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.
변형모델(deformable model)은 볼륨의료영상(volumetric medical image)으로부터 복잡한 인체기관의 3차원적 경계를 분할해내기 위해 효과적인 방법을 제공한다. 그러나, 기존 변형모델은 초기와 의존성, 오목한 경계(concavity) 분할의 비적합성, 그리고 모델내 요소간 자체교차(self-intersection)의 제한점을 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 제한점을 극복하고, 오목한 구조를 포함하는 복잡한 인체기관의 경계를 분할하기에 적합한 새로운 변형모델을 제안하였다. 제안한 변형모델은 볼륨영상 피라미드(pyramid)를 기반으로 다해상도(multiresolution)의 모델 정제화(refinement)를 수행한다. 다해상도 모델 정제화는 전역적 시셈플링(global resampling) 및 지역적 리샘플링(local resampling)를 통하여 저해상도의 모델로부터 점차 고해상도의 모델로 이동하면서 객체의 경계를 계층적으로 분할해가는 방법이다. 다해상도 모델에 의한 계층적 경계 분할은 초기화 조건에의 의존성을 극복할 수 있게할 뿐 아니라, 빠른 속도로 원하는 객체의 경계에 수렴할 수 있게 한다. 또한 지역적 리샘플링은 모델 구성요소의 정규화를 수행함으로써 객체의 오목한 부분을 성공적으로 분할할 수 있게 한다. 그리고, 제안 모델은 기존 변형모델에서 포함하는 내부 힘(internal force)과 외부 힘(external force)외에 자체교차방지 힘(non-self-intersection force)을 추가함으로서 효과적으로 모델내의 자체교차를 방지할 수 있게 하였다.
볼륨 데이터 모델링은 삼차원 공간 내부에 존재하는 데이터 사이의 관계를 함수로 표현하는 것이다. 볼륨 데이터를 기하학적을 모델링하면 볼륨을 복셀로 분할하지 않고 서피스 렌더링 기법을 이용하여 가시화할 수 있어, 고속 처리가 가능해지며 정보를 저장하기 위한 메모리의 용량도 적어지는 이점이 있다. 본 논문에서는 웨이브렛(wavelets) 변환과 사면체 분할(tetrahedrization)을 기반을 볼륨 데이터를 모델링하는 기법을 제안하고, 이것을 이용하여 프로토타입 시스템을 구현하여 평가하였다. 본 모델링 기법은 웨이브렛 변환과 사면체 분할의 특성을 이용할 수 있어 많은 양의 데이터의 압축이 가능했으며, 애매성도 발생하지 않았다. 본 모델링 기법에서는 전체 데이터의 13%만을 이용하여 모델링 하였음에도 불구하고 마칭큐브 알고리즘에 떨어지지 않는 영상을 생성하였다.
복잡한 불균질성을 가지는 뼈의 경우 물성치 분포를 B-스플라인 볼륨 함수를 이용해 표현하는 것이 적합하다고 알려져 있다. 물성치 분포에 대한 B-스플라인 볼륨 함수는 CT 영상의 각 화소값들을 보간하여 얻을 수 있다. 그러나 뼈의 CT 영상 데이터는 3차원이며 크기가 매우 크기 때문에 보간 시간이 오래 걸리며, 많은 컴퓨터 메모리가 필요하다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 영상이 가지는 화소 간격의 균일성 및 B-스플라인 기저 함수의 특징을 이용해 B-스플라인 볼륨 보간 문제를 단순화 시킨다. 이는 결과적으로 계산 시간 및 메모리 사용량을 줄여준다. 검증을 위해, 제안한 방법을 컴퓨터 프로그램으로 구현하였으며, 실험을 통해 계산 시간이 줄어든 것을 확인하였다.
공유디스크 모델을 사용하는 다중 서버 DBMS에서는 서버 프로세스들이 서로 독립된 메모리를 가지므로, 특정 서버 프로세스가 데이터베이스를 수정하더라도 다른 서버 프로세스들의 버퍼에는 수정된 내용이 반영되지 않는다. 따라서, 다른 서버 프로세스들이 수정되기 전 내용에 대하여 데이터 처리 요청을 수행하면 문제가 발생한다. 본 논문에서는 큰 단위의 로크(여기서는 볼륨 로크)를 사용하는 DBMS에서 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법에서는 서버 프로세스가 트랜잭션을 커밋할 때 수정한 페이지의 식별자와 타임스탬프를 일관성 볼륨에 저장하고, 이 정보를 통하여 다른 서버 프로세스가 로크를 획득하는 시점에 일관성 볼륨에서 다른 프로세스가 먼저 수정하였는지 여부를 확인하여 해당 페이지를 버퍼에서 무효화시켜 디스크에서 최신의 버전을 새로 읽어 들인다. 이 방법은 매우 작은 크기의 일관성 볼륨만을 사용하고, 액세스하는 데이터의 양이 적어서 성능이 매우 빠르다.
