KR101075014B1 - Acceleration method of mip visualization using parallel ray casting and space leaping - Google Patents
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Abstract
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 줄임과 아울러, 범용 하드웨어만으로도 MIP 영상을 빠르게 얻을 수 있도록 한 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법에 관한 것으로서,
다수의 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 단계와; 상기 볼륨 데이터에 광선투사법(Ray Casting)을 적용하여 상기 전처리 단계에서 얻어진 데이터와 병렬화한 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 영상을 수집하여 최종 영상으로 형성하는 가시화 단계;를 포함하는 MIP 가시화의 가속화 방법에 있어서, 상기 MIP 엔진은, 병렬화가 유연하도록 개인용 컴퓨터에 장착되는 범용 그래픽스 하드웨어인 GPGPU를 기반으로 하고, 블록 이동시 광선의 밝기값보다 블록 최대값이 작은 블록은 건너뛰는 도약 방식으로 가속화는 것을 특징으로 한다. The present invention is a pre-processing time by moving the blocks while comparing the light value and the maximum value of each block in the process of MIP visualization to make a plurality of medical images taken by the three-dimensional medical imaging equipment to the visual information useful for diagnosis A method of accelerating MIP visualization by using parallel ray projection and space leaping to reduce the number of images and to obtain MIP images quickly using general hardware.
A preparation step of generating a plurality of 3D medical image data to form volume data; A preprocessing step of forming a block by binding voxels constituting the volume data and extracting a block maximum value for brightness for each block; After ray casting is applied to the volume data and parallelized with the data obtained in the preprocessing step, the MIP engine moves each block while comparing the brightness information of each ray and the block maximum value, and then An acceleration step of extracting a result value; In the acceleration method of MIP visualization, comprising: a visualization step of collecting the image of the block having the maximum brightness according to the result obtained in the acceleration step to form a final image, the MIP engine, the personal computer to enable parallelism is flexible It is based on GPGPU, a general-purpose graphics hardware that is installed, and the block is accelerated by a skipping jump method in which the block maximum value is smaller than the brightness value of the light beam when moving the block.
Description
본 발명은 3차원 의료영상장비에 의해 촬영된 다수의 의료영상을 진단에 유용한 시각적 정보로 만드는 MIP 가시화를 가속화하는 방법에 관한 것으로서, 특히 광선투사법과 블록처리법을 병렬화한 후 광선값과 블록별 최대값을 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.The present invention relates to a method for accelerating MIP visualization that makes a plurality of medical images taken by 3D medical imaging equipment useful visual information for diagnosis. The present invention relates to a method of accelerating MIP visualization using a light projection method that reduces preprocessing time by moving blocks while comparing values, and also obtains MIP images quickly using general hardware.
일반적으로 3차원 의료영상 시스템은 의료 데이터를 다양한 기법을 사용하여 진단에 유용한 시각적 정보로 제공하는 것을 의미한다. In general, a 3D medical imaging system means providing medical data as visual information useful for diagnosis using various techniques.
여기서 의료 데이터란, 3차원 의료영상장비인 전산화 단층촬영장치(CT: Computerized Tomography)나 자기공명장치(MR: Magnetic Resonance) 등에서 얻어진 중첩된 단면 형태의 인체 장기 정보를 3차원 형태로 재구성한 것을 말한다.Here, the medical data refers to the reconstruction of human organ information in the form of superimposed cross-sections obtained from computerized tomography (CT), magnetic resonance (MR), and the like, which are three-dimensional medical imaging equipment. .
최근 CT나 MR과 같은 의료영상장비의 기술이 비약적으로 발전함에 따라 짧은 시간에 정교한 영상을 획득할 수 있게 되었다. 실제로 병원에서는 하나의 검사당 수백에서 수천 장의 영상이 생성되고 있다. 그런데 이러한 대량의 영상 정보는 유용한 진단 정보를 제공하지만, 기존의 2차원 영상을 읽는 방식처럼 한 장씩 판독하려면 많은 시간과 노력이 필요하다.Recent advances in the technology of medical imaging equipment such as CT and MR have made it possible to acquire sophisticated images in a short time. In practice, hospitals generate hundreds to thousands of images per exam. By the way, such a large amount of image information provides useful diagnostic information, but it takes a lot of time and effort to read one by one like a conventional two-dimensional image reading method.
