Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.892-894
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2005
본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.
3D medical image reconstruction techniques are useful to figure out complex 3D structures from the set of 2D sections. In the paper, 3D medical image reconstruction system is constructed under PC environment and programmed based on modular programming by using Visual C++ 4.2. The whole procedures are composed of data preparation, gradient estimation, classification, shading, transformation and ray-casting & compositing. Three speed optimization techniques are used for accelerating 3D medical image reconstruction technique. One is to reduce the rays when cast rays to reconstruct 3D medical image, another is to reduce the voxels to be calculated and the other is to apply early ray termination. To implement 3D medical image reconstruction system based on PC, speed optimization techniques are experimented and applied.
Computed tomography, which obtains section images from reconstruction process using projection images, has been applied to various fields. The spatial resolution of the reconstructed image depends on the device used in CT system, the object, and the reconstruction process. In this paper, we investigates the effect of the number of projection images and the pixel size of the detector on the spatial resolution of the reconstructed image under the parallel beam geometry. The reconstruction program was written in Visual C++, and the matrix size of the reconstructed image was $512{\times}512$. The numerical bar phantom was constructed and the Min-Max method was introduced to evaluate the spatial resolution on the reconstructed image. When the number of projections used in reconstruction process was small, artifact like streak appeared and Min-Max was also low. The Min-Max showed upper saturation when the number of projections is increased. If the pixel size of the detector is reduced to 50% of the pixel size of the reconstructed image, the reconstructed image was perfectly recovered as the original phantom and the Min-Max decreased as increasing the detector pixel size. This study will be useful in determining the detector and the accuracy of rotation stage needed to achieve the spatial resolution required in the CT system.
최근 수년간 의료영상분야는 국내외적으로 급격한 발전을 거듭하고 있다. 특히 자기공명영상장치 (Magnetic Resonance Imaging), X-ray CT(Computed Tomography)와 단층촬영장치는 인체내부를 비침습적(non-invasive)으로 영상화함으로써 해부학적인 질병진단에 많은 장점을 가지고 있다. 이와같은 단층영상 재구성에는 역매트릭스법(matrix inversion). 반복재구성법(interative method), 역투영 법(back-projection), 2차원 Fourier 변환법(2D FFT), 중첩재구성법(Filtered back-projection) 등의 다양한 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 X-ray CT에서의 단층영상재구성 기법 중 널리 사용되고 있는 Filtered Back Projection 기법의 연산순서도와 연산량을 분석하고 이를 시뮬레이션을 통하여 확인하고 실시간 영상재구성을 위하여 범용 Digital Signal Processor의 병렬처리시스템 구성에 기반된 최적 Architecture를 선정하고자 한다.
Reconstruction aspects of spiral scan imaging for ultra fast magnetic resonance imagine(MRI) have been investigated with polar and rectangular coordinates-based reconstruction. For the reconstruction of the spiral scan imaging, acquired data in spiral trjectory should be converted to polar or rectangular grids, where interpolation techniques are used. Various reconstruction algorithms for spiral scan imaging are tested, and reconstructed image qualities are compared with computed phantom. An improved reconstruction algorithm with dc-offset correction in projection domain is proposed, which provides the best reconstructed image quality from the simulation. Image artifact with existing algorithms is completely removed with the proposed method.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.16
no.6
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pp.16-21
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1979
Two dimensional kernels which reconstruct a tomographic image from a blurred one formed by simple back-projection are investigated in the frequency domain and their performances are compared. The kernels are derived from a point spread function of the tomographic system and have the form of a ramp filter modified by several window functions to suppress ringings or artifacts in the reconstruction. Computer simulation using computer-generated phantom image data with different filter functions has been carried out. In this simulation, it is found that the computation time for 2-D reconstruction is much less than that of 1-D convolution method by a factor of ten or more whereas the reconstructed image quality of the former is far poorer than the latter. In 2-D reconstruction heavy windowing results in less noisy reconstruction but details smear out in this case. The trade-offs between these points are considered.
The purpose of this study was to examine the usefulness of 3D reconstruction images in breast MRI by performing a quantitative comparative analysis in patients diagnosed with DCIS. On a 3.0T MR scanner, subtraction images and 3D reconstruction images were obtained from 20 patients histologically diagnosed with ductal carcinoma in situ (DCIS). The findings from the quantitative image analysis are the following: The 3D reconstruction images showed higher SNR at the lesion area, ductal area, and fat area that of the subtraction image. In addition, the CNR were not significantly different in the lesion area itself between the subtraction images and 3D reconstruction images.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.485-488
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2002
본 논문은 의학 연구 및 교육, 환자 치료를 위해 보다 정확한 정보를 제공하고자 의료 영상 중에 가장 많이 사용하는 의료 영상인 뇌 MR 영상의 횡단면만을 가지고 3차원으로 가시화한다. 3차원으로 재구성하는데 있어서 원 영상의 모형을 자연스러운 표현을 위해서는 층 영상과 층 영상간의 보간 영상이 필요하므로 이를 생성하는 방법에 대해서 제안한다. 그리고 3차원 재구성에 필요한 정보를 추출하기 위해 각 영상에서 머리와 뇌 영역의 윤곽선 정보를 추출하고 가시화의 시간을 줄이기 위해 윤곽선 정보에서 특징점을 추출하여 이를 기반으로 하여 3차원으로 재구성 한다.
The filtered back projection in the image reconstruction algorithms for the clinic computed tomography system has been widely used. Noise of the reconstructed image was examined under the input noise for parallel and fan beam geometries. The reconstruction images of $512{\times}512$ size were carried out under 360 and 720 projection by the Visual C++ for parallel beam and fan beam, respectively, and those agreed with the original Shepp-Logan head phantom very much. Noise was generated because of intrinsic restriction (finite number of projections) for the image reconstruction algorithm, filtered back projection, when no input noise was applied. Because the result noise was rapidly increased under 0.5% input noise ratio, technologies for reducing noise in CT system and image processing is important.
Diverse designs of collimator have been applied to Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) according to the purpose of acquisition; thus, it is necessary to reflect geometric characteristic of each collimator for successive image reconstruction. This study carry out reconstruction algorithm for imaging system in nuclear medicine with pinhole collimator. Especially, we study to solve sampling problem which caused in the system model of pinhole collimator. System model for a maximum likelihood expectation maximization (MLEM) was developed based on the geometry of the collimator. The projector and back-projector were separately implemented based on the ray-driven and voxel-driven methods, respectively, to overcome sparse sampling problem. We perform phantom study for pinhole collimator by using geant4 application for tomographic emission(GATE) simulation tool. The reconstructed images show promising results. Designed iterative reconstruction algorithm with unmatched system model effective to remove sampling problem artefact. Proposed algorithm can be used not only for pinhole collimator but also for various collimator system of imaging system in nuclear medicine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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