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병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 엠아이피 가시화의 가속화 방법(Acceleration Method of MIP Visualization Using Parallel Ray Casting and Space Leaping)

갈때까지가는거야 2018. 3. 20. 20:50

(19) 대한민국특허청(KR)
(12) 등록특허공보(B1)
(45) 공고일자 2011년10월21일
(11) 등록번호 10-1075014
(24) 등록일자 2011년10월13일
(51) Int. Cl.

A61B 6/03 (2006.01) A61B 5/055 (2006.01)
G06T 15/50 (2006.01) G06T 19/20 (2011.01)
(21) 출원번호 10-2010-0094895
(22) 출원일자 2010년09월30일
심사청구일자 2010년09월30일
(56) 선행기술조사문헌
KR100808087 B1
KR1020020041577 A
US07085406 B2
WO2006003358 A1
(73) 특허권자
주식회사 레이
경기도 성남시 분당구 금곡동 196 한전KPS 4층
(72) 발명자
이상철
경기도 용인시 기흥구 보정동 대림아파트 104-301
계희원
서울특별시 용산구 이촌1동 우성아파트 101-206
김준호
서울특별시 강동구 성내2동 598 대림아파트
101-905
(74) 대리인
최영민
전체 청구항 수 : 총 3 항 심사관 : 김재호
(54) 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 엠아이피 가시화의 가속화 방법
(57) 요 약
본 발명은 3차원 의료영상장비에 의해 촬영된 다수의 의료영상을 진단에 유용한 시각적 정보로 만들기 위하여
MIP 가시화하는 과정에서, 광선값과 블록별 최대값을 비교하면서 블록을 이동하는 방식을 통해 전처리 시간을 줄
임과 아울러, 범용 하드웨어만으로도 MIP 영상을 빠르게 얻을 수 있도록 한 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용
한 MIP 가시화의 가속화 방법에 관한 것으로서,
다수의 3차원 의료영상 데이터를 생성하여 볼륨 데이터(Volume Data)를 형성하는 준비단계와; 상기 볼륨 데이터
를 구성하는 복셀(Voxel)들을 묶어 블록을 형성한 후 각 블록별로 밝기에 대한 블록 최대값을 추출하는 전처리
단계와; 상기 볼륨 데이터에 광선투사법(Ray Casting)을 적용하여 상기 전처리 단계에서 얻어진 데이터와 병렬화
한 후, MIP 엔진에서 각 광선의 밝기 정보와 블록 최대값을 비교하면서 각 블록을 이동한 후 각 광선에 대한 결
과값을 추출하는 가속화 단계와; 상기 가속화 단계에서 얻어진 결과값에 따라 최대 밝기를 가진 블록들의 영상을
수집하여 최종 영상으로 형성하는 가시화 단계;를 포함하는 MIP 가시화의 가속화 방법에 있어서, 상기 MIP 엔진
은, 병렬화가 유연하도록 개인용 컴퓨터에 장착되는 범용 그래픽스 하드웨어인 GPGPU를 기반으로 하고, 블록 이
동시 광선의 밝기값보다 블록 최대값이 작은 블록은 건너뛰는 도약 방식으로 가속화는 것을 특징으로 한다.
