컴퓨터 그래픽스 및 이미지 처리 연구실

컴퓨터 그래픽스 및 이미지처리 연구실은 의료 영상을 비롯한 다양한 종류의 영상으로 부터 필요한 정보를 이해, 분석하고 가시화 하는 연구를 수행하고 있다. 최근에는 인공지능을 비롯한 컴퓨터 비전, 증강현실과 같은 연구분야로 확장하여 관련 기술 개발 과제들을 진행하고 있다.

볼륨 가시화

3차원 볼륨 데이터는 의료 및 산업 CT 스캔을 비롯한 많은 분야에서 얻어지며, 그런 데이터를 가시화하기 위한 다양한 기법들이 존재한다. 최근 대부분의 가시화 기법은 GPU를 사용하여 가시화 알고리즘의 병렬성을 살리고 있다. 볼륨으로부터 메쉬를 추출하고 추출한 메쉬를 단순화하는 기법 역시 볼륨 가시화와 밀접히 연관된 연구 주제다. 가시화 기법의 주요한 응용 분야로는 의료영상 가시화가 있으며, 최근에는 역공학을 위한 CAD 기반 볼륨 분석 등도 있다.

CT 재구성 가속 및 오류 제거

컴퓨터 단층촬영 기술은 여러 방향에서 대상의 X선 영상을 촬영한 후, 이를 수학적인 계산을 통해 역전사하여 대상의 내부 구조를 재구성하는 기술이다. 이 계산은 수식이 복잡할 뿐만 아니라, 원본 투영 영상과 재구성할 볼륨이 모두 대용량이어서 기존 시스템에서는 하나의 대상을 재구성하는데 수십 분에서 수 시간이 소요되었다. 이 소요시간을 줄이기 위해 GPU를 이용한 병렬처리 재구성 알고리즘을 개발하였으며, 이를 통해 재구성 시간을 수십 초 단위로 크게 줄였다. 또한, 촬영과정에서 장비의 보정 상태나 대상 물체의 물성에 따른 다양한 형태의 오류(artifacts)가 발생하는데, 이를 제거하기 위한 여러가지 방법들을 연구 개발하고 있다.

볼륨 보존 비강체 정합

볼륨 정합은 두 3D 데이터간의 위치 관계를 맞추어 두 영상을 매칭하는 작업으로, 의료 분야에서는 한 환자를 시간차를 두거나 다른 장비를 이용해 촬영한 데이터를 맞추어 동일한 위치의 관심 영역(종양 등)의 변화를 관찰하는 등의 작업에 널리 이용된다. 이러한 관심 영역 판독을 위한 정합의 경우 해당 영역의 변화를 최소화하는 것이 중요하다. 간 영상 데이터 판독에서 중요한 부분인 간유리 음영 결절은 비균질 영역으로 해당 부분을 자동 혹은 반자동 분할하기 어렵기 때문에, 명암도 상관 행렬 기반 텍스처분석을 이용하여 자동적으로 간유리 음영결절 후보군을 추출하여 볼륨 보존 영역으로 설정한다.

하치조신경 자동 검출

임플란트 수술을 위하여, 하치조신경과 같이 수술중 절대 손상되어서는 안되는 중요한 조직을 수술 전에 검출하는 것은 매우 중요한 문제이다. 이러한 하치조신경을 분할하기 위하여 3차원 파노라믹 볼륨 렌더링 기술과 텍스쳐 분석 기술을 이용하여, 하치조신경의 입구를 검출한다. 그리고 선검출 알고리즘을 이용하여 하치조신경의 경로를 계산한다. 그리고 최종적으로 FMM알고리즘을 이용하여 하치조신경을 둘러싼 관을 검출한다.