복잡한 불균질성을 가지는 뼈의 경우 물성치 분포를 B-스플라인 볼륨 함수를 이용해 표현하는 것이 적합하다고 알려져 있다. 물성치 분포에 대한 B-스플라인 볼륨 함수는 CT 영상의 각 화소값들을 보간하여 얻을 수 있다. 그러나 뼈의 CT 영상 데이터는 3차원이며 크기가 매우 크기 때문에 보간 시간이 오래 걸리며, 많은 컴퓨터 메모리가 필요하다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 영상이 가지는 화소 간격의 균일성 및 B-스플라인 기저 함수의 특징을 이용해 B-스플라인 볼륨 보간 문제를 단순화 시킨다. 이는 결과적으로 계산 시간 및 메모리 사용량을 줄여준다. 검증을 위해, 제안한 방법을 컴퓨터 프로그램으로 구현하였으며, 실험을 통해 계산 시간이 줄어든 것을 확인하였다.
IC 기판의 가장 중요한 성질들의 하나는 넓은 영역에 걸쳐 균일해야만 한다는 것이다. 웨이퍼 결함 분석의 다양한 물리적 접근 방법 중에서 적외선 조사 기법에 특별한 관심이 모아지고 있다. 특히, 높은 공간적 분해력을 가지고 있는 근적외선 흡수 방법은 반-절연 GaAs 내의 결함들을 직접적으로 관찰하는데 이용되고 있다. 적외선 전송에 기초를 둔 이 기법은 신속하고 비파괴 적이다. 이 방법은, 직접적으로 GaAs 반도체의 적외선 영상은 결함의 광흡수 작용에 기인한 것임을 밝히고 있다. 반-절연 GaAs 내의 EL2에 관련된, 비 균일 적으로 분포된 결함들의 적외선 흡수 영상에서 콘트라스트가 반전되는 현상에 대해 새로운 모델을 제시하고 있다. 저온 포토퀀칭 실험은, 직접적인 방법으로, GaAs 웨이퍼의 콘트라스트 반전 영상은 밴드갭의 지엽적인 변동이나 전하 재분포에 의한 것이 아니라 흡수와 산란의 두 메커니즘에 의한 것임을 증명하고 있다.
본 연구는 3차원 자화강조영상 획득 시 재구성되는 위상영상의 겹쳐진 위상과 현격한 자화율 차이에 의한 영상의 불균일성을, 낮은 주파수 대역폭을 제한하는 High Pass Filter(HPF)를 적용함으로써 개선하고자 하였다. 연구방법은 2013년 11월부터 2014년 3월까지 3차원 자화강조영상 검사를 받은 환자를 대상으로 high pass filter의 적용 전후 영상 간 차이를 확인하기 위하여 기존의 위상영상과 HPF를 적용한 새로운 위상영상의 최대, 최소 신호강도 차이 및 불균일도를 비교 분석하였다. 연구결과, HPF 적용 전후에 따른 최대, 최소 신호강도의 차이는 274.16%(498.98), 불균일도는 439.55%(19.83) 감소하였다. 이는 HPF를 적용하여 낮은 주파수를 차단한 새로운 위상영상이 기존의 위상영상에 비해 겹쳐진 위상신호를 효과적으로 제거하여 영상의 균일도가 높아졌음을 의미한다. 결론적으로 3차원 자화강조영상 획득 시 재구성되는 위상영상에 HPF를 적용하면 겹쳐진 위상과 현격한 자화율 차이에 의한 영상의 불균일성을 효과적으로 개선할 수 있어 영상의 질을 크게 개선할 수 있다.
