• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권5_1호
• /
• pp.1135-1147
• /
• 2021

고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 핵의학기술
• /
• 제16권2호
• /
• pp.18-24
• /
• 2012

Lung SPECT는 planar scan 보다 깊이 위치한 병변을 명확히 보여주며 보다 예민한 것으로 보고되고 있다. 그러나 ventilation SPECT는 정맥주사를 통해 방사성의약품을 주입하는 perfusion SPECT와 다르게 환자의 호흡을 통해 흡입시키므로, 원활한 호흡이 불가능한 환자의 경우 목적 장기에 방사성의약품의 섭취율이 저하되고 검사에 유효한 적정count/rate가 낮아지므로 필연적으로 검사시간이 길어지게 되어 이에 수반되는 여러 문제로 인하여 실제 임상에 적용하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구는 고감도(high sensitivity) 특성을 지닌 AP (All Purpose) 혹은 GP (General Purpose) collimator를 사용하여 low count/rate 환자의 검사시간을 단축시킴으로써 lung ventilation SPECT 임상적용 가능성과 유용성을 평가하였다. 정상 성인 남녀 4명($24.3{\pm}0.95$세)을 실험대상으로 Technegas 370 MBq을 흡입시키고, E.cam SPECT를 사용하여 count/rate를 측정한 후, LEUHR, LEHR, LEAP collimator를 장착하여 300counts acquisition 조건으로 ANT, POST, LPO, RPO, both-LAT 총 6 view의 lung ventilation planar scan 하였다. 동일 실험 대상자를 본원에서 사용하던 기존 프로토콜을 적용하여 70 kcounts/view acquisition 조건으로 high counting mode SPECT를 시행하고, 같은 방법으로 7kcounts/view acquisition하여 비교 실험인 low counting mode SPECT를 시행한 후 모든 실험의 결과를 lung segmentation ratio와 검사 소요시간을 통해 비교하여 분석하였다. 각 실험군 사이의 상관관계를 분석하기 위해 paired t-test를 시행하였고, p값이 0.05를 초과할 때 실험의 통계적 의미가 있는 것으로 판단하였다. 모든 자료의 통계처리는 SPSS ver. 20을 사용하였으며, 각 실험 결과는 산술 및 기하 평균(mean)을 구하고${\pm}$표준편차(SD)를 산출하였다. 실험 결과 lung planar scan은 300 kcounts/6 iew를 acquisition하여 총 1,800 kcounts를 획득하였다. 반면 7 kcounts/view로 acquisition한 low counting mode SPECT의 경우 collimator 종류에 따라서 최소 773 kcounts에서 최대 1,106 kcounts를 획득하였고, 70 kcounts/view로 acquisition한 high counting mode SPECT의 경우 collimator 종류에 따라서 최소 7,984 kcounts에서 최대 10,222kcounts를 획득하였다. 모든 실험 자료를 통해 실험대상 4명의 lung segmentation ratio를 산출하고, 평균값과 표준편차를 계산한 결과, LT:RT lung ratio는 순서대로 각각 45.5:54.5 (${\pm}0.26$), 45.4:54.6 (${\pm}0.40$), 50.1:49.9 (${\pm}0.28$), 49.4:50.6 (${\pm}0.57$)이었다. 따라서 정량분석한 결과 planar scan과 low, high counting mode SPECT사이 collimator 종류에 의한 lung segmentation ratio는 오차 범위내에 모두 존재하였다. 보다 자세한 분석을 위해 기존의 LEHR collimator를 장착한 planar scan과 비교 실험인 LEAP collimator를 장착한 low counts mode SPECT를 통계처리한 결과 p-value가 0.10이상으로 두 실험의 결과는 통계적으로 유의하였다. 실험에 소요된 시간을 분석한 결과 planar scan은 LEUHR, LEHR, LEAP collimator 순서로 각각 $1803{\pm}268$ sec, $915{\pm}162$ sec, $501{\pm}134$ sec이었고, 비교실험인 low counting mode SPECT는 $1125.5{\pm}103.6$ sec, $900{\pm}64$ sec, $740{\pm}0$ sec 이었으며, 본원에서 사용하던 기존 프로토콜인 high counting mode SPECT는 $5794.5{\pm}946.5$ sec, $3620{\pm}397.9$ sec, $2020{\pm}104.5$ sec이었다. 관심실험인 LEAP collimator를 장착한low counting mode SPECT의 검사 소요시간 740 sec에 비하여, 기존 본원의 프로토콜인 LEHR collimator를 장착한 high counting mode SPECT의 검사 소요시간 평균은 3620sec이므로, 약 5배 정도 시간 단축이 가능한 것으로 조사되었으며, 모든 실험의 정량분석 결과도 임상적으로 유의한 것으로 분석되었다. 결국 high sensitivity LEAP collimator를 장착하여 lung SPECT를 시행하면, 임상적으로 유의한 정량분석 결과를 얻을 수 있으며, 동시에 검사시간을 효과적으로 단축시킬 수 있음을 의미한다.