이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 것이 3차원 의료영상 시스템인데, 이는 3차원 의료영상 데이터를 여러 가지 기법을 이용하여 진단에 유용한 시각적 정보로 가시화하고 있다. The 3D medical imaging system was developed to solve this problem, which visualizes the 3D medical image data as visual information useful for diagnosis using various techniques.
상기한 3차원 의료영상 가시화 기법으로, 직접 볼륨 가시화(DVR: Direct Volume Rendering) 기법, 최대 휘소 투영(MIP: Maximum Intensity Projection) 가시화 기법, 단면 재구성(MPR: Multi Planar Reformatting) 기법 등이 있다.The 3D medical image visualization technique may include a direct volume rendering (DVR) technique, a maximum intensity projection (MIP) visualization technique, a multi planar reformatting (MPR) technique, and the like.
통상적인 3차원 의료영상 가시화 기법은, 시점, 시선 방향, 출력 영상을 담는 평면, 그리고 대상 객체로 이루어진 모델을 기반으로 이루어진다. A typical 3D medical image visualization technique is based on a model consisting of a viewpoint, a gaze direction, a plane containing an output image, and a target object.
즉, 도 1에 도시된 바와 같이 출력 영상(2)의 한 픽셀과 시점(1)을 연결한 직선을 광선(Ray, 3)이라 부르는데, 이 광선(3)이 볼륨 데이터(5)를 관통하면서 각 지점을 샘플링하여 얻은 밀도에 여러 기법을 적용하여 최종 영상을 만들게 되는 것이다. That is, as illustrated in FIG. 1, a straight line connecting one pixel of the
여기서, 최대 휘소 투영(MIP) 가시화 기법(이하 간단히 'MIP'라 칭하기로 한다)은 광선을 따라 진행하면서 최대 밀도를 찾는 방법을 말한다.Here, the maximum MIP visualization technique (hereinafter, simply referred to as 'MIP') refers to a method of finding a maximum density while traveling along a ray.
상기한 MIP 기법은, 각 샘플링마다 색상과 불투명도를 계산하는 직접 볼륨 가시화 기법(DVR)과는 달리, 밀도의 최대값만을 고려하여 영상을 가시화하는 기법으로 볼륨 내부의 높은 밀도를 갖는 부분을 관찰할 때 유용하다.Unlike the direct volume visualization technique (DVR), which calculates color and opacity for each sampling, the MIP technique is a technique that visualizes an image by considering only the maximum value of density. Useful when
이에 따라, 상기한 MIP 기법은 골격의 CT 영상이나 치과 진단을 위한 덴탈(Dental) CT 영상 등을 가시화하는데 주로 사용되고 있다. Accordingly, the MIP technique is mainly used to visualize a CT image of a skeleton or a dental CT image for dental diagnosis.
그런데, 상기한 MIP 결과 영상은 직접 볼륨 가시화(DVR)에 따른 영상과는 달리 깊이 정보가 손실되는 특징이 있기 때문에, 사용자는 관찰 방향을 수시로 변경하여 깊이를 추정하여야 한다. However, since the MIP result image has a feature that depth information is lost, unlike the image according to the direct volume visualization (DVR), the user must estimate the depth by changing the observation direction from time to time.
이에 따라 잦은 관찰 방향 변화에 신속하게 대응할 수 있도록, 빠른 속도로 MIP 영상을 생성하려는 연구가 다양하게 진행되고 있다.Accordingly, various researches are being conducted to generate MIP images at high speed in order to respond quickly to frequent changes in observation direction.
빠른 속도로 MIP 영상을 생성하기 위해 사용할 수 있는 방법으로는 크게 두 가지 방법이 있다. There are two methods that can be used to generate MIP images at high speed.
첫 번째 방법은, 최종 출력 영상에 반영되지 않을 것으로 판단되는 의료데이터의 불필요한 영역을 판단하여 계산을 건너뛰는 이른바 도약 기법이다. The first method is a so-called leap technique that skips the calculation by determining unnecessary areas of medical data that are not considered to be reflected in the final output image.
