단 경로 결정 알고리즘을 적용하여 골격을 자동으로 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등의 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.
최근 볼륨 그래픽스가 의료 영상의 해석 도구로서 주목을 받아 오고 있다. 볼륨 그래픽스에서는 가시화를 위하여 복셀로 정의된 물체가 필요하다. 이 때문에 기하학적인 방법으로 정의한 다각형 및 곡면을 복셀 기반의 물체로 변환시키는데 이를 복셀화(voxelization)라고 한다. 기하학적인 물체를 복셀화하면 기하학적 물체 데이터를 샘플링 데이터와 함께 단일화된 방법으로 볼륨 렌더링할 수 있다. 본 논문에서는 큐브의 단면을 이용한 복셀화의 한 기법을 제안한다. 그리고 개인용 컴퓨터 환경에서 이 기법을 구현한 후에 단순한 기하학적인 데이터를 이용해서 평가하여 논리적인 타당성을 조사한다. 이 기법은 변환된 복셀로부터 정확한 법선 벡터를 계산할 수 있고 복셀간에 구멍(hole)이 발생하지 않고 다해상도(multi-resolution) 표현이 가능한 특성을 가지고 있다.
복셀 칼라링은 보정된 여러 장의 2차원 영상에서 3차원 형상을 복원하기 위한 널리 알려진 방법들 중 하나이다. 본 논문에서는 기존 복셀 칼라링 기법에서의 칼라 일치성 테스트의 문제점을 해결하기 위해 개선된 복셀 칼라링 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 칼라 일치성 테스트에서 이중 문턱치와 가중치 요소를 이용하여 적응적인 문턱치를 주므로 향상된 복원 성능을 얻을 수 있게 하였다. 실제 영상을 이용한 복원 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 검증한다.
최근에 해상도의 손실없이 신호대잡음비를 개선시킬 수 있는 적응 템플릿 필터링이 제안되었다. 적응 템플릿 필터링은 다중 템플릿들 중에서 현재 복셀의 주변 구조와 가장 잘 매칭이 되는 템플릿을 선택하여 적응필터 링을 적용하는 방법이다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나, $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 이것은 자기 공명영상에서 복셀의 부분적인 볼륨 효과에 기인하는 것으로 여러 조직의 성분을 포함하고 있는 경계면의 복셀들에 적응 템플릿 필터링이 적용될 경우 다중성분을 가진 복셀들의 그레이레벨이 인접한 단일성분의 그레이레벨 값에 가까워져 에지가 강조되기 때문이다 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 $T_1$ 자기공명영상과 팬텀 영상에 적용한 결과 에지 artifact가 사라지는 것을 확인할 수 있었으며, 최대 신호대잡음비 면에서도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 단백질 분자 간의 인터페이스를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 분자가 반데르바스 (van der Waals) 반경을 갖는 구의 집합으로 표현될 때, 공간 상의 한 점 p로부터 분자까지의 거리는 p로부터 가장 가까운 구까지의 거리에 대응한다. 분자 인터페이스는 두 개의 분자에 대해 같은 거리에 있는 점들로 구성된다. 제안된 알고리즘은 공간을 복셀의 집합로 분할한뒤, 각 복셀을 지나는 구의 위치 정보를 저장하여 복셀맵 (voxel map)을 구성하였다. 복셀맵을 이용하여 한 점으로부터 분자까지의 거리를 계산하며, GPU (graphic processor unit)를 이용하여 병렬처리를 수행함으로써 효율적으로 인터페이스를 근사한다.
3차원 의료영상처리와 같은 볼륨 가시화 분야에서는 균등한 볼륨보다 비균등한 볼륨이 많이 사용된다. 비균등한 볼륨은 3차원 직교공간에서 세축방향의 공간 해상도가 같지 않은 것을 가리킨다. 본 논문에서는 인접한 두 슬라이스상에 있는 복셀에서의 광도를 보간하여 중간 복셀의 광도를 직접 계산하는 효율적인 비균등한 볼륨 렌더링 방법을 제안한다. 기존의 밀도 보간법과 달리 여기서는 중간 슬라이스를 만들기 위해 전처리 과정을 거치지 않으며, 생성된 중간 슬라이스를 저장하기 위한 기억공간도 필요 없다. 이와 더불어 광도 보간법으로 공간 주파수가 높은 영역을 렌더링 할 때 발생할 수 있는 과도한 흐려짐 현상을 막기위해 적응형 중간 복셀 삽입법을 제안한다. 이 방법을 활용하면 일정한 화질을 유지하면서 렌더링 속도를 향상시킬 수 있다.
여러 장의 입력 영상으로부터 3차원 형상 정보를 복원하는 기법은 크게 스테레오(stereo) 기법과 각선 기반 방법으로 나누어져 있다. 특히 복셀 기반 방법은 스테레오 기법에서의 대응점 문제를 극복하고 가리어짐 현상이나 컬러의 변화가 적은 영역에서의 현상 복원 능력이 우수한 것으로 알려져 있지만 광학적 외피(photo hull) 이라는 근본적인 복원 한계성을 가진다. Photo hull은 바라보는 카메라의 위치에 크게 의존하는 성질을 보인다. 조건에 맞는 최적의 카메라 위치를 결정하는 것을 시점 계획(view planning)이라 고 하고 거리 영상(range images)로부터 형상을 복원하는 기법에 활발히 연구되어져 왔다. 본 논문에서는 복셀 기반 방법에서의 단점인 photo hull을 줄이기 위해 최적의 시점을 선택하는 시점 계획(view planning)에 대한 알고리듬을 제안하고 photo hull의 효과를 최소로 하여 형상이 복원되는 것을 실험을 통해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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