의료영상정합은 환자의 해부학적 정보와 기능적 정보를 혼합함으로써 기능이상부위의 해부학적 위치를 판별하기 위한 목적으로 널리 이용되고 있다. 그러나 실제적으로 여러 종류의 환자영상 취득이 어렵거나 해부학적 영상정보가 손실되는 경우가 적지 않다. 따라서 표준 정상인 해부학적 영상과 환자 기능영상을 정합함으로써 보다 객관적인 환자 기능이상부위 분석이 요구된다. 이는 다중개체, 다중모달리티간 영상정합으로 기존의 표면정보 또는 복셀정보 기반 방법으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 두 대상영상 표면 뿐 아니라 내부 볼륨까지 대응시킬 수 있는 표면정보와 복셀정보를 혼합 적용한 기법을 제안한다.
원격 환경에서 작동하는 원격 로봇을 조종하기 위해서는 조종사가 빠르게 계획을 세워야 한다. 이를 위해 GPS, 자이로스코프, 비디오 카메라, 3D 센서 등에서 획득한 2D 및 3D 데이터셋으로 복셀 맵을 구성한다. 지형 모델의 각 복셀은 이웃하는 복셀에 큰 영향을 받는다. 그러므로 깁스-마르코프 랜덤 필드 모델(GMRF, Gibbs-Markov Random Field) 을 사용하여 복셀맵에서 이동 가능한 영역을 탐색하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 공간적 분포 정보를 이용한 3D 포인트 클라우드 압축 기법을 제안한다. 우선, 3D 포인트 클라우드에 대해 팔진 트리 구조를 생성한다. 그리고 잎사귀 노드들에 대해서 해당 복셀의 중심으로부터의 유클리드 거리를 구하고, 이를 통해서 공간적 분포 정보를 구성한다. 이때, 복셀 내 포인트들의 분포를 고려하여, 포인트들이 밀집하여 분포하는 경우 복셀 내 포인트들을 하나의 대표 위치로 표현하여 압축한다. 최종적으로 산술부호화를 수행하여 압축 성능을 높인다. 실험 결과 제안하는 기법이 3D 포인트 클라우드를 효율적으로 압축함을 확인할 수 있다.
전신에 대해 방사선에 민감한 주요장기가 미리 정의된 인체 전산팬텀(compuational human phantom)은 의료분야에서 방사선 치료에 의한 이차암 위험도 평가 및 진단방사선에 의한 유효선량 평가 등에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 한국인 여성사체에 대한 고해상도 연속절단면 컬러해부영상을 이용하여 장기 및 조직을 전신에 걸쳐 약 2 mm 간격으로 정밀하게 분할하였고, 이를 이용하여 몬테칼로 전산모사에 사용될 수 있는 VHK-Woman 복셀팬텀을 개발하였다. VKH-Woman 복셀팬텀은 키 160 cm, 몸무게 52.72 kg으로 한국인 여성의 표준체형에 가까우며, 유효선량을 계산할 수 있도록 ICRP 103에 제시된 27개 장기 및 기타 관심장기 12개를 포함한다. VKH-Woman의 복셀 해상도는 $1.976{\times}1.976{\times}2.0619mm^3$이며 복셀행렬의 크기는 $261{\times}109{\times}825$이고, 몬테칼로 코드에 입력하여 사용될 수 있도록 이진파일과 ASCII 파일 형식으로 데이터화되었다.
일반적으로 3차원 복셀 데이터의 가시화는 표면 복셀의 법선 벡터를 이용하여 퐁 반사 모형으로 밝기를 결정하는 일이라 할 수 있다. 표면의 변화가 부드러운 기하학적 모형의 가시화는 법선 벡터만으로 충분한 결과를 얻을 수 있지만, 표면의 굴곡이 심한 비정형의 데이터에는 적합하지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 물체 표면의 굴곡에 따라 빛의 양을 조절하여 이러한 문제를 개선하는 방법을 제안하였다. 이 방법으로 물체 표면의 굴곡을 고려하지 않을 때보다 물체가 선명하게 가시화되는 결과를 얻었다.
