본 논문에서는 이진 집합하에서 칼라 공간과 형태 정보를 가지고 새로운 영상검색 방법을 제시한다. 각 영상에 대한 칼라 공간 정보는 칼라 이진세트에 의해 구해지고 형태정보는 영역 세그멘테이션에 의해서 구해진다. 영상 검객 과정에서, 질의 영상과 데이터베이스 영상들의 칼라 및 영상 이진세트들을 비교하여 검색될 후보영상의 집합이 결정된다. 특히, 유사도 측정은 시차적으로 유사한 칼라들의 분포와 객체의 칼라공간 및 형태 특징에 가중치를 고려한 검색이 가능하도록 하였다. 또한 검색 과정의 속도를 향상시키기 위해 후보영상에 대한 복잡한 유사도 측정을 단순히 수행할 수 있도록 새로운 검색 기법을 제안하였다. 위에서 제안한 방법과 3,000개의 화상들로 이루어진 영상 데이터베이스에 대한 구현 실험을 수행하여 제안된 칼라 공간 및 형태특징을 기반으로 한 영상 검색이 비교적 효과적인 결과를 보였다.
본 연구는 동영상으로부터 내용기반 검색을 위하여 동영상의 연속된 프레임간의 영상의 내용 변화를 찾아내어 프레임의 시간정보와 번호판 프레임 영상을 통하여 얻어진 정보를 데이터베이스화하여 검색하는 시스템을 제안한다. 얻어진 동영상을 배경프레임과 처리프레임의 비교영역의 영상의 특징정보를 비교하여 원하는 프레임을 찾는다. 차량의 통과 시간과 차량의 번호판 프레임을 자동으로 추출하여 동영상을 내용과 함께 저장하여 원하는 차량의 동영상 부분을 보여주는 웹에서의 검색시스템이다. 이는 교통정보를 구축 동영상이 포함하고 있는 내용 즉 통과 차량의 정보를 제공할 수 있게 된다.
본 논문은 형태학적 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 잡음에 강한 효율적인 영상분할에 대해서 논의하고자 한다. 기존의 형태학적 워터쉐드 알고리즘에 의한 영상분할은 크게 형태학적 연산자에 의한 영상의 단순화, 경사 영상 생성, 워터쉐드 알고리즘 수행 그리고 영역 병합 등의 여러 단계에 걸쳐 이루어진다. 그러나 기존의 형태학적 워터쉐드 알고리즘에 의한 영상분할은 과분할이 많이 일어나는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 과분할을 줄이기 위해 잡음에 강한 형태학적 연산자에 의한 경사영상을 생성하고 워터쉐드 알고리즘을 적용 후 통계적인 콜모고로프-스미르노프 검정을 사용하여 인접한 영역 간의 픽셀 값 분포를 비교함으로써 부적절한 영역 병합을 최소화하였다. 본 논문에서 제안한 영상분할의 성능을 평가하기 위해 기존의 방법과 정성적이고 정량적인 비교뿐 만아니라 영상분할에 소요되는 계산시간까지 비교하였다.
본 논문에서는 프랙털 영상 부호화시 부호화 시간이 장시간 소요되는 단점을 보완하기 위한 고속 프랙털 영상 부호화 알고리즘을 제안하고, 그 알고리즘의 성능을 기존의 방법과 비교 분석하였다. 기존의 프랙털 영상 부호화 방식은 원 영상을 축소하여 비교될 영상으로 만들고, 축소된 영상에 대한 원 영상의 축소변환의 고정점을 얻기 위해 축소된 영상의 전체 영역을 탐색함으로써 많은 부호화 시간이 소요되었다. 그러나 제안한 알고리즘은 스케일링과 탐색영역제한 방식을 이용하여 부호화 시간을 대폭 단축시켰다. 그 결과로서 Jacquin 방법과의 비교 시 제안한 알고리즘은 수십배 이상의 부호화 시간을 단축시켰으며, 복원된 영상의 화질은 다소 감소하고 압축률은 약간 증가하였다. 따라서 제안한 알고리즘이 기존의 방법들에 비해 부호화 시간 면에서 크게 향상되었음을 확인할 수 있었다.
