JP2006031358A - ボリュームレンダリング等の画像処理システム - Google Patents
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- G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
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Abstract
【解決手段】ネットワーク接続された複数のノードを有し、物体のボリュームデータを用いて3次元構造のイメージを直接描画するためジョブ依頼側のコンピュータにおいて、ボリュームデータを用いた画像処理のうち依頼すべき各々から複数のジョブを切り出すジョブ切り出し手段と、複数の各ノードの現在の負荷状況、過去の実績、ノードのステータス・スペック、ネットワーク上の距離の1つ以上から成る計算資源量を監視するノード計算資源量監視手段と、ノード計算資源量監視手段の取得した情報を基に、ジョブ依頼をするノードを選択するノード選択手段と、ノード選択手段によって選択されたノードに対してジョブ切り出し手段から切り出されたジョブの実行依頼を送信する手段とを備えた。
【選択図】 図1
Description
物体の3次元領域の構成単位となる微小単位領域をボクセルと称し、ボクセルの濃度値等の特性を表す固有のデータをボクセル値と称する。物体全体はボクセル値の3次元配列であるボクセルデータで表現される。通常、CT等により得られる2次元の断層画像データを断層面に垂直な方向に沿って積層し、必要な補間を行うことにより3次元配列のボクセルデータが得られる。
ボリュームレンダリング・パラメータには、拡大率、角度、位置等の表示制御情報、色指定情報、ボクセル値とオパシテイ値の対応情報、シェーディング情報、画像フィルタ、画像合成方法、レンダリング手段、光源、時系列及び位相情報、投影方法、表示領域情報、抽出領域情報等が含まれる。これらの情報を以下では「付加情報」と呼ぶことにする。
従来は、貯蔵、計算、表示といったボリュームレンダリングによる画像処理の全工程を、1つ以上のコンピュータで行っており、特に、複数のコンピュータで行う場合は、主として、膨大な計算を必要とする計算資源の分散、並列処理をめぐって様々な工夫がなされている。
また、ボリュームレンダリングによる画像処理の全工程を、複数のコンピュータに分散させる方式も種々提案されている(例えば、特許文献1参照。)。
このように複数のコンピュータを使用する場合、ボリュームレンダリング等の処理を事前に適当なジョブ(負荷)に区分けして、前記複数のコンピュータに平等に分散処理させることが考えられるが、これでは、計算資源を有効に使えず、ジョブ処理が遅れる原因となることが判った。
すなわち、コンピュータにも演算速度の違い存在しており、また、コンピュータには整数演算や浮動小数点演算等の要求される計算の種別による計算処理の得意不得意、ネットワーク性能の高低、また、同じボリュームデータを扱ったことのあるコンピュータであるため、そのコンピュータを使用すれば再転送の手間が要らない、既に、他の計算を実行しているなどの負荷情報等のそのコンピュータの状態による、その時点におけるコンピュータの特性の違いが存在する。
前記最も早く処理完了したノードを除く前記他のノード群に対して、ジョブの実行中止指令を送信する手段と、を備えたことを特徴としている。
このようにすることにより、ネットワーク内の複数の計算資源のうち、現在活用できるもののみ抽出し、しかもその負荷状況に応じて重い演算をさせたり、軽い演算にしておいたり、さらに、現在計算能力の十分にあるノードが複数個存在している場合に、ジョブを分割して複数台に分散処理させるのではなくて(ジョブの分割、再結合に時間がかかり過ぎる場合がある。)、選択された複数個の計算ノードに対して同じジョブの実行依頼をして競争させ、最先に得られた計算結果を採用し、これと同時に計算途中の他の計算ノードに対してジョブ中止の命令を出すようにすることでさらに計算スピードをアップさせるものである。
