본 논문에서는 내시경 영상에 대해 위암 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 내시경 영상을 획득하는 과정에서 발생하는 조명에 의한 잡음과 굴곡에 의해 발생하는 그림자에 의한 잡음 부분을 해결하기 위해서 HSI의 채도와 밝기 값을 이용하여 잡음 영역을 제거한다. 그리고 헤모글로빈 색소 정보를 나타내는 IHb값을 이용하여 전자 내시경 영상에서 유사한 헤모글로빈 색소 정보를 가지는 영역으로 분할한다. 분할된 영역들 중에서 RGB의 각 채널과 헤모글로빈 색소가 높게 나타나면 후보 영역으로 설정한다. 설정된 후보 영역 중에서 위암 영역의 형태학적인 특징 정보를 이용하여 위암 영역을 추출한다. 실제 전문의가 제공한 20개의 내시경 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 위암 추출 방법으로 17개가 정확히 추출되었고 3개의 내시경 영상에서는 위암 영역이 정확히 추출되지 않았다.
대장내시경검사는 역사적으로 돌아보면 원래 히포크라테스의 치루치료과정에서 직장경 사용으로부터 유래되며 그 후 Kelly의 25 cm 표준 S상 결장경의 발견으로 진전되었고 조명 및 각종 부속기구들이 많이 개선되면서 직장암의 발견에 기여해 왔다. 1911년에 독일 뮌헨의 Michael Hoffman이라는 광학 기술자가 프리즘을 여러 개를 연결하면 직선이 아닌 곡선에서도 빛을 그대로 전달할 수 있다는 사실을 발견하였고 이를 기초로 하여 1958년에 미국에서 Hirschowitz가 처음으로 섬유경(fiberscope)을 선보였고 그 이후 이용한 상부소화관에 대한 내시경 기술이 급속히 발전하기 시작하였고, 이를 기초로 1969년부터 ACMI, Olympus, Fujinon, Pentax 등 세계 유수의 내시경 회사들이 대장내시경을 제작하기 시작하였다. 1983년에 미국의 Welch-Allyn사가 CCD(Charge Coupled Device)라는 집광 장치를 만들어서 마치 내시경의 눈과 같은 작용을 해서 이것을 내시경 선단에 장치하고 전파를 이용하여 영상을 전달하여 이 상이 TV 모니터에 비치는 것을 보게 되는 전자내시경을 개발하여 현재는 상부내시경 뿐 아니라 대장내시경도 대부분이 전자 내시경으로 대체되어서 오늘에 이르고 있다.
최근에 3 차원 가상 내시경은 환자에게 고통을 주지않고 내부 기관을 볼 수 있는 대체 방법으로 주목을 받고 있다. 인터랙티브(interacticve)한 렌더링 속도로 기관의 내부 표면을 도시하기 위해 표면 렌더링이 사용될 수 있지만, 이는 사실적인 렌더링 화질을 얻기에 부적합하고, 병변의 자세한 구조를 표현하기에 적합하지 않으며, 표면 뒤편의 조직을 도시할 수 없다. 이러한 이유로 볼륨 렌더링이 표면 렌더링의 대안으로 사용될 수 있지만 많은 계산량을 필요로 하므로, 대부분의 볼륨 렌더링 기반의 가상 내시경 시스템들은 부가적인 하드웨어나 큰 용량의 메모리를 사용한다. 본 논문은 가상 내시경을 위해 원근 레이 캐스팅 (perspective ray casting)을 이용한 볼륨 렌더링 기법의 고속화에 그 목적이 있다. 렌더링 속도를 높이기 위해서 서브샘플링(sub-sampling)된 화소들에 대해 레이 캐스팅을 수행하고, 이 과정에서 동시에 깊이 정보를 얻는다. 얻어진 깊이 정도로부터 남아있는 화소들에 대한 깊이 정보를 예측함으로써. 이를 레이 캐스팅의 속도 향상에 이용한다. 제안한 알고리즘을 이용하여 기존의 방법에 비해 기관지 내시경에서 77%, 대장 내시경에서 85%까지 렌더링 시간을 줄일 수 있고, 따라서 인터랙티브 렌더링이 가능하다.
내시경 검사는 내장기관의 이상 유무를 점검할 수 있는 효과적인 의료 기술이다. 해당 논문에서는 자가지도 방식의 직접 감쇠 모델(DAM, Direct Attenuation Model)[3]을 사용한 내시경 비디오 기반 깊이 예측을 제안한다. 단안 카메라의 비디오 영상에서 DAM 을 이용한 빛의 밝기에 따른 깊이 변화 정보와 Normal 정보를 사용하여 깊이와 자세 예측 네트워크 모델 학습을 효과적으로 수행한다. 실험을 통해 제안하는 방법은 기존의 깊이 추정 네트워크 대비 다양한 내시경 비디오 영상에서 더 정확하게 깊이를 추정함을 확인하였다.