목적: 호흡정지 간 자기공영상에서 국소 간 병변을 발견함에 있어 동위상(inphase) 방식과 역위상(opposed-phase) 방식의 fast multiplanar spoiled gradient recalled(FMPSPGR) 영상간의 효율성을 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 다른 검사를 통해 국소 간 병변이 발견되었거나 의심되었던 45명의 환자의 78개의 병변에 대한 고속경사에코대열의 동위상과 역위상 영상을 비교하였다. 병변 발견률을 평가하기 위해 세 명의 사전 정보 없는 판독의가 독립적으로 영상을 검토하였다. 간의 신호대잡음비, 병변과 간의 대조대잡음비 및 간과 비장 간 대조대잡음비를 비교하였다. 세 명의 동의에 의해 어느 대열에서 영상의 질이 더 나은지 결정하였다. 결과: 역위상 영상에서 판독의 1, 2, 3이 각각 61(78%), 61(78%), 및 63(89%)개의 병변을 정확히 발견하였다. 동위상 영상에서 각 판독의가 66(85%), 65(83%) 및 65(93%)개의 병변을 발견하였다. 두 영상을 조합하였을 때, 71(91%), 69(88%) 및 76(97%)개의 병변이 각각 발견되었다. 간세포암이 증례에서 간-병변간 대조대잡음비는 역위상 영상에서 더 컸으나(p<0.05), 다른 병변에서의 의미 있는 차이는 보이지 않았다. 간-비장간 대조잡음비는 역위상 영상에서 높았으나(p<0.1), 간의 신호대잡음비는 동위상 영상에서 더 높았다. 결론: 국소적 간 병변을 놓치지 않고 발견 하기 위새서는 동위상 영상과 역위상 영상을 모두 이용하는 것이 바람직하다.
목적 : 본 논문에서는 DIR 영상을 이용하여 두뇌의 피질두께측정 연구를 수행하는 한편 평행 영상기법 중 하나인 GRAPPA (generalized autocalibrating partially parallel acquisitions)를 이용하여 GRAPPA 인자 (reduction factor, R)가 2일 때와 평행 영상기법을 이용하지 않았을 때의 결과 비교를 통해 3D DIR 영상의 획득시간 단축 가능성을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 3.0T 자기공명영상장치 (Siemens Tim Trio MRI scanner)의 3D DIR 펄스열을 이용하여 6명(남자 3명, 여자 3명, $25.33{\pm}2.25$살)의 정상인 뇌에 대한 3차원 영상을 얻었다. GRAPPA 시뮬레이션은 R=2 일 때를 가정하여 수행되었고 두뇌 피질두께측정을 위해 Analyze 9.0과 Freesurfer v.4.3.0 프로그램을 사용하였다. 결과로 얻은 데이터를 T-검증을 이용하여 비교분석 하였다. 결과 : GRAPPA 기법을 통하여 복원한 영상이 잡음이 증가하는 경향을 보였으나 두뇌 피질두께 측정에는 별다른 영향을 미치지 않았다. 통계분석을 통해 비교한 결과 대부분의 두뇌 영역에서 참조영상과 GRAPPA 기법을 이용한 영상의 차이가 유의하지 않았다. 결론 : 피질두께측정 연구에 있어서 3D DIR영상의 문제점 중 하나는 긴 영상획득시간이다. 따라서 평행영상 기법 중 하나인 GRAPPA 영상기법을 적용하면 피질두께측정 연구결과의 큰 차이없이 영상 획득 시간을 단축시킬 수 있다.
목 적 : 두경부 치료계획 CT영상에서 dental implant로 인한 metal artifact 발생 시 O-MAR(Metal artifact Reduction for Orthopedic Implants)(ver. 3.6.0, Philips, Netherlands)를 적용할 수 있을지 여부를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 모든 CT영상은 Brilliance Big Bore CT(Philips, Netherlands)에서 관전압 120kVp, 2mm 두께로 촬영하였으며, O-MAR를 이용하여 Metal artifact reduction 후 전산화치료계획장비(Eclipse ver 10.0.42, Varian, USA)로 원본영상과 비교, 분석하였다. O-MAR의 기본적인 성능 테스트를 위해 Metal artifact가 발생하지 않은 영상과 발생한 영상에서 O-MAR 적용시, HU 변화를 검증하기 위해 원통형 팬텀과 cerrobend 막대, 불균질 팬텀을 이용하여 실험하였다. 각각의 원본 영상과 O-MAR 적용 영상에서 관심영역 내 HU 변화를 측정하였다. 이를 바탕으로 본 연구의 주목적인 dental implant로 인한 metal artifact 발생 영상을 재현하기 위해 팬텀을 제작하여 사용하였고, 실제 임상 환자 영상에 O-MAR를 적용한 영상과 원본 영상 그리고 artifact 부분을 보정한 영상의 선량 분포를 SNC Patient(Sun Nuclear Co., USA)로 비교하였다. 