手持ちのボリュームレンダリング処理を小口のジョブに切り分け、前記ジョブ毎に、ネットワーク内の複数のコンピュータ(自己と同格のジョブ依頼資格を有するコンピュータを含む)に対して、同じジョブを割り当てて処理させ、かつ最も早く処理できたノードの処理結果を受信できるので、手持ちのボリュームレンダリング処理の処理時間を、全体として大幅に短縮できるボリュームレンダリング画像処理システムを提供することができる。
そのために、複数のコンピュータに同じジョブを発行して最初に帰ってきた出力を採用すると言うようにしていたのである。
このようにすることにより、特にリアルタイム計算が要求される場面で予測に対する結果的にかかる計算時間の分散の範囲で更に画像表示を速くすることができる。
また、複数の端末で画像処理の要求が同時発生した場合のように、コンピュータの負荷状態が予測することが難しい状態にあっても効果的に計算を行うことができる。
あるいは、画像処理演算を軽・中・重の3つ以上の工程に分けて、それぞれを競争させることもできる。このように1つの画像処理を重い演算処理と軽い演算処理とに分けることができる点が、同一命令しか発せられないデータベースにはない特徴である。
同図に示すように、本実施形態に係るボリュームレンダリング画像処理システムのネットワーク構成は、ボリュームレンダリング処理を切り分けて得られるジョブの依頼側として、ノード11〜1nを含み、このジョブの引受側として、ノード21〜2kを含む。これらのノードの各々は、ネットワークにより、他のノードと互いに通信可能に接続されている。なお、ここで使用する「ノード」とは計算単位を意味するコンピュータのことで、複数個のCPUを内蔵するスーパーコンピュータも1ノード、サーバも1ノード、パーソナルコンピュータも1ノード、ノート形パソコンも1ノードということになる。
ノード11〜1nは互いに対等の関係を有する。また、ノード21〜2kは互いに対等の関係を有する。
同図に示すボリュームレンダリング画像処理システムの全体構成は、図1に示すネットワーク構成と対応するものである。
同図に示すように、本実施形態に係るボリュームレンダリング画像処理システムは、ボリュームレンダリング処理を切り分けて得られるジョブの依頼側として、コンピュータ11〜1nを具備し、このジョブの引受側として、ノード21〜2kを具備する。
通信ネットワーク10は、インターネット網、またはインターネット網を含む(インターネット網を接続する)他の接続用回線によって構成することができる。
前記インターネット網を接続する他の接続用回線としては、公衆回線、ISDN回線、パケット通信回線、フレームリレー回線、ATM回線、専用回線、ADSL回線、PHS回線、光通信ケーブル回線を利用することができる。また、CATV等の今後普及する回線であってもインターネットが利用できる仕様の回線であれば利用可能である。
図3では、図2に示すジョブ依頼側の任意のコンピュータ1mの構成を示すが、ジョブ依頼側の他のコンピュータの構成も、コンピュータ1mの構成と同じである。
回線制御部113mは、通信ネットワーク10(図2)に接続するためのものであり、具体的には、デジタル終端接続装置(DSU)や侵入防止用のファイアウォールアプリケーションを実装したルータなどを備えて構成することができる。
DB管理部115mは、CPU111mからの指令により、業務用DB12m、管理用DB13m、画像データDB14mを制御し、これらのデータベースに格納されているデータをCPU111mに入出力する。
入出力手段117mは、ユーザが、ボリュームレンダリング処理や表示に必要な指令等を入力するために使用される。
図4は、本発明の実施形態に係るボリュームレンダリング画像処理システムのジョブ受取側のノードの構成を示す構成図である。
図4では、図2に示すジョブ受取側の任意のノード2iの構成を示すが、ジョブ受取側の他のノードの構成も、ノード2iの構成と同じである。
回線制御部213iは、通信ネットワーク10(図2)に接続するためのものであり、具体的には、デジタル終端接続装置(DSU)や侵入防止用のファイアウォールアプリケーションを実装したルータなどを備えて構成することができる。
