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    의료 영상의 Focus-Context 향상을 위한 부분 분할 입자기반 볼륨 렌더링 연구 = A Partial Segmentation Particle-Based Volume Rendering for Enhanced Focus-Context Visualization in Medical Imaging

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    https://www.riss.kr/link?id=T17389644

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    최근 의료 영상 데이터를 기반으로 한 3차원 시각화 기술은 해부학적 구조 이해, 수술 계획 수립, 진단 보조, 교육 등에서 활용 가능성이 높아지고 있으며, 환자 맞춤형 치료와 의료 메타버스 환경을 위한 실시간 인터페이스 수요와 함께 그 중요성이 점차 커지고 있다. 그러나 기존 Unreal Engine 5 환경에서의 의료영상 시각화 연구는 주로 raymarching 기반 3차원 볼륨 렌더링에 초점을 두고있어, 전역 볼륨과 고해상도 단면, 국소 관심영역을 동시에 표현하면서도 상호작용 가능한 프레임레이트를 유지하는 데 한계가 있다. 예시로, TBRaymarching과같은 raymarching 기반 방법이 널리 사용되고 있으나, 단일 렌더링 파이프라인 구조를 채택하기 때문에 전역 맥락과 관심영역을 서로 다른 단위로 분리하여 Focus–Context 통합 표현을 설계하기 어렵다. 한편 point-based rendering 기반 렌더링 방법에 대한 접근은 입자 분포를 조절해 관심영역을 강조하는 방법으로 Focus-Context 표현에 강점을 가지지만, 의료 영상과 Unreal Engine을 동시에 대상으로 할 때 실시간 성능, 전역·관심영역 표현의 통합을 모두 만족시키는 연구는 아직 제한적이다. 본 연구는 이러한 간극을 해소하기 위해 Unreal Engine 기반 입자 표현을 이용한 부분 분할 입자기반 볼륨 렌더링(Partial Segmentation Particle-Based Volume Rendering, PS-PVBR)을 제안한다. PS-PVBR은 하나의 의료 볼륨을 대상으로 전역 볼륨을 다운샘플링된 입자 그리드로 표현하는 Volume Unit, 512*512*1 해상도의 고밀도 입자 평면으로 단일 단면을 표현하는 Plane Unit, 관심 영역을 고해상도의 입자 군집으로 구성하는 Group Unit을 동시에 운용하는 다중 유닛 구조를 갖는다. 각 유닛은 두부 MRI와 같은 동일한 DICOM 형식의 의료영상 볼륨에 대해 공통 규칙과 전이 함수 설정을 공유하여 동일한 공간단서를 제공하고, 입자 밀도와 해상도를 용도에 따라 다르게 설정하도록 설계하여, 전역 볼륨의 공간적 맥락을 유지하면서 특정 단면과 국소 관심영역을 고해상도로 관찰할 수 있도록 한다. 구현은 Unreal Engine 5와 UPENN-GBM 두부 MRI 데이터 세트를 대상으로 PS-PVBR, TBRaymarching, Point Cloud 방식을 동일 조건에서 비교 평가하였다. 실험 결과 PS-PVBR은 TBRaymarching과 유사한 약 120FPS의 렌더링 속도를 유지하면서도 Volume Unit, Plane Unit, Group Unit을 통해 Focus–Context 통합 표현을 지원하였고, Point Cloud 방식에 비해 자원 사용량을 감소시키면서 빠르고 안정적으로 시각화할 수 있음을 확인하였다. 제안하는 PS-PVBR 구조는 의료 볼륨의 실시간 탐색과 종양 등의 관심영역에 대한 삼차원 구조 설명을 위한 Focus–Context 통합 표현 기반으로 활용될 수 있으며, 향후 각 입자의 속성에 물리·생체 정보 등을 추가하여 시뮬레이션과 연계된 의료 메타버스 응용으로 확장될 잠재력을 가진다.
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    최근 의료 영상 데이터를 기반으로 한 3차원 시각화 기술은 해부학적 구조 이해, 수술 계획 수립, 진단 보조, 교육 등에서 활용 가능성이 높아지고 있으며, 환자 맞춤형 치료와 의료 메타버스...

