의료영상기기의 발달로 인체 내부의 장기들에 대한 촬영이 가능해지면서 의료영상을 이용하여 인체 해부학적 구조 및 장기 기능을 시각화 및 분석하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 의료영상 가시화 기술은 영상처리 및 컴퓨터 비젼, 컴퓨터 그래픽스, 가상 및 증강현실 등의 다양한 분야의 기술과 연계되어 컴퓨터 의료진단 및 치료계획, 가상 수술 시뮬레이션, 원격 수술로 봇과 같은 첨단 의료 시스템의 개발에 박차를 가하고 있다. (중략)
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.
Kim, Younghun;Park, Sangsu;Kim, Byoung-jin;Youn, Chan-hyun
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.957-960
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2009
의료영상기기의 발달과 등장으로 진단과 치료목적으로 생성된 의료영상은 기하급수적으로 증가하고 있다. 게다가 의료 환경이 보다 전문화, 집중화 되면서 의료기관 간의 협업의 중요성이 강조되고 있다. 의료기관간의 효과적인 의료협업을 위해서는 의료정보의 원활한 가시화와 이를 지원하기 위한 정보 처리는 필수적이다. 의료기관간의 의료정보를 가시화하기 위해서는 안정적이고 다양한 의료정보를 표현하기 위한 플랫폼이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 의료정보 협업을 지원하는 의료협업 플랫폼을 제안하고 기존의 PACS-Grid 와 서비스 기반의 의료정보 협업 가시화 서비스를 설명하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.442-444
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2002
의료영상의 시각화는 의료정보 시스템에서 질환 진단시 유용하게 사용되고 있다. 특히, 2차원 의료영상의 3차원 가시화를 통한 모의 견습은 실전에서의 부담감을 줄이는데 큰 역할을 하고 있고 이러한 결과는 관련 S/W 개발로 이어지고 있다. 본 논문에서는 의료영상을 여러 형태로 가시화하는 방법과 그 구현 결과에 대해서 기술한다. 구현은 공개 라이브러리인 VTK를 이용함으로써 기존의 유사한 S/W에 비해 가격 경쟁력 또한 갖추고 있다.
Three-dimensional volume rendering method which shows the inside of human body is widely used in medical imaging area. Existing medical imaging system using a volume rendering method already has provided a variety of three-dimensional results. Recently existing results in the medical imaging among physicians and patients to facilitate communication have been studied since smart device which has advantage of portability applied in the medical imaging. In this paper, we propose 3D volume visualization system for a relatively low spec portable smart devices by using 2D textures and we also implements 2D diagnostic images of portable medical imaging visualization system.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.11a
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pp.228-233
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2000
체적가시화(Volume Rendering)는 단면촬영기나 표면인식치 등을 이용해 읽어 들인 Data를 원래의 형태로 화면상에 보여 주는 것으로 일반적인 방법이 Sur face Rendering과 Volume Rendering이 있다. Volume Rendering은 Data 처리속도 문제와 한정적인 메모리 양으로 인해 지존의 알고리즘을 그대로 적용하는 경우 실시간 가시화가 힘들 뿐만 아니라 3차원 영상의 질이 저하되는 문제가 있었다 따라서, 본 연구는 3차원 영상의 질 저하 없이 실시간으로 MR Angio의 3차원 Volume 가시화를 구현한다 본 연구해서 사용되는 속도 개선 알고리즘은 Marc Levoy가 제안한 8진Tree(Octree) 자료구조를 이용하며, 또한 Volume Data 내에 존재하는 공기와 같이 가시화될 필요가 없는 부분에 대해 불필요한 계산을 피하고 가시화하고자 하는 부분만을 계산함으로써 Rendering에 소요되는 시간을 줄이는 방법을 사용한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.06a
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pp.167-170
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2013
의료 영상의 3차원 가시화는 최근에 교육 진단 수술 리허설 등의 목적으로 많은 관심을 받고 있다. 하지만 관심영역을 3차원으로 가시화 하는 작업은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 과정이기 때문에, 대부분 ITK, VTK 같이 가시화 알고리즘이 구현된 오픈소스 라이브러리들이 사용되고 있다. 또한 인터페이스의 구현을 위해 Win32 API, MFC, Java SWT와 같은 플랫폼 또는 라이브러리들이 사용되고 있는 상황인데, 이러한 경향으로 인해 실제로 일련의 알고리즘을 모두 이해하고 직접 구현하는 경우는 거의 찾아보기 힘들다. 이에 본 논문은 의료 영상의 3차원 가시화를 위해 필요한 여러 기술들에 대해 설명하고, 이를 사용자와 상호작용 하는 인터페이스를 구현한 대화형 3차원 의료 가시화 소프트웨어를 구현하였다.
For many medical imaging systems, volume datasets are stored as a compressed form, so that the dataset has to be decompressed before it is visualized. Since the decompression process takes quite a long time, we present an acceleration method for medical volume decompression using GPU. Our method supports that both lossy and lossless compression and progressive refinement is possible to satisfy variable user requirements. Moreover, our decompression method is well parallelized for GPU so that the decompression takes a very short time. Finally, we designed that the decompression and volume rendering work in one framework so that the selective decompression is available. As a result, we gained additional improvement in volume decompression.
Because MR(Magnetic Resonance) slice images have much information of functions about body organs, it is very effeclive for diagnoses lo analyze and visualize MR slice images. A visuahzation process is composed of medical image acquisition, preprocessmg, segmentation, inlerpolation, rendering. Segmentation and interpolation among thenl ,1re currenl hot topics because of MR slice image imperfections. This paper proposes a method for segmentalion, mlerpolation respectively and addresses 3 D-visualizmg of a head. We segmented head tissues uomg otructural knowledge of head studied by clinical experiments sequentially. We improved the dynamic elastic inlerpolation to Utilize in concave conlour. We compared the proposed segmentation method and the interpolation method with other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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