GPUを利用した局所濃淡構造解析の高速化に関する検討

摘要

Volume rendering is widely used as powerful visualization tool in medical fields. Tissue classification is a important process in volume rendering, and it is commonly based on a histogram of intensity values in medical images. Therefore, it can not classify tissues which are same intensity. 3D local intensity structures analysis based on Hessian matrix is useful to extract a specific structure from a medical image. However, it needs long processing time, because convolution operation and eigenvalue calculation should be performed. In this paper, we speed up analytical processing using GPU with a high processing performance to develop 3D visualization technique which can present a specific structure in real time.%ボリュームレンダリングの技術は，3次元医用画像の構造を把握するための可視化手法として，広く利用されている.一般的に，ボリュームレンダリングでは，3次元医用画像の各濃淡値に対して色や透明度を割り当てることで，濃淡値に基づき組織の可視化や不可視化を行うことができる．しかし，医用画像撮像装置により同じ濃淡値として表現された異なる組織を分類することはできない．ヘッセ行列に基づく局所濃淡構造解析は3次元医用画像から特定構造を抽出するための手段として注目されている．しかし，その解析処理には膨大な時間がかかるため，対象構造を随時変化させることにより構造把握を支援する等のインタラクティプなシステムにおける利用には適さない．本稿では，高い並列処理性能を有するGPUを利用することでこの局所濃淡構造解析処理を高速化し，実時間で特定構造を観察可能な3次元可視化手法の実現について検討する．