    최근 의료 영상 데이터를 기반으로 한 3차원 시각화 기술은 해부학적 구조 이해, 수술 계획 수립, 진단 보조, 교육 등에서 활용 가능성이 높아지고 있으며, 환자 맞춤형 치료와 의료 메타버스 환경을 위한 실시간 인터페이스 수요와 함께 그 중요성이 점차 커지고 있다. 그러나 기존 Unreal Engine 5 환경에서의 의료영상 시각화 연구는 주로 raymarching 기반 3차원 볼륨 렌더링에 초점을 두고있어, 전역 볼륨과 고해상도 단면, 국소 관심영역을 동시에 표현하면서도 상호작용 가능한 프레임레이트를 유지하는 데 한계가 있다. 예시로, TBRaymarching과같은 raymarching 기반 방법이 널리 사용되고 있으나, 단일 렌더링 파이프라인 구조를 채택하기 때문에 전역 맥락과 관심영역을 서로 다른 단위로 분리하여 Focus–Context 통합 표현을 설계하기 어렵다. 한편 point-based rendering 기반 렌더링 방법에 대한 접근은 입자 분포를 조절해 관심영역을 강조하는 방법으로 Focus-Context 표현에 강점을 가지지만, 의료 영상과 Unreal Engine을 동시에 대상으로 할 때 실시간 성능, 전역·관심영역 표현의 통합을 모두 만족시키는 연구는 아직 제한적이다. 본 연구는 이러한 간극을 해소하기 위해 Unreal Engine 기반 입자 표현을 이용한 부분 분할 입자기반 볼륨 렌더링(Partial Segmentation Particle-Based Volume Rendering, PS-PVBR)을 제안한다. PS-PVBR은 하나의 의료 볼륨을 대상으로 전역 볼륨을 다운샘플링된 입자 그리드로 표현하는 Volume Unit, 512*512*1 해상도의 고밀도 입자 평면으로 단일 단면을 표현하는 Plane Unit, 관심 영역을 고해상도의 입자 군집으로 구성하는 Group Unit을 동시에 운용하는 다중 유닛 구조를 갖는다. 각 유닛은 두부 MRI와 같은 동일한 DICOM 형식의 의료영상 볼륨에 대해 공통 규칙과 전이 함수 설정을 공유하여 동일한 공간단서를 제공하고, 입자 밀도와 해상도를 용도에 따라 다르게 설정하도록 설계하여, 전역 볼륨의 공간적 맥락을 유지하면서 특정 단면과 국소 관심영역을 고해상도로 관찰할 수 있도록 한다. 구현은 Unreal Engine 5와 UPENN-GBM 두부 MRI 데이터 세트를 대상으로 PS-PVBR, TBRaymarching, Point Cloud 방식을 동일 조건에서 비교 평가하였다. 실험 결과 PS-PVBR은 TBRaymarching과 유사한 약 120FPS의 렌더링 속도를 유지하면서도 Volume Unit, Plane Unit, Group Unit을 통해 Focus–Context 통합 표현을 지원하였고, Point Cloud 방식에 비해 자원 사용량을 감소시키면서 빠르고 안정적으로 시각화할 수 있음을 확인하였다. 제안하는 PS-PVBR 구조는 의료 볼륨의 실시간 탐색과 종양 등의 관심영역에 대한 삼차원 구조 설명을 위한 Focus–Context 통합 표현 기반으로 활용될 수 있으며, 향후 각 입자의 속성에 물리·생체 정보 등을 추가하여 시뮬레이션과 연계된 의료 메타버스 응용으로 확장될 잠재력을 가진다.

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    목차 (Table of Contents)

    • 1. 서론 1
    • 가. 연구 배경 및 필요성 1
    • 나. 연구 문제 정의 및 논문 구성 3
    • 2. 관련 연구 4
    • 가. Raymarching Rendering 기반 볼륨 렌더링 4
    • 1. 서론 1
    • 가. 연구 배경 및 필요성 1
    • 나. 연구 문제 정의 및 논문 구성 3
    • 2. 관련 연구 4
    • 가. Raymarching Rendering 기반 볼륨 렌더링 4
    • 1) Raymarching Rendering 개요 4
    • 2) Raymarching Rendering의 장점과 한계 5
    • 나. Point-Based Volume Rendering 기반 볼륨 렌더링 6
    • 1) Point-Based Volume Rendering 개요 6
    • 2) Point-Based Volume Rendering의 장점과 한계 7
    • 3. 의료영상을 위한 입자 기반 볼륨 렌더링 시스템 8
    • 가. 데이터 처리 및 렌더링 파이프라인 8
    • 나. 데이터 전처리 13
    • 다. Unit 분할 렌더링 14
    • 1) Volume Unit 14
    • 2) Plane Unit 15
    • 3) Group Unit 16
    • 라. 입자 속성 17
    • 마. 입자 Mesh 18
    • 4. 실험 및 결과 19
    • 가. UPENN-GBM 데이터 세트 19
    • 나. 실험 환경 19
    • 다. 측정 평가지표 20
    • 라. 계산 평가지표 22
    • 마. 성능 비교 25
    • 1) 프레임 처리량 및 실시간성 비교 25
    • 2) 자원 사용량 및 효율 비교 28
    • 3) 알고리즘 구조 관점에서의 분석 31
    • 바. Focus-Context 통합 표현 32
    • 5. 결론 및 향후 연구 34
    • 가. 연구 결과와 의의 34
    • 나. 한계 및 향후 연구 36
    • 참고문헌 37
    • Abstract(영문초록) 40
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