대 표 도 - 도2
등록특허 10-1075014
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특허청구의 범위
청구항 1
다수의 3차원 의료영상 데이터를 생성하여 볼륨 데이터(Volume Data)를 형성하는 준비단계와; 상기 볼륨 데이터
를 구성하는 복셀(Voxel)들을 묶어 블록을 형성한 후 각 블록별로 밝기에 대한 블록 최대값을 추출하는 전처리
단계와; 상기 볼륨 데이터에 광선투사법(Ray Casting)을 적용하여 상기 전처리 단계에서 얻어진 데이터와 병렬
화한 후, MIP 엔진에서 각 광선의 밝기 정보와 블록 최대값을 비교하면서 각 블록을 이동한 후 각 광선에 대한
결과값을 추출하는 가속화 단계와; 상기 가속화 단계에서 얻어진 결과값에 따라 최대 밝기를 가진 블록들의 영
상을 수집하여 최종 영상으로 형성하는 가시화 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 MIP 가시화의 가속화 방법
에 있어서,
상기 MIP 엔진은, 병렬화가 유연하도록 개인용 컴퓨터에 장착되는 범용 그래픽스 하드웨어인 GPGPU(General-
Purpose computation on Graphics Processing Units)를 기반으로 하고,
상기 가속화 단계는,
광선의 시작 위치를 계산하는 단계와, 시작 위치가 다른 각 광선에 대하여 광선의 밝기에 대한 광선 초기값을
부여하는 단계와, 상기 전처리 단계에서 결정된 각 블록들에 대하여 광선의 밝기값과 블록 최대값을 비교하여
광선의 밝기값을 추출 및 갱신하고 다음 블록으로 이동하는 과정을 반복하는 단계와, 상기 광선이 볼륨 데이터
를 벗어나면 해당 광선의 밝기값을 결과값으로 추출하는 단계를 포함하여 구성되어, 블록 이동시 광선의 밝기값
보다 블록 최대값이 작은 블록은 건너뛰는 도약 방식으로 가속화는 것을 특징으로 하는 병렬 광선투사법과 공간
도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법.
청구항 2
제1항에 있어서,
상기 가속화 단계에서, 블록을 건너뛰는 방식으로 블록 이동시 블록을 건너뛸 때 광선의 이동거리를 크게 한 후
점차 광선의 이동 거리를 줄여가는 바이-인터섹션(Bi-Intersection) 알고리즘을 이용하여 각 블록의 경계선을
찾는 것을 특징으로 하는 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법.
청구항 3
제1항에 있어서,
상기 광선 초기값은 최대값이 높을 것으로 예상되는 블록의 블록 최대값을 미리 추출하여 초기값에 부여하는 것
을 특징으로 하는 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법.
명 세 서
기 술 분 야
본 발명은 3차원 의료영상장비에 의해 촬영된 다수의 의료영상을 진단에 유용한 시각적 정보로 만드는 MIP 가시[0001]
화를 가속화하는 방법에 관한 것으로서, 특히 광선투사법과 블록처리법을 병렬화한 후 광선값과 블록별 최대값
을 비교하면서 블록을 이동하는 방식을 통해 전처리 시간을 줄임과 아울러, 범용 하드웨어만으로도 MIP 영상을
빠르게 얻을 수 있도록 한 광선투사법을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법에 관한 것이다.
배 경 기 술
일반적으로 3차원 의료영상 시스템은 의료 데이터를 다양한 기법을 사용하여 진단에 유용한 시각적 정보로 제공[0002]
하는 것을 의미한다.
여기서 의료 데이터란, 3차원 의료영상장비인 전산화 단층촬영장치(CT: Computerized Tomography)나 자기공명장[0003]
치(MR: Magnetic Resonance) 등에서 얻어진 중첩된 단면 형태의 인체 장기 정보를 3차원 형태로 재구성한 것을
말한다.
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최근 CT나 MR과 같은 의료영상장비의 기술이 비약적으로 발전함에 따라 짧은 시간에 정교한 영상을 획득할 수[0004]
있게 되었다. 실제로 병원에서는 하나의 검사당 수백에서 수천 장의 영상이 생성되고 있다. 그런데 이러한 대량
의 영상 정보는 유용한 진단 정보를 제공하지만, 기존의 2차원 영상을 읽는 방식처럼 한 장씩 판독하려면 많은
시간과 노력이 필요하다.
이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 것이 3차원 의료영상 시스템인데, 이는 3차원 의료영상 데이터를 여러 가[0005]
지 기법을 이용하여 진단에 유용한 시각적 정보로 가시화하고 있다.
