CUDA 기반 FDK 병렬처리 모듈은 콘빔 CT 장비로 촬영한 투영영상을 이용하여 피사체의 3차원 영상을 생성하는 3D 재구성 모듈로서, GPU를 이용하여 고속 병렬처리할 수 있도록 CUDA를 기반으로 개발된 SW 모듈임
- 엑스선은 1895년 뢴트겐에 의하여 발견되었고, 현재까지 의료분야의 영상 진단을 위하여 기본적 도구로 사용되고 있음
- 그러나 엑스선 영상은 투영촬영(projection)의 특성상 인체 조직이 중첩되어 나타나므로 인체 내부의 장기나 병변의 판독이 어려운 경우가 많음
- 이런 이유로 인체 내부의 단층을 볼 수 있는 CT(computed tomography) 장비가 1970년대 초에 개발되었음
- 초기의 CT 장비는 HW의 한계 및 컴퓨팅 능력의 한계로 영상의 화질이 낮았음
- 그러나 디텍터의 발전과 컴퓨팅 능력의 비약적 발전으로 최근의 CT는 예전에 비하여 획기적인 선량 감축을 이루었고, 이미징 시간도 수초 이내로 줄었고, 촬영한 영상의 3D 영상화(재구성)도 수초 내에 가능하게 되었음
- 3D 재구성이 수초 내에 가능하게 된 것은 주로 컴퓨터 GPU의 발전에 기인한 바 크고, 특히 CUDA와 같은 general-purpose 병렬처리 프로그래밍 기법이 도입되면서 GPU를 이용한 고속 병렬처리 기법 개발이 확대되었음
- 콘빔 CT 시스템은 평판 디텍터를 사용하는 CT 장비로서, 최근에는 치과용 CT, 방사선치료기, C-arm용 CT, 산업용 CT 등에 널리 사용되고 있음
- 본 실에서는 방사선치료기에 탑재할 목적으로 콘빔 CT 시스템을 구축하였으며, 이 시스템에 탑재할 콘빔 CT용 3D 재구성 모듈 (FDK 병렬처리 모듈)을 CUDA 기반으로 개발하였음
- 본 실에서 개발한 CUDA 기반 FDK 병렬처리 모듈을 국내 산업체에 이전함으로써 기술이전기업의 개발 시간을 단축하고, 최근 모바일 C-arm에 콘빔 CT 기능이 탑재되기 시작하는 시장 트렌드에서 관련 제품의 국산화율을 높이고 나아가 국제 기술 경쟁력을 확보하고자 함
-콘빔 CT용 FDK 3D 영상화 알고리즘을 사용함
-CUDA 병렬처리 기법을 사용하여 FDK 3D 영상화를 GPU에서 고속처리가 가능함
-필터함수를 사용자가 선택할 수 있고, 개발자만의 신규 필터를 구성하기 용이함
1. 투영영상 데이터 고속 업로드 모듈
-pinned 메모리 기반 고속 CPU->GPU 데이터 전송 모듈
2. 투영영상 고속 필터링 모듈
-Ram-Lak, Shepp-Logan, Cosine, Hamming, Hann 필터 함수를 기반으로 투영영상을 고속 FFT/inverse-FFT 처리하는 CUDA 병렬처리 모듈
3. 투영영상 고속 역투영(back-projection) 모듈
-필터링된 투영영상을 콘빔 CT의 geometry에 맞추어 고속 back-projection하는 CUDA 병렬처리 모듈
4. 재구성 영상 뷰어 모듈
-FDK 재구성된 영상을 확인하기 위하여 디스플레이에 axial, saggital, coronal 단면으로 보여주는 뷰어 모듈
1. Q-mark 자료 (요구사항정의서, 시험절차 및 결과서)
2. CUDA 기반 FDK 병렬처리 SW 모듈 소스 코드
-투영영상 고속 업로드 모듈
-투영영상 고속 필터링 모듈
-투영영상 고속 역투영 모듈
-FDK 재구성 영상 뷰어 모듈
-파라미터 설정 파일
-투영영상 목록 설정 파일
3. 콘빔 CT용 FDK 재구성 기법 설명 자료
4. 콘빔 CT용 FDK 재구성 기법 적용 자료
5. CUDA 병렬처리 기법 설명 자료
-(활용방안1) 의료용 C-arm 장비에 콘빔 CT 촬영 기능을 탑재할 경우, 정형외과 등의 수술 현장에서 인체 수족부의 3D 해부 영상화에 활용가능
-(활용방안2) 산업용 비파괴 검사에서 고장 부품의 확인, 생산 제품의 내부 결함을 분석하기 위한 CT 장비에 활용 가능
-(기대효과) 본 기술을 국내 산업체에 이전함으로써 최근 시장이 형성되고 있는 모바일 C-arm CT 시장에서 국산 제품의 경쟁력을 향상시키고, 더불어 국산 장비의 국 제 무대 진출을 촉진할 수 있음