이 도약 기법을 통해 화질에 영향을 주지 않고 최종 영상 생성을 가속화 할 수 있다. 그런데 이러한 도약 기법은 불필요한 영역을 검출하는데 필요한 시간과 불필요한 영역 정보를 저장하는데 필요한 추가 메모리 용량을 고려하여야 하는 단점이 있다. This leap technique speeds up the final image generation without affecting image quality. However, this hopping technique has a disadvantage in that the time required for detecting an unnecessary area and the additional memory capacity required for storing unnecessary area information should be considered.
예를 들어, 의료영상을 구성하는 전체 데이터를 밀도 값에 대한 내림차순으로 정렬한 후 높은 값부터 가시화하는 방법은, 정렬 시간이 많이 소요되고 추가적인 메모리 소모량이 커지게 된다. For example, a method of sorting the entire data constituting the medical image in descending order with respect to the density value and then visualizing the data from a high value takes a lot of alignment time and additional memory consumption.
또 다른 가속화 방법으로 최신의 하드웨어에 적합한 알고리즘을 구축하는 방법이 있다. 그런데 최근의 하드웨어는 고도의 병렬 구조로 이루어져 있으므로, 알고리즘을 병렬처리 할 수 있도록 데이터를 재구성해야 하는 문제가 있다. Another way to accelerate this is to build algorithms that fit the latest hardware. However, the recent hardware has a highly parallel structure, so there is a problem in that data must be reconstructed so that the algorithm can be processed in parallel.
만약 알고리즘이 순차적인 구조로 구성되어 있다면 이와 같은 병렬화가 불가능하게 된다.If the algorithm is composed of a sequential structure, such parallelization is impossible.
전술한 두 가지 방법을 비교하면, 첫 번째 방법, 즉 불필요한 영역을 건너뛰는 도약 기법은 불필요한 영역의 검출과 도약에 순차적인 알고리즘이 적용되는 반면, 두 번째 방법, 즉 하드웨어에 적합한 알고리즘을 적용하는 기법은 순차적인 알고리즘이 아니라 병렬적인 알고리즘이 적용되기 때문에 그 방식이 전혀 다르다는 문제가 있다.Comparing the above two methods, the first method, that is, the leap technique that skips an unnecessary area, is applied with a sequential algorithm for detecting and leaping an unnecessary area, while the second method, that is, a method that applies an algorithm suitable for hardware, is applied. Since the algorithm is applied in parallel rather than sequential algorithm, there is a problem that the method is completely different.
본 발명은 상기한 공간 도약 기법과 병렬적인 알고리즘을 조화롭게 적용할 수 있도록 하기 위한 것이다.The present invention is intended to harmonize the above-described space hopping technique and parallel algorithm.
본 발명은 상기한 종래 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 추가 메모리를 과도하게 요구하거나 고가의 특수 장비를 사용하지 않으면서도 MIP 영상의 가시화를 빠르게 수행하여, 치과 등에서 MIP 영상을 빠르게 얻을 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.The present invention has been made to solve the above-mentioned conventional problems, it is possible to quickly obtain the MIP image at the dentist, such as performing the visualization of the MIP image quickly without excessively requiring additional memory or using expensive special equipment The purpose is.
구체적으로는 다수의 복셀을 블록화한 후 각 블록별로 밝기의 블록 최대값을 추출하는 블록처리법과 광선투사법을 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.Specifically, after blocking a plurality of voxels and parallelizing a block processing method and a light projection method for extracting a block maximum value of brightness for each block, updating the light value after comparison between the light value and the maximum value for each block and below the light value The purpose of this is to accelerate MIP visualization by skipping a block having a maximum value of, so that 3D MIP image can be obtained quickly.
또한 본 발명은, 일반 목적의 계산을 위한 범용 GPU 기반(GPGPU: General-Purpose computation on Graphics 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.In addition, the present invention uses a MIP engine based on General-Purpose computation on Graphics Processing Units (GPGPU) for general purpose computation (hereinafter, simply referred to as GPGPU). The goal is to reduce the cost of acceleration.
