본 논문에서는 인공고관절과 환자의 고관절 부위를 각각 3차원 영상화한 후에 이들의 정합도 (fitness)를 측정하여 수치적인 정보로 제공함으로써 환자의 체형에 적합한 인공고관절을 선택하고, 더 나아가 정확한 시술방향과 시술깊이를 제공할 수 있는 모의시술시스템을 제시하였다. 이를 위해 region growing 기법등을 이용하여 환자의 CT 영상을 3차원화하고, 또한 인공고관절을 projection 기법 등을 통해 3차원 영상화하였으며, 지금까지 인공고관절 정합도 측정에 사용했던 단순한 단면적 비교방식과는 달리 삽입의 균일성도 가늠할 수 있는 새로운 정합도 측정 방식을 고안하여 적용하였다. 다양한 실험과 분석을 통하여 새로 제안한 정합도 측정 방법의 정확성과 우수함을 확인할 수 있었으며, 본 논문에서 제시하는 모의 시술시스템은 향후 정형외과 분야에서 인공무릎과 같은 다른 영역에서의 시술 보조 시스템으로도 응용될 수 있을 뿐만 아니라, 인공관절의 국산화 및 주문제작 등에성도 많은 활용을 할 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 초음파 의료용 탄성영상에서 변형률 영상을 모니터에 표시할 때 인간 시각 특성을 반영하여 단단한 부위는 어둡게 표시하고 무를수록 밝게 나타낸다. 따라서 종양이나 암이 존재하는 단단한 부위는 어둡게 나타나서 병변 내부의 콘트라스트는 저하되어 나타난다. 병변 영역은 단단하여 변형률 영상에서 어둡게 나타나므로 병변 내부를 좀 더 자세히 진단하는 방법으로, 누른 후의 신호를 누른 변형률만큼 다시 신장시켜서 얻는 전역 균일 신장 방법을 적용하여 영상의 명암을 반전시킴으로써 병변 부분의 콘트라스트를 올리는 방법을 제안하였다. 의료용 초음파 영상 진단기를 이용하여 탄성 모사 팬텀에서 초음파 데이터를 얻어서 제안한 알고리즘을 검증하여 유용성을 확인하였다. 전역 균일 신장 없이 회색조 컬러 맵을 반전해서 얻은 변형률 영상법에 비해 콘트라스트 대 잡음비가 최대 1.8배 정도 향상되었다.
혈액의 산소화와 불 산소화에 따른 국부적인 자화율 효과의 변화에 의한 자장의 불 균일성에 민감한 경사 자장 에코 기법은 현재의 뇌기능 MR 영상의 기본이 되고 있다. 일반적으로 이러한 경사 자장 에코기법은 $T2^{*}$ 혹은 BOLD효과에 의한 자장의 불 균일성의 증가가 신호의 감소로 나타난다. BOLD 효과는 주자장에 대한 핏줄의 방향이나 영상 형식, 즉, 횡단면, 관상면, 또는 시상면에 따라 달라진다. 그래서 영상 형식과 영상면에 대한 기울임 각에 따른 신호의 변화와 BOLD 효과의 변화에 대한 정량적인 연구를 하였다. 연구는 자화율 효과에 대해 다른 민감도를 가지는 TRFGE 와 CGE 기법으로 이루어졌다. 컴퓨터 모의 실험과 실험 결과를 본 논문에 나타내었다.
본 논문에서는 LCD TV용 필름의 균일성을 개선하고자, 소프트 엑스레이(soft X-ray)를 이용하여 볼트 연결기법과 컨벌루션(convolution) 함수기반의 영상처리를 결합한다. 필름의 프로파일에서 두께를 측정하는 라인 스캔과정에서 선원 변경 시 오프셋 오류가 발생한다. 이러한 선원의 오프셋 오류를 제거하고자, 인접한 3개 볼트의 영상에 대해 컨벌루션 함수를 적용함으로써 자동으로 두께 측정이 가능하고, 영상분석 성능을 향상한다.
측면주사소나 영상의 화질은 소나 운용 주파수의 영향을 받는다. 저주파 측면주사소나 장비로 얻는 영상은 저화질 영상이며, 잡음이 화질 저하의 요소 중 하나가 된다. 균일한 잡음을 가정하는 광학 영상과는 달리. 측면주사소나 데이터의 잡음은 해양 환경(장비 소음, 신호 간섭 등)에 의해 발생한다. 또한 소나 신호의 전달 손실을 보상하고자 시간변환이득(Time-Varied Gain, TVG)을 수행하며, 이로 인해 측면주사소나 영상에 비균일 잡음이 생성된다. 본 논문에서는 측면주사소나 영상에 포함된 비균일 잡음을 제거하는 구조적 희소성에 기반한 압축 센싱 알고리즘 (Structural Sparsity based Compressive Sensing, SSCS)을 제안한다. 영상의 구조적 특징 도메인에서 국부적 및 비국부적 모델링을 동시에 구현하여 계수의 희소성을 보장하면서 비국부적 자가 유사성을 강화한다. 그리고 잡음의 비균일성을 고려하여 비국부적 모델링을 보상한다. 다양한 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘의 우수성을 입증한다.
