본 논문에서는 모델 기반으로 한 장의 사진으로부터 중점 정보를 포함한 선분을 이용하여 물체를 3차원 재구성하는 방법을 제안한다. 미리 정의된 다면체를 원시기하모델로 사용하며 한 장의 영상으로부터 복원을 시도하였다. 미리 정의된 다면체 모델을 원시기하모델로 사용하며 사용자가 원시기하모델(primitive)의 각 대응점(correspondence point)을 사진에 매핑 시키는 것으로서 3차원 재구성이 수행된다. 기존의 모델기반 3차원 재구성은 카메라 파라미터들을 복원하거나 반복(iteration)을 통한 오차최소화 기법을 사용하였다. 하지만 본 논문은 원시기하모델에 포함되어 있는 선분들과 그 선분들의 중점 정보로부터 선분을 3차원 복원하며 복원된 선분들로부터 원시기하모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 이러한 방법은 선분을 복원하는 단계에서 요구되는 최소한의 카메라 파라미터(focal length) 만으로 원시기하모델을 재구성 할 수 있다.
의료 영상에서 관심 있는 부위를 3차원으로 재구성하여 보는 것은, 정확한 진단을 위해서 매우 중요하다. 이러한 3차원 재구성을 위해서는 관심 있는 영역의 분할이 필수적인 선행작업이다. 본 논문에서는 관도계 기관의 분할을 위해서 슬라이스 영상의 정보를 이용한 3차원 영역 성장법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 슬라이스 영상에서 영역 성장법에 의해 영역을 확장시키고, 그 이웃한 슬라이스들에 씨앗점을 전달하여 재귀적으로 3차원 체적을 확장하여 영상을 분할한다. 이때, 이웃한 슬라이스간의 영역의 크기의 제약을 이용하여 새나감을 방지한다. 제안된 방법을 기관지의 분할에 적용한 결과, 새나감 없이 뾰족한 가지들까지도 성공적으로 분할했으며, 튜브의 중심 축이 고차원 곡선인 경우에도 성공적으로 분할했다.
본 논문에서는 volume rendering 기법을 이용하여 2차원 MRI 영상들을 합성하여 3차원 영상 만들 때 보다 해상도를 높이기 위한 개선된 sampling방법을 소개한다 2차원 슬라이스 영상들이 3차원으로 재구성할 때 voxel 기반으로 렌더링을 하기 때문에 오브젝트의 내부 영역까지도 볼 수 있는 것이 volume rendering의 가장 큰 장점이다. 따라서 영상을 재구성하는 과정에서 보다 향상된 interpolation을 적용시켜서 공간 해상도를 향상시키면 보다 명확하게 오브젝트 내부 정보를 살펴 볼 수 있다. 본 논문에서는 nearest neighbor 이나 linear 같은 interpolation으로 sampling한 방법보다 cubic interpolation을 3차원 공간에서 적용 시켜서 보다 resampling이 잘 되도록 하여 해상도를 향상시켜 보았다. 이렇게 향상된 Interpolation 적용시켜서 렌더링할 때 얼마나 오브젝트 내부 영역이 잘 가시화가 되었는지 transfer function을 적용시켜서 오브젝트 내부 정보를 렌더링 해보았고, 임의의 축으로 오브젝트을 잘라서 2D 단면 영상으로 출력해 보았다. 보다 향상된 interpolation을 적용시켜서 resampling을 하면 영상 해상도가 개선되었음을 볼 수 있었다.
현미경을 통해 획득한 세포영상이나 조직영상은 질병의 유무나 암의 진행 정도를 파악하여 환자를 치료하기 위한 매우 중요한 요소이다. 하지만 현재 세포나 조직영상에 대한 분석은 광학현미경을 통해 얻어진 2차원 영상분석방법을 주로 이용하고 있으므로 잘린 단면의 각도나 두께에 따라 서로 다른 분석결과를 나타내는 문제점을 가지고 있다 따라서 본 연구에서는 콘포컬 현미경을 사용하여 50nm 두께의 연속적 섹션 영상을 획득한 후, 이를 바탕으로 자궁경부암세포를 3차원으로 재구성 방법을 제안한다. 본 연구의 결과는 2차원 정량분석에 대한 한계를 극복하고 정확한 진단과 예후 추정으로 환자에게 최적의 임상적 치료를 제공할 수 있는 기반을 마련하는데 활용하고자 한다
최근 치과 분야의 정보화는 환자자료와 진단영상의 취득과 관리 등을 포함하는 통합 정보화시스템으로써 급속히 발전되었다. 이러한 시스템이 성공하기 위해선 의사가 정확하게 질환을 진단하고 치료하도록 양질의 정보를 제공하며 환자들에게 필요한 고가의 치료를 효과적으로 설득할 수 있는 기능이 확보되어야 한다. 이러한 측면에서 치과분야 시뮬레이션이 가능한 3차원 재구성된 치아모델이 필요하다 치과분야의 치아조작은 대부분 개별 치아 단위로 이루어진다. 따라서 3차원 치아 재구성 시스템은 개변치아의 영역분할과 치아에 맞는 재구성기술이 요구된다. 본 논문에서 적응 최적 임계화를 사용한 치아단위 영역분할 방안과 분할된 경계를 사용한 윤곽선 기반방식의 치아 재구성방안을 제안한다. 즉, 연속된 CT영상에서 개별치아 영역을 정확히 분할하기 위해 슬라이스마다 적응적으로 결정된 최적의 임계치를 사용하여 각 치아를 인접한 이웃 치아와 치조골로부터 분리한다. 분할결과는 3차원 재구성되어 개별 치아를 조작하는 사용자의 입력에 따라 3차원 공간상에서 치아의 이동, 발거 동작을 바탕으로 치과 진료의 시뮬레이션을 가능하게 한다.