또한 본 발명은, 광선이 블록을 통과할 때 광선값보다 블록 최대값이 더 큰 경우에는 광선값을 블록 내부에서 얻은 다수의 샘플값 중 최대값과 비교하여 갱신 여부를 결정하고, 그렇지 않으면 해당 블록을 무시하고 건너뛰도록 함으로써, 실제 추출이 이루어지는 블록의 수를 감소시켜 MIP 가시화를 가속화시킬 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.In addition, the present invention, if the maximum value of the block is greater than the light value when the light beam passes through the block, the light value is compared with the maximum value of the plurality of sample values obtained inside the block to determine whether to update, otherwise the block By skipping and skipping, the purpose is to reduce the number of blocks in which the actual extraction is performed and to accelerate MIP visualization.
또한 본 발명은, 블록별 최대값에 비교되는 광선 기초값을 최대한 높게 설정함으로써, 비교 대상이 되는 블록의 수를 줄이고 MIP 가시화에 필요한 시간을 단축할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.In addition, an object of the present invention is to reduce the number of blocks to be compared and to shorten the time required for MIP visualization by setting the light ray base value compared to the maximum value for each block as high as possible.
또한 본 발명은, 바이-인터섹션(Bi-Intersection) 알고리즘을 이용하여 각 블록 사이의 경계선을 찾도록 함으로써, 광선의 블록간 이동을 더욱 빠르고 정확하게 할 수 있는 광선투사법을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.In addition, the present invention, by using the Bi-Intersection algorithm to find the boundary between each block, the method of accelerating the MIP visualization using the light projection method that can make the movement between the blocks faster and more accurately The purpose is to provide.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법은, 다수의 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 단계와; 상기 볼륨 데이터에 광선투사법(Ray Casting)을 적용하여 상기 전처리 단계에서 얻어진 데이터와 병렬화한 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 영상을 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 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 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. According to an aspect of the present invention, there is provided a method of accelerating MIP visualization using a parallel ray projection method and a space leap comprising: preparing a plurality of three-dimensional medical image data to form volume data; A preprocessing step of forming a block by binding voxels constituting the volume data and extracting a block maximum value for brightness for each block; After ray casting is applied to the volume data and parallelized with the data obtained in the preprocessing step, the MIP engine moves each block while comparing the brightness information of each ray and the block maximum value, and then An acceleration step of extracting a result value; In the acceleration method of MIP visualization, comprising: a visualization step of collecting the image of the block having the maximum brightness according to the result obtained in the acceleration step to form a final image, the MIP engine, the personal computer to the parallelization flexibility Based on General-Purpose computation on Graphics Processing Units (GPGPU), which is equipped with general-purpose graphics hardware, the acceleration step includes the steps of calculating the starting position of the ray and for the brightness of the ray for each ray having a different starting position. Giving a beam initial value, and comparing the brightness value of the light beam with the block maximum value for each of the blocks determined in the preprocessing step, and extracting and updating the light brightness value of the light beam and moving to the next block; If the ray is out of the volume data, extracting the brightness value of the ray as a result value. And a block having a maximum block value smaller than the brightness value of the light beam during the block movement is accelerated by a skipping jump method.
또한 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 한다. In addition, in the acceleration step, each block using a bi-intersection algorithm that increases the moving distance of the light beam and then gradually reduces the moving distance when the block is skipped when the block is moved by skipping the block. It is characterized by finding the boundary line.
또한 상기 광선 초기값은 최대값이 높을 것으로 예상되는 블록의 블록 최대값을 미리 추출하여 초기값에 부여하는 것을 특징으로 한다. In addition, the initial value of the light beam is characterized in that the block maximum value of the block expected to have a high maximum value is extracted in advance and added to the initial value.
