Computed tomography (CT) images are widely used for the analysis of the temporal evaluation or monitoring of the progression of a disease. The follow-up examinations of CT scan images of the same patient require a 3D registration technique. In this paper, an automatic and robust registration is proposed for the rigid registration of 3D CT images. The proposed method involves two steps. Firstly, the two CT volumes are aligned based on their principal axes, and then, the alignment from the previous step is refined by the optimization of the similarity score of the image's voxel. Normalized cross correlation (NCC) is used as a similarity metric and a downhill simplex method is employed to find out the optimal score. The performance of the algorithm is evaluated on phantom images and knee synthetic CT images. By the extraction of the initial transformation parameters with principal axis of the binary volumes, the searching space to find out the parameters is reduced in the optimization step. Thus, the overall registration time is algorithmically decreased without the deterioration of the accuracy. The preliminary experimental results of the study demonstrate that the proposed method can be applied to rigid registration problems of real patient images.
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.
Purpose: The aim of this study was to develop an automated software to extract tooth and pulpal area from sectional cone-beam computed tomography (CBCT) images, which can guarantee more reproducible, objective and time-saving way to measure pulp/tooth volume ratio. Methods: The software program was developed using MATLAB (MathWorks). To determine the optimal threshold for the region of interest (ROI) extraction, user interface to adjust the threshold for extraction algorithm was added. Default threshold was determined after several trials to make the outline of extracted ROI fitting to the tooth and pulpal outlines. To test the effect of starting point location selected initially in the pulpal area on the final result, pulp/tooth volume ratio was calculated 5 times with different 5 starting points. Results: Navigation interface is composed of image loading, zoom-in, zoom-out, and move tool. ROI extraction process can be shown by check in the option box. Default threshold is adjusted for the extracted tooth area to cover whole tooth including dentin, cementum, and enamel. Of course, the result can be corrected, if necessary, by the examiner as well as by changing the threshold of density of hard tissue. Extracted tooth and pulp area are reconstructed three-dimensional (3D) and pulp/tooth volume ratio is calculated by voxel counting on reconstructed model. The difference between the pulp/tooth volume ratio results from the 5 different extraction starting points was not significant. Conclusions: In further studies based on a large-scale sample, the most proper threshold to present the most significant relationship between age and pulp/tooth volume ratio and the tooth correlated with age the most will be explored. If the software can be improved to use whole CBCT data set rather than just sectional images and to detect pulp canal in the original 3D images generated by CBCT software itself, it will be more promising in practical uses.
정위적 방사선 수술은 치료와는 달리 한 번에 많은 양의 방사선을 병소를 중심으로 조사한다. 그러므로, 수술 계획시 치료 영역에서의 병소를 중심으로 한 선량분포의 계획은 대단히 중요하다. 실질적으로, 수술 계획자는 정확하고 효율적인 수술 계획을 수립하기 위해 많은 시행착오(trial and error)를 거치면서 최적의 수술 계획을 완성한다. 본 연구는 공간상의 기본 단위인 체적소에 근거하여 병소와 일정영역간의 분포로서 회전중심점들(Multi-isocenter)을 불규칙한 모양의 병소내 자동적으로 최적의 배치 방법을 제안하였다. 또한, 이를 검증하기위해 3개의 다른 모양과 체적을 가지는 가상의 표적들에 대하여 이 방법을 적용하였다. 그 결과, 병소에 대한 선량분포 일치도(conformity)와 균질성(homogeneity)은 RTOG의 권고사항을 잘 만족하였다. 이러한 방법은 선형가속기와 감마나이프를 이용한 수술 계획시 수술 계획자에게 많은 도움을 줄 수 있을 것이라 사료된다.
정위적방사선수술과 같은 경우 치료계획 수립 시 병변의 정확한 위치뿐만 아니라 정확한 부피와 모양을 아는 것도 매우 중요하다. 병변의 확인을 위해서 때로는 혈관조영영상이 이용되기도 하는데 동정맥 기형과 같은 경우 이 방법이 병변의 구별을 위하여 가장 좋은 방법이기 때문이다. 병변의 정확한 위치는 두개의 투사영상으로부터 얻을 수 있지만 두 개의 투사영상 만으로는 병변을 3차원적으로 재구성하는 것은 불가능하다고 여겨지고 있다. 본 연구의 목적은 다수의 투사 영상들을 이용하여 병변을 3차원적으로 재구성하는 것이다. 이때 병변의 위치는 기존에 제안된 방법에 의하여 이미 알고 있다고 가정하였으며 모든 과정은 병변의 중심을 원점으로 하는 표적좌표계에서 수행되었다. 본 연구에서는 6개의 투사영상이 이용되었는데 정면과 측면 투사영상은 체적소(voxel)로 구성된 재구성상자를 구하기 위하여 이용되었으며 나머지 네 개의 투사영상은 역투사 방법(back-projection method)에 의하여 재구성 상자(Reconstruction Box) 내에서 3차원적으로 재구성하는데 이용되었다. 이 방법의 정확도와 해상도는 병변의 크기와 모양에 따라 달라질 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리듬의 검증을 위하여 C 언어와 Matlab을 이용하여 타원체 모델과 말굽형 모델에 대하여 투사영상을 얻고 그 영상을 이용하여 재구성해보았다. 타원체모델의 경우에는 원래의 모델보다 약간 크게 재구성되었지만 모양과 방향, 위치가 정확함을 확인할 수 있었다. 말굽형 모델은 재구성된 모양이 원래의 모양과 차이가 많이 났지만 기존 방법에 비하여 실제 모양에 근접하게 재구성할 수 있었으므로 병변을 확인하는 경우에는 도움이 될 것으로 사료된다.
