확장 복셀 모델을 이용한 3차원 객체 단위 영상의 가시화

Abstract

3차원 의학영상의 가시화는 인체 구조에 대한 그래픽 모델을 가지고 실제 수술 전에 다양한 수술시의 조작을 미리 수행 계획해 볼 수 있어 모의수술을 위해 매우 유용한 방법이다. 이를 위해서는 인체 내부 구조를 표현할 수 있는 체적 모델이 필요하며, 객체 단위별 조작연산과 디스플레이가 가능해야 한다. 기존의 가시화 방법에서는 많은 기억 공간을 요구하는 모델을 이용하여 제한된 범위 내에서의 조작만이 가능하였다. 그러나 의학영상과 같이 자료가 방대한 경우에는 적은 기억 공간을 사용하는, 인체 내부 구조의 표현과 객체 단위별 조작 연산에 관한 연구가 요구되어진다. 이를 위해 본 논문에서는 체적 모델에 기반한 객체 단위별 영상 가시화를 위해 확장 복셀 모델(Extended Voxel Model; EVM)을 제안하고, 조작 연산을 재정의 및 구현하여 그 결과를 GG(gray-level gradient) 및 TGG (transparent gray-level gradient) Ray-Casting방법으로 가시화 하였다. EVM은 적은 기억 공간으로 그레이-레벨 정보를 유지하면서 인체 구조를 객체별로 표현 할 수 있으며, 이 모델에 기반한 개별 객체의 이동, 회전과 여러 객체간의 삭제, 추가, 교차 등의 연산을 제공한다.;Visualization of three-dimensional medical images is useful to plan the surgical procedure on a computer before it is actually performed on a patient. It's necessary to represent, to manipulate, and to render internal structures of patients. But most previous works have interested representation and rendering, only a few works can perform operations such as subtraction, interaction, and independent motion of object in the three-dimensional scene. And the methods using binary model or generalized voxel model have required huge memory space. Therefore we propose a object-based visualization using extended voxel model. After representing and performing 4 operations on MRimages of knee, we display the result of operations with GG(gray-level gradient) and TGG(transparent gray-level gradient) ray-casting. This method makes it possible to represent, to manipulate and to render internal structure as object-based model with less memory space.