상기한 3차원 의료영상 가시화 기법으로, 직접 볼륨 가시화(DVR: Direct Volume Rendering) 기법, 최대 휘소 투[0006]
영(MIP: Maximum Intensity Projection) 가시화 기법, 단면 재구성(MPR: Multi Planar Reformatting) 기법 등
이 있다.
통상적인 3차원 의료영상 가시화 기법은, 시점, 시선 방향, 출력 영상을 담는 평면, 그리고 대상 객체로 이루어[0007]
진 모델을 기반으로 이루어진다.
즉, 도 1에 도시된 바와 같이 출력 영상(2)의 한 픽셀과 시점(1)을 연결한 직선을 광선(Ray, 3)이라 부르는데,[0008]
이 광선(3)이 볼륨 데이터(5)를 관통하면서 각 지점을 샘플링하여 얻은 밀도에 여러 기법을 적용하여 최종 영상
을 만들게 되는 것이다.
여기서, 최대 휘소 투영(MIP) 가시화 기법(이하 간단히 'MIP'라 칭하기로 한다)은 광선을 따라 진행하면서 최대[0009]
밀도를 찾는 방법을 말한다.
상기한 MIP 기법은, 각 샘플링마다 색상과 불투명도를 계산하는 직접 볼륨 가시화 기법(DVR)과는 달리, 밀도의[0010]
최대값만을 고려하여 영상을 가시화하는 기법으로 볼륨 내부의 높은 밀도를 갖는 부분을 관찰할 때 유용하다.
이에 따라, 상기한 MIP 기법은 골격의 CT 영상이나 치과 진단을 위한 덴탈(Dental) CT 영상 등을 가시화하는데[0011]
주로 사용되고 있다.
그런데, 상기한 MIP 결과 영상은 직접 볼륨 가시화(DVR)에 따른 영상과는 달리 깊이 정보가 손실되는 특징이 있[0012]
기 때문에, 사용자는 관찰 방향을 수시로 변경하여 깊이를 추정하여야 한다.
이에 따라 잦은 관찰 방향 변화에 신속하게 대응할 수 있도록, 빠른 속도로 MIP 영상을 생성하려는 연구가 다양[0013]
하게 진행되고 있다.
빠른 속도로 MIP 영상을 생성하기 위해 사용할 수 있는 방법으로는 크게 두 가지 방법이 있다. [0014]
첫 번째 방법은, 최종 출력 영상에 반영되지 않을 것으로 판단되는 의료데이터의 불필요한 영역을 판단하여 계[0015]
산을 건너뛰는 이른바 도약 기법이다.
이 도약 기법을 통해 화질에 영향을 주지 않고 최종 영상 생성을 가속화 할 수 있다. 그런데 이러한 도약 기법[0016]
은 불필요한 영역을 검출하는데 필요한 시간과 불필요한 영역 정보를 저장하는데 필요한 추가 메모리 용량을 고
려하여야 하는 단점이 있다.
예를 들어, 의료영상을 구성하는 전체 데이터를 밀도 값에 대한 내림차순으로 정렬한 후 높은 값부터 가시화하[0017]
는 방법은, 정렬 시간이 많이 소요되고 추가적인 메모리 소모량이 커지게 된다.
또 다른 가속화 방법으로 최신의 하드웨어에 적합한 알고리즘을 구축하는 방법이 있다. 그런데 최근의 하드웨어[0018]
는 고도의 병렬 구조로 이루어져 있으므로, 알고리즘을 병렬처리 할 수 있도록 데이터를 재구성해야 하는 문제
가 있다.
만약 알고리즘이 순차적인 구조로 구성되어 있다면 이와 같은 병렬화가 불가능하게 된다.[0019]
전술한 두 가지 방법을 비교하면, 첫 번째 방법, 즉 불필요한 영역을 건너뛰는 도약 기법은 불필요한 영역의 검[0020]
출과 도약에 순차적인 알고리즘이 적용되는 반면, 두 번째 방법, 즉 하드웨어에 적합한 알고리즘을 적용하는 기
법은 순차적인 알고리즘이 아니라 병렬적인 알고리즘이 적용되기 때문에 그 방식이 전혀 다르다는 문제가 있다.
