• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.49-55
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• 2017

심장 CT 혈관 조영 영상은 심혈관의 전체 해부학 구조를 3D 로 보여줄 뿐 아니라 병변의 정보를 제공하기 때문에 관상동맥 질환 진단 및 치료에 많이 사용되고 있다. 하지만 영상의 방대한 크기로 인해 수동으로 정보를 추출하는 데는 한계가 있어 자동으로 심혈관을 정확하게 추출하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 심혈관 자동 추출 알고리즘을 개발하는데 있어 심혈관의 시작점인 상행대동맥의 심문을 검출하는 방법은 필수적인 부분이다. 본 논문에서는 심혈관의 시작점인 심문을 분할하는 방법을 제안한다. 첫째, 상행대동맥의 크기와 위치를 고려한 허프변환으로 대동맥 초기영역을 검출한다. 둘째, 초기영역을 기반으로 탐색범위를 줄일 수 있도록 관심 볼륨 영역을 설정한다. 셋째, 지오데식 활성외곽선 모델을 기반으로 정제된 대동맥 영역을 검출한다. 마지막으로 검출된 대동맥 영역에서 심문을 분할한다. 제안방법의 평가를 위해 20 개의 심장 CT 혈관 조영 영상에서 전문가가 수동으로 표기한 시작점과 비교 분석하였다. 실험 결과 제안방법을 통해 시작점이 제대로 추출 됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.196-204
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• 2016

세계보건기구협회에의 통계에 따르면 심장 혈관 질환의 발병률이 가장 높은 것으로 알려져 있다. CTA영상을 사용하여 관상동맥 및 대동맥 질환을 치료 및 검사할 수 있다. 혈관을 3차원으로 복원하는 과정이 의사의 숙련도에 따라 결과가 상이하며 복원 시간이 길다는 단점이 있으며 이를 극복하고자 자동으로 정확한 혈관을 추출하는 연구들이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 자동 및 반자동 분할 기법인 Region Competition, Geodesic Active Contour(GAC), Multi-atlas based segmentation, Active Shape Model(ASM) 알고리즘을 CTA영상에 적용하여 대동맥 기부를 추출하였으며 하우스도르프 거리, 볼륨, 영상처리속도, 사용자 관여 여부, 그리고 관상동맥 심문 검출률을 비교 및 분석하였다. 추출된 3차원 대동맥 모델 중 가장 높은 정확도를 나타낸 알고리즘은 GAC인 반면 사용자 관여가 가장 높았기 때문에 실제 시술에 적용하기 위해서는 자동 분할 알고리즘 개선이 필요하다