문자 인식 및 영상 인식 분야의 대부분의 연구들은 이진영상(binary image)을 바탕으로 이루어진다. 하지만, 입력영상에서 보다 많은 정보를 얻기 위해 명도영상(grayscale image) 으로 입력받아 필요한 정보를 추출한후 이진영상으로 변환하여 처리하는 방법도 많이 사용되고 있다. 이런 경우, 명도영상으로부터의 보다 깨끗한 이진영상의 획득 여부는 시스템의 성능과도 밀접한 관계가 있다. 본 논문에서는 기존의 대부분의 이진화 방법과는 달리, 실제 이진화를 수행하기 이전에 여러 가지 필터링 기법을 사용하여 영상의 질을 개선시키는 영상개선기법을 사용한후, 기존의 이진화방법을 사용하여 명도영상을 이진화하는 방법을 제안하고자 한다. 영상의 질을 개선시키기 위해서 BM 필터링, 경게선 개선 필터링, Erosion필터링 방법을 사용하였으며 , 기존의 이진화방법으로는 전역적 이진화 방법중 하나로써 클래스간 분산을 이용한 Ostu 방법[1]을 사용하였다. 다양한 종류의 문서를 대상으로 실험하였는데 평가실험에 사용된 영상은 문서 특성에 따라 균일하지 않은 배경을 가진 영상, 순수하게 텍스트로만 구성된 영상, 선성분이 많으며 명도값이 다양하게 나타나는 영상, 텍스트와 선성분이 함께있는 영상 등 크게 4가지 부류로 구분하였고, 평가대상 영상에 대해 매개변수의 개수, 끊어진/잃어버린 /뭉게진 물체가 적은 정도, 실행속도, 매개변수 결정의 용이성, 잡영이 적은 정도를 평가기준으로 선정한 후, 정량적인 평가가 어려운 항목에 대해서는 9개의 등급으로 나누어 이진화 된 영상의 특성을 분석, 평가하였다.
QA 과정을 통해 30개의 정규화 보정값을 얻고, 1개의 기준 데이터 설정 후 29개의 정규화 보정값과 비교하였다. 또한 각 정규화 보정값을 PET raw data 에 적용시켜 재구성된 영상을 동일한 ROI를 그려 SUV 와 count 로 비교평가 하였다. 30개의 정규화 보정값은 차이가 발생하지 않았으며, 각각의 정규화 보정값을 적용시킨 PET 영상도 크게 차이가 없었다. 핵의학 영상은 정량분석을 위해 불감시간 보정 및 광자의 감쇠 및 산란 등 물리적 현상에 대한 보정이 필요하고, 정규화 보정 또한 무시할 수 없는 보정 과정이다. 따라서 이런 과정을 통해 PET 장비의 균일성이 유지되고 여러 디텍터의 효율도 균등해야 영상의 왜곡을 방지할 수 있고, 질 좋은 영상을 만드는데 꼭 필요한 과정이므로 매일 QA 과정이 필요하다고 사료된다.
목적 황색육아종성 담낭염을 벽비후형 담낭암으로부터 감별진단하기 위한 자기공명영상(MRI) 점수체계를 고안하고, 그 점수체계의 진단능을 영상의학과 의사의 시각적 평가와 비교하고자 한다. 대상과 방법 복부 MRI 및 수술을 시행한 각각 황색육아종성 담낭염과 벽비후형 담낭암으로 진단된 23명과 35명의 환자를 후향적으로 분석하였다. 세 명의 영상의학과 의사가 모든 MRI 소견을 분석하였다. 저자들은 이러한 MRI 소견을 이용하여 벽비후형 담낭암으로부터 황색육아종성 담낭염을 감별진단하기 위한 점수체계를 고안하였고 이 점수체계의 진단능을 수신자 운영 특성 곡선의 곡선 하 면적을 영상의학과 의사의 시각적 평가와 비교하였다. 결과 9가지의 MRI 소견이 두 질환의 감별에 유의미한 차이를 보였다: 미만형 벽 비후(p < 0.001), 점막 균일성(p = 0.002), 벽내 T2 고신호강호(p < 0.001), 점막 당김(p = 0.016), 담낭 결석(p < 0.001), T1 중등도 혹은 고신호강도(p = 0.033), 확산 제한(p = 0.005), 조영증강 패턴(p < 0.001), 조영증강 최고점 시기(p = 0.008). MRI 점수체계는 곡선 하 면적이 0.972로 뛰어난 진단능을 나타내었고 이는 영상의학과 의사의 시각적 평가보다 유의미하게 높았다. 결론 MRI 점수체계는 황색육아종성 담낭염을 벽비후형 담낭암으로부터 감별진단하는 데 있어 영상의학과 의사의 시각적 평가보다 좋은 진단능을 나타내었다.
