본 논문에서는 동일 환자에 대해 시간차를 두고 촬영한 뇌 CT-CT 혈관조영영상간 움직임을 보정하기 위한 강인하고 고속의 정합방법을 제안한다. 먼저, 두 영상에서 3차원 경계검출 기법을 이용하여 특징점을 추출하고, 기준영상에서는 이를 지역적 가중치 3차원 거리맵으로 변환한다. 부유영상을 기준영상으로 강체변환하면서 두 경계간의 상관관계가 최대인 위치를 탐색한다. 이 때, 최대위치가 더 이상 변화하지 않고 일정 이상 반복되면 해당위치를 최적위치로 하여 부유영상을 최적위치로 변환시켜 두 영상을 정합한다. 실험을 위하여 인공영상을 사용하여 정화성과 강인성을 평가하였고, 육안평가를 위하여 뇌 CT-CT 혈관조영영상을 사용하였다. 본 제안방법은 지역적 가중치 3차원 거리맵을 이용함으로써 적은 샘플링 개수에도 국부최대인 위치에 수렴하지 않고 최적위치로 강인하면서 고속으로 영상이 정합되었다
본 논문에서는 조각 병리 영상을 강체 정합을 통해 하나의 영상으로 자동 스티칭하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 위치 초기화, 위치 보정, 강체 정합의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 영상의 위치 초기화 단계에서는 순서 없이 흩어진 부분 영상을 탬플릿 매칭 기법을 사용한 영상 내 문자 인식을 통해 위치를 초기화한다. 둘째, 강체 정합의 정확성을 높이기 위해 코너점을 이용해 부분 영상의 위치를 보정한다. 셋째, 조각 영상 간 거리를 최소화하는 강체 정합을 수행한다. 실험 결과, 부분 영상 간 간격이 최소화되어 하나의 영상으로 스티칭되는 것을 확인하였고, 최적화 반복 횟수와 변환 벡터에 따른 정확성, 견고성 평가를 통해 거리 차의 제곱 합이 최소화되어 수렴됨을 알 수 있었다. 본 논문의 제안 방법은 조각 영상을 하나의 영상으로 스티칭함으로써 병리 조직의 전체적인 구조 파악과 이를 이용한 전립선암 확진에 사용될 수 있다.
본 논문은 영상보정 및 다단계 정합을 통한 전립선의 MR 영상과 병리 영상 간의 융합방법을 제안한다. 제안 방법은 영상보정, 강체 정합, 비강체 정합, 영상융합의 네 단계로 이루어진다. 첫째, 영상보정 단계에서 T2 MR 강조 영상의 출혈 부위의 자기값을 T1 MR 강조 영상의 자기값으로 대체시키고, 2, 4장으로 분리된 병리 영상을 한장의 영상으로 만든 후 MR 영상과 동일한 해상도로 줄인다. 둘째, 전립선의 T2 MR 강조 영상과 병리 영상 간에 자기간의 상호정보를 최적화하는 강체변환을 구한다. 셋째, TPS 와핑을 이용하여 병리 영상의 전립선 부위가 T2 MR 강조 영상의 전립선 부위에 정합되는 비강체변환을 구한다. 넷째, MR 영상과 변환을 적용시킨 병리 영상을 융합한다. 실험 결과 영상보정 및 다단계 정합 후의 전립선의 T2 MR 강조 영상과 병리 영상의 간의 평균 거리 오차는 0.8815 mm였고, 두 영상의 융합을 통해 T2 MR 강조 영상에서 전립선 암의 위치를 정확하게 볼 수 있었다.
The rigid body properties of a structure may be estimated easily if the mass-line of the structure could be taken exactly. However, the exact mass-line may be hard to be obtained exactly in experiments. The mass line value can be read from the mass line in frequency response function. However, the mass lines in the frequency response function sometimes show the fluctuation with frequency, and it cannot be read correctly. In this paper, the wavelet transform is applied to obtain the good mass line value. The mass line calculated by using wavelet transform has unique value and showed in the range of fluctuated values of frequency response function. The rigid body properties obtained by wavelet transform also showed better results than those by fourier transform.
The rigid body properties of a structure may be estimated easily if the mass-line of the structure could be taken exactly. However, the exact mass-line nay be hard to be obtained exactly in experiments. The mass line value can be read from the mass line in frequency response function. However, the mass lines in the frequency response function sometimes show the fluctuation with frequency, and it cannot be read correctly. In this paper, the wavelet transform is applied to obtain the good mass line value. The mass line calculated by using wavelet transform has unique value and showed in the range of fluctuated values of frequency response function. The rigid body properties obtained by wavelet transform also showed better results than those by fourier transform.