본 발명은 상기한 공간 도약 기법과 병렬적인 알고리즘을 조화롭게 적용할 수 있도록 하기 위한 것이다.[0021]
발명의 내용
해결하려는 과제
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본 발명은 상기한 종래 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 추가 메모리를 과도하게 요구하거나 고가의[0022]
특수 장비를 사용하지 않으면서도 MIP 영상의 가시화를 빠르게 수행하여, 치과 등에서 MIP 영상을 빠르게 얻을
수 있도록 하는데 그 목적이 있다.
구체적으로는 다수의 복셀을 블록화한 후 각 블록별로 밝기의 블록 최대값을 추출하는 블록처리법과 광선투사법[0023]
을 병렬화한 후, 광선값과 블록별 최대값의 비교 후 광선값을 갱신하면서 광선값 이하의 최대값을 갖는 블록을
건너뛰는 방식으로 MIP 가시화를 가속화하도록 함으로써, 3차원 MIP 영상을 빠르게 얻을 수 있도록 하는데 그
목적이 있다.
또한 본 발명은, 일반 목적의 계산을 위한 범용 GPU 기반(GPGPU: General-Purpose computation on Graphics[0024]
Processing Units, 이하 간단히 'GPGPU'라 칭하기로 한다)의 MIP 엔진을 사용함으로써, 병렬화가 유연하여 MIP
가시화를 가속화하는 비용을 절감할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.
또한 본 발명은, 광선이 블록을 통과할 때 광선값보다 블록 최대값이 더 큰 경우에는 광선값을 블록 내부에서[0025]
얻은 다수의 샘플값 중 최대값과 비교하여 갱신 여부를 결정하고, 그렇지 않으면 해당 블록을 무시하고 건너뛰
도록 함으로써, 실제 추출이 이루어지는 블록의 수를 감소시켜 MIP 가시화를 가속화시킬 수 있도록 하는데 그
목적이 있다.
또한 본 발명은, 블록별 최대값에 비교되는 광선 기초값을 최대한 높게 설정함으로써, 비교 대상이 되는 블록의[0026]
수를 줄이고 MIP 가시화에 필요한 시간을 단축할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.
또한 본 발명은, 바이-인터섹션(Bi-Intersection) 알고리즘을 이용하여 각 블록 사이의 경계선을 찾도록 함으로[0027]
써, 광선의 블록간 이동을 더욱 빠르고 정확하게 할 수 있는 광선투사법을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법을
제공하는데 그 목적이 있다.
