• 전기의세계
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• 제45권8호
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• pp.30-35
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• 1996

본고에서는 의료영상의 3차원 visualization을 위한 표면 모델링 방법에 대하여 살펴보기로 한다. 먼저 다음 장에서는 visualization 방법들을 여러 가지 관점에서 간단히 분류하고, 3장과 4장에서는 표면 재구성법과 체적 재구성법에 대해 다룬다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제18권2호
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• pp.217-225
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• 2020

해체 원전에서 총 폐기물의 약 70~80%에 해당하는 많은 양의 콘크리트 폐기물은 해체 폐기물의 대부분을 차지한다. 해체 시 발생된 콘크리트 폐기물은 핵종별 농도에 따라 규제해제 폐기물과 방사성폐기물로 정의할 수 있다. 따라서, 방사성 콘크리트 폐기물의 처분 비용을 저감하기 위하여 자체 처분 및 제한적 재활용을 위한 제염 작업의 수행이 중요하다. 그러므로 콘크리트 폐기물의 효율적인 제염 작업을 위해 내부 방사능 분포를 예측하는 것이 필수적이다. 본 연구는 원전 해체 시, 발생되는 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포를 예측하기 위하여 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법의 성능을 비교하였다. 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법으로 단순 역투사(SBP), 필터 후 역투사(FBP), 최대우도 기댓값 최대화 방법(MLEM), 그리고 기존의 MLEM의 시스템 반응 함수에 에너지 정보가 결합되어 확률적으로 계산하는 최대우도 기댓값 최대화 방법(E-MLEM)이 사용되었다. 재구성된 영상을 획득한 후, 정량적인 분석 방법을 이용하여 재구성된 영상의 성능을 정량적으로 비교 및 평가하였다. MLEM 및 E-MLEM 영상 재구성 방법은 각각 재구성된 영상에서 높은 이미지 분해능과 신호 대 잡음비를 유지하는 데 있어 가장 좋은 성능을 보여주었다. 본 연구에서 도출된 결과들은 원자력 시설 해체 시 방사성 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포를 예측하기 위한 수단으로 컴프턴 영상을 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.577-582
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• 2006

본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 기술을 이용하여 사용자가 원하는 영상을 쉽게 찾아내고, 이를 자동 재구성함으로써, 영화 미학의 핵심 중 하나인 몽타주 기법을 사용자 중심의 관점에서 구현하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 실시간 몽타주 시스템은 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)을 이용해 사용자가 선택한 영상의 특징을 찾고, 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 이용해 데이터베이스에 있는 영상과 유사도를 비교함으로써, 빠르고 효과적으로 사용자가 원하는 영상을 검색할 수 있다. 또한 카메라 트래킹에 의해 실시간으로 사용자의 움직임 영상을 취득하고, 취득된 영상을 검색된 사용자의 영상과 함께 자동 재구성함으로써, 손쉽게 사용자의 의도에 맞춘 영상 재구성을 하게 된다. 본 시스템은 사용자가 일방적으로 영상을 시청, 감상하는 소극적 영상의 소비자에서 벗어나, 기존의 영상을 이용해 임의의 영상을 조합하고 자기 자신의 영상까지 실시간으로 개입할 수 있도록 함으로써, 영상을 새롭게 구성하고 영상 재생산의 적극적 주체가 되는 사용자 중심의 새로운 영화(뉴미디어)의 토대가 될 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.38-46
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• 2008

중요영상 선택 알고리즘은 다수의 비교정 영상으로부터 3차원 재구성을 위해 필수 영상을 선택하는 과정이다. 또한 3차원 재구성을 위해 영상들 사이의 카메라 자동교정(auto-calibration)이 필수적이다. 본 논문은 재구성 오차를 최대한 줄이는 최적의 영상을 선택하는 중요영상 선택 알고리즘을 제안한다. 선택된 중요영상들 사이의 카메라 투영행렬은 카메라 전자동교정(full-auto-calibration)과정을 통하여 추정한다. 정확하게 추정된 카메라 투영행렬로부터 대수학적 유도를 이용하여 기본행렬(fundamental matrix)을 계산하고, 이로부터 잘못된 대응점들을 제거하여 최종적으로 3차원 데이터를 얻는다. 실험 결과는 제안한 중요영상 선택 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 적은 시간이 소요되며, 재구성된 3차원 데이터의 오차가 가장 작았다. 대수학적 유도로부터 얻어낸 기본행렬은 다른 알고리즘에 비해 매우 짧은 시간이 소요 되며 평균 오차는 비슷한 결과를 갖는다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권3호
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• pp.186-190
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• 2008

본 연구에서는 금속 물체의 묘사를 위한 예비 연구로서 제한된 EPID 영상을 이용한 콘빔 재구성을 수행하였다. 콘빔 재구성에 제한된 영상이 이용되었기 때문에 일반적인 FDK 재구성 알고리즘에 에지 보존 평활화(edge preserving smoothing) 필터가 사용되었다. 사용된 영상의 수와의 상관관계를 비교해 보았을 때 금속 seed의 크기와 위치에 대한 결과는 거의 동일하다고 판명되었다. 콘빔 CT 재구성을 위하여 제한된 영상을 사용하였기 때문에 우리의 방법은 임상 적용에 있어 경제적이고, 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3C호
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• pp.288-296
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• 2009