de Souza Tolentino, Elen;Andres Amoroso-Silva, Pablo;Alcalde, Murilo Priori;Yamashita, Fernanda Chiguti;Iwaki, Lilian Cristina Vessoni;Rubira-Bullen, Izabel Regina Fischer;Duarte, Marco Antonio Hungaro
Imaging Science in Dentistry
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제51권1호
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pp.27-34
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2021
Purpose: This study was performed to compare the ability of limited- and large-volume cone-beam computed tomography (CBCT) to display isthmuses in the apical root canals of mandibular molars. Materials and Methods: Forty human mandibular first molars with isthmuses in the apical 3 mm of mesial roots were scanned by micro-computed tomography (micro-CT), and their thickness, area, and length were recorded. The samples were examined using 2 CBCT systems, using the smallest voxels and field of view available for each device. The Mann-Whitney, Friedman, and Dunn multiple comparison tests were performed (α=0.05). Results: The 3D Accuitomo 170 and i-Cat devices detected 77.5% and 75.0% of isthmuses, respectively (P>0.05). For length measurements, there were significant differences between micro-CT and both 3D Accuitomo 170 and i-Cat(P<0.05). Conclusion: Both CBCT systems performed similarly and did not detect isthmuses in the apical third in some cases. CBCT still does not equal the performance of micro-CT in isthmus detection, but it is nonetheless a valuable tool in endodontic practice.
Kim, Tae-Jung;Im, Yong-Jo;Kim, Ho-Won;Kweon, In-So
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.524-529
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2002
In this paper, we report the development of two DEM (digital elevation model) generation algorithms over urban areas from an IKONOS stereo pair. One ("EpiMatch") is originally developed for SPOT images and modified for IKONOS images. It uses epipolar geometry for accurate DEM generation. The other is based on graph-cut algorithm in 3D voxel space. This algorithm is believed to work better on height discontinuities than EpiMatch. An IKONOS image pair over Taejon city area was used for tests. Using ground control points obtained from differential GPS, camera model was set up and stereo matching applied. As a result, two DEMs over urban areas were produced. Within a DEM from EpiMatch small houses appear as small "cloudy" patches and large apartment and industrial buildings are visually identifiable. Within the DEM from graph-cut we could achieve better height information on building boundaries. The results show that both algorithms can generate DEMs from IKONOS images although more research is required on handling height discontinuities (for "EpiMatch") and on faster computation (for "Graph-cut").
최근 방사선 치료 및 진단 분야에서 선량 측정을 위하여 다양하게 사용되고 있는 MOSFET 선량계는 검출부위가 실리콘으로 이루어져 있으며 다른 검출기들과 마찬가지로 어느 정도의 에너지 의존도와 방향 의존도를 보인다. 따라서 MOSFET 선량제가 공기 중이 아닌 모의피폭체 내에서 선량 측정에 사용될 경우 낮은 에너지를 갖는 산란 광자 등 이차 광자들로 인하여 선량을 실제보다. 높게 평가하게 된다. 본 연구에서는 MOSFET 선량계의 에너지 의존도와 방향 의존도로 인하여 발생하는 오차를 보정하기 위한 선량보정인자를 몬테카를로 전산모사 기법을 이용하여 계산하였다. 먼저 사용되는 인형 모의 피폭체의 체적소 모의피폭체(Voxel Phanom)를 CT 영상을 이용하여 제작하였으며 제작된 체적소 모의 피폭체를 몬테카를로 전산코드로 구현한 후, 모의피폭체 내 각 선량계 지점에서 입사하는 광자의 에너지 및 방향별 에너지 스펙트럼을 계산하였다. 각각의 선량계 지점에서 0.662 MeV와 1.25 MeV의 광자빔을 고려하였으며 또한 MOSFET 선량계의 방향은 실리콘 베이스 방향과 에폭시 방향을 고려하였다. 주어진 선량제 지점에서의 선량보정인자는 계산된 에너지 의존도들의 중간간을 이용하여 결정하였으며 이렇게 결정된 각 선량계 지점에서 선량보정인자는 0.89-0.97 범위의 값들을 나타내었다. 본 연구결과에 따르면 MOSFET 선량계를 이용하여 인형 모의피폭체 내에 선량을 측정할 때 에너지 의존도와 방향 의존도를 고려하지 않을 경우 측정 위치에 따라 $3{\sim}11%$ 정도의 측정오차가 발생할 수 있다. 그러므로 인형 모의피폭체 내의 선량을 정확하게 측정하기 위해서는 선량보정인자를 각 선량계에 필히 적용해주어야 한다.