表示部216iは、CPU211iからの指令とデータ供給により、物体の3次元デジタルデータに対応する3次元構造のイメージ等を表示する。
入出力部217iは、ユーザが、ボリュームレンダリング処理や表示に必要な指令等を入力するために使用される。
CPU111mは、この場合、依頼すべき手持ちのボリュームレンダリング処理の各々から、それぞれジョブを切り出すと共に、この切り出されたジョブの優先度(処理順序の優先度)を決定する。この時、必要に応じて、画像データDB14mから前記ボリュームレンダリング処理に対応するデータを、RAM212iに順次に読み込んで、分析する。
負荷状況による優先度とは、各ノードの負荷状況に基づいて軽い負荷中のノード群に対しては重い画像処理命令を発し、重い負荷中のノード群に対しては軽い画像処理命令を発するようにすることである。各ノードは共通のジョブ管理部内にある本発明に係るノード計算資源量監視手段に自己の処理能力、過去の実績、ノードのステータス・スペック、ネットワーク上の距離を登録しておくと共に、現在の処理内容を逐次報告しておく。
クライアントは各ノードに画像処理発注するときにそのノード計算資源量監視手段にアクセスして各ノードの現在の負荷状況、過去の実績、ノードのステータス・スペック、ネットワーク上の距離を知ることができ、これに基づいて依頼すべきノードの選択をする。
また、過去の履歴及び現在の状態に基づいて、整数演算が得意なノードであることがわかれば、それに整数演算が多いジョブを発行し、浮動小数点演算が得意なノードであれば浮動小数点演算が多いジョブを発行することができる。
特にノード間接続に媒介する中継装置の数や、回線の帯域等によって決定されるネットワーク上の距離、及びネットワークの局所的な現在の使用状況、既に発行されている命令によって予測される将来のネットワークの局所的な現在の使用状況等を用いることは極めて重要である。
このジョブは前もって予約できるようにしておくと、後のジョブ割り当てが簡単かつスムーズに行うことができる。
また、1つのノードが複数のジョブを受け取った場合は、当該ジョブの優先順位はノード側が変更できるようにしておくことで、ノード側に弾力的なジョブ処理が行えるようになる。
ノードが複数の命令を順番に開始し、ジョブ処理の途中経過および処理終了をその都度クライアントに通知させるようにすると、クライアントコンピュータは並列処理中の各ノードの稼働状況を知ることが出来る。この場合、各計算ノードの稼働状況をクライアント側のディスプレー画面に表示すると、ユーザが視認できるようになり、操作性が良くなる。
この時点で、CPU111mは、依頼すべき手持ちジョブは全て完了したか否かを検証し、依頼すべき手持ちジョブに未完了のものが残っている場合は、前述の他のノードの負荷情報から始まる一連の処理を繰り返す。
クライアントは計算の割り当てを途中で変更・休止・中止を動的に行えるようにしておくと、ユーザはディスプレー画面に表示された各ノードの稼働状況を知って遅いノードに対して計算の割り当てを途中で変更・休止・中止を素早く行えるので、無駄な演算を続行させることが回避できる。
また、上記ジョブを引き受けたノードの各々は、それぞれ独立に、画像データベース24から、断層面に垂直な方向に沿って積層された2次元の断層画像データをRAM212に読み出し、必要な補間を行うことにより、3次元配列のボクセルデータを得て、ジョブの依頼元のコンピュータに送信するものとする。
まず、CPU111mは、依頼すべき手持ちのボリュームレンダリング処理の各々から、それぞれジョブを切り出すと共に、この切り出されたジョブの優先度(処理順序の優先度)を決定する(ステップS21)。
現在の負荷状況を知ることにより、高速演算可能なノードであっても現在過負荷下にあればそのノードには新たなジョブは出さず、逆に、高速演算向きでないノードであっても現在無負荷又は軽負荷下にあればそのノードに新たなジョブを出すことができる。