POCS (projection onto convex sets)를 이용하는 고해상도 영상 재구성에서는 재구성 연산 사이에 프레임간 움직임을 추정함으로써 양질의 HR (high resolution) 영상을 얻을 수 있으나, 반복적인 움직임 추정으로 인해 연산량은 증가한다. 본 논문에서는 기존의 ARPS (adaptive rood pattern search) 움직임 추정법을 수정하여 연산량을 줄이면서, 움직임 추정과 POCS 복원을 동시에 수행하는 HR 영상의 재구성 알고리즘을 제안한다. ARPS에서 필요한 기준 움직임의 값으로 POCS 복원의 이전 단계에서 추정한 움직임 벡터의 값과 위상 상관도법으로 얻은 값을 이용하여 연산량을 줄였다. 또한, 추정된 움직임을 정규화하여 그 정확도를 더욱 향상시켰다. 실험 결과, 전체탐색 블록 정합법과 POCS를 동시에 수행하여 영상을 재구성한 경우와 비교했을 때 유사한 화질의 HR 영상을 약 30배 빠르게 재구성하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.480-484
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• 2007

일반적으로 x선 CT는 물체 투과율이 짧기 때문에 대형 산업공정 내부의 영상진단 시 대상체는 금속으로 구성되어 있으며 내부는 액체, 고체, 기체 등 고밀도 물질이 포함되어 있어 계측이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 물체 투과율이 x선에 비해 긴 감마선을 사용하였다. 대형 산업공정 내부의 단면영상을 재구성하기 위하여 반복적인 영상재구성 방법의 가중치 함수를 비교하였다. 실험 결과를 통하여 감마 CT 영상에서 빔 통과 여부에 따른 가중치 함수보다 빔 길이나 면적에 의한 가중치 함수로 복원할 경우, 원 영상과 유사함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.839-844
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• 2003

본 연구에서는 염색체의 영상패턴을 인식하고 분류하는 방법을 개선하기 위해 패턴인식의 특징정보로 사용되는 비선형적인 염색체 영상을 선형적으로 재구성하는 영상 재구성 알고리즘을 사용하여 선형화된 특징정보를 추출하여 패턴분류기인 신경회로망의 입력정보로 사용한다. 중앙축 변환방법과, 영상 재구성방법을 사용하여 임상적으로 정상인으로 판명된 20명의 염색체 영상의 특징정보를 추출하였다. 중앙축 변환방법에 의하여 추출된 특징정보의 패턴조합과 영상 재구성방법에 의하여 추출된 특징정보의 패턴조합을 구성하였으며, 10명에 대하여 추출한 특징정보를 계층적인 신경회로망(Hierarchical Multilayer Neural Network : HMNN)의 학습입력으로 사용하여 염색체를 분류하기 위한 패턴인식기를 구현하였다. 그리고 나머지 10명에 대하여 학습입력과 동일하게 조합된 패턴조합을 HMNN의 분류입력으로 사용하여 수행한 결과 약 98.26%의 우수한 인식률을 나타내는 최적화된 패턴인식기를 구현할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.285-295
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• 2023

기술의 발전으로 CT 검사에 있어 환자가 받는 피폭선량을 줄이기 위한 노력은 새로운 재구성 기법 개발과 함께 계속 진행되고 있다. 최근에는 반복적 재구성 기법의 한계를 극복하기 위해 딥러닝 재구성 기법이 개발되었다. 본 연구는 소아 흉부 CT 영상에서 재구성 기법에 따른 영상의 유용성을 평가하였다. 환자 실험은 2021년 1월 2일부터 2022년 12월 31일까지 경상남도 P 병원에서 흉부 조영 CT 검사를 받은 소아 환자 중 85명을 대상으로 연구를 진행하였다. 팬텀 실험에 사용된 팬텀은 Pediatric Whole Body Phantom PBU-70이다. 검사 후 FBP, ASIR-V(50%), DLIR(TF-Medium,High)로 영상을 재구성했고, 동일한 크기의 ROI를 설정하여 HU값, SD값을 획득하여 SNR, CNR 값을 산출하여 영상을 평가하였다. 그 결과 DLIR의 TF-H가 모든 실험에서 ASIR-V(50%)와 TF-M에 비해 잡음 값이 가장 낮았으며, SNR과 CNR의 값이 가장 높았다. 소아 흉부 CT 검사에서 DLIR이 적용된 TF 영상이 ASiR-V 영상보다 잡음이 적었고, CNR과 SNR은 높은 것으로 나타났으며 DLIR이 적용되면 기존의 재구성법에 비해 영상의 질이 더 향상될 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1383-1391
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• 2011

향상된 기능을 가진 최신 의료장비들의 등장으로 하드웨어 성능에 부합하는 효과적인 영상처리 및 분석의 중요성이 부각되고 있으며, 2차원 의료 영상처리 및 3차원 영상 재구성에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 흉부 CT 영상을 사용하여 신체 장기를 단계별로 분할 하였으며, 분할된 결과 영상을 3차원으로 재구성 하였다. 다양한 영상분할 방법중 영역 확장법 및 효과적인 분할을 위해 선명화와 감마 조절등과 같은 영상 향상 기법을 적용하였으며, 기관지를 포함한 폐, 기관지, 폐 등의 순서로 영상을 분할하였다. 분할된 신체 장기 영상을 VTK를 사용하여 3차원 영상으로 재구성 하였으며, 병변 진단을 위한 2차원 및 3차원 의료 영상 처리와 분석에 활용될 것으로 판단된다.