복잡한 인체기관의 해부학적 형태 및 상대적 관계를 파악하기 위하여 단일 볼륨에 대한가시화 뿐 아니라 다중 볼륨에 대한 가시화가 요구된다. 본 논문에서는 특정기관의 표면을 추출하여 가시화하는 선택적 렌더링 방법과 투명도 가중치 혼합 방법을 이용한 다중 볼륨렌더링 방법을 제안한다. 해부학적 형태로부터 관심부위의 표면을 추출하여 가시화하는 선택적 렌더링 방법은 분할된 외곽선으로부터 거리변환을 통하여 거리볼륨을 생성하고 이를 렌더링하는 방법으로 거리볼륨을 이용함으로써 가시화시간을 가속화시킬 수 있으며, 다중 볼륨 렌더링 방법은 투명도 가중치 혼합방법을 사용한 렌더링 방법으로 심장의 해부학적 형태와 좌심실, 우심실 간의 혼합된 렌더링 결과를 제시한다. 본 제안방법은 단일 볼륨 렌더링의 한계를 극복하여 복잡한 해부학적 형태로부터 관심부위의 형태와 상대적 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.
최근에 3 차원 가상 내시경은 환자에게 고통을 주지않고 내부 기관을 볼 수 있는 대체 방법으로 주목을 받고 있다. 인터랙티브(interacticve)한 렌더링 속도로 기관의 내부 표면을 도시하기 위해 표면 렌더링이 사용될 수 있지만, 이는 사실적인 렌더링 화질을 얻기에 부적합하고, 병변의 자세한 구조를 표현하기에 적합하지 않으며, 표면 뒤편의 조직을 도시할 수 없다. 이러한 이유로 볼륨 렌더링이 표면 렌더링의 대안으로 사용될 수 있지만 많은 계산량을 필요로 하므로, 대부분의 볼륨 렌더링 기반의 가상 내시경 시스템들은 부가적인 하드웨어나 큰 용량의 메모리를 사용한다. 본 논문은 가상 내시경을 위해 원근 레이 캐스팅 (perspective ray casting)을 이용한 볼륨 렌더링 기법의 고속화에 그 목적이 있다. 렌더링 속도를 높이기 위해서 서브샘플링(sub-sampling)된 화소들에 대해 레이 캐스팅을 수행하고, 이 과정에서 동시에 깊이 정보를 얻는다. 얻어진 깊이 정도로부터 남아있는 화소들에 대한 깊이 정보를 예측함으로써. 이를 레이 캐스팅의 속도 향상에 이용한다. 제안한 알고리즘을 이용하여 기존의 방법에 비해 기관지 내시경에서 77%, 대장 내시경에서 85%까지 렌더링 시간을 줄일 수 있고, 따라서 인터랙티브 렌더링이 가능하다.
직접 볼륨 렌더링은 볼륨 표면의 연산 없이 2차원 공간에 투영하여 렌더링 한다. 직접 볼륨 렌더링에서 전이함수(TF)는 볼륨에 색상과 투명도와 같은 광원 특성을 할당하는데 활용된다. 하지만 초보자가 TF를 조작하여 볼륨데이터를 파악하고 색상을 할당하기까지 오랜 시간이 필요합니다. 본 논문에서는 직관적인 볼륨 렌더링을 위해 인터넷에서 수집한 이미지를 사용하여 TF에 볼륨의 색상을 매핑하는 접근 방식을 제안한다. 또한 우리는 K-means 클러스터링을 활용한 색상 추출 방법을 토의한다.
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.
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.
이진 볼륨 데이타(binary volume data)는 외과 수술 시뮬레이션(surgical simulation)이나 컬러 볼륨 렌더링과 같이 그레이-스케일 볼륨(gray-scale volume)을 이용하기에는 부적절한 분야에서 유용 하게 사용된다. 본 논문에서는 이진 볼륨을 효과적으로 표현하기 위해서 새로운 자료구조인 슬라이스 기반 이진 쉘(SBS : Slice-based Binary Shell)을 제안하고, 이 자료구조를 이용한 렌더링 알고리즘도 함께 제시한다. 슬라이스 기반 이진 쉘은 렌더링을 위해 필요한 최소한의 표면 복셀(surface voxel)들을 슬라이스 순으로 저장하고 복셀 좌표의 직접 계산을 가능하게 하기 때문에, 다중 개체(multiple objects)를 포함하고 있는 볼륨을 렌더링할 때 매우 효율적이다. 본 논문에서 제시하고 있는 슬라이스 기반 이진 쉘의 렌더링 알고리즘은 특별한 렌더링 가속 하드웨어가 없는 PC에서 100개 이상의 이진 개체들을 1초 내에 렌더링할 수 있다.