過去の実績を知ることにより、膨大なデータを改めて転送する必要がなくなったり、高速演算が得意なノードかメモリをたくさん使う処理が得意なノードかを知ることができ、それに合ったジョブを出すことができる。
ノードのステータス・スペックを知ることにより、多量のデータを流すことのできる大きなデータ容量の回線はどのノードか、を知ることができる。
ネットワーク上の距離を知ることにより、ノードに行き着くまでの時間を予想することができる。
このとき、ジョブ優先度の高いジョブを演算能力の高いノードの複数台に本発明による競争関係で並列処理させる。
その後、CPU111mは、上記送信したいずれかのジョブを最も早く処理した引受側のノードからの処理結果を受け取る(ステップS26)。
次に、CPU111mは、受け取ったジョブの処理結果を検証する(ステップS27)。
次に、CPU111mは、上記ジョブを引き受けた自己と同格の前記他のコンピュータの各々、及び上記ジョブを最も早く処理した上記引受側のノードと同じ群に属する他の引受側のノードに対して、当該ジョブの実行中止指令を送信する(ステップS28)。
なお、この実施の形態では、システムが処理すべき仕事をボリュームレンダリング画像処理としたが、本発明に係るシステムは、一般に、他の任意の仕事の処理に適用することができる。特に、グリッドコンピューティングの1方式として使用することができる。
また、多ビット画像(濃淡9ビット以上の画像)からユーザ提示に適したWL変換とアフィン変換を物理ユーザコンソールに特に負担させることが好ましい。
ユーザインタフェース(UI)画面に表示するための拡大・縮小・パンといった処理を物理ユーザコンソールに特に負担させるのが好ましい。
また、GPUが搭載されている場合は、以上の処理を特にGPUに負担させるのが好ましい。GPUは、Graphic Processing Unitの略語で、汎用のCPUと比較して特に画像処理に特化した設計がなされている演算処理装置で、通常CPUとは別個にコンピュータに搭載されている。この場合、
GPUには実行時に動的に制御コードを読み込んで処理内容を変更できる機能を備えていることが望ましい。
また、画像以外の付帯情報である、患者名、誕生日、年齢、等といった患者に関する情報を物理ユーザコンソールに特に負担させるのが好ましい。
物理ユーザコンソールはWebブラウザのプラグイン(plug−inプログラム)であっても構わない。
このようにするためには、送信されたジョブを処理している各ノードのジョブ処理の経過情報を取得する手段と、前記ジョブ処理経過情報取得手段の取得した情報を基に、ジョブを処理しているノードの1つ以上に対して、ジョブの実行中止指令を送信する手段と、を備えるようにすればよい。
11〜1n ジョブ依頼側のコンピュータ(ノード)
12,22 業務用DB(データベース)
13 管理用DB
23 処理用DB
14,24 画像データDB
21〜2k ジョブ引受側のコンピュータ(ノード)
110,210 コモンバス
111,211 CPU
112,212 RAM
113,213 回線制御部
114,214 通信制御部
115,215 DB管理部
116,216 表示部
117,217 入力部
Claims (15)
- ネットワーク接続された複数のノードを有して、CT等から得られる物体のボリュームデータを用いて3次元構造のイメージを直接描画する画像処理システムであって、
ジョブ依頼側のコンピュータ群の少なくとも1つにおいて、
ボリュームデータを用いた手持ちの画像処理のうち依頼すべき各々から複数のジョブを切り出すジョブ切り出し手段と、
前記複数の各ノードの現在の負荷状況、過去の実績、ノードのステータス・スペック、ネットワーク上の距離の1つ以上から成る計算資源量を監視するノード計算資源量監視手段と、
前記ノード計算資源量監視手段の取得した情報を基に、ジョブ依頼をするノードを1つ又は複数個選択するノード選択手段と、
前記ノード選択手段によって選択された1つ又は複数個のノードに対して、前記ジョブ切り出し手段から切り出されたジョブの実行依頼を送信する手段と、