본 연구는 전역 조명 기법 중 하나인 환경-광 가림(ambient occlusion)을 이용한 볼륨 렌더링 방법을 설명한다. 볼륨 밀도 분포를 정규 분포로 가정하여, 환경-광 가림을 불투명도 전이함수의 변경과 무관하게 실시간 가시화할 수 있다. 전처리 과정에서 각 복셀 주변의 일정 크기 영역의 평균과 표준편차를 계산하여 두고, 가시화 단계에서 근방의 불투명도를 추정하여 밝기를 계산한다. 이 논문은 본 연구자들의 기존 연구를 발전시켜 이론적 모델을 일반화하고 출력 영상의 화질을 향상시킨다. 구체적으로 다양한 형태의 불투명도 전이함수를 사용할 수 있는 계산 모델을 제안한다. 그리고 영역의 크기를 다양하게 통계량을 생성하여 근처의 물체에 더 높은 가중치를 부여할 수 있도록 하였다. 최종적으로 환경-광 가림 효과와 지역 조명 효과를 혼합하여, 더 현실감 있는 화질의 볼륨 가시화 영상을 실시간으로 생성할 수 있다.
사실적인 볼륨 렌더링을 위해서는 음영처리 뿐만 아니라 조명 효과를 계산하는 것이 필수적이다. 높은 품질의 결과영상을 만들어내기 위해서는 전역 조명을 표현할 필요가 있는데, 빛의 직접적인 영향과 산란에 따른 간접적인 영향을 고려해야 한다. 이러한 연산을 수행하기 위해서는 많은 자원이 필요하고, 특히 볼륨 데이터처럼 대용량의 데이터로 렌더링 할 때는 매우 많은 비용이 소모된다. 본 논문에서는 각 재질에 대해 물리적 법칙에 따른 산란자 템플릿을 생성한다. 각 물체들이 가지는 재질 특성을 고려하여 램버트 조명 모델을 기반으로 템플릿의 광자들을 저장한다. 본 논문에서 볼륨 렌더링을 할 때, 볼륨 내부에서 샘플링 되는 복셀을 기준으로 템플릿에 저장된 광자를 이용해 차폐를 검사하고, 산란에 따른 전역 조명을 표현한다. 재질별로 템플릿을 생성하기 때문에 매우 복잡한 물질들로 구성된 것만 아니라면 적은 자원을 필요로 하며, 간단한 연산을 통해 적은 비용으로 볼륨 내부의 산란을 표현할 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 볼륨 의료영상 분할에 대한 기존의 레벨 셋 기법과 제안하는 방법의 성능을 비교하고자 한다. 기존의 방법들은 영역의 정보만을 이용하여 분할을 시행하므로, 영상의 종류에 따라서 정확한 분할을 못한 경우가 있다. 따라서 새롭게 제안하는 방법은 정확한 분할 결과를 위하여 영상의 객체가 가지고 있는 에지 정보와 영역 정보를 함께 이용한다. 에지 정보는 레벨 셋의 곡면이 객체의 표면에 잘 도달할 수 있도록 해주는 기울기 벡터장을 이용하고, 영역 정보는 각 영역에서 픽셀의 밝기 값을 가우시안 분포를 이용하여 통계적 모델로 적합시킴으로써 영상의 분할에 적용하였다. 또한, 곡면 주변 잡음의 영향을 최소화 시켜주는 정규화 항을 사용한다. 기존의 레벨 셋 기반의 방법들과 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 실제 볼륨 의료영상에 대하여 다양한 실험을 실시하고, 분할된 결과의 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 입증한다.
2차원의 영상을 이용한 돌출형 전립선 비대증의 부피 평가방법에서 돌출부위를 포함시킬 경우와 포함시키지 않을 경우의 부피변화를 3차원 볼륨 렌더링(volume rendering, VR)을 이용하여 비교 평가하고자 한다. 돌출형 전립선 부피측정을 위한 가상 전립선 모델은 곤약을 이용해 임의로 평균 1 cm 정도로 돌출되도록 하여 10 ml에서 각각 10 ml씩 부피를 변화시켜 100 ml까지 총 10 개의 모델을 제작하였다. 이 때 제작된 모델의 부피측정은 64 channel 전산화단층촬영(computed tomography, CT)과 3.0 Tesla 자기공명영상(magnetic resonance image, MRI)을 이용하여 획득된 3차원 볼륨 영상자료로 계측하였다. 산출한 CT와 MRI영상들의 3차원 볼륨데이터 근접성 평가를 위해 wilcoxon 부호순위(signed rank) 검정을 하였다. 또한 획득한 영상자료는 3차원 영상처리를 통하여 볼륨 렌더링으로 재구성한 후 타원체부피공식법을 이용하여 돌출부위를 포함시킬 때와 포함하지 않을 때의 부피를 구하였다. 이 때 돌출 유무에 따라 각각 측정된 부피와 3차원 볼륨 렌더링의 부피를 wilcoxon 부호순위(signed rank) 검정을 사용하여 유의성을 평가했으며 상관계수(pearson's correlation coefficient, r)를 사용하여 상관관계를 분석하였다. 계측된 가상 전립선 모델의 돌출부위길이는 CT에서 $0.90{\pm}0.18\;mm$, MRI에서 $0.75{\pm}0.11\;mm$이었으며, CT와 MRI에서 계측된 3차원 영상 부피의 p-value는 0.414로 유의한 차이는 없었다. 그러나 MRI에서 측정된 3차원 영상 부피와 2차원 영상에서 돌출부위를 포함시킬 때의 p-value는 0.005인 반면 포함하지 않을 때의 p-value는 0.139로 나타났으며, CT에서도 측정된 3차원 영상 부피와 2차원 영상에서 돌출부위를 포함시킬 때의 p-value는 0.005인 반면 포함하지 않을 때의 p-value는 0.057로 나타났다. 돌출형 전립선의 부피측정은 돌출부위를 제외하고 상하길이를 측정하는 것이 3차원 볼륨 렌더링에 의한 부피 값과 더 가까운 부피 값을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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