본 논문은 MR 영상의 비지도 분할을 위하여 MDL원리를 이용한 통계적 모델기반의 적응적 방법을 제안한다. 이 방법에서 조직 영역을 MRF로 모델링함으로써 잡음에 대응하고, 창으로 정의되는 국소영역 내의 밝기값을 가우스 혼합으로 모델링함으로써 영상의 비균일성을 흡수한다. 분할 알고리즘은 ICM을 기반으로 하며 MAP를 근사적으로 추정하고, 모델 파라미터를 국소영역으로부터 구한다. 파라미터 추정과 분할을 위한 창의 크기는 MDL원리를 이용하여 영상으로부터 추정한다. 실험에서 제안한 방법이 특히 비균일성이 있는 MR영상의 분할에서 국소영역의 영상특성을 잘 반영하였으며, 기존의 방법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 컬러 영상 데이터베이스에서의 효과적인 영상검색 및 비교를 위한 새로운 알고리듬을 제시한다. 이를 위하여 전처리 과정에서 조명의 영향을 배제하기 위한 새로운 컬러 균일성 보정 알고리듬을 제안하여 조명의 변화에 민감한 기존의 방법과는 달리 기준 영상의 조명조건을 입력 영상의 조명조건을 변화시킴으로써 히스토그램을 이용한 컬러 영상 검색에 있어서 적절하게 이용된다. 또한 제안하는 영상 정합 기법은 컬러 영상을 노드와 에지로 표현되는 그래프 형식으로 표현하여 그래프 정합방법을 통해 두 영상의 유사도를 측정한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 방법에 의해 영역화 고정이 없고 기하하적 정보추출을 위한 시간이 필요하지 않으므로 빠르면서도 우수한 검색 성능을 나타낸다.
최근의 진단의료용 방사선영상은 대부분 디지털영상으로 변환되었으나, 영상획득을 위한 조사조건 등 영상화질에 영향을 미치는 요소들에 관련하여서는 여전히 대부분 필름-스크린 시스템의 기준을 그대로 따르고 있으며, 실정이다. 뿐만 아니라 획득된 디지털영상에 대한 객관적인 화질평가 또한 임상에서 적용되고 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 디지털영상의 화질을 평가함에 있어 기본이 되는 요소인 화질의 균일성, NPS(noise power spectrum), MTF(modulation transfer function), NEQ(noise equivalent quanta) 등에 대한 평가를 임상에서 활용할 수 있도록 사용자 친화적인 윈도우 환경의 디지털영상화질 평가 프로그램을 MatLab을 이용하여 개발하였다.
균일한 광량의 빛이 카메라에 입력되었을 때 카메라 영상센서 각 픽셀은 이상적으로는 균일한 응답을 보여주어야 하지만 실제로는 그렇지 않다. 이러한 픽셀의 불균일 응답 특성은 영상품질에 직접적으로 영향을 미치지만, 고정된 형태의 잡음이므로 보정과정을 통해서 잡음을 제거할 수 있다. 영상센서 불균일 보정 방법은 특정 광량에서의 기준값만을 가지고 보정계수를 구하는 방법 등을 사용하곤 했지만, 센서의 비선형성으로 인하여 신호가 작은 경우, 혹은 반대로 아주 큰 경우에서는 보정 효과가 크지 않다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 영상센서의 비선형 특성을 고려하여 픽셀 불균일 보정계수 계산하는 방법을 기술하고 자체 구현한 카메라와 별도의 시험셋업을 이용하여 불균일도 시험을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 시험결과는 비선형성 모델을 기반으로 한 보정 알고리즘을 적용했을 때, 모든 광량에서 가장 좋은 성능을 보여주었다.
본 연구는 유전체 효과를 줄이기 위해 26cm 영상영역 이상에서 사용하고 있는 Multi-transmit 기법을 26cm 이하에 적용하여 유용성을 알아보고자 하였다. 연구방법은 ACR 팬텀에 26cm 이하의 영상영역을 설정한 후, Multi-transmit 기법 적용 전 후 T1, T2강조영상의 균일도와 신호 대 잡음비, 영상획득시간을 비교하였다. 연구결과, 영상의 균일도와 SNR은 적용 후 유의한 차이가 없었으며, 영상획득시간은 적용 전에 비해, T1강조영상에서 46.8%, T2강조영상에서 18.9% 감소하였다. 결론적으로 Multi-transmit 기법을 26cm 이하의 얇은 부위에 적용하면, 영상의 질은 유지하면서 영상획득시간을 획기적으로 줄일 수 있어 임상적용에 유용하리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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