본 발명의 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법은, 다수의 복셀을 묶어 블록으로 만든 후 블록별 밝기의 최대값을 구한 후, 상대적으로 밝기 값이 큰 블록들만이 MIP영상을 생성하는데 참여하므로, MIP 가시화에 필요한 메모리 및 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다.In the acceleration method of MIP visualization using the parallel ray projection method and the spatial leap according to the present invention, after a plurality of voxels are formed into a block to obtain a maximum value of brightness for each block, only blocks having a large brightness value generate a MIP image. In this case, the memory and time required for MIP visualization can be reduced.
즉, 다수의 복셀을 블록화한 후 각 블록별 밝기의 최대값을 구하는 블록처리법과 광선투사법의 병렬처리를 통해 광선의 밝기값을 갱신하면서 블록을 이동하고, 각 광선에 대하여 최대 밝기를 보이는 블록을 가시화 처리하되 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.That is, after blocking a plurality of voxels, the block is moved while updating the brightness value of the light beam through the parallel processing of the block processing method and the light projection method that obtains the maximum value of the brightness for each block, and the block showing the maximum brightness for each light ray. By visualizing, but skipping the block having the maximum value lower than the brightness value of the light beam, it is possible to reduce the number of blocks that need to be computerized to accelerate MIP visualization and to reduce the number of memories required for the computerized processing. .
또한, 본 발명의 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법에 따르면, 고가의 특수장비가 아닌 범용 그래픽스 프로세서인 GPGPU를 이용하여 MIP 가시화의 가속화를 구현함으로써 개인용 컴퓨터에서도 진단에 유용한 3차원 영상을 가시화할 수 있는 효과가 있다.In addition, according to the method of accelerating MIP visualization using the parallel ray projection method and the space leap of the present invention, it is possible to realize acceleration of MIP visualization by using GPGPU, a general-purpose graphics processor, rather than expensive special equipment, which is useful for diagnosis in personal computers. There is an effect that can visualize the image.
또한, 본 발명의 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법에 따르면, 광선이 블록을 통과할 때 광선값보다 블록 최대값이 더 큰 경우에는 광선값을 블록 최대값으로 갱신하고, 그렇지 않으면 해당 블록을 무시하고 건너뛰도록 함으로써, 최종 출력 영상을 획득하기 전의 간단한 영상이 필요한 경우 즉각적으로 대응할 수 있는 효과가 있다. In addition, according to the acceleration method of MIP visualization using the parallel ray projection method and the space leap according to the present invention, when the light beam passes through the block, if the block maximum value is larger than the light value, the light value is updated to the block maximum value. Otherwise, the block is ignored and skipped, so that a simple image before acquiring the final output image is required to respond immediately.
또한, 본 발명의 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법에 따르면, 블록별 최대값에 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.In addition, according to the acceleration method of MIP visualization using the parallel ray projection method and the space leap according to the present invention, by setting the ray base value as compared with the maximum value of each block as high as possible, the opportunity to skip the initial blocks increases. In addition, the number of blocks to be compared is reduced, thereby increasing the efficiency of the task of accelerating MIP visualization.
또한, 본 발명의 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법에 따르면, 각 블록의 경계선을 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.In addition, according to the method of accelerating MIP visualization using the parallel ray projection method and the space leap according to the present invention, as the bi-intersection algorithm is used to find the boundary line of each block, the boundary line between each block can be rapidly increased. It can be found and has the effect of faster and more accurate movement of blocks between beams.
도 1은 일반적인 3차원 가시화의 기본 모델을 설명하기 위한 참고도.
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.1 is a reference diagram for explaining a basic model of a general three-dimensional visualization.
2 is a flowchart illustrating a method of accelerating MIP visualization using a light projection method according to the present invention.
Figure 3 is a schematic diagram showing the basic concept of the acceleration method of MIP visualization using the light projection method of the present invention.
Figure 4 is a schematic diagram showing an acceleration method using the ray projection method in the present invention.
Figure 5 is a schematic diagram showing how to determine the initial value of the light beam in the present invention.