과제의 해결 수단
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법은, 다[0028]
수의 3차원 의료영상 데이터를 생성하여 볼륨 데이터(Volume Data)를 형성하는 준비단계와; 상기 볼륨 데이터를
구성하는 복셀(Voxel)들을 묶어 블록을 형성한 후 각 블록별로 밝기에 대한 블록 최대값을 추출하는 전처리 단
계와; 상기 볼륨 데이터에 광선투사법(Ray Casting)을 적용하여 상기 전처리 단계에서 얻어진 데이터와 병렬화
한 후, MIP 엔진에서 각 광선의 밝기 정보와 블록 최대값을 비교하면서 각 블록을 이동한 후 각 광선에 대한 결
과값을 추출하는 가속화 단계와; 상기 가속화 단계에서 얻어진 결과값에 따라 최대 밝기를 가진 블록들의 영상
을 수집하여 최종 영상으로 형성하는 가시화 단계;를 포함하는 MIP 가시화의 가속화 방법에 있어서, 상기 MIP
엔진은, 병렬화가 유연하도록 개인용 컴퓨터에 장착되는 범용 그래픽스 하드웨어인 GPGPU(General-Purpose
computation on Graphics Processing Units)를 기반으로 하고, 상기 가속화 단계는, 광선의 시작 위치를 계산
하는 단계와, 시작 위치가 다른 각 광선에 대하여 광선의 밝기에 대한 광선 초기값을 부여하는 단계와, 상기 전
처리 단계에서 결정된 각 블록들에 대하여 광선의 밝기값과 블록 최대값을 비교하여 광선의 밝기값을 추출 및
갱신하고 다음 블록으로 이동하는 과정을 반복하는 단계와, 상기 광선이 볼륨 데이터를 벗어나면 해당 광선의
밝기값을 결과값으로 추출하는 단계를 포함하여 구성되어, 블록 이동시 광선의 밝기값보다 블록 최대값이 작은
블록은 건너뛰는 도약 방식으로 가속화는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 가속화 단계에서, 블록을 건너뛰는 방식으로 블록 이동시 블록을 건너뛸 때 광선의 이동거리를 크게[0029]
한 후 점차 광선의 이동 거리를 줄여가는 바이-인터섹션(Bi-Intersection) 알고리즘을 이용하여 각 블록의 경계
선을 찾는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 광선 초기값은 최대값이 높을 것으로 예상되는 블록의 블록 최대값을 미리 추출하여 초기값에 부여하[0030]
는 것을 특징으로 한다.
발명의 효과
본 발명의 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법은, 다수의 복셀을 묶어 블록으로[0031]
만든 후 블록별 밝기의 최대값을 구한 후, 상대적으로 밝기 값이 큰 블록들만이 MIP영상을 생성하는데 참여하므
로, MIP 가시화에 필요한 메모리 및 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다.
즉, 다수의 복셀을 블록화한 후 각 블록별 밝기의 최대값을 구하는 블록처리법과 광선투사법의 병렬처리를 통해[0032]
광선의 밝기값을 갱신하면서 블록을 이동하고, 각 광선에 대하여 최대 밝기를 보이는 블록을 가시화 처리하되
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광선의 밝기값보다 낮은 최대값을 갖는 블록을 건너뛰도록 함으로써, 전산 처리가 필요한 블록의 수를 감소시켜
MIP 가시화를 가속화하고 전산 처리에 필요한 메모리의 수를 줄일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법에 따르면, 고가의 특수장비[0033]
가 아닌 범용 그래픽스 프로세서인 GPGPU를 이용하여 MIP 가시화의 가속화를 구현함으로써 개인용 컴퓨터에서도
진단에 유용한 3차원 영상을 가시화할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법에 따르면, 광선이 블록을 통[0034]
과할 때 광선값보다 블록 최대값이 더 큰 경우에는 광선값을 블록 최대값으로 갱신하고, 그렇지 않으면 해당 블
록을 무시하고 건너뛰도록 함으로써, 최종 출력 영상을 획득하기 전의 간단한 영상이 필요한 경우 즉각적으로
대응할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법에 따르면, 블록별 최대값에[0035]
비교되는 광선 기초값을 최대한 높게 설정함에 따라, 초기의 블록들을 건너뛸 수 있는 기회가 늘어남과 아울러,
비교 대상이 되는 블록의 수가 감소하여 MIP 가시화를 가속화하는 작업의 효율이 높아지는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법에 따르면, 각 블록의 경계선[0036]
을 찾기 위하여 바이-인터섹션(Bi-Intersection) 알고리즘을 이용함에 따라, 각 블록 사이의 경계선을 빠르게
찾을 수 있고 광선의 블록간 이동을 더욱 빠르고 정확하게 할 수 있는 효과가 있다.
도면의 간단한 설명
도 1은 일반적인 3차원 가시화의 기본 모델을 설명하기 위한 참고도.[0037]
도 2는 본 발명에 의한 광선투사법을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법이 도시된 순서도.
