Maximum intensity projection (MIP) is a common visualization technique in medical imaging system. A typical method to improve the performance of MIP is empty space leaping, which skips unnecessary area. This research proposes a new method to improve the existing empty space leaping. In order to skip more regions, we introduce a variety of acceleration strategies that use some tolerance given by the user to take part in image quality loss. Each proposed method shows various image quality and speed, and this study compares them to select the best one. Experimental results show that it is most efficient to add a constant tolerance function when the image quality required by the user is low. Conversely, when the user required image quality is high, a function with a low tolerance of volume center is most effective. Applying the proposed method to general MIP visualization can generate a relatively high quality image in a short time.
의료영상에서 사용하는 MIP 볼륨 렌더링은 CT나 MR 등의 볼륨데이터에서 시각 광선으로부터 높은 밝기 값을 추출하여 혈관과 뼈와 같은 환자의 조직을 보여주는 볼륨 렌더링 기법이다. 최근 GPU를 MIP 볼륨 렌더링에 사용하여 대용량 의료영상 데이터에 대해서도 속도가 빠른 렌더링이 가능하게 되었다. 볼륨데이터를 여러 각도에서 관찰하면, 일반적으로 시각과 동일한 방향의 텍스쳐 평면과 볼륨 경계평면이 비스듬하게 교차한다. 볼륨데이터의 외부에는 값이 존재하지 않으므로 경계부분에서 공간 주파수가 높게 나타난다. 기존의 MIP 렌더링은 샘플링 간격이 일정하기 때문에 경계부분에서 데이터의 손실이 생겨 알리아싱이 나타나는 문제가 있다. 화질을 개선하기 위해 샘플링 간격을 줄여 슬라이스수를 증가시킬 수 있으나, 이때는 렌더링 수행 시간이 길어지게 된다. 이 논문에서는 기존 렌더링 결과에 볼륨 경계 평면을 추가로 렌더링하는 방법을 제안한다. 이 방법은 주파수가 높은 경계 부분의 샘플링 간격을 줄여 화질을 향상시킨다. 한편 MIP는 샘플링 순서에 무관하므로 추가된 슬라이스는 기존 렌더링 영상을 손실시키지 않는다. 증가된 슬라이스는 경계부분인 여섯 평면에 불과하므로 렌더링 수행시간에는 거의 영향을 주지 않고 화질을 개선할 수 있다.
In this Paper, We use Maximum-Intensity Projection(MIP) algorithms. Maximum-Intensity Projection algorithms currently used for construction of magnetic resonance angiograms. The blood flow in a volume of interest is represented by bright intensities in the MR data volume. The flow within the vasculature shows up in the projections plane. By relating the intensities of the pixel to their location in the slice, the total number of pixels considered for the projection plane was reduced, thus saving calculation time. The algorithm was written in visual C++.
최대 휘소 투영(MIP) 볼륨 가시화는 의료기기 등에서 생성된 삼차원 영상 데이터로부터 관찰자가 바라보는 방향으로 최대값을 추출하여 영상을 생성하는 가시화 기법이다. MIP는 조영된 혈관 같은 높은 밀도의 구조를 가려짐 없이 드러내어 의료 영상 등에서 많이 사용된다. 본 연구는 두 단계의 가속화 방법을 제안하여 상용 CPU에서 고속으로 MIP를 수행할 수 있도록 한다. 먼저, 기존 MIP 알고리즘이 다수의 조건 분기 명령으로 구성된다는 것에 착안하여, 상용 CPU에서 제공하는 단일 명령 복수 데이터(single instruction multiple data: SIMD) 연산으로 조건 분기 명령을 제거한다. 많은 시간이 소요되는 조건 분기 명령을 제거하여 가시화 속도가 향상된다. 또한 본 연구는 메모리 참조가 순차적으로 발생하도록 알고리즘을 구성한다, 기존 가시화 방법에서 영상과 객체의 메모리 참조가 무작위로 발생하여 발생하던 속도 저하 문제를 완화시킨다. 두 가지 제안 방법을 통해 기존의 쉬어-왑 볼륨 가시화 기법에 비해 7배 이상의 성능 향상을 얻는다.
목 적 : Computerized imaging reference systems 동적팬텀을이용한 cone-beamcomputed tomography(CBCT) 영상과 four-dimensionalcomputed tomography(4DCT) 영상의 체적을 비교분석 하고자 한다. 대상 및 방법 : 동적팬텀 내에 직경 1, 2, 3 cm 노드를 각각 삽입하고, CT simulator와 TruebeamSTx X-ray Imaging system을 이용하여 4DCT 영상과 CBCT 영상을 얻었다. 4DCT 영상은 maximum intensity projection(MIP), minimum intensity projection(MinIP), 그리고 average intensity projection(AVG)영상으로 재구성 하고 노드의 체적은 Eclipse system의 CT ranger tool로 CT number를 설정하여 측정하였다. 결 과 : CBCT를 기준으로 노드1, 2, 3 cm의 체적을 비교하였을 때 4DCT의 MIP는 0.54~2.33, 5.16~8.06, 9.03~20.11 ml, MinIP는 0.00~1.48, 0.00~8.47, 1.42~24.85 ml, AVG는 0.00~1.17, 0.00~2.19, 0.04~3.35 ml의 차이를 보였다. 결 론 : 노드의 체적을 비교한 결과 CBCT 영상은 4DCT의 AVG 영상과 유사한 것으로 확인되었다.