결 과 : 두경부에서의 metal artifact를 재현한 원본 영상과 O-MAR 적용영상의 선량 분포를 비교한 결과 gamma passing rate 는 2 mm / 2% 기준으로 99.8%, 일치를 보였다. 실제 임상 환자 영상을 바탕으로 O-MAR 적용 전후 영상과 density corrected CT 영상에 동일한 조건으로 치료 계획을 수립하여 선량 분포를 비교한 결과는 98.5% 일치로 비교적 높은 gamma passing rate를 보였다. 전체적인 선량 분포 차이는 모두 2% 이내로 팬텀 실험과 실제 임상 환자 영상 실험에서 비슷한 결과로 나타났다. 하지만 선량 편차가 적더라도 국소적으로 집중되어 있는 것은 문제의 소지가 될 가능성이 있다. 화질 개선 면에서는 모든 실험에서 O-MAR 적용영상이 원본에 비해 개선됨을 알 수 있었으나, 두경부 metal artifact를 재현한 팬텀 영상 air cavity 내에서 최대 HU 값이 상승하는 경우가 생겼고, 환자 영상에서는 air cavity가 tissue로 잘못 보정되는 경우 또한 발견할 수 있었다. 결 론 : 업체에서 제시한 사용제한 사항인 피부 근처와 저밀도 영역이 공존하는 두경부에서 O-MAR의 사용 가능성을 확인해 본 결과, 원본의 왜곡과 보정이 동시에 일어났다. 심지어 팬텀 실험보다 더 심한 artifact가 생긴 환자의 경우 air cavity가 tissue로 잘못 보정되는 경우도 발생하였다. 결과적으로 아직까지는 O-MAR 알고리즘이 air cavity와 photon starvation artifact를 정확히 구분하지 못하는 것으로 보인다. 선량 측면에서의 영향은 임상에서 배제될 만큼 큰 차이를 보이지는 않았다. 임상에서 원본과 O-MAR 적용 영상을 비교하며 작업한다면 contouring, artifact 보정작업, DRR 화질 개선 등에 도움을 받을 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 제한요소가 많은 임베디드 환경에서의 실시간 Motion-JPEG 전송을 초점으로 하고 있으며, 현재에 얻어진 이미지와 이전의 이미지를 비교하여 움직임이 있는 부분의 블록만을 전송하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 처리시간과 처리 데이터 용량에서 이득을 얻기 위해 DCT 영역에서 두 영상을 블록 단위로 비교한다. 영상비교에 필요한 임계값 추출은 물체가 이미 지상에서 여러 픽셀과 블록에 연속적으로 존재하는 현상을 이용하여 계산된다. 비교 시 DCT 연산자체외 특징인 저주파로의 에너지 패킹현상을 이용하며 전체 DCT 계수들을 비교하지 않고 DC 성분을 포함한 일정 개수의 AC 성분만 사용한다.
본 논문에서는 영상 합성을 위해 실시간으로 움직임 물체를 추출하고 움직임 물체의 홀이나 외곽선의 손실을 최소화하고 복원하는 알고리즘을 제안한다. 움직임은 기준영상과 현재 입력된 영상의 차이를 계산함으로써 검출 된다. 따라서 여기서 적당한 기준 영상과 검출 문턱치 방법의 선택이 필요하게 된다. 몇 가지 문턱치 선택 방법들이 연구되었나, 본 논문에서는 회귀적인 문턱치들을 이용한다. 그레이 영상을 통해 구해진 영역에서 칼라 값의 비교를 통해 손실된 영역을 복구하고 최종 실루엣 영상을 얻는다. 얻어진 움직임 물체의 실루엣 영상은 영상 합성에 이용한다.
Echo Planar Imaging (EPI) Spiral Scan 영상을 초고속 자기공명영상 기법으로서 전체 k-space의 데이터를 한번 scan에 다 받을 수 있기 때문에 데이터 측정시간을 100ms 이내로 단축시킬 수 있다. 이러한 초고속 영상 기법은 최근 활발히 연구되고 있는 뇌기능 영상과 관련하여 중요도가 더욱 커지고 있다. EPI는 직각좌표계에서 데이터를 받기 때문에 재구성은 비교적 쉬우나 eddy current를 많이 야기시키는 단점을 가지고 있다. 반면에 Spiral Scan 영상은 먼저 데이터를 원 또는 직각좌표계로 interpolation을 한 후 재구성하여야 하는 단점이 있으나, 상대적으로 eddy current가 작고, 방향과 무관하게 균일한 point spread function을 가지며, 혈류와 관련한 위상이 스스로 rephasing 되어 심장 영상 등에 유리한 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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