효율적인 병렬 리샘플링을 이용한 대용량 볼륨 데이터의 실시간 변형체 가시화 방법

Abstract

실제 의료 시술에 앞서 가상 의료 시술을 활용한 계획 수립은 의료 품질 개선에 중요한 역할을 한다. 가상 의료 시술이 중요하고 필수적인 기술로 인식되는 배경에는 실제 인체 데이터를 이용한 정밀한 변형 시뮬레이션이 자리하고 있으며, 절개 및 봉합과 같은 복잡한 연산을 수반하는 의료 절차에서 볼륨 기반 변형체 모델링의 적합성이 두드러진다. 과거에는 볼륨 데이터의 방대한 크기로 인해 변형체 계산에 상당한 시간이 소요되었고, 이는 실제 응용의 제약으로 이어졌다. 그러나, 최근 GPU와 여러 알고리즘(체인메일, 매스 스프링)의 발전으로 처리 속도와 효율성이 크게 향상되었다. 본 논문에서는 대규모 볼륨 데이터를 실시간으로 처리하면서, 고품질의 가시화 결과를 얻을 수 있도록 현대의 변형 모델링에서 시간이 많이 소요되는 텍스처 샘플링과 역행렬 계산 과정을 개선하였다. 이후, 블록 기반 가속화 방법을 도입하여 가시화되지 않는 불필요한 영역의 리샘플링을 최소화하였다. 마지막으로, 공유 메모리를 활용하여 추가적인 속도 향상을 이루었다. 본 논문은 제안 방법들을 통해 화질 저하 없이 처리 속도를 향상시키고, 의료 시뮬레이션 분야에서의 응용 가능성을 확장하였다. 이는 실제 수술에 필요한 빠르고 정밀한 의료 시뮬레이션 시스템 구축으로 이어질 수 있다는 점에서 큰 의의를 갖는다.| Virtual medical procedure planning prior to actual medical procedures plays an important role in improving healthcare quality. The recognition of virtual medical procedures as an important and essential technology is driven by the accurate deformation simulation using real human body data, and the suitability of volume-based deformable body modelling for medical procedures involving complex operations such as incisions and suturing. In the past, due to the vast size of volume data, deformation calculations took a significant amount of time, which limited real-world applications. However, recent advances in GPUs and several algorithms(chain-mail, mass-spring) have significantly improved the processing speed and efficiency. In this paper, we propose four methods that can process large volumes of data in real-time while providing high-quality visualisation results. We improve the time-consuming process of texture sampling and inverse matrix computation in modern deformation modelling. Then, we introduce a block-based acceleration technique to minimise resampling of unnecessary, non-visible regions. Finally, additional speedup was achieved by utilising shared memory. The proposed methodology improves processing speed without compromising image quality and extends its applicability in medical simulation. This is of great significance as it can lead to the construction of fast and precise medical simulation systems required for real-world surgery.