6 is a reference diagram for explaining a method for finding a block boundary line for efficient block movement in the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법을 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, a method of accelerating MIP visualization using a parallel ray projection method and a space jump of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
본 발명에 따른 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법은, 도 2에 도시된 바와 같이, 다수의 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 단계와; 상기 볼륨 데이터에 광선투사법(Ray Casting)을 적용하여 상기 전처리 단계에서 얻어진 데이터와 병렬화한 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 영상을 수집하여 최종 영상으로 형성하는 가시화 단계;를 포함하여 이루어진다.According to an embodiment of the present invention, a method of accelerating MIP visualization using parallel light projection and space leap includes: preparing a volume data by generating a plurality of three-dimensional medical image data as shown in FIG. 2; A preprocessing step of forming a block by binding voxels constituting the volume data and extracting a block maximum value for brightness for each block; After ray casting is applied to the volume data and parallelized with the data obtained in the preprocessing step, the MIP engine moves each block while comparing the brightness information of each ray and the block maximum value, and then An acceleration step of extracting a result value; And a visualization step of collecting an image of blocks having the maximum brightness and forming the final image according to the result obtained in the acceleration step.
이때, 상기 MIP 엔진은 개인용 컴퓨터에 장착되는 범용 그래픽스 하드웨어인 GPGPU를 기반으로 하는 것이 바람직하다. In this case, the MIP engine is preferably based on GPGPU, which is general-purpose graphics hardware mounted on a personal computer.
상기 GPGPU는 그래픽 처리장치인 일반 GPU와 달리, CUDA, OpenGL 등의 언어 에 의해 프로그램의 일부분에 대해 계산을 수행할 수가 있다. Unlike a general GPU, which is a graphics processing device, the GPGPU may perform calculation on a part of a program by a language such as CUDA or OpenGL.
상기 GPGPU는 CPU에 비해 월등히 빠른 그래픽 처리능력과 메모리 대역폭을 가지므로, GPGPU 기반 MIP 엔진을 사용하게 되면 빠르게 MIP 영상을 가시화할 수 있다. Since the GPGPU has much faster graphics processing power and memory bandwidth than the CPU, the GPGPU-based MIP engine can be used to quickly visualize MIP images.
본 발명은 도 3에 도시된 것과 같이 각 광선에 대해 병렬화가 가능하도록 구성되어 있으므로, 고도의 병렬처리가 가능한 GPGPU에서 더욱 효율적인 처리가 가능하다.As shown in FIG. 3, the present invention is configured to allow parallelism for each ray, and thus, more efficient processing is possible in a GPGPU capable of highly parallel processing.
또한, 상기 전처리 단계에서의 블록은 하나의 복셀(Voxel, 볼륨데이터에서 밀도값을 가지고 있는 단위로서 볼륨에서의 Pixel에 해당한다)과 그 주위의 복셀로 이루어지는 3차원 블록의 형태로 이루어지며, 각각의 블록에서 밝기의 최대값을 미리 계산해 둠에 따라 광선이 필요없는 블록을 쉽게 건너뛸 수 있도록 한다. In addition, the block in the preprocessing step is formed in the form of a three-dimensional block consisting of one voxel (a unit having a density value in the volume data, which corresponds to a pixel in the volume) and the surrounding voxels, respectively. By precalculating the maximum value of the brightness in the block of, you can easily skip blocks that do not require rays.
이때, 상기 블록의 크기가 작아질수록 최대값을 비교하여 빠르게 이동할 수 있는 기회가 많아지지만, 블록의 크기가 작아지면 한 번에 이동하는 거리가 짧아져 이동회수가 증가하는 단점이 있다. At this time, the smaller the size of the block, the greater the chance of moving quickly by comparing the maximum value, but the smaller the size of the block has a disadvantage in that the number of movements increases because the distance to move at once.
따라서, 상기 전처리 단계에서 형성되는 블록은 필요한 MIP 영상에 따라 적절한 크기로 설정하여야 한다.Therefore, the block formed in the preprocessing step should be set to an appropriate size according to the required MIP image.
한편, 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 데이터를 벗어나면 해당 광선의 밝기값을 결과값으로 추출하는 단계를 포함하여 이루어진다. On the other hand, the step of accelerating, calculating the starting position of the light beam, giving a light beam initial value for the brightness of the light beam for each light beam having a different starting position, and for each of the blocks determined in the preprocessing step Extracting and updating the brightness value of the ray by comparing the brightness value of the block with the maximum value of, and moving to the next block; and extracting the brightness value of the ray as a result value when the ray is out of the volume data. A step is made.
