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기존 볼륨 렌더링에서 전달함수 설정은 초심자에게 큰 어려움이었습니다. 본 기술은 인공신경망(CNN) 기반 모델을 활용하여 이 문제를 해결하고, 효율적인 3D 볼륨 이미지 생성을 가능하게 합니다. 사용자 단말에서 수신된 볼륨 데이터와 타겟 스타일 이미지로부터 자동으로 스타일을 추출하고 전달함수를 레이블링하여, 스타일이 반영된 고품질의 볼륨 렌더링 이미지를 손쉽게 생성합니다. 의료, 과학 분야 3D 시각화의 혁신을 가져올 본 기술을 경험해 보십시오.

기존 볼륨 렌더링에서 전달함수 설정은 초심자에게 큰 어려움이었습니다. 본 기술은 인공신경망(CNN) 기반 모델을 활용하여 이 문제를 해결하고, 효율적인 3D 볼륨 이미지 생성을 가능하게 합니다. 사용자 단말에서 수신된 볼륨 데이터와 타겟 스타일 이미지로부터 자동으로 스타일을 추출하고 전달함수를 레이블링하여, 스타일이 반영된 고품질의 볼륨 렌더링 이미지를 손쉽게 생성합니다. 의료, 과학 분야 3D 시각화의 혁신을 가져올 본 기술을 경험해 보십시오.


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