63-69±è´ë¿µ

Size: px

Start display at page:

Download "63-69±è´ë¿µ"

효림 채
7 years ago
Views:

1 Study on the Shadow Effect of 3D Visualization for Medical Images ased on the Texture Mapping D.Y. Kim, D.S. Kim, D.K. Shin, D.Y. Kim 1 Dept. of iomedical Engineering, Yonsei University = bstract = The 3D volume visualization is more widely used for diagnosis, planning of medical surgery and research areas, with the development of modalities such as a multi-slice CT. However, it is not easy to achieve both high quality of 3D image and short reconstruction time. In this paper, we proposed an algorithm which can reduce the computation time by taking advantage of fast frame buffer operations provided in a general graphic hardware and can add shadow effect. nd we compared the quality of the reconstructed images and the reconstruction time of our algorithm and others such as ray casting and shear-warp factorization. Key words: Texture Mapping, Shadow Effect, Volume Rendering, OpenGL

2 Fig. 2. Fig. 1. Fig. 3. () ()

3 Fig. 5. Fig. 4. () () Fig. 6.

4 대한PCS학회지 2003;9:63-69 gllendfunc(gl_zero, 에 적용시켜 음영을 얻는다. GL_ONE_MINUS_SRC_LPH) ③ 음영이 구해진 각각의 슬라이스를 over 연산자를 통하여 합성한다. 그러나, 이 경우에는 불투명도 외에 볼륨의 컬러에도 영향을 ④ 프레임 버퍼로부터 음영이 적용된 전체 볼륨을 읽는다. 미칠 수 있다. 따라서, 다음의 PI를 사용하는 것이 바람직하 다. Fig. 8과 9는 전체 볼륨에서 음영을 적용했을 때 결과 영상 이다. glcolormask(gl_true, GL_TRUE, GL_TRUE, GL_FLSE) 여기에서 한 가지 고려되어야 할 점은, 의학 영상을 픽셀 강 도를 기준으로 텍스쳐로 전환하고, 이 텍스쳐들을 본 논문에서 이 mask연산자를 사용함으로써 합성 과정은 오직 불투명도 값에 의해서만 수행되게 된다. 제안한 알고리듬을 사용하여 랜더링을 취하는 경우에 Fig. 10 과 같이 너무 어두운 영상이 나타난다는 점이다 전체 볼륨에서의 음영효과 구현 따라서, 본 논문에서는 음영이 불투명도에 의해서만 영향을 받는다는 점을 이용하여, RG중 알파 값은 원 영상의 픽셀 전체 볼륨에 대한 음영을 구하기 위해서는 Fig. 7처럼 음영 이 슬라이스와 슬라이스 사이에 누적되어야만 한다. 전체 과정을 단계별로 살펴보면 다음과 같다. ① 각각의 슬라이스를 프레임 버퍼에 그린다. ② 각 슬라이스에 오프셋을 적용한 뒤 식 (3)을 전체 볼륨 Fig. 7. 전체 볼륨에서의 음영효과 구현 Fig. 8. 척추부분에 음영효과를 적용한 영상 () 원영상 () 40 회전 시 Fig. 9. 머리부분에 음영효과를 적용한 영상 () 원영상 () 볼륨 절단 후 Fig. 10. 어두운 음영이 적용된 영상

5 김대영 외 : Texture mapping을 기반으로 한 의료영상의3차원 재구성에서의 Shadow 효과에 관한 연구 강도에 따라 변화되도록 하였고, RG값은 최대 값을 적용하여 식 (4)를 사용하게 되면, 모든 슬라이스의 음영이 누적되는 밝기를 향상시켰다. 만약, 알파 값 외에 RG값도 픽셀강도를 결과를 가져오게 되고, Fig. 11과 같은 영상을 나타내게 된다. 기준으로 값을 적용한 후 over연산자를 사용하여 영상을 합성 Fig. 8과 비교해 보았을 때, 음영이 옅어지면서, 조금 부드러워 한다면, Fig. 10과 같은 결과가 나타나게 되므로 다른 합성함 보이는 특성이 있음을 알 수 있다. 수가 고려되어야 한다. 식 (4)는 식 (5)로 전개될 수 있다. α= 1 - (1 - α s) (1 - α d) (4) α= 1 - (1 - α s) (1 - α d) (5) = 1 - (1 - α d - α s + α s α d) =α d + α s - α s α d =α s + (1 - α s) α d 따라서, 식 (5)는 다음의 OpenGL PI로써 처리할 수 있다. gllendfunc(gl_one, GL_ONE_MINUS_SRC_LPH) 3. 결 Fig. 11. 다른 합성함수를 적용한 경우 () 두개골 () 척추 과 3.1. 결과 영상 비교 Fig. 12는 레이 캐스팅, 쉬어-왑 분해, 텍스쳐 기반의 체적 재구성 그리고 본 논문에서 제안한 음영효과를 적용한 텍스쳐 기반 체적 재구성의 결과 영상들이다. 레이 캐스팅이 가장 선 명한 영상을 나타냄을 볼 수 있으며, 레이 캐스팅이나 쉬어왑 분해의 영상에 비해 (c)의 텍스쳐 기반의 체적 재구성으로 얻어진 영상이 음영효과가 없기 때문에 입체감이 떨어지는 것 을 알 수 있다. 그러나, 제안한 알고리듬으로 음영효과를 적용 한 (d)의 경우, 3차원 객체를 파악하는데 있어서 레이 캐스팅 C Fig. 12. 결과 영상 비교 () 레이 캐스팅 () 쉬어-왑 분해 (C) 음영효과가 없을 때 (D) 음영효과가 적용된 경우 D Fig. 13. 각 알고리듬의 재구성 속도 비교

6 Table 1. dimension pixel depth Head 1(CT) bit Head 2(CT) bit SPINE(CT) bit Table

7 1. Jayaram K. Udupa. Three-dimensional Visualization and nalysis Methodologies : Current Perspective. Imaging & Therapeutic Technology. 19:3: RSN arthold Lichtenbelt, Randy Crane, and Shaz Naqvi. Introduction to Volume rendering. Prentice Hall P. Lacroute and M. Levoy. Fast Volume Rendering Using a Shear-Warp Factorization of the Viewing Transformation. Proceedings of SIGGRPH July Cabral, N. Cam, J. Foran. ccelerated Volume Rendering and Tomographic Reconstruction Using Texture Mapping Hardware. In Proceedings of 1994 Symposium on Volume Visualization October, llen Van Gelder and Kwansik Kim. Direct volume rendering with shading via three-dimensional textures. In 1996 Volume Visualization Symposium IEEE. October, CT Classification William E. Lorensen and Harvey E. Cline. Marching cubes: high resolution 3D surface construction algorithm. Computer Graphics. volume 21: SIGGRPH. July, Uwe ehrens, Ralf Ratering. dding Shadows to a Texture- ased Volume Renderer. Volume Visualization IEEE Symposium on

8 - 70 -

45-51 ¹Ú¼ø¸¸

45-51 ¹Ú¼ø¸¸ A Study on the Automation of Classification of Volume Reconstruction for CT Images S.M. Park 1, I.S. Hong 2, D.S. Kim 1, D.Y. Kim 1 1 Dept. of Biomedical Engineering, Yonsei University, 2 Dept. of Radiology,