컴퓨터를 쓰면 연속절단면 영상을 쌓아서 3차원 영상으로 재구성한 다음에 3차원 영상을 잘라 볼 수 있고 3차원 영상의 일부를 골라서 돌려 볼 수 있다[1,2]. 이처럼 사람 몸의 연속절단면 영상과 3차원 영상이 있으면 의과대학 학생과 일반인이 의학을 공부하는 데 도움이 된다(그림 1,2)[1-8,9].
본 논문은 스테레오 정합(stereo matching)과 마칭큐브(marching cube)알고리즘을 통합하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 여러 각도에서 획득한 영상에 대해 스테레오 정합 기술을 적용하여 3차원 형상 데이타를 획득하고 카메라 외부 파라미터를 이용하여 결합하였다. 결합된 데이타를 영상 색인을 이용하여 메쉬로 재구성한 다음 각 점에 해당하는 법선벡터를 획득하고 메쉬 평탄화(mesh smooth)의 과정을 거쳐서 데이타를 부드럽게 처리하였다. 본 논문은 3차원 메쉬 재구성에 대한 일련의 과정 및 기술을 서술하였으며, 기존의 마칭큐브 알고리즘에서 생기는 3차원 데이타의 불안정에 대한 문제를 중간 등위면(iso-surface) 알고리즘을 제안하여 개선하였다.
3차원 영상의 해부학 구조에 대한 정확한 거리 측정은 중요한 역할을 하고 있으므로, 인체 두개골 팬텀을 사용하여 다검출기 CT에서의 슬라이스 두께별 획득 변수에 따른 3차원 영상의 정량적 특성에 관하여 거리 측정방법에 의한 정확도 평가를 실시하였다. 두개골 팬텀의 외부에 임상적으로 중요한 의미를 갖는 21 개의 위치를 표시하고 각 점간의 거리를 실측하였다. 실측한 데이터는 3차원 재구성 영상의 계측값과 비교평가 하기 위한 기준으로 삼았다. 다검출기 CT를 사용하여 200 mA, 120 kVp의 X-선 튜브 조건과 갠트리 회전 당 스캔(scan) 시간 1초로 단면영상을 획득하였다. 축형 모드와 나선형 모드(pitch 3:1, 6:1)에서 각각 1.25 mm, 2.50 mm, 3.75 mm, 5.00 mm의 슬라이스 두께로 획득하였고, 나선형 모드에서 획득된 단면영상을 다시 1.25 mm로 획득하였다. 영상분석 소프트웨어를 이용하여 3차원 영상 재구성 및 거리측정을 하고 통계분석을 실시하였다. 1.25 mm, 2.50 mm, 3.75 mm, 5.00 mm의 계측값의 정확도는 각각 48%, 33%, 23%, 14%로 나타났으며 1.25 mm로 재구성한 3차원 영상의 정확도는 각각 53%, 41%, 43%, 36%로 나타났다. 그러나, 1.25 mm로 재구성한 3차원영상들 간의 거리측정의 정확도 사이에서 통계적으로 유의할 만한 수준(P-value<0.05)의 차이는 보이지 않았다. 다검출기 CT의 영상획득 변수에 따른 3차원 재구성 영상에서의 각 점간의 거리측정 결과는 피치나 스캔 모드에서 보다 슬라이스 두께와 재구성 슬라이스 두께에 따른 영향이 더욱 크다는 것을 나타내었다.
컴퓨터기술 및 영상 공학 이론의 지속적인발달에 따른 의학적인 응용은 이제 환자의 진단적 목적을 넘어서 치료에 획기적인 역할을 담당하게 되었다. 3차원 영상이 진단적 응용외로 수술적인 목적에 적용이 되기 시작하면서 그 필요성이 임상 논문에서 발표되어지고 있으며 3차원 영상에 대한 계속적이고 응용목적에 따른 세분화된 연구가 행하여 지고 있다. 따라서 국내에서도 그간에 이룩한 공학적인 결과를 토대로 국내 의료기술의 고급화를 위하여 폭넓은 연구가 이루어 져야 하겠다. 특히 3차원 영상은 다른 영상 장비와 달리 그 응용 목적에 따라 수 많은 소프트웨어가 개발된 전망이며 그 가격도 수만불에서 수십만불에 이르는 고가이므로 이에 대한 본격적이고 신중한 연구가 기대되는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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