조영 증강 MR 혈관조영 영상에서 척추동맥 기시부의 협착이 과장되어 보이며 종종 가성협착율을 보인다는 것은 잘 알려져 있다. 그러나 뇌의 후방순환의 허혈, 경색의 임상적 중요성을 고려하면, 척추동맥 기시부 협착의 정확한 진단은 매우 중요하다. 따라서 저자들은 thin-slab maximum-intensity projection(MIP) 영상을 이용하여 통상적인 full thickness MIP 영상에서 보이는 척추동맥 기시부의 진성협착과 가성협착을 구분하고자 한다.
뇌 혈관 영상은 2D로 되어있어 임상에서 뇌의 이상 유무와 질병의 진행 정도를 판별하는데 어려움이 있다. Volume Rendering은 2차원 데이터를 3차원 영상으로 재구성하여 오브젝트의 내부 모습을 3차원으로 볼 수 있게 해주는 장점이 있어 진단에 도움을 줄 수가 있다. MRA(Magnetic Resonance Angiography) 는 MRI(Magnetic Resonance Imaging)을 이용하여 Vascular Imaging 하는 기법이다. MRA 혈관 영상을 가시화하는 방법으로 MIP(Maximum Intensity Projection)를 이용하였다. 본 논문에서는 256×256 크기의 MRA영상 48장을 MIP 로 볼륨 랜더링하여 뇌 혈관 영상을 3차원으로 가시화 하였다.
Lee, Soo Yong;Lim, Sangwook;Ma, Sun Young;Yu, Jesang
Radiation Oncology Journal
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제35권3호
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pp.274-280
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2017
Purpose: To see the gross tumor volume (GTV) dependency according to the phase selection and reconstruction methods, we measured and analyzed the changes of tumor volume and motion at each phase in 20 cases with lung cancer patients who underwent image-guided radiotherapy. Materials and Methods: We retrospectively analyzed four-dimensional computed tomography (4D-CT) images in 20 cases of 19 patients who underwent image-guided radiotherapy. The 4D-CT images were reconstructed by the maximum intensity projection (MIP) and the minimum intensity projection (Min-IP) method after sorting phase as 40%-60%, 30%-70%, and 0%-90%. We analyzed the relationship between the range of motion and the change of GTV according to the reconstruction method. Results: The motion ranges of GTVs are statistically significant only for the tumor motion in craniocaudal direction. The discrepancies of GTV volume and motion between MIP and Min-IP increased rapidly as the wider ranges of duty cycles are selected. Conclusion: As narrow as possible duty cycle such as 40%-60% and MIP reconstruction was suitable for lung cancer if the respiration was stable. Selecting the reconstruction methods and duty cycle is important for small size and for large motion range tumors.
본 논문에서는 연속시점에서 촬영한 CT 영상에서 대응되는 폐결절을 추적 관찰하기 위한 폐결절 정합 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 다섯 단계로 구생된다. 첫째, 분할된 폐를 포함하는 최적경계볼륨의 중심으로 위치 차이를 보정한다. 둘째, 초기 CT 영상과 추적 CT 영상에서 가장 높은 밝기값을 가지고 있는 갈비뼈 구조를 포함하는 관상최대강도투사 영상을 생성한다. 셋째, 두 관상최대강도투사 영상 간의 정규화된 평균 밝기값 차이를 통해 강체 변환을 최적화한다. 넷째, 강체 정합 후에 폐결절 중심 간의 유클라디안 거리 측정을 통해 대응되는 폐결절 대응 후보를 정의한다. 마지막으로, 폐결절을 매칭하기 위하여 초기 CT 영상 내에 폐결절 템플릿과 추적 CT 영상 내에 탐색 볼륨 간의 템플릿 매칭을 수행 한다. 본 제안 방법의 결과를 평가하기 위하여 육안 평가, 정확성 및 수행시간 측정을 수행하였다. 실험결과 관상최대강도투사를 기반으로 하는 강체정합과 지역적 템플릿 매칭을 이용하여 폐결절이 정확하고 빠르게 정합됨을 알 수 있었다.
최대휘소투영은 볼륨 렌더링의 한 기법으로, 의료영상을 판독하기 위해서 중요한 기능이다. 광선 투사법을 이용한 최대휘소투영 렌더링은 비교적 높은 화질의 영상을 생성하나 많은 연산을 요구한다. 본 연구는 그래픽 처리장치(GPU : Graphic Process Unit) 에 일반 연산을 적용하는 GPGPU(General-purpose computing on Graphic Process Unit) 기술을 이용하여 최대휘소투영 렌더링의 속도를 향상시키는 방법에 관한 연구를 수행한다. 본 논문에서는 GPGPU를 수행 할 수 있는 프로그래밍 언어인 CUDA(an acronym for Compute Unified Device Architecture)를 기반으로 고속 광선 투사법을 구현하며, CUDA 환경에 적함한 가속화 방법을 제안한다. 구체적으로, 블록 기반 공간 도약 기법을 적용하여 불필요한 부분을 도약하고, 이분 이동법을 통해 블록 경계면의 탐색을 고속으로 수행하며, 초기 값 추정 알고리즘을 이용하여 공간 도약 확률을 향상시킨다. 이를 통해 화질 손실 없이 최대휘소투영 렌더링의 가시화 속도를 크게 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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