UWB 주파수대역의 안테나로써 CPW 급전의 U-자형 평면 패치 안테나모델의 지향성이득 향상 방법을 검토하였다. 지향성 이득 향상을 위해 CPW 급전의 U-자형 패치 안테나 모델에 개구슬롯 반사면을 부가하여 마이크로스트립 구조로 재구성하였다. 재구성한 안테나는 특성 임피던스 $50.08{\Omega}$에 대해 반사계수는 -6.5dB(VSWR < 3.3)이하이며 지향성이득은 7.8 dBi ~ 9.6 dBi, 전후방비는 17.8dB ~ 28.7dB 그리고 ${\theta}=0^{\circ}$의 주방사 방향에 대해 -3dB 방사각의 범위가 ${\pm}30^{\circ}$의 방사지향성의 패턴을 나타내 보였다.
비교정 영상 시퀀스(un-calibrated sequence)로부터 대상 장면을 재구성하는 연구는 컴퓨터 비젼에서 중요한 주제이다. 3차인 정보론 유클리드 공간에서 재구성하기 위해 프로젝티브(projective) 재구성이 선행되며, 이는 병합(merging)방법과 분해 (factorization)방법으로 나뉜다. 분해방법은 카메라 투영행렬과 3차원 구조정보를 한 번에 계산하기 때문에 계산속도가 빠르며, 병합방법의 단점인 오차의 누적 문제를 해결할 수 있다. 그러나 사용되는 일치점(correspondence)이 모든 영상 시퀀스에 존재한다는 가정으로 인해 긴 시퀀스에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 영상 시퀀스를 몇 개의 그룹으로 나누고 각 그룹을 분해 법으로 프로젝티브 재구성을 한 다음, 하나의 프로젝티브 공간으로 다시 구성하는 새로운 방법을 제안하였다. 시퀀스에서 그룹을 결정하기 위해 매칭점의 개수, 평면사영변환(homography) 오차, 영상 내 매칭점의 분포를 함께 고려했으며, 병합방법에 비해 카메라 파라미터의 오차 누적이 적고 계산속도면에서도 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
본 연구에서는 실제 기증받은 시체를 이용하여 인체의 각 구조물을 실제 모습 그대로 3D 이미지화하는 과정에 대해 알아보았다. 인체의 구조물을 3D 로 이미지화하는 과정은 다음과 같다. 먼저 시체를 0.2mm 간격으로 절단하여 절단면의 사진을 찍은 후, 각 절단면의 사진에서 각각의 구조물을 구역화하여 색칠을 한 후, 구역화한 이미지에서 외곽선을 추출하여 벡터 이미지를 만든다. 이 외곽선을 1mm 간격으로 쌓아 올린 후 그 표면을 재구성하여 3D 이미지로 변환하는 과정으로 진행되었다. 3D 이미지의 제작은 가슴 부위에 한정하여 이루어졌다. 인체의 해부학적인 모형을 3D 이미지로 시각화함으로써 얻는 효과는 일반인을 대상으로 인체의 내부에 대한 시각적인 호기심을 충족시켜주고 의학 상식을 넓히는데 도움을 줄 수 있을 것 이다. 또한 의대생들을 비롯한 의학 전문가들에게는 생생한 해부학 강의용으로도 활용 가능하다. 향후 Haptic 시스템을 이용한 의료 실습 어플리케이션과 접목될 수도 있을것이고, fMRI 데이터를 비롯한 타 데이터와의 융합을 통해 시각화하여 서비스 할 수도 있다. 이처럼 인체의 3D 모형은 의료분야에서 광범위하게 활용될 수 있는 데이터로써 그 가치를 지닐 것이다.
MRI 기계의 성능에 따라서 사용되는 슬라이스의 수가 적을 수 있다. 결과적으로 적은 슬라이스를 이용해 3D surface를 재구성하게 되면 퀄리티가 낮아지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 적은 수의 슬라이스를 이용하여 높은 퀄리티의 3D surface를 얻는 방법을 제안한다. 이를 위한 알고리즘은 먼저 원하는 영역의 경계를 찾아서 그 경계선들의 점을 찾는다. 이러한 점들을 이용하여 Radial Basis Function을 이용해서 슬라이스와 슬라이스 사이를 보간하고 이렇게 보간된 데이터들을 이용하여 Marching cube 알고리즘을 이용하여 렌더링 한다.
