This paper proposes computation of contrast medium behavior and X-ray image rendering. The contrast medium behavior varies depending on the position of the contrast medium in the large vessel. The particle-based method is used in the large vessel. The contrast medium simply flows through the narrow vessel. The behavior is simulated with the uniform pipe flow consisting of linear spatial curves in the narrow vessel. The computational efficiency is verified by comparing the simulation using the proposed method with the simulation using the particle-based method. The average computation time of the proposed method is 4.07 ms which is less than 23.15 ms of the particle-based method. The simulation using the particle-based method is compared with the CFD simulation to determine the parameters which minimize the errors of the simulation. The optimal parameters are determined using the Genetic Algorithm. The error of velocity is 18.23 % and error of mass flow rate is 12.76 %.
The X-ray image is rendered discretizing the simulation model with the grids to approximate the continuous material. The uniform grids are generated in the simulation using the particle-based method. The grids are generated at each point of the linear spatial curve to reduce the number of grids in the simulation of the uniform pipe flow. The average computation time of rendering the X-ray image is 14.31 ms. The questionnaire survey was conducted to evaluate realism and usefulness of the rendered X-ray images.
본 논문에서는 실시간 혈관조영술 시뮬레이션을 위한 조영제 거동 계산 및 엑스선 영상 렌더링 방법을 제안한다. 조영제의 분사 위치에 따라 거동이 많이 달라지는 큰 혈관에서는 입자 기반의 방법을 이용한다. 조영제가 단순하게 혈관을 따라 움직이는 작은 혈관에서는 linear spatial curve로 구성된 균속도 관 유동으로 시뮬레이션한다. 제안된 시뮬레이션의 평균 계산 시간은 4.07 ms이다. 입자 기반의 방법만 사용하는 시뮬레이션의 평균 계산 시간이 23.15 ms이므로 제안된 방법이 계산이 더 효율적이다. 입자기반의 방법에서 오차를 최소화하는 파라메터를 구하기 위해 CFD 시뮬레이션과 비교하였다. Genetic Algorithm을 이용하여 최적의 파라메터를 구한 결과 속도 에러는 18.23 % 질량 유량 에러는 12.76 %였다.
시뮬레이션 결과를 X-선 영상으로 렌더링한다. 입자 기반의 방법을 이용하는 영역에서는 일정한 크기를 가지는 격자를 이용하여 시뮬레이션 모델을 이산화한다. 균속도 관 유동 영역에서는 linear spatial curve의 각 점에 격자를 생성하여 적은 수의 격자로 렌더링한다. 엑스선 영상 렌더링의 평균 계산 시간은 14.31 ms이다. 전문의들과 의료인들에게 설문조사를 하여 엑스선 영상의 현실성과 유용성을 검증하였다.