이때, 각 블록에서 광선의 밝기값을 추출 및 갱신하는 과정을 가속화하기 위하여, 광선이 각 블록 사이를 이동할 때 광선의 밝기값보다 블록 최대값이 작은 블록은 건너뛰는 방식을 이용한다.In this case, in order to accelerate the process of extracting and updating the brightness value of the light beam in each block, a block having a block maximum value smaller than the light brightness value of the light beam is skipped when the light ray moves between the blocks.
일반적으로 광선이 진행하면서 밝기값이 갱신될수록 광선의 밝기값이 높아져 블록을 건너뛰기가 쉬워진다. 그러나, 광선의 진행 초기 부분에서는 일반적으로 광선의 밝기값이 낮기 때문에, 영상에 반영되지 않는 블록에 대해서도 블록 내부의 샘플값을 추출하여 광선의 밝기값과 비교해야 하는 비효율적인 면이 있다.In general, the more the light value is updated as the light progresses, the higher the light value is and the easier it is to skip a block. However, since the brightness value of the light beam is generally low in the initial stage of the light beam, there is an inefficient aspect of extracting the sample value inside the block and comparing it with the light brightness value of the block that is not reflected in the image.
따라서, 상기한 광선 초기값은 최대값이 높을 것으로 예상되는 블록의 블록 최대값을 미리 추출하여 이를 초기값으로 부여함으로써, 초기의 블록들을 건너뛸 수 있는 기회를 증가시키는 것이 바람직하다. Therefore, it is preferable to increase the chance of skipping the initial blocks by extracting a block maximum value of a block that is expected to have a high maximum value in advance and giving it as an initial value.
일반적인 의료영상 볼륨 데이터에서는 인체 데이터가 데이터의 중앙에 위치하므로, 데이터의 중앙에서 블록 최대값을 추출하여 광선의 초기값으로 부여하게 되면 처리 효율이 높아진다.In general medical image volume data, since the human body data is located at the center of the data, processing efficiency is increased by extracting the maximum block value from the center of the data and providing the initial value of the light beam.
한편, 광선의 이동 속도를 높이기 위해서는 바이-인터섹션(Bi-Intersection) 알고리즘을 이용한다. On the other hand, a bi-intersection algorithm is used to increase the speed of light ray movement.
즉, 상기 가속화 단계에서 블록을 건너뛰는 방식으로 블록 사이를 이동할 때 각 블록의 경계선을 쉽게 찾을 수 있도록 하기 위하여, 도 6의 (a)와 같이 광선의 이동거리를 크게 한 후 점차 광선의 이동 거리를 줄여가는 방식을 이용하여 블록의 경계선을 찾는 것이다. 이때, 상기 광선이 블록의 경계선을 넘어가면 역방향으로 이동하여 블록의 경계선을 찾을 수도 있다. That is, in order to make it easy to find the boundary line of each block when moving between blocks by skipping blocks in the acceleration step, as shown in FIG. We will find the boundary of the block by using In this case, when the ray crosses the boundary line of the block, the ray may move in the reverse direction to find the boundary line of the block.
도 6의 (a)와 같은 방식은, 도 6의 (b)와 같이 매번 같은 거리를 이동하며 경계선을 찾아내는 방법보다 적은 횟수의 이동으로 경계면에 도달할 수가 있다.In the method as shown in FIG. 6A, the boundary surface may be reached with fewer movements than the method of finding the boundary line by moving the same distance each time as shown in FIG. 6B.
또한 도 6의 (a)와 같은 방식은, 도 6의 (c)와 같이 직선과 상자의 교차점을 수식으로 계산(Ray-box Intersection)하여 기하학적으로 경계면을 직접 찾아내는 것보다 간단한 계산으로 경계면을 찾을 수 있게 된다. In addition, as shown in (a) of FIG. 6, as shown in (c) of FIG. 6, a boundary is found by a simple calculation rather than a geometrical finding of the boundary by calculating the intersection of a straight line and a box by a formula (Ray-box Intersection). It becomes possible.