삼차원 역전사(3D backprojection) 기법은 수백 장의 이차원 투영영상을 가지고 대상물의 공간적인 위치 파악이 가능한 단층 영상(tomography)을 생성하기 위해 사용되는 재구성 기법이다. 재구성 기법은 단층 영상을 구성하는 결과볼륨의 모든 화소로부터 각 화소 위치에 기여할 값을 이차원 투영영상에서 계산하여 얻어오기 때문에 결과볼륨이 커지거나 투영영상의 수가 증가하게 되면 전체 계산량은 상당히 증가하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 범용 그래픽스 하드웨어(graphics processing unit: GPU) 기반의 고속 삼차원 재구성 기법이 연구되었으며 상당한 성능 향상을 가져왔다. 본 논문에서는 기존의 단일 GPU 기반의 삼차원 재구성 기법을 다중 GPU기반으로 확장할 때 입력되는 투영영상 크기와 결과볼륨의 크기에 따라서 효율적으로 동작될 수 있는 두 가지 병렬 처리 구현 기법에 대해 제시하고 비교 분석한다. 제안한 병렬 처리 구현 기법은 투영영상을 입력 데이터로 간주하여 각 GPU가 모든 투영영상에 대해서 출력 데이터인 결과볼륨을 분할하여 생성하는 결과볼륨 분할생성 기법과 각 GPU가 투영영상을 분산적재하여 할당받은 입력 데이터에 대한 결과볼륨을 출력한 후 각각의 출력 결과를 CPU에서 합하는 투영영상 분산적재 기법이다. 실험 결과, 결과볼륨의 크기가 GPU에 모두 할당할 수 있는 크기인 경우에는 결과볼륨 분할생성 기법이 더 좋은 성능을 보였고, 결과볼륨의 크기가 GPU 메모리보다 큰 경우에는 투영영상 분산적재 기법이 더 유리하였다.
표면 재구성은 2차원 기하정보로 부터 3차원 물체의 형상을 복원하는 방법이다. 기존의 표면 재구성 알고리즘 중 많이 사용되는 Barequet의 방법은 정합되는 부분을 먼저 타일화 하고, 정합되지 않는 부분인 클레프트는 동적 계획법으로 타일화 한다. 그러나 이 방법은 클레프트를 처리하는 시간이 오래 걸리기 때문에 모델이 복잡할 경우 수행속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 분기가 없는 단순영역을 한 번의 연산으로 외곽선의 최단거리 정점을 따라 타일화 하고, 분기가 있는 경우에는 정합이 잘되는 기본영역과 정합이 되지 않는 클레프트로 나눈다. 클레프트는 최단거리 정점들의 중점을 이용하여 간단하고 신속하게 타일화 하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존 방법보다 메쉬 재구성 속도와 정확도가 높아진 것을 확인할 수 있었다.
Talarirach 뇌지도(atlas)는 서로 수직인 두정방향(coronal), 시상봉합방향(sagittal), 축방향(axial)의 3세트 슬라이스들로 구성되어 있으며, 뇌기능 질환진단 및 병인 분석에서 표준 뇌지도로서 그 중요성이 부각되고 있다. 특히 컴퓨터상에서 이들로부터 얻어진 3차원 디지털 볼륨 데이터는 처리결과의 가시화와 정량적 분석에서 그 응용범위가 크다. 본 노문은 Talairach 뇌지도의 3차원 볼륨 데이터 재구성에서 쌍선형(bi-linear) 보간법의 적용 방법과 삼평면(tri-planar)보간법을 제안하고, Talairach 뇌지도 편집기를 제작하여 볼륨 데이터 재구성의 문제점을 고찰하였다. 쌍선형 보간법과 뇌지도에 적용은 1세트의 슬라이스에 대하여 하나씩의 밝기값만 고려하였으며, 삼평면 보간법은 서로 수직인 3방향의 슬라이스의 노구조물 정보를 동시에 이용하였다. Talairach 뇌지도 편집기는 3방향의 슬라이스를 동일 좌표계에 동시에 시각화하여 편집할 수 있도록 하였다. 뇌지도 편집기를 이용하여 Talairach 뇌지도의 3방향의 슬라이스간의 뇌구조물의 부합이 다름을 보여줌으로써 볼륨 재구성의 문제점을 밝혔다.