• 핵의학기술
• /
• 제12권3호
• /
• pp.222-228
• /
• 2008

목적 : 게이트심장혈액풀 스캔의 각 단위 영상에서 심실내 방사능치를 측정하여 좌심실의 시간-방사능 곡선을 구하여 심박출계수를 구하고 있다. 이를 위하여 좌심실과 배후방사능 관심영역을 정해야 하는데 올바른 관심영역 설정은 심박출계수의 정확도와 밀접한 관련이 있다. 관찰자에 의한 수동 관심영역을 설정 시 시간이 많이 걸리고 많은 경험을 필요로 하며 주관적인 측면이 포함되어 관찰자간의 오차가 발생하는 이유로 대부분의 컴퓨터에는 자동 및 반자동으로 각 단위영상 내 좌심실 외형을 그릴 수 있는 방법이 있다. 본 연구에서는 자동 관심영역 설정과 수동 관심영역 설정에 따른 좌심실 심박출계수를 비교 분석하여 컴퓨터 자동 관심영역 설정 방법이 수동 관심영역 설정보다 객관적이고 재현성이 높은 방법으로 이용될 수 있는지를 알아보고자 하였다. 실험재료 및 방법 : 항암화학요법 치료 대상 환자 33명을 대상으로 PHILIPS사의 ADAC laboratories, Argus Single head Gamma Camera를 이용하여 영상을 획득하였으며, 사용된 방사성 의약품은 체내 표지법을 이용하여 $^{99m}Tc$-RBC를 사용하였다. 영상획득 조건은 다중 게이트 획득 방식으로 매 R-R간격마다 서로 상응하는 단위 영상을 600초 동안 계수치를 얻어 24개의 단위영상을 획득하였다. 앙와위 자세에서 좌전사위 30~45도, 10~20도의 미측경사(caudal tilt) 조건으로 영상 획득 한 후 방사선사 3명이 각각 1회씩 컴퓨터 자동관심영역 설정 모드와 수동 관심영역 설정 모드를 이용하여 좌심실의 심박출계수를 구하여 비교 분석하였다. 결과 : 컴퓨터 자동 관심영역 설정과 수동 관심영역 설정 방법에서의 좌심실 심박출계수 평균은 각각 $65.8{\pm}5.9%$와 $71.4{\pm}12.4%$였다. 두 평균 간의 차이는 $5.5{\pm}9.9%$로 두 관심영역 설정 방법 간의 유의한 차이가 있었다(p=0.003). 또한 관찰자간의 신뢰도 검정에서는 수동 관심영역 설정 방법으로 분석하였을 때 보다 자동 관심영역 설정 방법이 관찰자간 일관성이 높은 것으로 나타났다($\gamma^{MROI}=0.793$, Cronbach's $\alpha$ $M^{ROI}=0.911$ Vs $\gamma^{AROI}=0.964$, Cronbach's $\alpha^{AROI}=0.986$). 영상분류에 따른 분석에서는 최적 중격상에서 두 관심영역 방법에 따른 좌심실 심박출계수는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으며(${\Delta}LVEF^{BSV}=0.7{\pm}2.3%$, p=0.233), 좌심실 분리가 잘 안 된 영상에서는 좌심실 심박출계수가 자동 관심영역 설정방법에서 더 높게 나타나는 차이를 보였다(${\Delta}LVEF=10.9{\pm}11.4%$, p=0.001). 또한 신뢰도 검정에서는 두 관심영역 설정 방법 모두 좌심실 분리가 잘 안 된 영상보다 최적 중격상에서 일관성이 높게 나타났다(수동 관심영역 설정 방법 $\gamma^{BSV}=0.836$, Cronbach's $\alpha^{BSV}=0.936$ Vs $\gamma=0.748$, Cronbach's $\alpha=0.888$ / 자동 관심영역 설정 방법 $\gamma^{BSV}=0.939$, Cronbach's $\alpha^{BSV}=0.978$ Vs $\gamma=0.948$, Cronbach's $\alpha=0.981$). 결론 : 최적 중격상을 획득하여 분석한다면 수동과 자동 관심영역 설정 방법 따른 좌심실 심박출계수가 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 수동과 자동 관심영역 설정 방법에 대한 일관성을 비교하였을 때 자동 관심영역 설정 방법에서 높은 일관성을 나타냈다. 결국 영상획득 시 좌심실 최적 중격상의 좌전 사위상을 획득하여 관심영역을 설정한다면 수동 관심영역 설정 방법보다 자동 관심영역 설정 방법이 객관적이고, 재현성이 높은 방법으로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.