도 3은 본 발명의 광선투사법을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법의 기본 개념을 나타내는 개요도.
도 4는 본 발명에서 광선 투사법을 이용한 가속화 방식이 도시된 개요도.
도 5는 본 발명에서 광선 초기값을 결정하는 모습이 도시된 개요도.
도 6은 본 발명에서 효율적인 블록 이동을 위하여 블록 경계선을 찾는 방식을 설명하기 위한 참고도.
발명을 실시하기 위한 구체적인 내용
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법을[0038]
설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법은, 도 2에 도시된 바와 같이,[0039]
다수의 3차원 의료영상 데이터를 생성하여 볼륨 데이터(Volume Data)를 형성하는 준비단계와; 상기 볼륨 데이터
를 구성하는 복셀(Voxel)들을 묶어 블록을 형성한 후 각 블록별로 밝기에 대한 블록 최대값을 추출하는 전처리
단계와; 상기 볼륨 데이터에 광선투사법(Ray Casting)을 적용하여 상기 전처리 단계에서 얻어진 데이터와 병렬
화한 후, MIP 엔진에서 각 광선의 밝기 정보와 블록 최대값을 비교하면서 각 블록을 이동한 후 각 광선에 대한
결과값을 추출하는 가속화 단계와; 상기 가속화 단계에서 얻어진 결과값에 따라 최대 밝기를 가진 블록들의 영
상을 수집하여 최종 영상으로 형성하는 가시화 단계;를 포함하여 이루어진다.
이때, 상기 MIP 엔진은 개인용 컴퓨터에 장착되는 범용 그래픽스 하드웨어인 GPGPU를 기반으로 하는 것이 바람[0040]
직하다.
상기 GPGPU는 그래픽 처리장치인 일반 GPU와 달리, CUDA, OpenGL 등의 언어 에 의해 프로그램의 일부분에 대해[0041]
계산을 수행할 수가 있다.
상기 GPGPU는 CPU에 비해 월등히 빠른 그래픽 처리능력과 메모리 대역폭을 가지므로, GPGPU 기반 MIP 엔진을 사[0042]
용하게 되면 빠르게 MIP 영상을 가시화할 수 있다.
본 발명은 도 3에 도시된 것과 같이 각 광선에 대해 병렬화가 가능하도록 구성되어 있으므로, 고도의 병렬처리[0043]
가 가능한 GPGPU에서 더욱 효율적인 처리가 가능하다.
또한, 상기 전처리 단계에서의 블록은 하나의 복셀(Voxel, 볼륨데이터에서 밀도값을 가지고 있는 단위로서 볼륨[0044]
에서의 Pixel에 해당한다)과 그 주위의 복셀로 이루어지는 3차원 블록의 형태로 이루어지며, 각각의 블록에서
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밝기의 최대값을 미리 계산해 둠에 따라 광선이 필요없는 블록을 쉽게 건너뛸 수 있도록 한다.
이때, 상기 블록의 크기가 작아질수록 최대값을 비교하여 빠르게 이동할 수 있는 기회가 많아지지만, 블록의 크[0045]
기가 작아지면 한 번에 이동하는 거리가 짧아져 이동회수가 증가하는 단점이 있다.
따라서, 상기 전처리 단계에서 형성되는 블록은 필요한 MIP 영상에 따라 적절한 크기로 설정하여야 한다.[0046]
한편, 상기 가속화 단계는, 광선의 시작 위치를 계산하는 단계와, 시작 위치가 다른 각 광선에 대하여 광선의[0047]
밝기에 대한 광선 초기값을 부여하는 단계와, 상기 전처리 단계에서 결정된 각 블록들에 대하여 광선의 밝기값
과 블록 최대값을 비교하여 광선의 밝기값을 추출 및 갱신하고 다음 블록으로 이동하는 과정을 반복하는
단계와, 상기 광선이 볼륨 데이터를 벗어나면 해당 광선의 밝기값을 결과값으로 추출하는 단계를 포함하여 이루
어진다.