이상의 방식으로 각 광선이 이동하여 볼륨 데이터를 벗어나면, 각 광선의 밝기값은 해당 광선이 통과한 블록들 중 가장 밝은 블록의 밝기값이 되므로, 이 밝기값을 결과값으로 추출한다. 그리고, 이 결과값에 해당하는 블록들만의 영상을 수집하여 최종 영상으로 가시화한다. When each ray moves out of the volume data in the above manner, the brightness value of each ray becomes the brightness value of the brightest block among the blocks that the ray passes through, and thus the brightness value is extracted as a result value. Then, the image of only the blocks corresponding to the result is collected and visualized as the final image.
본 발명의 가장 큰 특징은 병렬 광선투사법과 공간 도약 기법을 동시에 이용함으로써 MIP 가시화를 고속화할 수 있다는 것이다. The biggest feature of the present invention is that MIP visualization can be speeded up by using parallel light projection and space hopping.
또한 본 발명에 의하면 고가의 특수장비를 사용하는 대신 범용 프로세서인 GPGPU를 사용할 수 있도록 함으로써 개인용 컴퓨터에서도 3차원 영상을 용이하게 가시화할 수가 있게 된다. In addition, according to the present invention, instead of using expensive special equipment, GPGPU, which is a general-purpose processor, can be used to easily visualize three-dimensional images in a personal computer.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명하였으나, 본 발명의 범위는 이 같은 특정 실시 예에만 한정되지 않으며, 해당분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 특허청구범위 내에 기재된 범주 내에서 적절하게 변경이 가능할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be taken by way of limitation, Changes will be possible.
1: 시점
2: 출력 영상
3: 광선(Ray)
5: 볼륨 데이터(Volume Data)1: viewpoint
2: output video
3: Ray
5: Volume Data
Claims (3)
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 데이터를 벗어나면 해당 광선의 밝기값을 결과값으로 추출하는 단계를 포함하여 구성되어, 블록 이동시 광선의 밝기값보다 블록 최대값이 작은 블록은 건너뛰는 도약 방식으로 가속화는 것을 특징으로 하는 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법.A preparation step of generating a plurality of 3D medical image data to form volume data; A preprocessing step of forming a block by binding voxels constituting the volume data and extracting a block maximum value for brightness for each block; After ray casting is applied to the volume data and parallelized with the data obtained in the preprocessing step, the MIP engine moves each block while comparing the brightness information of each ray and the block maximum value, and then An acceleration step of extracting a result value; In the acceleration method of MIP visualization comprising a; visualizing step of collecting the image of the block having the maximum brightness according to the result obtained in the acceleration step to form a final image,
The MIP engine is based on General-Purpose computation on Graphics Processing Units (GPGPU), which is general-purpose graphics hardware that is mounted on a personal computer for parallelism.
The acceleration step,
Calculating the starting position of the ray, giving a ray initial value for the brightness of the ray for each ray having a different starting position, and for each block determined in the preprocessing step, the lightness value and the block maximum value of the ray. Comparing and extracting and updating the brightness value of the light beam and moving to the next block, and extracting the lightness value of the light beam as a result value when the light beam is out of the volume data. A method of accelerating MIP visualization using parallel ray projection and space leap, wherein a block having a block maximum value smaller than the brightness value of a light beam is accelerated by a skipping jump method.
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.The method of claim 1,
In the accelerating step, each block is moved by using a bi-intersection algorithm that increases the moving distance of the beam when the block is skipped, and then gradually decreases the moving distance when the block is skipped. A method for accelerating MIP visualization using parallel ray projection and space leap, characterized by finding a boundary.
상기 광선 초기값은 최대값이 높을 것으로 예상되는 블록의 블록 최대값을 미리 추출하여 초기값에 부여하는 것을 특징으로 하는 병렬 광선투사법과 공간 도약을 이용한 MIP 가시화의 가속화 방법.The method of claim 1,
The beam initial value is a method of accelerating MIP visualization using the parallel ray projection method and space leap, characterized in that the maximum value of the block is expected to be extracted in advance to give the initial value of the block.
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