목 적 : 폐암의 정위적체부방사선치료시 실제 적용하고 있는 최대강도투사(MIP) 영상과 호흡위상별(0~90%)영상에서 3차원적으로 재구성된 선량 분포 차이를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 정위적체부방사선치료를 시행한 비소세포성 폐암(NSCLC) 환자 5명을 대상으로 4차원 전산화단층영상을 시행하여 10개의 호흡위상별 영상을 획득한 후 최대강도투사 영상을 재구성하여 각 호흡위상별 치료계획을 수립하였고, 2차원 이온전리함과 선량분석프로그램 COMPASS(IBA dosimetry, Schwarzenbruck, Germany)을 이용하여 3차원적으로 재구성된 선량분포를 측정하였다. 이를 이용하여 치료계획 선량분포와 실제 측정 선량분포의 일치성 여부 및 최대강도투사 영상과 호흡위상별 영상에서 선량 분포의 차이를 정량적으로 비교 분석하였다. 결 과 : 최대강도투사 영상 및 호흡위상별 영상에서의 선량분포의 일치성을 알아보기 위한 감마분석 통과율은 대상 환자 모두 99%이상으로 평가기준을 만족 시켰으며, 각각의 환자들에 대한 최대강도투사 영상과 호흡위상별 영상에서 재구성된 선량의 HI(Homogeneity Index) 차이의 평균은 -0.03~0.04로 크지 않았으며, PTV(Planning Target Volume)의 Dmax 차이는 평균 3.30 cGy, 척수는 평균 40 cGy, 양측 폐, 우폐, 좌폐의 $V_{20}$, $V_{10}$, $V_5$ 차이는 평균 -0.04~2.32% 차이를 나타내었다. 또한 모든 환자에 대한 최대강도투사 영상과 호흡위상별 영상에서 재구성된 선량의 HI 차이의 평균은 -0.03~0.03로 크지 않았으며, PTV의 Dmax 차이의 평균은 10% 영상에서 가장 차이가 작았고, 70% 영상에서 가장 큰 차이를 나타내었다. 척수의 Dmax차이의 평균은 50% 영상에서 가장 차이가 작았고, 0% 영상에서 가장 큰 차이를 나타내었다. 폐 $V_{20}$, $V_{10}$, $V_5$의 차이의 평균은 호흡위상별로 일정한 경향성을 나타내지 않았다. 결 론 : 본 연구를 통해 최대강도투사 영상과 각 호흡위상별 영상에서 측정되어 3차원적으로 재구성된 선량분포차이는 일정한 경향을 나타내지는 않았지만 특정 호흡위상에서 선량 분포 차이가 상이한 경우를 볼 수 있었다. 종양의 위치 및 호흡 움직임이 유사한 대상환자군을 선정하여 체계적인 연구를 통해 데이터화 하게 되면 폐와 같이 움직임이 큰 장기의 정위적체부방사선치료시 특정 호흡위상에서 획득한 영상에서의 치료계획이 실제 치료에 적용되어야 하는지에 대한 적합성 여부를 판단 할 수 있을 것이라고 사료된다.
본 논문에서는 2장의 영상으로부터 카메라 내부 파라미터를 추출하는 교정 방법을 제시한다. 카메라 교정은 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 얻기 위해서는 필수 불가결한 기술이다. 기존의 많은 연구들이 수행되어 왔는데, 영상내에 체크 패턴을 포함한 3장의 영상을 이용하는 방법과 연속된 3장의 영상으로부터 Kruppa 방정식을 풀어 카메라 교정하는 방법이 대표적인 예가 되겠다. 본 논문에서는 인간이 만든 조형물에서 쉽게 발견할 수 있는 기하학적인 정보를 이용하여 보다 쉽고 빠르게 내부 파라미터를 추출한다. 이러한 내부 파라미터는 소실점들로부터 추정되며 대응되는 2장의 영상에서 대응점들로부터 외부 파라미터를 추출할 수 있다. 이렇게 교정된 내부, 외부 파라미터를 이용하여 사영 행렬을 유도하고, 유도된 사영행렬로 3차원 정보를 얻게 되고 3차원 재구성을 구현하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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