본 논문에서는 내시경 영상에서 위암 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 내시경 영상을 획득하는 과정에서 발생하는 조명에 의한 잡음과 굴곡에 의해 발생하는 그림자에 의한 잡음 부분을 해결하기 위해서 HSI의 채도와 밝기 값을 이용하여 잡음 영역을 제거한다. 그리고 헤모글로빈 색소 정보를 나타내는 IHb 값을 이용하여 전자 내시경 영상에서 유사한 헤모글로빈 색소 정보를 가지는 영역으로 분할한다. 분할된 영역들 중에서 RGB의 각 채널과 헤모글로빈 색소가 높게 나타나면 후보 영역으로 설정한다. 설정된 후보 영역 중에서 위암 영역의 형태학적인 특징 정보를 이용하여 위암 영역을 추출한다. 실제 전문의가 제공한 20개의 내시경 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 위암 추출 방법으로 18개가 정확히 추출되었고 2개의 내시경 영상에서는 위암 영역이 추출되지 않았다.
기존의 캡슐형 내시경은 공간적 제약으로 인해 약 30mW 용량의 1차 전지를 사용한다. 그러나 1차 전지를 사용하는 방식은 배터리 용량의 한계와 1회용 소모품으로 가격이 비싸다. 이러한 문제를 해결하기 위해 신체 외부에서 캡슐형 내시경에 무선으로 에너지를 전송 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 송 수신측 양단에 LC공진 회로를 이용하여 $10{\sim}20cm$의 공극을 통해 송신측 코일에서 캡슐형 내시경으로 에너지를 전달하는 방식이다. 위치와 방향성에 상관없이 에너지 효율의 증가를 위해 수신측 코일은 페라이트 코어를 이용한 3축 권선 방식을 이용하였다. 실험에 의한 측정 결과 제안된 방식은 수신측 회로에 안정적으로 30mW의 전력을 공급할 수 있음을 확인하였다.
가상 대장 내시경을 위해서 환자 대장 CT 프로파일을 이용한 전자적 장세척 방법을 제안한다. 제안된 방법은 관강 영역을 cubic seeded region growing(SRG) 방법을 이용하여 추출하고, 이에 인접한 tagged material(TM)을 제거한다. TM의 경계에서 Air-TM의 partial volume(PV) 효과로 발생한 찌꺼기를 제거하고, TM-soft tissue(ST)의 PVE에 의해서 제거된 ST는 환자 CT 프로파일을 이용해서 복원한다. 제안된 방법을 16명의 가상 내시경 환자 CT 데이타에 적용해서 임상의의 주관적인 평가와 computer-aided diagnosis(CAD)의 정량적 평가에서 매우 고무적인 결과를 획득했다.
간섭성을 가진 레이저 빛을 산란체에 주사하였을 때 반사되는 정보의 간섭현상에 의해 생기는 불규칙한 무늬를 레이저 스펙클이라 한다. 레이저 스펙클 시스템은 동물의 특정부분의 기능적인 측면 관찰이 가능하고, 상대적으로 저렴하고 간단한 시스템으로 구성된다. 레이저 스펙클 시스템의 가장 큰 특징은 스펙클 이미지를 영상처리 과정을 통해 미세혈관 관찰이 가능하다는 것이다. 기존의 연구는 주로 영상처리를 통한 화질개선에 대해 연구가 많이 진행되었지만 본 논문에서는 레이저 스펙클 시스템을 소형화 하여 상용화시키기 위한 단계로서 레이저 스펙클 내시경을 제작하였다. 제작된 내시경의 성능테스트를 위해 동물실험으로 성능을 입증할 것이다. 피실험체로서 꼬리부분에 미세혈관을 가진 금붕어를 사용하였고 일반 자연광 이미지와 영상처리된 스펙클 이미지를 비교함으로써 내시경 시스템의 가능성을 보일 것이다.
본 논문은 내시경 수술시 입체영상을 제공하여 수술의 편리성과 정확성을 향상시키기 위한 고화질 3차원 내시경 영상의 처리와 디스플레이 방법을 연구하였다. 기존의 3타원 내시경 수술을 위한 디스플레이 방법은 안경 차용의 무게감과 플리커가 심한 전자셔터 방식으로 사용의 불편함이 많았다 된 연구에서는 기존 내시경 영상의 3D 디스플레이 방식인 전자셔터식에 대한 입체 영상의 특징을 분석하고, 이에 대한 문제점을 보완하기 위한 편광방식의 입체 영상처리와 재현 방법에 대하여 연구하였다. 또한 설계한 디스플레이 시스템의 성능 평가를 수행하여 기존 방식인 CRT방식에 의한 영상재현 방법에 비해 화질과 시야각 특성에서 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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