영상 데이타는 전송, 검출 및 처리과정에서 여러 잡음에 의해 훼손될 수 있다. 적응성 가중 메디안 필터라는 공간변화 필터를 사용하여 X-선 산란 잡음을 제거하였다. 제안된 필터는 처리 윈도우 내 각 픽셀의 국소 통계치의 변화에 따라 필터의 성능이 변화하여 에너지를 최대한 보존하면서 잡음만을 제거하고자 이러한 국소 통계값에 근거한 적응성 가중 메디안 필터(AWMF)를 제시한다. AWMF를 구현함에 있어 두 가지 방법으로 나뉘는데, 우선 국소 통계의 특성에
커널 기반 평균 이동 물체 추적(kernel-based mean-shift object tracking) 방법은 신뢰할 수 있는 물체 추적의 실시간 구현이 가능하기 때문에 최근 많은 관심을 받고 있다. 이 알고리즘은 표적 모델과 표적 후보 간의 히스토그램 유사성 비교를 통해 최적의 평균이동 벡터를 찾는데, 실시간 구현을 위해 대부분의 알고리즘에서는 색-공간의 균일 양자화를 수행한다. 하지만, 영상의 명암 분포가 편중되어 있는 경우 색-공간의 양자화 후 히스토그램 분포가 몇 몇 빈에 집중되기 때문에 히스토그램 유사성 비교의 정확도를 감소시키게 되고, 따라서 추적의 성능이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램 빈을 적응적으로 조절하는 비-균일 양자화 알고리즘이 제안되었으나 높은 복잡도로 인해 실시간 추적 알고리즘에 부적합한 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 표적 모델에 대한 히스토그램 평활화를 수행한 후 색-공간의 균일 양자화를 수행하는 형태의 고속 비-균일 양자화 기법을 제안함으로써, 색-공간 양자화 후에도 표적 모델의 명암 분포가 전 색-영역에 고르게 분포되도록 함으로써 실시간 평균 이동 추적 기법의 추적 성능이 개선될 수 있도록 하였다. 제안하는 색-공간 양자화 기법을 통해 표적 모델과 비교 후보군 사이에 비교 대상이 되는 색 요소가 증가하게 되며, 보다 정확도 높은 히스토그램 유사성 결과를 얻을 수 있었다. 물체 추적용 영상을 통한 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 복잡도 증가가 거의 발생하지 않는 동시에, 기존 비-균일 양자화 알고리즘 결과와 유사하거나 좀 더 나은 추적 결과를 보여주었다.
본 논문은 그림자의 기하학 정보와 광원의 종류 및 방위에 관계없이 그림자 밝기가 점진적으로 변하거나 변화가 없다는 가정과 그림자는 어둡다는 공리를 기반으로 임의의 복잡한 자연 영상에서 그림자를 검출하는 기법을 제안한다. 먼저, 전처리를 통하여 그림자 후보영상을 검출한다. 다음으로, 인접화소들 사이의 선형독립성을 낮추기 위하여 유사 밝기를 대표 밝기로 표현하는 균일 양자화를 수행한다. 마지막으로, 그림자 밝기의 선형적 변화 특성을 이용하여 선형독립성이 낮은 그림자를 검출한다. 임의의 단일 자연영상의 실험에서, 제안한 알고리즘은 본영과 단색 배경을 갖는 반영 및 셀프그림자의 검출에 강건함을 보였다.
본 연구는 전신 GSO PET 스캐너를 사용하여 Cs-137 투과 선원을 이용한 감쇠보정기법들을 평가하는 것이다. 이를 위하여, 4개의 모양이 다른 팬텀들을 사용하여 감쇠보정기법들을 검사하였다. 뇌영상을 위하여 256 mm의 시야가 사용되었고, 약 110MBq의 F-18 선원이 팬텀실험을 위해 사용되었다. 감쇠를 보정하기위해서, 방출선원이 팬텀에 주입된 후, Cs-137점선원의 투과 스캔 데이터가 획득되었다. 방출선원 데이터는 산란보정을 하였고, 4가지 종류의 감쇠보정기법을 이용하여 감쇠보정을 하였다. 재구성된 팬텀 영상들이 비교평가되었고, 임상 뇌영상은 핵의학 의사들이 평가를 하였다. 결과적으로 균일성 평가를 위한 원형팬텀의 영상에서, 측정감쇠보정기법을 이용시 가운데 부분이 떨어져 보였으나, 나머지 감쇠보정 기법들에서는 균일하게 보였다. 임상 뇌 데이터의 경우, 두개골에 대한 감쇠 효과를 볼 수 있었고, 두개골에 대한 감쇠보정이 적용되지 않은 영상에서는 인공산물이 발생하는 것을 보여주었다. 결론적으로, 정량적 뇌영상에 대한 정확도를 높이기 위해서, 두개골에 대한 감쇠보정이 적용된 개선된 감쇠보정 방법이 요구되어진다. 본 연구는 앞으로 Cs-137 점선원을 이용한 감쇠보정기법이 포함된 뇌 PET 영상 장치를 개선하는데 유용할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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