2차원 영상 기반의 세포 분석은 2차원 평면 상에서의 관찰만 가능하므로 정확하고 객관적인 분석에 한계가 있다. 따라서 이러한 한계를 극복하고자 컨포컬 현미경을 통해 획득한 연속적인 2차원 단면 영상들로 구성된 볼륨 데이터를 볼륨 및 표면 렌더링을 통해 가시화 하여, 세포핵에 대한 다양한 각도에서의 형태 관찰이 가능하도록 하였다. 또한 세포핵 볼륨에서 ROI 추출을 통해 국부 영역 분석의 효율성을 높였다. 그리고 이 결과를 바탕으로 정확한 암 세포의 계측 및 정량적 분석을 통해 이후 자궁암 환자에게 최적의 진단 및 지료를 제공할 수 있는 연구 기반을 마련하고자 한다.
컴퓨터 그래픽스 분야에 있어서 하드웨어의 활용은 렌더링 속도를 높이고 높은 수준의 결과를 얻기 위한 중요한 요소이다. 최근의 급속한 하드웨어의 발달은 기존에 불가능했던 다양한 여러 가지 효과들을 가능하게 해 주었으며, 쉐이더 기능을 이용하여 고급의 렌더링 기법들을 실시간에 구현할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 이러한 하드웨어를 이용하여 최대 4가지의 물질에 대한 직접 볼륨 렌더링(direct volume rendering)을 수행할 수 있는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 다양한 물질에 대한 렌더링 기능 이외에 그라디언트 값에 의한 물질 표면의 강조 효과, 광원의 거리에 의한 빛의 감소효과(Light Attenuation)와 Depth cueing, 복수의 광원에 의한 조명 효과 등의 다양한 고급 렌더링 기법들을 볼륨 렌더링에 적용할 수 있다.
효과적인 볼륨렌더링을 위해서는 빠른 속도와 고화질이라는 두 가지 조건을 모두 충족시켜야 한다. 기존에 사용된 광선추적법은 화질이 좋은 반면에 실시간 렌더링을 하기에는 한계가 있었다. 공간 도약법은 빈 공간에 대한 샘플링을 생략함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있으나 관측조건에 따라 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 공간 도약법을 개선하여 관측조건과 무관하게 고화질을 유지하면서 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 여기서는 뷰 평면을 균일한 격자로 분할하고 각 격자내에서 가장 가까운 객체의 표면까지의 거리를 구한 후 그 위치부터 공간 도약함으로써 속도를 향상시킨다.
본 논문에서는 CT(Computed Tomography)와 MRI(Magnetic Resonance Imaging)을 이용하여 획득한 2차원의 복부영상을 영역분할, 문턱치법 등의 전처리과정을 거쳐 3차원영상을 생성하는 방법을 제시함으로써 가상내시경(Virtual Endoscopy)에 응용하고자 한다. 3차원영상 가시화 방법으로는 개인용 컴퓨터에서 이용되는 범용의 그래픽가속기를 이용하여 빠른 속도로 렌더링을 할 수 있는 장점을 가지는 표면볼륨기법을 이용하였다. 여기에 이용한 알고리즘은 계산량이적은 Marching Cubes 이다. 그리고 워크스테션이나 전용의 프로그램이 없더라도 웹 브라우저 상에서 실행되는 가상현실모델링언어(VRML, Virtual Reality Modeling Language)양식의 3차원 영상을 생성하는 방법을 제시한다. CT의 3차원 영상 파일의 노드 수와 삼각형 수 및 크기는 각각 85,367, 174,150, 10,124이었고, MRI의 3차원 영상 파일의 노드 수와 삼각형 수 및 크기는 각각 34,029, 67,824, 3,804이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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