World Wide Web (WWW)에서 Virtual Reality Modeling Language (VRML)를 이용하는 3차원 (3D) 디스플레이는 사용자에게 직관적인 정보를 더 효과적으로 제공해 준다. 웹을 기반으로 하는 해부학적 영상과 융합되는 기능적 영상의 3D 가시화는 아직까지 체계적인 방식으로 연구가 활발히 진행되지 않았다. 이 연구의 목적은 2D 영상들과 함께 웹에서 VRML을 이용하여 구현되는 3D 해부학적 표면 영상들과 기능적 표면 영상들을 동시적으로 관찰할 수 있게 하고 VRML을 통해 만들어진 거리 측정 도구를 가지고 관심영역의 공간적인 위치 정보를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 한 명의 간질 환자로부터 Magnetic Resonance (MR) 축면 영상과 발작기 및 발작간기 Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) 축면 영상들을 각각 획득하였다. 발작 진원지의 확인을 향상시키기 위해서 subtractionictal SPECT coregistered to MRI (SISCOM)을 수행하였다 SISCOM 결과로 나타난 각 2D 영상들은 모든 voxel들의 평균값 위로 1-표준편차와 2-표준편차에 해당하는 문턱 이상의 영상 값을 갖도록 하였다. SISCOM으로 나타나는 간질 발작 진원지들과 MRI 영상에서 회색질, 백색질 및 뇌척수액의 경계들을 각각 분할하고 marching cube 알고리즘에 의해 VRML 표면 영상들로 나타내었다. 축면 영상에서 실제 거리를 나타내는 x, y축의 길이를 획득하고 z축선의 길이를 계산하였다. VRML을 이용한 거리 측정도구를 만들어 이전의 VRML 표면 영상들과 융합하였다. MRI 영상을 이용하여 3D 표면 영상들의 단면을 나타내고 3D 표면 영상들의 투명도를 설정하기 위해 Java Script 루틴을 사용자 인터페이스 도구로서 삽입하였다 웹 페이지에서 구현되는 3D 표면 영상들의 투명도와 관찰 위치를 조절함에 따라 모델들 사이의 공간적인 정보를 직관적으로 알 수 있었다. 간질 발작 진원지에 대응하는 해부학적 구조를 3D 표면 영상들을 가로지르는 MRI 평면 영상들을 통해서 확인하였다 간질 발작 진원지는 뇌의 오른쪽 측두엽에서 나타났고 공간적으로 발작 진원지의 실제 위치를 VRML 거리 측정 도구에 의해 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 제시하는 웹에 근거한 3D 융합 영상의 가시화와 위치 측정은 진단 및 치료 방사선학과 외과학 등의 분야에서 온라인 방식의 연구와 교육에 있어 많은 도움을 줄 것이다.
Automation of welding process in shipyards is ultimately necessary, since the welding site is spatially enclosed by floors and girders, and therefore welding operators are exposed to hostile working conditions. To solve this problem, a welding mobile robot that can navigate autonomously within the enclosure has been developed. To achieve the welding task in the closed space, the robotic welding system needs a sensor system for the working environment recognition and the weld seam tracking, and a specially designed environment recognition strategy. In this paper, a three-dimensional laser vision system is developed based on the optical triangulation technology in order to provide robots with 3D work environmental map. Using this sensor system, a spatial filter based on neural network technology is designed for extracting the center of laser stripe, and evaluated in various situations. An environment modeling algorithm structure is proposed and tested, which is composed of the laser scanning module for 3D voxel modeling and the plane reconstruction module for mobile robot localization. Finally, an environmental recognition strategy for welding mobile robot is developed in order to recognize the work environments efficiently. The design of the sensor system, the algorithm for sensing the partially structured environment with plane segments, and the recognition strategy and tactics for sensing the work environment are described and discussed with a series of experiments in detail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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