を備えたことを特徴とするボリュームデータ使用の画像処理システム。 - 前記切り出されたジョブの各々の優先度を決定するジョブ優先度決定手段と、
前記ノード計算資源量監視手段の取得した情報を基に、各ノードの現在の演算能力の順位を決定する演算能力順位決定手段と、
を備え、
前記ノード選択手段は、前記演算能力順位決定手段によって決定された順序でノードを1個又は複数個選択し、前記ジョブ優先度決定手段によって決定されたジョブ優先順に従って各ジョブの実行を前記選択された1個又は複数個のノードに対して割り当てていくことを特徴とする請求項1記載のボリュームデータ使用の画像処理システム。 - 前記ジョブの実行の割り当てはクライアントがデータを選択して処理開始する毎に動的に行うようにすることを特徴とする請求項1又は2記載のボリュームデータ使用の画像処理システム。
- 前記ジョブの実行の割り当てはクライアントが命令したときだけ開始するようにしたことを特徴とする請求項1又は2記載のボリュームデータ使用の画像処理システム。
- 前記ジョブは前もって予約できることを特徴とする請求項3又は4記載のボリュームデータ使用の画像処理システム。
- 1つのノードに対して複数のジョブを予約し、前記ジョブは優先順位情報を保有しており、優先順に自動的に処理開始させるようにしたことを特徴とする請求項5記載のボリュームデータ使用の画像処理システム。
- 前記1つのノードが複数のジョブを受け取った場合は、当該ジョブの優先順位はノード側が変更できるようにしたことを特徴とする請求項6記載のボリュームデータ使用の画像処理システム。
- 1つのノードに対して複数のジョブを予約し、該複数の命令を並列処理させるようにしたことを特徴とする請求項5記載のボリュームデータ使用の画像処理システム。
- 前記ノードが複数の命令を順番に開始し、ジョブ処理の途中経過および処理終了をその都度クライアントに通知させるようにしたことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1項記載のボリュームデータ使用の画像処理システム。
- 前記ノード割り当ての制御は、当該クライアントの他に他の計算ノードの1つ又は複数個も分担することができるようにしたことを特徴とする請求項1〜9のいずれか1項記載のボリュームデータ使用の画像処理システム。
- 各計算ノードの稼働状況をクライアント側のディスプレー画面に表示してユーザが視認できるようにしたことを特徴とする請求項1〜10のいずれか1項記載のボリュームデータ使用の画像処理システム。
- 前記計算の割り当てを途中で変更・休止・中止を動的に行えるようにしたことを特徴とする請求項1〜11のいずれか1項記載のボリュームデータ使用の画像処理システム。
- 前記送信手段は、前記ジョブの実行依頼を複数のノードに対して送信し、
前記送信されたジョブを最も早く処理完了したノードからの前記ジョブの処理結果を受け取って、該処理結果を検証する手段と、
前記最も早く処理完了したノードを除く前記他のノード群に対して、ジョブの実行中止指令を送信する手段と、を備えたことを特徴とする請求項1〜12のいずれか1項記載のボリュームデータ使用の画像処理システム。 - 前記送信されたジョブを処理している各ノードのジョブ処理の経過情報を取得する手段と、
前記ノード計算資源量監視手段の取得した情報を基に、ジョブを処理しているノードの1つ以上に対して、ジョブの実行中止指令を送信する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項1〜12のいずれか1項記載のボリュームデータ使用の画像処理システム。 - 前記ボリュームデータ使用の画像処理は、ボリュームレンダリング処理、領域抽出処理、フィルタ処理、雑音除去処理、画像合成処理、流量計算処理、逆投影処理、投影処理、ジオメトリ変換処理のいずれか1つ以上であることを特徴とする請求項1〜14のいずれか1項記載のボリュームデータ使用の画像処理システム。
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