이때, 각 블록에서 광선의 밝기값을 추출 및 갱신하는 과정을 가속화하기 위하여, 광선이 각 블록 사이를 이동[0048]
할 때 광선의 밝기값보다 블록 최대값이 작은 블록은 건너뛰는 방식을 이용한다.
일반적으로 광선이 진행하면서 밝기값이 갱신될수록 광선의 밝기값이 높아져 블록을 건너뛰기가 쉬워진다. 그러[0049]
나, 광선의 진행 초기 부분에서는 일반적으로 광선의 밝기값이 낮기 때문에, 영상에 반영되지 않는 블록에 대해
서도 블록 내부의 샘플값을 추출하여 광선의 밝기값과 비교해야 하는 비효율적인 면이 있다.
따라서, 상기한 광선 초기값은 최대값이 높을 것으로 예상되는 블록의 블록 최대값을 미리 추출하여 이를 초기[0050]
값으로 부여함으로써, 초기의 블록들을 건너뛸 수 있는 기회를 증가시키는 것이 바람직하다.
일반적인 의료영상 볼륨 데이터에서는 인체 데이터가 데이터의 중앙에 위치하므로, 데이터의 중앙에서 블록 최[0051]
대값을 추출하여 광선의 초기값으로 부여하게 되면 처리 효율이 높아진다.
한편, 광선의 이동 속도를 높이기 위해서는 바이-인터섹션(Bi-Intersection) 알고리즘을 이용한다. [0052]
즉, 상기 가속화 단계에서 블록을 건너뛰는 방식으로 블록 사이를 이동할 때 각 블록의 경계선을 쉽게 찾을 수[0053]
있도록 하기 위하여, 도 6의 (a)와 같이 광선의 이동거리를 크게 한 후 점차 광선의 이동 거리를 줄여가는 방식
을 이용하여 블록의 경계선을 찾는 것이다. 이때, 상기 광선이 블록의 경계선을 넘어가면 역방향으로 이동하여
블록의 경계선을 찾을 수도 있다.
도 6의 (a)와 같은 방식은, 도 6의 (b)와 같이 매번 같은 거리를 이동하며 경계선을 찾아내는 방법보다 적은 횟[0054]
수의 이동으로 경계면에 도달할 수가 있다.
또한 도 6의 (a)와 같은 방식은, 도 6의 (c)와 같이 직선과 상자의 교차점을 수식으로 계산(Ray-box[0055]
Intersection)하여 기하학적으로 경계면을 직접 찾아내는 것보다 간단한 계산으로 경계면을 찾을 수 있게 된다.
이상의 방식으로 각 광선이 이동하여 볼륨 데이터를 벗어나면, 각 광선의 밝기값은 해당 광선이 통과한 블록들[0056]
중 가장 밝은 블록의 밝기값이 되므로, 이 밝기값을 결과값으로 추출한다. 그리고, 이 결과값에 해당하는 블록
들만의 영상을 수집하여 최종 영상으로 가시화한다.
본 발명의 가장 큰 특징은 병렬 광선투사법과 공간 도약 기법을 동시에 이용함으로써 MIP 가시화를 고속화할[0057]
수 있다는 것이다.
또한 본 발명에 의하면 고가의 특수장비를 사용하는 대신 범용 프로세서인 GPGPU를 사용할 수 있도록 함으로써[0058]
개인용 컴퓨터에서도 3차원 영상을 용이하게 가시화할 수가 있게 된다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명하였으나, 본 발명의 범위는 이 같은 특정 실시 예에만 한정되지[0059]
않으며, 해당분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 특허청구범위 내에 기재된 범주 내에서 적절하게
변경이 가능할 것이다.
부호의 설명
1: 시점[0060]
2: 출력 영상
3: 광선(Ray)
5: 볼륨 데이터(Volume Data)
등록특허 10-1075014
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도면
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