최근 집중 육성산업으로 분류되어 연구 및 투자가 되고 있는 반도체, 정보통신, 바이오산업, 디스플레이 등에서 초정밀화와 저비용, 대량생산을 하기 위해서 기존의 공정을 대체할 수 있는 새로운 나노공정기술의 요구가 급증하고 있다 최근에는 극초단파 특성으로 인하여 극미세 형상을 가공할 수 있는 펨토초 레이저(femto second laser)를 나노공정에 적용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 기존의 쾌속조형공정을 응용하여 다른 공정으로는 제작이 불가능한 나노 스케일에서 3차원 자유곡면을 가지는 구조물을 제작할 수 있는 공정개발에 대하여 다양한 연구가 진행되고 있다.(중략)
현재 생물분자의 기능적 관점에서 단백질 구조에 관심이 많이 모아지고 있다. 단백질의 기능은 구조에서 기인하기 때문에 두 단백질의 구조간의 유사성을 측정할 수 있는 방법은 두 단백질의 기능의 유사성을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 두 단백질의 구조의 유사성을 측정하기 위한 단백질의 새로운 표현(representation)으로 3차원 에지 히스토그램을 제안한다. 단백질의 3차원 구조를 작은 복셀(voxel)로 이루어진 공간으로 나누고 복셀들로부터 3차원 에지 히스토그램을 추출하여 두 단백질간의 유사도 계산에 이용한다. 이를 통하여 단백질의 검색 및 분류를 시도한다.
본 연구에서는 주물의 유통해석결과를 3차원 모델로 복원하여 가상현실 디스플레이 상에 가시화 하는 방법을 제안한다. 먼저 기존 CAE 해석 소프트웨어를 사용하여 유한차분법 기반 열유동 수치해석을 수행한다. 이 과정에서는 주물의 설계모델은 그 형태가 규칙적인 사각형 격자에 근사되며 용탕을 주형에 주입하는 것을 시작으로 충전이 완료될 때까지 사전에 정의된 단계수만큼 반복적으로 전체 복셀에 대한 충전도와 온도수치가 기록된다. 다음 단계에서는 그 결과별 입력으로 하여 복셀 단위로 주울 형태를 복원한다. 이 때 유통진행에 따른 각 단계에서 각 복셀의 충전여부와 온도수치를 색상에 대응시켜 복셀의 색상을 결정한다. 복원 모델은 수평형 가상현실 디스플레이 장치인 Projection Table 상에서 가시화 하였으며 액티브 스테레오 방식으로 입체화면을 제공한다.
본 논문에서는 하이퍼그래프의 고유벡터를 척도로 하여 fMRI기반 Brain Network를 분석하여 중요한 허브노드를 찾는 방법론을 제시한다. 이 방법을 비디오게임을 수행하면서 촬영한 기능적 자기뇌영상(fMRI) 데이터인 PBAIC 2007 데이터셋에 대하여 그 유용성을 검증하였다. 이 데이터는 각 20분씩 세 세션을 촬영한 것이며 처음 두 세션에는 13가지의 감정 항목의 평가치가 각 스캔마다 주어진다. 한 피험자의 첫번째 세션 데이터로부터 13가지 감정 항목에 대하여 상관관계가 높은 각각의 복셀(voxel)들을 추출하였다. 이 13가지의 복셀들의 집합들을 각각 하이퍼에지로 보고 하이퍼그래프를 구성하였다. 하이퍼그래프로부 터 인접 행렬(adjacency matrix)를 구성한 후 고유치(eigenvalue)와 고유벡터(eigenvector)를 구하였다. 여기서 고유치가 가장 큰 고유벡터의 원소들은 각 복셀들의 중앙성(centrality), 즉 중요성을 나타내며 이로부터 감정과 관련된 중요한 허브 복셀들과 그들의 국소적 집합인 모듈을 찾았다. 모듈들은 감정 및 작업기억(working memory)과 관련된 뇌 영역들의 클러스터(cluster)로 추정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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