본 논문은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 자궁내막암의 위치를 자동으로 찾는 방법을 제안한다. 영상해상도와 밝기값 분포가 서로 다른 두 영상간 정합의 정확성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시킨다. 유사성이 향상된 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행한다. 정합된 영상에서 악성 종양을 쉽게 판별 할 수 있도록 현상확상계수지도를 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에서 얻은 종양의 후보군에 매핑하여 T2강조 MR 영상과 융합한다. 실험을 위하여 최적화 반복 과정에 따른 정규화 상호정보 수치 수렴 과정을 확인하고, 융합 후 종양 영역이 매핑되는 것을 육안평가를 통해 분석하였다. 제안방법을 통하여 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 융합함으로써 종양의 위치를 자동으로 파악하고 자궁내막암의 병기를 확정하는 용도로 활용할 수 있다.
In this paper, the method to register multiple sets of skull CT images to absolute coordinate system is proposed. Contrary to correspondence paired mapping of previous techniques, four anatomical landmark points, three coplanar points and one non-coplanar point, compose three principal axes simple and unique for efficient registration by means of rigid body transformation. Throughout the numerical simulation with added random noises, the error performances in terms of different rotation and rounding-off of landmark points, and incorrect localization of anatomical landmark and target points are quantitatively analyzed to generalize the proposed technique. Experiments using real skull CT images demonstrate the feasibility for an efficient use in clinical practice.
본 논문에서는 연속시점에서 촬영한 CT 영상에서 대응되는 폐결절을 추적 관찰하기 위한 폐결절 정합 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 다섯 단계로 구생된다. 첫째, 분할된 폐를 포함하는 최적경계볼륨의 중심으로 위치 차이를 보정한다. 둘째, 초기 CT 영상과 추적 CT 영상에서 가장 높은 밝기값을 가지고 있는 갈비뼈 구조를 포함하는 관상최대강도투사 영상을 생성한다. 셋째, 두 관상최대강도투사 영상 간의 정규화된 평균 밝기값 차이를 통해 강체 변환을 최적화한다. 넷째, 강체 정합 후에 폐결절 중심 간의 유클라디안 거리 측정을 통해 대응되는 폐결절 대응 후보를 정의한다. 마지막으로, 폐결절을 매칭하기 위하여 초기 CT 영상 내에 폐결절 템플릿과 추적 CT 영상 내에 탐색 볼륨 간의 템플릿 매칭을 수행 한다. 본 제안 방법의 결과를 평가하기 위하여 육안 평가, 정확성 및 수행시간 측정을 수행하였다. 실험결과 관상최대강도투사를 기반으로 하는 강체정합과 지역적 템플릿 매칭을 이용하여 폐결절이 정확하고 빠르게 정합됨을 알 수 있었다.
백두산과 같은 중요 지형의 지형적 환경적 모니터링을 수행하기 위하여 SPOT-5 스테레오 위성영상을 이용하여 제작된 DEM의 정확한 보정이 필요하다. 기준 DEM으로 SRTM DEM을 사용하여 SPOT-5 DEM을 보정하였다. SPOT-5 DEM과 SRTM DEM은 단일 강체 변환식으로 변환하는 경우 오차를 많이 내포하였다. 따라서 본 연구에서는 대상지역에 골고루 기준점을 추출하고, 기준점으로부터 지역적 변환식을 추정하였다. 제안된 방법의 정확도를 평가하기 위하여, 축척기반과 S1FT기반의 변환식을 이용한 DEM과 비교하였다.
포인트 클라우드 콘텐츠는 3차원 포인트로 실제 객체를 나타내는 몰입형 콘텐츠이다. 포인트 클라우드 데이터를 획득하거나 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및 디코딩하는 과정에서 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 프레임 간 정합을 통해 순차적으로 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도를 점진적으로 향상시키는 방법을 제안한다. 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘이 일반적으로 사용된다. 기존 ICP 알고리즘은 강체를 변환할 수 있지만 포인트 클라우드 콘텐츠와 같이 로컬에서 서로 다른 방향으로 모션 벡터를 갖는 비 강체에 대해서는 변환이 불가능하다는 단점이 있다. 현재 프레임의 포인트 클라우드와 이전 프레임 사이의 포인트를 쌍을 만들고 만들어진 쌍의 움직임양을 계산하여 보상해주는 방법으로 기존 ICP 정합에서의 한계를 극복하였다. 이러한 방식으로 프레임 사이에 포인트를 정합하는 과정을 통해 기하학적 움직임이 있는 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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